中风患者数据分析与预测
案例介绍
项目使用 Python 作为核心开发语言，对 5000 余条临床数据进行缺失值填补、异常值检测、特征编码与标准化处理，保障数据质量。采用逻辑回归、随机森林、XGBoost、LightGBM 四种机器学习算法构建风险预测模型，通过五折交叉验证与 AUC、准确率、F1 值等指标完成模型对比与优选，最终实现高可靠的中风风险预测。同时基于 TensorFlow 搭建轻量级 CNN 卷积神经网络，对 6600 余张脑部 CT 影像完成正常、出血性、缺血性三分类识别，自动提取影像特征并输出置信度结果。
系统基于 Flask 框架搭建 Web 可视化平台，提供患者信息录入、风险预测、CT 影像上传识别、数据大屏展示等功能，界面简洁易用，支持多维度数据统计与模型性能可视化呈现。项目实现临床数据与影像分析双维度辅助诊断，可有效提升中风早期筛查效率，为医疗决策提供数据支撑，具备较强的实际应用与科研价值。
中风患者数据分析与预测
案例介绍
本作品为中风患者数据分析与预测系统，面向医疗智能辅助诊断场景，融合临床结构化数据与脑部 CT 影像，实现中风风险评估、影像分类及可视化展示一体化解决方案。我全程负责需求分析、数据处理、模型构建、系统开发与部署全流程工作。
项目使用 Python 作为核心开发语言，对 5000 余条临床数据进行缺失值填补、异常值检测、特征编码与标准化处理，保障数据质量。采用逻辑回归、随机森林、XGBoost、LightGBM 四种机器学习算法构建风险预测模型，通过五折交叉验证与 AUC、准确率、F1 值等指标完成模型对比与优选，最终实现高可靠的中风风险预测。同时基于 TensorFlow 搭建轻量级 CNN 卷积神经网络，对 6600 余张脑部 CT 影像完成正常、出血性、缺血性三分类识别，自动提取影像特征并输出置信度结果。
系统基于 Flask 框架搭建 Web 可视化平台，提供患者信息录入、风险预测、CT 影像上传识别、数据大屏展示等功能，界面简洁易用，支持多维度数据统计与模型性能可视化呈现。项目实现临床数据与影像分析双维度辅助诊断，可有效提升中风早期筛查效率，为医疗决策提供数据支撑，具备较强的实际应用与科研价值。
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