論文の概要: Non-invasive modelling methodology for the diagnosis of Coronary Artery Disease using Fuzzy Cognitive Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.02600v1
• Date: Thu, 2 Apr 2020 15:10:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-17 12:37:32.396034
• Title: Non-invasive modelling methodology for the diagnosis of Coronary Artery Disease using Fuzzy Cognitive Maps
• Title（参考訳）: ファジィ認知地図を用いた冠動脈疾患診断のための非侵襲的モデリング手法
• Authors: Ioannis Apostolopoulos, Peter Groumpos
• Abstract要約: ファジィ・コグニティブ・マップ(FCM)を用いた冠動脈疾患予測のための医療意思決定支援システムについて述べる。 FCMは人間の知識に基づく有望なモデリング手法であり、曖昧さと不確実性を扱うことができる。 新たに提案されたMDSSは、ファジィ論理とファジィ認知マップの基本概念を用いて開発され、結果を改善するためにいくつかの調整がなされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cardiovascular Diseases (CVD) and strokes produce immense health and economic burdens globally. Coronary Artery Disease (CAD) is the most common type of cardiovascular disease. Coronary Angiography, which is an invasive treatment, is also the standard procedure for diagnosing CAD. In this work, we illustrate a Medical Decision Support System for the prediction of Coronary Artery Disease (CAD) utilizing Fuzzy Cognitive Maps (FCMs). FCMs are a promising modeling methodology, based on human knowledge, capable of dealing with ambiguity and uncertainty, and learning how to adapt to the unknown or changing environment. The newly proposed MDSS is developed using the basic notions of Fuzzy Logic and Fuzzy Cognitive Maps, with some adjustments to improve the results. The proposed model, tested on a labelled CAD dataset of 303 patients, obtains an accuracy of 78.2% outmatching several state-of-the-art classification algorithms.
• Abstract（参考訳）: 心臓血管疾患(CVD)と脳卒中は世界中で大きな健康と経済的負担をもたらす。 冠動脈疾患 (CAD) は心臓血管疾患の最も一般的な種類である。 冠動脈造影は侵襲的治療であり,CAD診断の標準的な方法でもある。 本稿では,ファジィ認知マップ(FCM)を用いた冠動脈疾患(CAD)の予測のための医療意思決定支援システムについて述べる。 FCMは、人間の知識に基づく有望なモデリング手法であり、曖昧さと不確実性に対処し、未知または変化する環境に適応する方法を学ぶことができる。 新たに提案されたMDSSは、ファジィ論理とファジィ認知マップの基本概念を用いて開発され、結果を改善するためにいくつかの調整がなされている。 提案モデルは,303人のCADデータセットを用いて評価され,最先端の分類アルゴリズムに適合する78.2%の精度が得られる。

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