颈动脉狭窄严重程度的深度预测学习
摘要：颈动脉狭窄是颈动脉狭窄，为颈部和头部供血。在这项工作中，我们训练了一个模型，根据SRUC标准变量和其他病人信息来预测狭窄阻塞的严重程度。我们实施了经典的机器学习方法，决策树和随机森林，这些方法在之前的实验中使用过。此外，我们通过使用最先进的增强神经ODE深度学习方法来提高准确性。通过系统性和理论根源的分析，我们考察了不同的参数，以达到约77％的准确性。这些结果显示了应用最近发展的深度学习方法的强大潜力，同时指出SRUC标准提供的当前数据可能不足以在高性能水平上预测狭窄的严重程度。
作者：Yiqun Diao, Oliver Zhao, Priya Kothapalli, Peter Monteleone, Chandrajit Bajaj
论文ID：2108.00296
分类：Quantitative Methods
分类简称：q-bio.QM
提交时间：2021-08-03