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机器学习在脑卒中预测中的研究进展
文献摘要：
机器学习在医疗领域展示了无法比拟的优越性,其可以提供快速准确的预测结果 .利用机器学习方法 对脑卒中进行预测,有助于临床医务人员做出有效的临床决策,降低脑卒中的发病率和病死率.本文对机器学习在脑卒中领域的研究进行综述,重点关注其对脑卒中复发、预后以及恢复预测.支持向量机、极端梯度提升、深度神经网络、K近邻等显示了较好的预测性能,值得推广应用.
文献关键词：
脑卒中;机器学习;预测
中图分类号：
作者姓名：
李洁洁;张雁儒;李昊;杨越
作者机构：
河南理工大学 医学院,河南 焦作 454000
文献出处：
引用格式：
[1]李洁洁;张雁儒;李昊;杨越-.机器学习在脑卒中预测中的研究进展)[J].河南医学研究,2022(20):3832-3835
A类：
B类：
医疗领域,无法比拟,快速准确,机器学习方法,医务人员,临床决策,病死率,脑卒中复发,极端梯度提升,深度神经网络,近邻,预测性能
AB值：
0.246453
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