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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明属于机器学习技术领域，具体涉及一种出血性脑卒中临床智能预测方法。本发明包括以下步骤：S1、时间‑血肿扩张风险评定模型建立；S2、时间‑血肿扩张风险评定模型求解；S3、1L1正则化逻辑回归模型建立与求解；S4、基于最优随机森林模型建立与求解；S5、对模型预测结果进行比较，得出最优结果。本发明方法用于预测和优化出血性脑卒中患者的预后和临床决策，对于提高患者的生存率和生活质量非常重要。本发明方法结合患者个人信息、治疗方案和预后等数据，构建一定的智能预测模型，有助于最大程度地提高治疗效果，减轻患者的症状，并改善预后，以及帮助医生明确导致预后不良的危险因素，为临床实践带来显著的进步。
主权项：1.一种出血性脑卒中临床智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、时间-血肿扩张风险评定模型建立；S2、时间-血肿扩张风险评定模型求解；S3、1L1正则化逻辑回归模型建立与求解；S4、基于最优随机森林模型建立与求解；S5、对模型预测结果进行比较，得出最优结果。
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百度查询： 南通大学 一种出血性脑卒中临床智能预测方法
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