Modello CNN potenziato
Rilevamento efficiente dell'ictus cerebrale con l'individuazione della regione di gravità
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L'intelligenza artificiale (AI) sta diventando sempre più popolare per risolvere i problemi del mondo reale nell'era odierna. Combinare gli approcci della scienza dei dati con l'IA, tra cui l'apprendimento automatico (ML) e l'apprendimento profondo (DL), è diventato un importante campo interdisciplinare che affronta soluzioni trasversali a varie discipline. Uno dei problemi presi in considerazione dalla ricerca è il rilevamento efficiente degli ictus cerebrali nell'assistenza sanitaria. Secondo l'Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS), l'incidenza degli ictus cerebrali è in rapido aum...
L'intelligenza artificiale (AI) sta diventando sempre più popolare per risolvere i problemi del mondo reale nell'era odierna. Combinare gli approcci della scienza dei dati con l'IA, tra cui l'apprendimento automatico (ML) e l'apprendimento profondo (DL), è diventato un importante campo interdisciplinare che affronta soluzioni trasversali a varie discipline. Uno dei problemi presi in considerazione dalla ricerca è il rilevamento efficiente degli ictus cerebrali nell'assistenza sanitaria. Secondo l'Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS), l'incidenza degli ictus cerebrali è in rapido aumento, con conseguenti gravi disabilità e decessi in tutto il mondo. La prevenzione dell'ictus cerebrale è diventata una sfida per gli operatori sanitari a causa dei numerosi fattori coinvolti. La ricerca sull'uso dell'intelligenza artificiale per il rilevamento precoce degli ictus cerebrali ha recentemente ottenuto un'attenzione significativa da parte del mondo accademico e dei ricercatori. Dalla letteratura è evidente che i ricercatori impiegano sia approcci basati sui dati sia metodi basati sulla tecnologia di imaging. La letteratura ha evidenziato tre problemi critici negli approcci basati sull'IA per il rilevamento dell'ictus cerebrale.
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