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Mortality Prediction of Pulmonary Embolism Patients Based on Deep Learning and XGBoost
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内容提要
本研究提出了一种新算法PEP-Net，结合3D残差网络和极端梯度提升，旨在预测肺栓塞患者的30天院内死亡率。研究结果显示，PEP-Net在193名急性肺栓塞患者的CT扫描中准确率达到94.5%，显著优于传统模型，为肺栓塞预后提供了新参考。
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关键要点
- 本研究提出了一种新算法PEP-Net，结合3D残差网络和极端梯度提升。
- PEP-Net旨在预测肺栓塞患者的30天院内死亡率。
- 研究结果显示，PEP-Net在193名急性肺栓塞患者的CT扫描中准确率达到94.5%。
- PEP-Net的表现显著优于传统模型，为肺栓塞预后提供了新参考。
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