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使用机器学习预测脑卒中严重程度( Prediction of Brain Stroke Severity Using Machine Learning )
V Bandi D Bhattacharyya D Midhunchakkravarthy
近年来，中风是影响中枢神经系统的主要死亡原因之一。在不同类型的中风中，缺血性和出血性主要损害中枢神经系统。根据世界卫生组织(WHO)的数据，全球3%的人口患有蛛网膜下腔出血，10%患有脑出血，87%的人患有缺血性中风。在这项研究工作中，机器学习技术被应用于从医学信息中识别、分类和预测脑卒中。现有的研究局限于预测与各种类型中风有关的危险因素。针对这一缺陷，提出了一种基于随机森林的中风预测(SPN)算法。本研究采用机器学习技术对脑卒中预测器(SPR)模型进行研究，与现有模型相比，预测准确率提高到96.97%。
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