基于机器学习的急性缺血性脑卒中风痰阻络证病人脑电微状态特征分析

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摘要目的：利用机器学习算法探索急性缺血性脑卒中（AIS）风痰阻络证的中医辨证模型，以期为AIS中医辨证论治提供早期检测和辅助诊断。方法：共纳入18例AIS风痰阻络病人和24例非风痰阻络证病人，采用K-means聚类算法对预处理后的两组静息状态下的64导脑电数据进行分析，得到4类脑电微状态（A、B、C、D）的时间参数（持续时间、出现频率、覆盖率），并进行统计分析。（剩余12537字）

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