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脑血管疾病（如中风）是全球范围内导致死亡和残疾的主要原因之一，可以预防和治疗。早期识别中风并及时治疗有助于减轻疾病负担并改善临床疗效。由于机器学习技术可用于识别中风，因此近年来引起了广泛关注。该项目的目标是寻找可靠的技术、算法和特征，以协助医务人员就中风预防和治疗做出明智的决定。为了实现这一目标，我们创建了一个早期中风识别系统，该系统使用脑部 CT 扫描结合遗传算法和双向长短期记忆 (BiLSTM) 在极早期识别中风。基于神经网络的遗传方法用于识别图像中与分类最相关的方面。随后将这些特征纳入 BiLSTM 模型。为了评估系统的整体功效，采用了所有这些标准。建议的诊断方法的准确率为 96.5%。此外，我们还根据朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林、决策树和逻辑回归评估了建议模型的性能。
基于机器学习的诊断模型...
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