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机器学习在老年轻度认知障碍识别中的研究进展
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作者 安昫 成楠 +8 位作者 暴金明 高嘉彤 马千博 付子轩 王俊杰 宋健 苗宇露 乔巍 刘海宁 《心理学进展》 2024年第3期108-114,共7页
轻度认知障碍(MCI)作为痴呆的前临床阶段,被广泛认为是痴呆防治重要领域。随着我国人口老龄化速度加快,老年人口MCI的患病率也逐年上升。近年来,机器学习因其强大的数据处理和挖掘能力逐渐被应用到痴呆早期筛查中。本文从机器学习在MCI... 轻度认知障碍(MCI)作为痴呆的前临床阶段,被广泛认为是痴呆防治重要领域。随着我国人口老龄化速度加快,老年人口MCI的患病率也逐年上升。近年来,机器学习因其强大的数据处理和挖掘能力逐渐被应用到痴呆早期筛查中。本文从机器学习在MCI方面的研究现状进行介绍,对机器学习算法在老年轻度障碍中的数据采集、特征选择、研究优势以及研究进程等方面进行综合评述,进一步增加研究学者对机器学习在老年轻度认知障碍中的关注并总结现阶段研究局限,对未来研究做出展望。 展开更多
关键词 老年轻度认知障碍 机器学习 老年人
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