纳入影像组学特征构建的机器学习模型预测脑梗死患者预后的研究进展OA
脑梗死发病症状复杂多样、病情变化快,具有高致残率、致死率,患者短期病情变化及长期预后因受多种因素交互影响而不易判断。纳入影像组学特征并利用机器学习算法建立脑梗死患者预后预测模型是目前的研究热点,利用影像组学技术提取医学影像中的客观信息有助于提高机器学习模型的预测性能。该文对机器学习模型在脑梗死患者早期神经功能恶化及长期预后的预测研究进行了综述,以期为建立更优异的预测模型提供参考。
张淑君;黄英俊;王红霞;朱文浩;郭睿
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医药卫生
脑梗死预后预测机器学习影像组学预测模型综述
《中国脑血管病杂志》 2026 (7)
P.489-497,9
国家中医药管理局第五批全国中医优秀临床人才研修项目(国中医药人教函[2022]1号)。
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