Modelo CNN mejorado
Detección eficaz de ictus cerebrales con detección de regiones de gravedad
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La Inteligencia Artificial (IA) es cada vez más popular para resolver problemas del mundo real en la era actual. La combinación de los enfoques de la ciencia de datos con la IA, incluidos el aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL), se ha convertido en un importante campo interdisciplinar que aborda soluciones en diversas disciplinas. Uno de los problemas que se están considerando en la investigación es la detección eficiente de los accidentes cerebrovasculares en la atención sanitaria. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), la incidencia de los accidentes ...
La Inteligencia Artificial (IA) es cada vez más popular para resolver problemas del mundo real en la era actual. La combinación de los enfoques de la ciencia de datos con la IA, incluidos el aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL), se ha convertido en un importante campo interdisciplinar que aborda soluciones en diversas disciplinas. Uno de los problemas que se están considerando en la investigación es la detección eficiente de los accidentes cerebrovasculares en la atención sanitaria. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), la incidencia de los accidentes cerebrovasculares está aumentando rápidamente, lo que provoca discapacidades graves y muertes en todo el mundo. La prevención de los infartos cerebrales se ha convertido en un reto para los profesionales sanitarios debido a los numerosos factores que intervienen. La investigación sobre el uso de la IA para la detección precoz de los infartos cerebrales ha suscitado recientemente una gran atención por parte del mundo académico y los investigadores. De la bibliografía se desprende que los investigadores emplean tanto enfoques basados en datos como métodos basados en tecnologías de imagen. La literatura ha destacado tres problemas críticos en los enfoques basados en IA para la detección de ictus cerebrales.
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