Modèle CNN amélioré
Détection efficace des accidents vasculaires cérébraux avec détection des régions de gravité
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L'intelligence artificielle (IA) devient de plus en plus populaire pour résoudre les problèmes du monde réel dans l'ère actuelle. La combinaison des approches de la science des données et de l'IA, y compris l'apprentissage machine (ML) et l'apprentissage profond (DL), est devenue un domaine interdisciplinaire important qui aborde des solutions dans différentes disciplines. L'un des problèmes étudiés dans le cadre de la recherche est la détection efficace des accidents vasculaires cérébraux dans le domaine des soins de santé. Selon l'Organisation mondiale de la santé (OMS), l'inci...
L'intelligence artificielle (IA) devient de plus en plus populaire pour résoudre les problèmes du monde réel dans l'ère actuelle. La combinaison des approches de la science des données et de l'IA, y compris l'apprentissage machine (ML) et l'apprentissage profond (DL), est devenue un domaine interdisciplinaire important qui aborde des solutions dans différentes disciplines. L'un des problèmes étudiés dans le cadre de la recherche est la détection efficace des accidents vasculaires cérébraux dans le domaine des soins de santé. Selon l'Organisation mondiale de la santé (OMS), l'incidence des attaques cérébrales augmente rapidement, entraînant de graves handicaps et des décès dans le monde entier. La prévention des attaques cérébrales est devenue un défi pour les professionnels de la santé en raison des nombreux facteurs en jeu. La recherche sur l'utilisation de l'IA pour la détection précoce des attaques cérébrales a récemment fait l'objet d'une attention particulière de la part des universitaires et des chercheurs. La littérature montre que les chercheurs utilisent à la fois des approches basées sur les données et des méthodes basées sur les technologies d'imagerie. La littérature a mis en évidence trois problèmes critiques dans les approches basées sur l'IA pour la détection des attaques cérébrales.
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