論文の概要: Machine Learning and Bioinformatics for Diagnosis Analysis of Obesity Spectrum Disorders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03139v1
• Date: Fri, 5 Aug 2022 13:07:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-08 12:58:03.786318
• Title: Machine Learning and Bioinformatics for Diagnosis Analysis of Obesity Spectrum Disorders
• Title（参考訳）: 肥満スペクトラム障害の診断のための機械学習とバイオインフォマティクス
• Authors: Amin Gasmi (SOFNNA)
• Abstract要約: 肥満患者の数は、摂食生活と不適切な食事が原因で倍増している。 肥満の人は異なる慢性疾患に苦しむため、平均寿命は80歳から75歳に低下した。 本報告では,肥満の原因を特徴付け,予測し,分析するためにMLデータセットを用いた小児・成人の肥満問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Globally, the number of obese patients has doubled due to sedentary lifestyles and improper dieting. The tremendous increase altered human genetics, and health. According to the world health organization, Life expectancy dropped from 80 to 75 years, as obese people struggle with different chronic diseases. This report will address the problems of obesity in children and adults using ML datasets to feature, predict, and analyze the causes of obesity. By engaging neural ML networks, we will explore neural control using diffusion tensor imaging to consider body fats, BMI, waist \& hip ratio circumference of obese patients. To predict the present and future causes of obesity with ML, we will discuss ML techniques like decision trees, SVM, RF, GBM, LASSO, BN, and ANN and use datasets implement the stated algorithms. Different theoretical literature from experts ML \& Bioinformatics experiments will be outlined in this report while making recommendations on how to advance ML for predicting obesity and other chronic diseases.
• Abstract（参考訳）: 世界の肥満患者数は、摂食生活と不適切な食事が原因で倍増している。 人類の遺伝学や健康も大きく変化した。 世界保健機関(WHO)によると、肥満の人は異なる慢性疾患に苦しむため、平均寿命は80歳から75歳に低下した。 本報告では,肥満の原因を特徴付け,予測し,分析するためにMLデータセットを用いた小児・成人の肥満問題に対処する。 神経mlネットワークに係わることにより,拡散テンソルイメージングを用いた神経制御を探求し,肥満患者の体脂肪,bmi,腰ヒップ比について検討する。 MLにおける肥満の現在および将来の原因を予測するため、決定木、SVM、RF、GBM、LASSO、BN、ANNなどのML技術について議論し、そのアルゴリズムを実装する。 本報告では, ML とバイオインフォマティクス実験の異なる理論的文献を概説するとともに, 肥満やその他の慢性疾患の予測にML をどう進めるかを推奨する。

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