其中,重采样技术通过调整数据集的分布来平衡各类别的样本数量;代价敏感学习则根据不同类别的误分类代价来调整模型的学习策略;集成学习则通过组合多个基分类器的结果来提高总体分类性能。这些方法在不同领域的不平衡数据集分类问题中均取得了较好的效果。 三、数据集与预处理 本研究采用某医院提供的脑卒中医学图像数据集...
EEG信号特征提取是脑卒中分类预测研究的基础。本部分主要介绍EEG信号的预处理、特征提取方法及优化策略。 (一)EEG信号预处理 EEG信号的预处理是特征提取的前提,主要包括数据清洗、滤波和标准化等步骤。首先,对原始EEG数据进行去噪处理,以消除各种干扰因素(如眼动、肌电等)对信号的影响。其次,采用适当的滤波方法(如带...
基于神经网络的脑卒中自动分类诊断系统一般包括以下几个步骤: 1.数据采集和预处理 在开发自动分类诊断系统前,必须先采集大量的病人脑卒中数据。这些数据可以来自于医院或临床试验,包括CT、MRI等图像和病人的临床数据。在采集数据后,它们需要进行预处理,以便于神经网络进行学习和分类。例如,可以对图像进行归一化处理,提取...
第3届中国精品科技期刊 世界卫生组织西太平洋地区医学索引(WPRIM)期刊 《中国学术期刊文摘》收录期刊 中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊Home About Journal Editorial Board Online Office Online Journal Guide for Authors Subscription Advertising Service Contact Us 中文Research...
缺血性脑卒中病因学分类可信度目的探讨缺血性脑卒中病因学分类系统——急性卒中Orgl 10172治疗试验(TOAST),停止卒中研究TOAST系统(SSS-TOAST)和ASCO三者的差异.方法对300例新发缺血性脑卒中患者分别采用TOAST,SSS-TOAST和ASCO系统进行病因学诊断,比较各个分类系统中同一亚型的比例,以及不同评价者之间的可信度.结果与TOAS...
脑卒中主要包括出血性及缺血性卒中两种.要根据脑卒中脑电信号实现卒中的有效分类,可首先对脑卒中脑电信号提取有效特征,再根据提取的特征采用合适的分类模型进行卒中类型的分类识别.目前对于两类脑卒中脑电信号特征提取的研究较少,为此,本文首先引入了一种基于分层熵特征的脑卒中脑电信号的特征提取方法,然后提出了一种...
目的:依据《国际功能、残疾和健康分类(ICF)》脑卒中核心组合,探讨脑卒中相关功能类目之间的关系,绘制ICF脑卒中核心分类组合的功能地形图,为脑卒中的伤残评定提供科学理论依据。方法收集106例脑卒中被鉴定人样本,采用“最小的绝对缩减和变量选择算子”,研究脑卒中ICF核心组合功能的59项类目变量之间的条件依存关系,并用图...
脑卒中简明型ICF 核心分类量表在康复临床的应用研究 脑卒中是一种常见的神经系统疾病,对患者的生活质量和健康状况造 成极大的影响。康复治疗是脑卒中患者恢复过程中至关重要的环节, 而评估患者的功能状态和康复进展是康复治疗的关键步骤。近年来, 简明型ICF 核心分类量表在康复临床中逐渐得到应用,本文将探讨 ICF 核心...
25, No.7运用ICF核心分类组合脑卒中(综合版)评价脑卒中患者功能状况的多中心研究刘丽旭1,2,3 ,张通 1,2,3 ,何静杰 1,2“十二五”国家科技支撑计划课题组1. 中国康复研究中心北京博爱医院,北京市 100068;2. 首都医科大学康复医学院,北京市 100068;3. 神经损伤与康复北京市重点实验室,北京市 100068通讯作者:...
目的分析研究脑卒中ICF核心分类量表(ICFCoreSets)综合版的效标关联效度.方法根据联系规则将健康调查简表(SF-36量表1,Barthel指数,简易精神状态检查(MMSE),世界卫生组织生存质量测量简表(WHOQOL—BREF),世界卫生组织《残疾评定量表》(WHO—DAS1I)中项目的概念与脑卒中ICF核心分类量表综合版中项目的概念作定性研究,确定测...