项目成员：邓赫、李文韬、刘师宇

指导教师：戚学欣

作品简介：基于CNN卷积神经网络的脑卒中疾病预测模型有助于提高疾病的早期诊断率，降低疾病的发生率和死亡率，提高全民健康水平。推动中风防治从“被动治疗”向“主动管理”转型，大幅减少中风疾病导致的经济损耗，优化公共卫生资源分配，加速多模态医疗数据融合技术突破，促进医疗数据开放与隐私保护平衡。

图1 作品展示图

图2 作品展示图

项目创新点：

（1）技术创新：采用改进的 CNN 架构，通过多尺度卷积核捕捉脑部影像中血管形态、脑组织密度等细微特征，结合注意力机制强化对易损斑块、微小出血点的识别，解决传统影像分析漏检问题。引入时序建模模块，融合患者历年影像数据与临床指标（血压、血糖等），构建动态风险预测模型，提升早期预警精度。

（2）应用创新：实现脑卒中风险分级评估，为高风险人群生成个性化干预方案（如用药调整、生活方式指导）。对接医院电子病历系统，为急诊提供快速风险预判，缩短救治决策时间。

项目视频：