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机器学习可以治疗大部分常发生的脑部疾病

  • 时间:2018-05-21 17:36
  • 发布:达内新闻
  • 来源:达内新闻

发展中国家约三分之一的疾病负担源自脑部疾病,如癫痫,精神分裂症和抑郁症。这些神经精神疾病在低收入到中等收入国家很常见,由于各种因素,例如生育困难,营养不良以及接触传染病和毒素。全球约80%的癫痫发生在中低收入国家,但只有20%的人得到治疗。在这些国家,医生与病人的比例可以低至每20,000人1人,精神病医生和神经科医生甚至更少,造成所谓的治疗差距。1然而,癫痫的及时诊断和治疗是可能的并且可以有所作为。

脑电图是癫痫诊断的有用工具。这是一种非侵入式,便携式且相对便宜的技术,可以检测位于头皮上的电极上的微小电脉冲,因为神经元之间可以相互沟通。已发现EEG频带可用于检测,监测和治疗各种脑部疾病,包括癫痫。脑电图典型模式的突然变化往往与癫痫发作有关。然而,需要训练有素的神经科医生来分析脑电图信号,因为它们很容易被误解。teleEEG可以解决这个问题,它使用专家的远程EEG分析或EEG的本地计算机处理。但是,这两种选择都非常昂贵,需要大量的计算或卫生基础设施,这在发展中国家很稀缺。

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这种情况迫切需要开发一种精确的机器学习算法,该算法可用于基于脑电图的脑功能障碍检测,并以最少的人为干预监测脑功能。

使用EEG数据集在脑机接口实验中进行运动图像运动。我们的服务在实际活动与虚拟活动分类方面的准确率达到了63.4%,远高于支持向量机等浅层方法。所提出的方法因此可以用作临床决策支持系统,通过提供实时反馈来帮助诊断。我们最初的原型仅在发达国家的环境中进行过测试,但NTU的目标是尽快在发展中国家的环境中进行测试。

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