摘要
本发明公开了运用大数据和AI技术构建脑血管及脑功能疾病预测模型的方法,涉及人工智能赋能医疗健康领域,该方法整合了先进的医学影像技术、人工智能驱动的定量分析方法以及大规模多中心医学大数据资源,旨在对脑血管及脑功能疾病高风险人群进行早期精准筛查、风险分层和个体化干预。通过深度融合受试者的临床病史、生活方式、血液生化指标、颈动脉及颅内血管斑块的影像组学特征以及脑容积和脑网络的功能性连接指标,构建基于误差反向传播神经网络的脑疾病风险预测模型,为实现精准预防和个体化治疗提供技术支撑。
技术关键词
疾病风险评估
医学图像去噪
斑块
血液生化指标
脑血管疾病
图像处理技术
BP神经网络模型
误差反向传播神经网络
大数据
风险评估模型
疾病风险预测模型
随机森林
BP神经网络算法
非局部均值滤波
人工智能驱动
量表
医学影像技术
定量分析方法
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环境管理系统
图像特征提取算法
抽检系统
图样
环境管理装置
医学
对象
风险评估模型
光学相干断层摄影
血管内超声图像
膝关节置换术
风险预测方法
血栓
静脉
脑血管疾病