ЭЭГ-профиль выявляет неврологические осложнения, связанные с COVID-19

Бинарный классификатор, основанный на сверточной и рекуррентной нейросети, показал точность в среднем 60% (максимум – 78,9%) при классификации данных ЭЭГ людей, перенесших коронавирус, и людей, у которых SARS-CoV-2 не диагностировали. Полученные данные подтверждают гипотезу о наличии определенных паттернов электрической активности у пациентов, переболевших COVID-19

Читать еще

Лаборатория по искусственному интеллекту
25 июня 22
Медицинское пересечение: межъязыковая оценка связей клинических сущностей
Нестеров Александр Игоревич, Кох Владимир Николаевич
Лаборатория по искусственному интеллекту
17 июня 22
RuMedBench: бенчмарк для понимания русского медицинского языка
Блинов Павел Дмитриевич, Кох Владимир Николаевич, Нестеров Александр Игоревич, Зубкова Галина Владимировна

Мы используем cookies и аналогичные технологии для улучшения работы сайта и повышения удобства его использования.
Условия использования описаны в Уведомлении об обработке персональных данных сайтом и Политике в отношении Сookies и аналогичных технологий для сайта.