人工智能与脑网络组融合助力意识障碍预后预测研究

宋明

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cqvip:意识障碍(DOC)患者的预后预测对临床治疗及患者家属都有重要意义。但目前的预后预测模型的准确度不高,敏感性和特异性均较低。本研究在基于病因、年龄和病程作为重要预测指标的基础上,融合使用基于脑功能磁共振影像的患者脑功能网络特征,利用人工智能和机器学习算法,研发出了一个预测意识障碍患者能否苏醒的计算模型,准确率达到了88%。

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来源
《临床神经外科杂志》 |2020年第1期|8-10|共3页
作者
宋明;
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作者单位

100190 北京中国科学院自动化研究所;

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正文语种 chi
中图分类头部及神经外科学;人工智能理论;
关键词
脑网络; 人工智能; 意识障碍; 预后预测; 功能磁共振;

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