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人工智能技术在脑卒中筛查领域的研究进展
文献摘要：
本文以人工智能技术在脑卒中筛查领域的研究进展为重点，围绕使用神经网络及深度学习算法建立卒中筛查模型，智能化评估算法的研究方向，结合行业各类研究及应用情况进行了综述分析。人工智能技术在卒中筛查及高危人群筛查预防领域的研究应用已有开展，但目前主要问题是积累的筛查数据量小，缺少标准化的、适用于人工智能研究的筛查数据集，且由于特殊数据及危险因素划定原因，其预测准确率与传统统计学分析方法相比差异较大。综合已有的研究成果及应用情况可见，关于人工智能技术在该领域的主要研究应先建立标准化数据集，并采用适合于结构化特征数据的深度学习算法用于脑卒中的智能化筛查研究。
文献关键词：
人工智能;人工神经网络;脑卒中;筛查
中图分类号：
作者姓名：
桑振华;魏宸铭;王准;武剑
作者机构：
102218 清华大学附属北京清华长庚医院神经内科 清华大学临床医学院;100089 北京，同方计算机有限公司战略规划部
文献出处：
引用格式：
[1]桑振华;魏宸铭;王准;武剑-.人工智能技术在脑卒中筛查领域的研究进展)[J].中华脑血管病杂志（电子版）,2022(04):225-229
A类：
B类：
脑卒中筛查,深度学习算法,筛查模型,评估算法,研究及应用,综述分析,高危人群,人群筛查,研究应用,数据量,划定,预测准确率,统统,统计学分析,标准化数据,结构化特征,特征数据,人工神经网络
AB值：
0.306874
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