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新型光谱成像生物标志物在重症监护中的败血症和死亡率研究
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究使用机器学习分类器对住院患者的暗场显微镜下的微循环视频进行非感染和感染图像的区分，准确度达到89.45％。分类器具有诊断应用价值。同时，使用无监督的卷积自编码器将学习到的特征从压缩的表征中聚类，可用于识别健康的微循环图像与有微循环功能障碍的图像。
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关键要点
- 研究使用机器学习分类器对住院患者的暗场显微镜下的微循环视频进行非感染和感染图像的区分。
- 分类器的准确度达到89.45%。
- 该分类器具有潜在的诊断应用价值。
- 使用无监督的卷积自编码器将学习到的特征从压缩的表征中聚类。
- 聚类结果可用于识别健康的微循环图像与有微循环功能障碍的图像。
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