FORTSCHRITTLICHES SCHLAGANFALL-ERKENNUNGS- UND WARNSYSTEM MIT MASCHINELLEM LERNEN

Schlaganf?lle haben erhebliche sozio?konomische Auswirkungen auf die Welt. Ein isch?mischer Schlaganfall entsteht, wenn ein Blutgerinnsel (auch "Thromben" genannt) oder eine fetthaltige Plaque (bestehend aus Fettresten, Cholesterin und Abfallpartikeln) die Blutzufuhr zu einem Teil des Gehirns blockiert und die Neuronen in diesem Bereich (Gehirnzellen) abt?tet. Die Mehrheit der Schlaganfallpatienten ?berlebt die erste Krankheit, die langfristigen Folgen f?r den Einzelnen haben in der Regel die gr? ten Auswirkungen auf seine Gesundheit und k?nnen auch zu einer gr? eren Zahl von Todesf?llen f?hren. Daher ist die vorherige Erkennung eines Schlaganfalls notwendig, um die Erkrankung zu verhindern. Es wurde ein cloudbasiertes Schlaganfallvorhersagesystem vorgestellt, das den Schlaganfall mithilfe eines maschinellen Lernansatzes erkennt, um ihn in einem fr?hen Stadium zu diagnostizieren. Ziel des Entwurfs ist es, mit Hilfe des Algorithmus eines neuronalen Faltungsnetzwerks (CNN) ein automatisches System zur Fr?herkennung von isch?mischen Schlaganf?llen zu entwickeln. Das Hauptziel der Verwendung von CNN ist die genaue Erkennung eines Schlaganfalls und die schnellstm?gliche Benachrichtigung des Arztes oder der Berufsgruppe.