ENHANCING STROKE PROGNOSIS PREDICTION USING DEEP CONVOLUTION NEURAL NETWORKS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Stroke is a disease of the central nervous system that occurs very quickly. The onset of the disease can lead to severe neurological deficits and, in the acute phase, death. The National Institute of Health Stroke Scale (NIHSS), Barthel Index (BI), and Modified Rankin Scale (mRS) are the best tools for evaluating whether or not a stroke patient will improve at the time of onset and in the future. This study investigated the collection of patient demographics, CT imaging findings, MRI imaging findings, and NIHSS, Barthel, and mRS to determine whether a stroke patient is likely to get better at the time of onset and at the time of prognosis, and since previous studies have used artificial intelligence models to predict only one indicator, this will result in more time spent on prediction. This study investigates the collection of patient demographics, CT imaging findings, MRI imaging findings, and NIHSS, BI, and mRS indices on admission, and compares whether the four models can have good predictive effect in predicting the predicted values of the three indices at one time. Finally, the explainable models were used to explore which of the parameters were more important for us to predict the predicted values of the indicators. The results of the study showed that deep convolutional neural networks yielded better predictive results in both the training sample set and the validation dataset: post-discharge NIHSS: 86.18, 9.28, 7.38; post-discharge BI: 664.69, 25.78, 17.84; and post-discharge BmRS: 3.83, 1.96, 1.63, respectively. The present study showed that the top five important characteristics were Contralateral (Contra) Common Carotid Artery (CCA) Pulsatility Index (PI), Ipsilateral (Ipsi) External Carotid A (ECA) Resistance Index (RI), Hypoperfusion Intensity Ratio (HIR), inpatient CT Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS), and Ipsi ECA PI. Therefore, this study found a new model that can validate the values of these three indicators after discharge and inform healthcare professionals about the importance of each value for the implementation of follow-up programs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle