基于机器学习的脑出血分型评估血肿扩大

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【摘要】 目的 通过无监督机器学习算法将自发性脑出血分为不同的类型，评估急性期可能出现血肿扩大的患者。方法 收集2018年7月—2020年12月晋中市第一人民医院收治的348例自发性脑出血患者的临床资料和影像学数据，采用3D Slicer软件描记血肿并提取影像学特征，使用无监督学习算法将这些患者分为不同的类型。（剩余10569字）

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