يقدم هذا البحث نموذجًا هجينًا يعتمد على التعلم العميق التجميعي للكشف عن السكتة الدماغية الإقفارية وتصنيف مراحلها باستخدام صور الأشعة المقطعية للدماغ (CT). يعتمد النموذج المقترح على دمج تقنيات تحسين الصور، وخوارزميات التعلم العميق، وتقنيات الكشف عن الآفات وتقسيمها بهدف تحسين دقة التشخيص. تم تدريب واختبار النموذج باستخدام 10,000 صورة مقطعية للدماغ، وأظهرت النتائج تحسنًا ملحوظًا في دقة الكشف والتصنيف لمراحل السكتة المختلفة، مما يبرز إمكانية استخدامه كنظام تشخيص بمساعدة الحاسوب لدعم القرار السريري.

العنوان

Hybrid Ensemble Deep Learning Model for Advancing Ischemic Brain Stroke Detection and Classification in Clinical Application

الناشر

Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)

بلد الناشر

سويسرا

Indexing

Scopus

معامل التأثير

3,2

نوع المنشور

إلكتروني فقط

المجلد

10

السنة

2024

الصفحات

J. Imaging 2024, 10(7), 160