Multilevel Clustering-Evolutionary Random Support Vector Machine Cluster Algorithm-Based Functional Magnetic Resonance Imaging in Diagnosing Cerebral Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
This study was to explore the value of the blood oxygenation level dependent-functional magnetic resonance imaging (BOLD-fMRI) image classification based on the multilevel clustering-evolutionary random support vector machine cluster (MCRSVMC) algorithm in the diagnosis and treatment of patients with cognitive impairment after cerebral ischemic stroke (CIS). The MCRSVMC algorithm was optimized using a clustering algorithm, and it was compared with other algorithms in terms of accuracy (ACC), sensitivity (SEN), and specificity (SPE) of classifying the brain area images. 36 patients with cognitive impairment after CIS and nondementia patients were divided into a control group (drug treatment) and an intervention group (drug + acupuncture) according to different treatment methods, with 18 cases in each group. The changes in regional homogeneity (ReHo) of BOLD-fMRI images and the differences in scores of the Montreal Cognitive Assessment Scale (MoCA), scores of Loewenstein Occupational Therapy Cognitive Assessment (LOTCA), and scores of Functional Independence Measure (FIM) between the two groups of patients were compared before and after treatment. The results revealed that the average classification ACC, SEN, and SPE of the MCRSVMC algorithm were 84.25 ± 4.13%, 91.07 ± 3.51%, and 89 ± 3.96%, respectively, which were all obviously better than those of other algorithms ( P < 0.01 ). When the number of support vector machine (SVM) classifiers and the number of important features were 410 and 260, respectively, the classification ACC of MCRSVMC algorithm was 0.9429 and 0.9092, respectively. After treatment, the MoCA score, LOTCA score, and FIM score of the patients in the intervention group were higher than those of the control group ( P < 0.05 ). The ReHo values of the right inferior temporal gyrus and right inferior frontal gyrus of patients in the intervention group were much higher than those of the control group ( P < 0.05 ). It indicated that the classification ACC, SEN, and SPE of the magnetic resonance imaging (MRI) based on the MCRSVMC algorithm in this study were greatly improved, and the acupuncture method was more effective in the treatment of patients with cognitive dysfunction after CIS.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».