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World File Search System脑卒中
提高脑卒中检测的准确性：带有 Adadelta、RMSProp 和 AdaMax 优化器的多层感知器
1 印度旁遮普邦奇特卡拉大学工程技术学院，2 印度加济阿巴德 KIET 机构集团，3 中国浙江嘉兴中大集团，4 黎巴嫩美国大学电气与计算机工程系，黎巴嫩比布鲁斯，5 印度韦洛尔韦洛尔理工学院信息技术与工程学院，6 中国嘉兴嘉兴学院信息科学与工程学院，7 印度帕格瓦拉洛夫利职业大学研究与开发部，8 埃及坦塔坦塔医学院公共卫生与社区医学，9 韩国首尔世宗大学数据科学系，10 韩国水原成均馆大学医学院
脑卒中患者的闪光视觉诱发潜在记录
脑冲程是一个灾难性事件，可能会损害人体的各种器官，包括视觉系统。视觉的电生理学是一种诊断技术，用于评估视觉系统的不同病理状况，主要是视觉途径和视网膜。电视图（ERG），电视学（EOG）和视觉诱发电位（VEP）在该领域通常使用电生理技术。Abdolalizadeh等。（2022）进行了一项研究，以研究使用ERG对毒药对患者的潜在影响。该研究包括20名参与者，由十名男性和十名女性组成，年龄在15至30岁之间。这些发现揭示了这些患者的视网膜变化，这些变化是通过测量ERG的振幅（特别是B波峰）诊断的[1]。同一研究小组还检查了使用EOG接受抗癫痫药物治疗的患者的视网膜色素上皮（RPE）。他们使用了同一组患者并观察到病理变化
使用机器学习预测脑卒中
摘要- 中风通常被称为脑血管意外 (CVA)，是指大脑的一部分失去血流，导致这些脑细胞控制的身体区域功能失调。由于血流不畅或脑组织出血，这种血液供应减少可能是缺血性或出血性的。由于可能导致死亡或终身残疾，中风是一种医疗紧急情况。缺血性中风可以得到控制，但这种治疗必须在中风症状出现后几小时内开始。如果怀疑是中风，患者、其家人或目击者应立即拨打紧急医疗救助电话。短暂性脑缺血发作 (TIA 或小中风) 是一种短暂的缺血性中风，症状会自行消失。这种情况也需要立即进行评估，以降低未来中风的风险。如果所有症状在 24 小时内消失，那么从定义上讲，这就是中风，而不是 TIA。世界卫生组织 (WHO) 称，中风是全球第二大死亡原因。约占所有死亡人数的 11%。我们的 ML 模型使用数据集进行生存预测，根据性别、年龄、各种疾病和吸烟状况等输入来确定患者中风的可能性。与大多数其他数据集不同，我们的数据集集中于脑中风的重要风险因素特征。关键词 - 计算机学习、脑损伤。短暂性脑缺血发作、缺血性中风。
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。
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)。
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。
使用监督来预测脑卒中...
摘要：中风是一种通过血管破裂损害大脑的疾病。当大脑的血流和其他营养物质中断时，也可能发生中风。根据世界卫生组织 (WHO) 的数据，中风是全球死亡和残疾的最大原因。大多数研究都集中在心脏病的预测上，而只有少数研究关注脑卒中的可能性。考虑到这一点，人们正在开发各种机器学习模型来预测脑卒中的可能性。本文采用了 K-Nearest 和 Nave Bayes 分类等机器学习技术来对许多生理参数进行建模，以实现准确预测并发现最佳方法。索引术语 - 索引术语 - 机器学习、K-nearest、朴素贝叶斯、脑卒中
基于深度学习的脑卒中检测
2、3、4 印度斯坦工程技术学院本科生。 -----------------------------------------------------------------------***---------------------------------------------------------------- 摘要：几十年来，机器学习一直用于评估医疗数据集。中风是老年人最常见的疾病之一。这些图像的表示方法通常用于早期诊断中风。深度学习技术最近在计算机视觉、图像识别、自然语言处理以及最显著的放射学等多个领域获得了关注。本研究利用 CNN 和深度学习模型来诊断脑中风图像。建议的方法使用卷积神经网络将脑中风图像分为正常和病理类别。所有分类过程的最佳算法是卷积神经网络。我们发现深度学习模型不仅对非医学图像有用，而且还能在医学图像诊断中提供准确的结果，特别是在脑中风的检测方面。
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
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。