机器学习/深度学习方法在中风神经科学

机器学习(毫升)和深度学习(DL)方法在各个领域取得了可喜的成果,包括神经科学。在中风、ML / DL技术可用于分析各种类型的数据,如神经影像,电生理记录、临床数据和行为结果。

ML / DL的关键应用程序之一中风神经科学是识别的生物标志物早期诊断,预后和治疗反应。这些生物标志物可以来自各种形式如结构和功能磁共振成像,脑电图、CT和临床评估。ML / DL模型可以分析大型数据集和识别的模式可能不明显的人类的眼睛。

ML / DL在中风神经科学的另一个重要应用是在预测中风的结果和恢复。ML / DL模型可以从大型数据集和识别预测好或差的结果。这可以帮助临床医生在调整治疗策略和改善患者的结果。

ML / DL还可以用于分析语言录音等复杂数据预测中风患者的语言赤字。这可以帮助开发个性化的中风患者的康复计划。

总体来说,ML / DL方法有潜力改变中风神经科学通过提供新见解中风的病理生理学、小说标志物,改善患者的结果。

本研究课题旨在收集理论和实验论文ML / DL的使用技术与临床或/和中风神经科学神经影像学特点与应用。潜在的主题包括,但不限于:



——调查ML / DL的角色在预测治疗反应在中风患者血管内介入。

——开发个性化的中风患者的康复程序使用ML / DL语言录音的分析。

——发展ML / DL中风模型预测结果基于多通道神经影像数据。

——中风的严重程度和预后的标志物使用ML / DL技术在神经影像数据。

——调查ML / DL的可解释性模型识别重要的功能,导致中风的结果。

——调查的统计模型识别中风预测组织生存能力的重要特征

——比较ML / DL的性能模型与传统的统计模型在预测中风患者的认知和功能的结果。

——开发ML / DL模型中风病灶MRI或CT图像的自动分割。

开展在线ML / DL -模型实时预测中风的结果基于临床和生理数据的连续监测。