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【失智症】利用機器學習對中國中老年人群的個體「失智症」風險進行分層

 【失智症】利用機器學習對中國中老年人群的個體「失智症」風險進行分層   文章出處    The American Journal of Geriatric Psychiatry      原文標題    Dementia Rehabilitation Needs...

【中風】基於T2-FLAIR白質訊號,利用機器學習預測EVT術後出血性轉化(HT)發生風險

 【中風】基於T2-FLAIR白質訊號,利用機器學習預測EVT術後出血性轉化(HT)發生風險   文章出處     BMC Medical Imaging      原文標題    Machine learning–based radiomic analysis ...

【癲癇】基於腦電圖小波轉換訊號,利用機器學習預測「癲癇」發作風險

 【癲癇】基於腦電圖小波轉換訊號,利用機器學習預測「癲癇」發作風險   文章出處    Biomedical Signal Processing and Control      原文標題    Intelligent AI-Based epilepsy care...

【腦膜炎】利用機器學習預測「結核性腦膜炎」患者抗結核藥物引起的肝損傷

 【腦膜炎】利用機器學習預測「結核性腦膜炎」患者抗結核藥物引起的肝損傷   文章出處    Frontiers in Pharmacology      原文標題    Automated Machine Learning Model to Predict Ant...

【血栓】利用機器學習預測腦靜脈血栓形成3個月的預後

 【血栓】利用機器學習預測腦靜脈血栓形成3個月的預後   文章出處    Frontiers in Neurology      原文標題    Predicting 3-Month Prognosis of Cerebral Venous Thrombosis:...

【肺炎】利用機器學習預測腦腫瘤手術後「肺炎」風險

 【肺炎】利用機器學習預測腦腫瘤手術後「肺炎」風險   文章出處    Frontiers in Cellular and Infection Microbiology      原文標題    Early risk stratification of posto...

【腦積水】利用ML預測動脈瘤性蛛網膜下腔出血後「引流管依賴型水腦症」風險

 【腦積水】利用ML預測動脈瘤性蛛網膜下腔出血(aSAH)後「引流管依賴型水腦症(SDHC)」風險   文章出處    Frontiers in Neurology      原文標題    Development and External Validation ...

【中風】利用機器學習預測「急性缺血性中風」靜脈溶栓治療的療效

 【中風】利用機器學習預測「急性缺血性中風」靜脈溶栓治療的療效   文章出處    Frontiers in Neurology      原文標題    Predicting Intravenous Thrombolysis Outcomes in Acute ...

【中風】利用機器學習識別「椎基底動脈延長擴張症(VBD)」合併後腦循環梗塞(PCI)

 【中風】利用機器學習識別「椎基底動脈延長擴張症(VBD)」合併後腦循環梗塞(PCI)   文章出處    Clinical Neurology and Neurosurgery      原文標題    A classification model for co...

【中風】利用機器學習預測顱內動脈粥狀硬化性大血管閉塞(ICAD-LVO)風險

 【中風】利用機器學習預測顱內動脈粥狀硬化性大血管閉塞(ICAD-LVO)風險   文章出處    Clinical Neurology and Neurosurgery      原文標題    Development and validation of a m...

【腦損傷】基於腦電圖生物標記,利用機器學習識別「輕度創傷性腦損傷」

 【腦損傷】基於腦電圖生物標記,利用機器學習識別「輕度創傷性腦損傷」   文章出處    Scientific Reports      原文標題    An EEG-based hybrid machine learning approach for CT sc...

【中風】基於NCCT,利用機器學習預測急性缺血性中風的腦動脈梗塞風險

 【中風】基於NCCT,利用機器學習預測急性缺血性中風的腦動脈梗塞風險   文章出處    Frontiers in Neurology      原文標題    Machine Learning-Based Prediction of Cerebral Arte...

【癲癇】利用CNN Transformer識別「癲癇」發作

 【癲癇】利用CNN Transformer識別「癲癇」發作   文章出處    Scientific Reports      原文標題    Hybrid CNN transformer framework for EEG-based epileptic se...

【腦出血】基於常規發炎生物標記,利用ML預測腦出血後遠端點狀缺血性病變(RPIL)

 【腦出血】基於常規發炎生物標記,利用機器學習預測腦出血後遠端點狀缺血性病變(RPIL)   文章出處    Frontiers in Neurology      原文標題    Machine learning integration of routine i...