Erweitertes CNN-Modell
Effiziente Erkennung von Hirnschlägen mit Erkennung von Schweregraden
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Künstliche Intelligenz (KI) wird in der heutigen Zeit immer beliebter, um reale Probleme zu lösen. Die Kombination von datenwissenschaftlichen Ansätzen mit KI, einschließlich maschinellem Lernen (ML) und Deep Learning (DL), hat sich zu einem wichtigen interdisziplinären Bereich entwickelt, der Lösungen für verschiedene Disziplinen bietet. Eines der Probleme, mit denen sich die Forschung beschäftigt, ist die effiziente Erkennung von Hirnschlägen im Gesundheitswesen. Nach Angaben der Weltgesundheitsorganisation (WHO) nimmt die Häufigkeit von Schlaganfällen rapide zu und führt weltwei...
Künstliche Intelligenz (KI) wird in der heutigen Zeit immer beliebter, um reale Probleme zu lösen. Die Kombination von datenwissenschaftlichen Ansätzen mit KI, einschließlich maschinellem Lernen (ML) und Deep Learning (DL), hat sich zu einem wichtigen interdisziplinären Bereich entwickelt, der Lösungen für verschiedene Disziplinen bietet. Eines der Probleme, mit denen sich die Forschung beschäftigt, ist die effiziente Erkennung von Hirnschlägen im Gesundheitswesen. Nach Angaben der Weltgesundheitsorganisation (WHO) nimmt die Häufigkeit von Schlaganfällen rapide zu und führt weltweit zu schweren Behinderungen und Todesfällen. Die Vorbeugung von Schlaganfällen ist aufgrund der zahlreichen Faktoren, die dabei eine Rolle spielen, zu einem schwierigen Problem für das Gesundheitspersonal geworden. Die Erforschung des Einsatzes von künstlicher Intelligenz zur Früherkennung von Schlaganfällen hat in jüngster Zeit in Wissenschaft und Forschung große Aufmerksamkeit erregt. Aus der Literatur geht hervor, dass die Forscher sowohl datengestützte Ansätze als auch auf Bildgebungstechnologie basierende Methoden anwenden. Die Literatur hat drei kritische Probleme bei KI-gestützten Ansätzen zur Erkennung von Hirnschlägen hervorgehoben.
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