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摘要 — 中风是一种疾病，当血管堵塞或出血时，会中断或减少大脑的血液供应，导致脑细胞开始死亡。它会导致多个器官残疾或意外死亡。中风患者的治愈时间取决于器官的症状和损伤。如果患者及时发现并缓解危险，则多达 80% 的病例可以避免中风。随着医学成像机器学习的进步，早期识别中风的可能性很大，这对诊断和了解这种致命疾病起着至关重要的作用。考虑到上述情况，在本文中，我们提出了一种卷积神经网络 (CNN) 模型作为一种解决方案，可在早期预测患者中风的概率，以实现最高的效率和准确性。该模型是多层感知器的改进版本，它包括信息、输出层和许多秘密层。预测模型中使用的数据集是医疗保健数据集，它具有 11 个特征，并且只有一个目标类作为结果。因此，我们还应用了一些特征选择方法来提取分类中贡献最大的特征。将模型准确率与其他机器学习模型进行了比较，发现该模型比其他模型更好，准确率达到 95.5%。索引术语 — 中风预测、机器学习方法、数据挖掘、神经网络、CNN
使用基于深度 CNN 的方法预测中风疾病
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