論文の概要: Machine Learning and Ensemble Approach Onto Predicting Heart Disease

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08667v1
• Date: Tue, 16 Nov 2021 18:00:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-17 13:47:51.097445
• Title: Machine Learning and Ensemble Approach Onto Predicting Heart Disease
• Title（参考訳）: 心臓病予測のための機械学習とアンサンブルアプローチ
• Authors: Aaditya Surya
• Abstract要約: 心臓血管疾患(英: Cardiovascular disease, CVD)は、心臓疾患ともいわれ、ここ数十年でヒトの死因として徐々に成長してきた疾患である。 本稿では,ロジスティック回帰,近縁近傍,サポートベクトルマシン,決定木,ガウスのナイーブベイズ,ランダムフォレスト,多層知覚論(人工ニューラルネットワーク)などの分類モデルの訓練に提供されるデータを活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The four essential chambers of one's heart that lie in the thoracic cavity are crucial for one's survival, yet ironically prove to be the most vulnerable. Cardiovascular disease (CVD) also commonly referred to as heart disease has steadily grown to the leading cause of death amongst humans over the past few decades. Taking this concerning statistic into consideration, it is evident that patients suffering from CVDs need a quick and correct diagnosis in order to facilitate early treatment to lessen the chances of fatality. This paper attempts to utilize the data provided to train classification models such as Logistic Regression, K Nearest Neighbors, Support Vector Machine, Decision Tree, Gaussian Naive Bayes, Random Forest, and Multi-Layer Perceptron (Artificial Neural Network) and eventually using a soft voting ensemble technique in order to attain as many correct diagnoses as possible.
• Abstract（参考訳）: 胸腔内にある心臓の4つの必須室は生存に不可欠であるが、皮肉なことに最も脆弱であることが証明されている。 心臓血管疾患(英: Cardiovascular disease, CVD)は、心臓疾患としても知られており、ここ数十年でヒトの死因が増加してきた。 統計学的な考察から, CVD患者は早期治療を容易にし, 死亡率の低下を図るために, 迅速かつ正確な診断が必要であることが明らかとなった。 本稿では,ロジスティック回帰,近縁近傍,サポートベクターマシン,決定木,ガウスネーブベイズ,ランダムフォレスト,マルチレイヤパーセプトロン(人工ニューラルネットワーク)などの分類モデルを訓練するために提供されたデータを活用し,最終的にはソフト投票アンサンブル技術を用いて,可能な限り正確な診断を行う。

関連論文リスト

• FedCVD: The First Real-World Federated Learning Benchmark on Cardiovascular Disease Data [52.55123685248105]
  心臓血管疾患(CVD)は、現在世界でも主要な死因であり、早期診断と治療の要点を浮き彫りにしている。 機械学習(ML)手法はCVDの早期診断に役立つが、その性能は高品質なデータへのアクセスに依存している。 本稿では、FedCVDという心臓血管疾患検出のための、世界初の実世界のFLベンチマークを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T02:24:01Z)
• Integrating Deep Learning with Fundus and Optical Coherence Tomography for Cardiovascular Disease Prediction [47.7045293755736]
  心血管疾患(CVD)のリスクのある患者の早期発見は、効果的な予防ケア、医療負担の軽減、患者の生活の質の向上に不可欠である。 本研究は、網膜光コヒーレンス断層撮影(OCT)と眼底写真との併用による、将来の心疾患の特定の可能性を示すものである。 そこで我々は,MCVAE(Multi- Channel Variational Autoencoder)に基づく新たなバイナリ分類ネットワークを提案し,患者の眼底画像とOCT画像の潜伏埋め込みを学習し,個人を将来CVDを発症する可能性のあるものとそうでないものとの2つのグループに分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T12:37:51Z)
• Predicting Coronary Heart Disease Using a Suite of Machine Learning Models [0.1979158763744267]
  冠動脈疾患は世界中で何百万人もの人に影響を与えており、医療の分野としてよく研究されている。 心臓病の診断と予測には実用的かつ正確な方法が数多く存在するが、侵襲性、遅延検出、コストといった限界がある。 機械学習アルゴリズムによる教師付き学習は、早期診断の先駆けとなる、低コスト(コンピュータによる)非侵襲的なソリューションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-21T19:22:41Z)
• Classification and Prediction of Heart Diseases using Machine Learning Algorithms [0.0]
  K-Nearest Neighbor法は、患者が心臓病を患っているかどうかを判断する最も効果的な機械学習アルゴリズムであることが示されている。 追加の機械学習アルゴリズムの心臓疾患予測への応用について、さらなる研究を行うことは有益である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-05T16:52:20Z)
• Interpretable Survival Analysis for Heart Failure Risk Prediction [50.64739292687567]
  現状の生存モデルと解釈可能かつ競合する新しい生存分析パイプラインを提案する。 我々のパイプラインは最先端のパフォーマンスを達成し、心不全のリスク要因に関する興味深い新しい洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T02:56:05Z)
• Ensemble Framework for Cardiovascular Disease Prediction [0.0]
  心臓病は、世界中でコミュニケーション不能で無音な死の主な原因である。 我々は,ExtraTrees,Random Forest,XGBoostなど,複数の機械学習アルゴリズムを用いたアンサンブルを組み込んだフレームワークを提案している。 提案手法は,既存の文献よりも高い92.34%の精度を実現した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-16T17:37:43Z)
• Heart Diseases Prediction Using Block-chain and Machine Learning [0.0]
  データストレージと送信のセキュアな方法を提供する医療部門のために開発されたインフラはありません。 患者のデータに冗長性があるため、心臓専門医が早期に疾患を予知することは困難である。 この心臓病による死亡率の急激な増加は、早期のいくつかの重要な属性の監視と除去によって制御できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-02T11:46:58Z)
• Deep Reinforcement Learning Framework for Thoracic Diseases Classification via Prior Knowledge Guidance [49.87607548975686]
  関連疾患に対するラベル付きデータの不足は、正確な診断にとって大きな課題となる。 本稿では,診断エージェントの学習を指導するための事前知識を導入する,新しい深層強化学習フレームワークを提案する。 提案手法の性能はNIHX-ray 14とCheXpertデータセットを用いて実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-02T01:46:31Z)
• Many-to-One Distribution Learning and K-Nearest Neighbor Smoothing for Thoracic Disease Identification [83.6017225363714]
  ディープラーニングは、病気の識別性能を改善するための最も強力なコンピュータ支援診断技術となった。 胸部X線撮影では、大規模データの注釈付けには専門的なドメイン知識が必要で、時間を要する。 本論文では、単一モデルにおける疾患同定性能を改善するために、複数対1の分布学習(MODL)とK-nearest neighbor smoothing(KNNS)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-26T02:29:30Z)
• Identification of Ischemic Heart Disease by using machine learning technique based on parameters measuring Heart Rate Variability [50.591267188664666]
  本研究は,243名の非侵襲的特徴(年齢,性別,左室容積率,HRV15)を用いて,一連のANNの訓練と評価を行った。 最高の結果は、7つの入力パラメータと7つの隠れノードを使用して、トレーニングと検証データセットに対して98.9%と82%の精度で得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-29T19:14:41Z)
• General DeepLCP model for disease prediction : Case of Lung Cancer [0.0]
  生活を脅かす致命的な病気を予測するための新しいアプローチ「DeepLCP」を提案する。 ディープLCP」は自然言語処理(NLP)と深層学習パラダイムを組み合わせた結果である。 肺がん予測における提案モデルの実験結果から,高い精度と低損失データ率が確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-15T21:43:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。