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Adopting Random Forest for Predicting the Risk of Cerebrovascular Disease Using the BraVa Datasets
【摘 要】
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通过一个具有代表性的人群样本,描述大脑动脉的复杂结构,对于诊断、分析和预测病理状态具有重要意义。磁共振血管造影可显示脑动脉血管。随着自动追踪和重建技术的出现,神经元三维重建数据的数量激增,神经形态学研究也随之兴起。然而,缺乏机器驱动的注释模式来自动检测和预测受试者可能患脑血管疾病的障碍或风险,使用神经形态学测量值仍然是这门学科的一个障碍。随机森林(RF)是一种常用的机器学习方法,在生物科学、经济学
【出 处】
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西南科技大学
【发表日期】
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2020年01期
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