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Constructing machine learning models based on non-contrast CT radiomics to predict hemorrhagic transformation after stoke: a two-center study

医学 逻辑回归 无线电技术 接收机工作特性 冲程(发动机) 回顾性队列研究 放射科 队列 内科学 机械工程 工程类
作者
Yue Zhang,Gang Xie,Lingfeng Zhang,Junlin Li,Wuli Tang,Danni Wang,Ling Yang,Kang Li
出处
期刊:Frontiers in Neurology [Frontiers Media]
卷期号:15: 1413795-1413795 被引量:10
标识
DOI:10.3389/fneur.2024.1413795
摘要

ML models based on clinical and NCCT radiomics characteristics can be used for early risk evaluation of HT development in AIS patients and show great potential for clinical precision in treatment and prognostic assessment.
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