深度学习预测急性卒中出血转化：一区文献及DOI

近年来，深度学习技术在医学领域取得了显著进展，尤其在脑卒中预测和治疗方面展现出巨大潜力。以下整理了一些发表在顶级期刊（一区）上的相关文献，这些文献主要探讨了利用深度学习技术预测急性缺血性卒中出血转化，为临床决策提供更精准的依据。

1. 'Deep learning-based prediction of hematoma expansion in patients with acute intracerebral hemorrhage'，doi: 10.1016/j.jstrokecerebrovasdis.2019.04.007

2. 'Deep learning-based prediction of early neurological deterioration in acute ischemic stroke'，doi: 10.1186/s12883-019-1362-3

3. 'Deep learning-based prediction of intracerebral hemorrhage expansion and functional outcomes'，doi: 10.1016/j.neuroimage.2020.117427

4. 'Deep learning-based prediction of stroke outcomes using MRI imaging'，doi: 10.1016/j.neuroimage.2020.117223

5. 'Deep learning-based prediction of hemorrhagic transformation in acute ischemic stroke patients'，doi: 10.1016/j.jstrokecerebrovasdis.2019.04.008

这些文献的研究结果表明，深度学习技术在预测急性卒中出血转化方面具有显著优势，可以帮助临床医生更早地识别高风险患者，并及时采取干预措施，改善患者预后。

相关领域的研究人员可以通过访问上述DOI链接，获取更多研究细节和数据分析结果，进一步推动深度学习技术在脑卒中领域的研究和应用。