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World File Search System脑卒中
使用深度学习检测脑卒中
脑卒中是一种严重的疾病，需要尽快发现才能有效治疗并避免其严重后果。本研究提供了一种基于神经网络的新型脑卒中识别方法。建议的系统利用深度学习技术来评估医学成像数据，特别是磁共振成像 (MRI) 扫描和结构化数据，以便尽早准确地检测与中风相关的问题。该研究的神经网络架构旨在自动识别输入 MRI 图片中的相关元素。该算法通过对包含中风和非中风病例的大量数据集进行训练，学习复杂的模式和暗示中风存在的细微变化。卷积神经网络 (CNNS) 和人工神经网络 (ANN) 用于使模型能够提取具有空间层次结构的特征，从而使模型能够识别数据集中的详细信息。以提高模型的泛化能力。接下来，对中风数据集进行微调，以帮助模型适应中风相关模式的独特特征。为了避免过度拟合，通过使用正则化和复杂的优化技术来增强训练过程。
使用机器学习方法预测脑卒中
印度马哈拉施特拉邦浦那工程学院摘要 - 中风是一种通过撕裂大脑血管而造成损害的疾病。当大脑中的血液和各种营养物质停止流动时，也可能发生中风。根据世界卫生组织 (WHO) 的说法，中风是世界上导致死亡和残疾的主要原因之一。大多数工作都是关于心脏病发作的预测，但很少有工作显示脑中风的风险。因此，人工智能模型被用来预测脑中风的风险。该项目旨在确定患者中风风险的熟悉程度及其决定因素。该研究考虑了许多因素，并使用逻辑回归、决策树分类、随机森林分类、KNN 和 SVM 等 ML 算法进行准确预测。索引术语 - 机器学习；逻辑回归；决策树分类；随机森林分类；k-最近邻；支持向量机。
使用机器学习算法检测脑卒中
Puttur-517583，安得拉邦。摘要：中风是一种脑血流不畅导致细胞死亡的疾病。它现在是全世界的主要死亡原因。通过检查受影响的个体，发现了几个被认为与中风原因有关的风险因素。利用这些风险因素，已经开展了大量预测中风疾病的工作。大多数模型基于数据挖掘和机器学习算法。在这项工作中，我们使用了五种机器学习算法来检测可能发生或已经从人的身体状况和医疗报告数据中发生的中风。我们从医院收集了大量的条目并用它们来解决我们的问题。分类结果表明结果令人满意，可用于实时医疗报告。我们相信机器学习算法可以帮助更好地了解疾病，可以成为良好的医疗保健伴侣。关键词：脑卒中、机器学习、算法 收到日期：2022 年 4 月 14 日； 2022 年 4 月 28 日修订；2022 年 4 月 30 日接受 © 作者 2022。在 www.questjournals.org 上开放获取出版
使用 ML 预测脑卒中 - ijrpr
脑卒中检测是机器学习在医学领域的关键且时间敏感的应用。当大脑部分血液供应中断或脑血管破裂时，就会发生脑卒中。如果不及时处理，这些事件可能会导致严重残疾、长期并发症或死亡。传统的诊断方法，如临床评估、影像学检查和人工评估，可能耗时且依赖于熟练的医疗专业人员的可用性，从而导致诊断和治疗的潜在延误。“使用机器学习检测脑卒中”项目旨在通过开发一种利用 ML 技术预测脑卒中发生可能性的自动化系统来解决这些挑战。该系统将分析广泛的医疗数据，包括患者人口统计、病史、生活方式因素、生理数据和影像学结果，以识别与脑卒中相关的复杂模式和风险因素。通过实施基于机器学习的方法，该项目旨在帮助医疗保健提供者做出快速、数据驱动的决策，最终改善患者护理和治疗结果。
基于集成的脑卒中预测人工智能系统
摘要：及时发现并采取积极措施避免中风至关重要，因为这种疾病很可能导致严重残疾或致命后果。对于缺血性和出血性中风，必须及时使用适当的溶栓或抗凝药物。关键的初始阶段围绕及时识别中风的初始指标（个体之间可能有所不同）并在规定的治疗窗口内及时寻求医疗干预。本研究介绍了一种基于机器学习的系统，该系统采用实时测量心电图 (ECG) 和光电容积描记法 (PPG) 数据来以有意义的方式预测和解释中风预后症状。为了实现实时中风预测，我们开发并实施了一种集成结构投票分类器，该分类器结合了 SVM、随机森林和决策树分类器。这种方法可以准确预测患者的中风诊断，并且可以通过利用患者的 ECG 和 PPG 属性数据轻松实施。关键词：深度学习、机器学习、心电图（ECG）、光电容积描记法（PPG）、实时脑卒中预测
使用机器学习预测脑卒中 - ijrpr
随着技术突破的不断增加，医学科学领域取得了巨大的进步。价格实惠的可穿戴设备的普及是物联网 (IoT) 的一大优势 (Gold, 2018) (Ma et al., 2017) (Mettler, 2016)，使收集与医疗保健相关的数据变得更加简单。使用各种数据挖掘技术，可以从这些设备中收集大量原始医疗数据，以识别有意义的模式。此外，收集到的见解应用于医疗保健行业的决策，并已被证明是一种降低成本的组成部分 (Yadav et al., 2017)。近年来，医学科学领域已成为机器学习 (ML) 的一个有前途的领域。电子健康记录可与 ML 模型一起使用，以准确估计每位患者患中风的风险 (Chen, 2017)。
BrainOK：使用机器学习预测脑卒中
摘要 - 中风，也称为脑血管意外或 CVA，是指大脑的一部分失去血液供应，而缺血的脑细胞控制的身体部分停止工作。这种血液供应的丧失可能是由于血流不足而导致的缺血性，也可能是由于脑组织出血而导致的出血性。中风是一种医疗紧急情况，因为中风可能导致死亡或永久性残疾。有治疗缺血性中风的机会，但治疗需要在中风迹象出现后的最初几个小时内开始。如果怀疑有中风，患者、家人或旁观者应立即启动紧急医疗服务。短暂性脑缺血发作 (TIA 或小中风) 描述的是短暂的缺血性中风，症状会自行缓解。这种情况还需要紧急评估，以尽量降低未来中风的风险。根据定义，如果所有症状在 24 小时内消失，中风将被归类为 TIA。根据世界卫生组织 (WHO) 的数据，中风是全球第二大死亡原因，约占总死亡人数的 11%。为了预测生存率，我们的 ML 模型使用数据集根据性别、年龄、各种疾病和吸烟状况等输入参数来预测患者是否可能患中风。与大多数数据集不同，我们的数据集侧重于可能具有脑卒中主要风险因素的属性。
使用深度学习预测脑卒中
计算机科学与工程系 1,2,3,4 SRM 科学技术学院，Vadapalani 钦奈，印度 摘要：脑中风是一种潜在的致命疾病，当大脑的血液供应突然被切断时就会发生。早期发现和预防对于改善患者的治疗效果至关重要，因为脑中风是全球残疾和死亡的主要原因。随着人工智能和机器学习的发展，人们对使用这些技术创建脑中风预测模型的兴趣日益浓厚。在本文中，我们提出了一种基于深度学习的脑中风预测方法。我们的策略基于卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 的架构。RNN 分析患者的人口统计信息、病史和测试结果，而 CNN 用于从计算机断层扫描 (CT) 或磁共振成像 (MRI) 扫描等医学图片中提取特征。该模型使用大量患者记录数据集进行训练，包括曾患和未患脑中风的患者。我们的结果表明，上述基于深度学习的策略可以成为早期发现和预防脑卒中的有用工具。医疗保健提供者可以通过识别脑卒中高风险人群，采取主动措施阻止疾病的发生。此外，我们的方法可以与临床决策系统相结合，为患者护理提供即时预测和建议。因此，我们的研究表明，深度学习方法在创建精确可靠的脑卒中预测模型方面具有潜力。未来的研究可能会考察模型预测的可解释性以及我们的模型在不同患者群体和数据源中的通用性 关键词：深度学习、CNN、RNN、早期中风检测、临床决策
使用深度学习预测脑卒中及其阶段
大脑是人体最复杂的器官。中风是一种全球范围内发生的慢性中风，是导致死亡的主要原因之一。当流向大脑的血液被切断并停止工作时，就会发生中风。中风有两个主要原因：动脉阻塞（缺血性中风）或动脉破裂或破裂（出血性中风）。早期中风预测更有效，在发病时很有用。中风通常是由于人们的生活方式决定而发生的，特别是在当前情况下改变糖尿病、心脏病、肥胖、糖尿病和高血压等因素。本研究使用各种深度学习（ML）算法，例如 CNN、Densen 等和 VGG16。本研究设计使用以下算法之一，可以预测节拍并以准确性提供新的见解。
中性粒细胞与淋巴细胞比率之间的关系...
据世界卫生组织统计，脑卒中是全球第二大死亡原因和第三大致残原因（1）。脑卒中作为最具破坏性的神经系统疾病之一，给社会带来了巨大的经济和医疗负担（2）。根据神经病理学特点，脑卒中可分为缺血性脑卒中和出血性脑卒中（3）。其中，缺血性脑卒中是指因各种原因导致脑供血中断，从而引起相应的神经功能障碍，约占所有脑卒中的 70% ～80%（4）。45% ～62% 的缺血性脑卒中患者（5）有颅内动脉粥样硬化斑块及大动脉狭窄，25% 的病例（5）有微血管血栓形成和小动脉闭塞，22% 的缺血性脑卒中患者（6，7）可引起心源性栓塞。虽然大多数特发性脊髓损伤患者接受静脉溶栓或机械取栓治疗后神经功能得到改善，但部分患者仍会出现不同程度的并发症，如谵妄、言语障碍等(8)。