CN119495430A 基于ai的脑血管病动态预测模型构建方法及系统 （中科干细胞再生医学(辽宁)有限公司）

司基于AI的脑血管病动态预测模型构建方法本发明公开了基于AI的脑血管病动态预测2学习预测模块，采用AI技术预测患者脑卒中的风险和分析患风险评估模块，在图像分析结果为正常的条件下，依据对应患者经过所述AI技术包括随机森林算法和卷积神经网络；利用随机森林算法提取对应患者历史数据中的医学检查数据，在分割数据前进行特征选择与标签定义，使用卷积神经网络分析图像数据，收集和标注若干脑部MRI图像，分为正常和异常两;面积，分别为对应患者图像分析结果为异常下的概率值和异常面积的预设比例系3在患者病情预估值yg未超过评估阈值yol的条件下，不做响应动作，执行既定调整策;5.基于AI的脑血管病动态预测模型构建方法，使用权利要求1至4中的任一种所述系S3、采用AI技术预测患者脑卒中的风险和分析患者4模型，将所述多个第二特征代入所述危险因素模型中进行拟合，根据拟合结果构建预设5学习预测模块，采用AI技术预测患者脑卒中的风险和分析患者脑部的图像数据，;6异常面积，分别为对应患者图像分析结果为异常下的概率值和异常面积的预设比;;7异常面积，分别为对应患者图像分析结果为异常下的概率值和异常面积的预设比;用随机森林算法实现了高效的脑卒中风险预测，输出概率值帮助医生进行精确的风险评8[0021]学习预测模块，采用AI技术预测患者脑卒中的风险和分析患者脑部的图像数据，Python的`scikit_learn`库来构建随机森林模型，使用随机森林算法在训练集上训练模9fromsklearn.model_selectifromsklearn.ensembleimportRandomForestfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,recall_score,f1_scorey=df['target']X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)model=RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=42)image=io.imread('mri_image.jpg')smoothed_image=filters.gathresh_val=filters.thbinary_image=smoothed_imageplt.subplot(1,3,1)plt.title('OriginalImage')plt.imshow(image,cmap='gray')plt.subplot(1,3,2)plt.title('SmoothedImage')plt.imshow(smoothed_image,cmap='gray')plt.subplot(1,3,3)plt.title('BinaryImage')plt.imshow(binary_image,cmap='gray')contours,_=cv2.findContours((binary_image*255).astype(np.uint8),perimeter=cv2.arcLength(contour,True);为对应患者图像分析结果为正常下的概率值；[0023]检频预测模块，将患者病情预估值y;;异常面积，分别为对应患者图像分析结果为异常下的概率值和异常面积的预设比;