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机器学习在脑卒中诊断与治疗中的应用进展

Advances in machine learning for the diagnosis and treatment of stroke
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摘要 随着人工智能技术的迅速发展,机器学习算法广泛应用于脑卒中诊断、治疗、预后各阶段,并表现出巨大的应用潜力。本文从机器学习算法研究,机器学习算法在脑卒中诊断与分类诊断、结局预测、风险因素识别等方面总结机器学习算法在脑卒中诊断与治疗中的应用现状并展望未来发展方向。 With the rapid development of artificial intelligence(AI),machine learning(ML)algorithms has been widely used in stroke diagnosis,treatment and prognosis,and has shown great application potential.This paper summarizes the application status of ML algorithms in stroke research from the aspects of ML algorithms research,ML algorithms in stroke diagnosis and classification diagnosis,outcome prediction,risk factor identification and so on,and looks into the future development direction.
作者 高小波 舒畅 李祥飞 骆达 葛乐 GAO Xiao-bo;SHU Chang;LI Xiang-fei;LUO Da;GE Le(School of Economics and Management,Tiangong University,Tianjin 300387,China;Tianjin Neurosurgical Institute,Tianjin Key Laboratory of Cerebral Vascular and Neurodegenerative Diseases,Tianjin Huanhu Hospital,Tianjin 300350,China;Tianjin Huanhu Hospital,Tianjin 300350,China)
出处 《中国现代神经疾病杂志》 CAS 北大核心 2023年第1期5-8,共4页 Chinese Journal of Contemporary Neurology and Neurosurgery
基金 天津市科技计划项目(项目编号:20JCZDJC00540)。
关键词 卒中 机器学习 综述 Stroke Machine learning Review
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