31、脑中风检测与数字孪生技术：机器学习与智能系统的融合创新

脑中风检测与数字孪生技术：机器学习与智能系统的融合创新

上半部分

脑中风是一种严重威胁人类健康的疾病，早期准确检测对于减少脑损伤和提高康复机会至关重要。近年来，机器学习技术在脑中风检测领域取得了显著进展，其中LSTM - 门控MLPNN方法展现出了优异的性能。

首先，我们来了解一下如何评估基因的疾病风险评分。通过特定公式（如假设的h - 基因，有疾病基因预测分数$Q_{hG}$和非疾病基因预测分数$Q_{hqG}$ ）来进行估算，同时还会改进损失函数并调整权重参数，以增强模型的稳定性和分类准确性。

为了评估LSTM - 门控MLPNN方法，我们收集了脑中风数据集。这些数据来自Kaggle，共有4982个数据集，其中3556个用于训练，1426个用于测试。整个过程使用Python语言和Jupyter Notebook工具进行模拟，具体参数如下表所示：
| 变量 | 详情 |
| — | — |
| 数据集名称 | Kaggle |
| 数据集数量 | 4982 |
| 训练集数量 | 3556 |
| 测试集数量 | 1426 |
| 语言 | Python |
| 工具 | Jupyter |

在评估中风检测分类器时，会使用一些性能指标，如精度、灵敏度、F1分数和召回率等。这些指标是通过训练阶段和测试阶段的数据计算得出的，并与现有的先进分类器进行比较。

从实验结果来看，LSTM - 门控MLPNN方法在各项性能指标上都表现出色。在灵敏度分析中，该方法的准确率达到69%，而FES、MWT和LBE方法的准确率仅为43%。在精度分析方面，LSTM - 门控MLPNN方