論文の概要: Forecasting Pressure Of Ventilator Using A Hybrid Deep Learning Model
Built With Bi-LSTM and Bi-GRU To Simulate Ventilation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09691v1
- Date: Sun, 19 Feb 2023 23:12:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-21 17:04:19.425659
- Title: Forecasting Pressure Of Ventilator Using A Hybrid Deep Learning Model
Built With Bi-LSTM and Bi-GRU To Simulate Ventilation
- Title（参考訳）: Bi-LSTMとBi-GRUを用いたハイブリッドディープラーニングモデルによる人工呼吸器の予測圧力
- Authors: Md. Jafril Alam, Jakaria Rabbi, Shamim Ahamed
- Abstract要約: 患者に対して必要換気圧を予測するためのハイブリッド深層学習アプローチを提案する。
このシステムはBi-LSTMとBi-GRUネットワークで構成されている。
モデルはテストデータに対して良好に動作し、非常に少ない損失を生み出しました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: A ventilator simulation system can make mechanical ventilation easier and
more effective. As a result, predicting a patient's ventilator pressure is
essential when designing a simulation ventilator. We suggested a hybrid deep
learning-based approach to forecast required ventilator pressure for patients.
This system is made up of Bi-LSTM and Bi-GRU networks. The SELU activation
function was used in our proposed model. MAE and MSE were used to examine the
accuracy of the proposed model so that our proposed methodology can be applied
to real-world problems. The model performed well against test data and created
far too few losses. Major parts of our research were data collection, data
analysis, data cleaning, building hybrid Bi-LSTM and Bi-GRU model, training the
model, model evaluation, and result analysis. We compared the results of our
research with some contemporary works, and our proposed model performed better
than those models.
- Abstract（参考訳）: 人工呼吸器シミュレーションシステムは、機械的換気をより簡単かつ効果的にすることができる。
その結果,人工呼吸器の設計には患者の人工呼吸器圧の予測が不可欠となる。
患者に対して必要換気圧を予測するためのハイブリッド深層学習アプローチを提案する。
このシステムはBi-LSTMとBi-GRUネットワークで構成されている。
提案モデルではSELU活性化関数を用いた。
提案手法を実世界の問題に適用できるように,MAE と MSE を用いて提案モデルの精度を検討した。
モデルはテストデータに対して良好に動作し、非常に少ない損失を生み出しました。
本研究では,データ収集,データ解析,データクリーニング,ハイブリッドBi-LSTMとBi-GRUモデルの構築,モデルのトレーニング,モデル評価,結果分析を行った。
本研究の結果を現代的作品と比較し,提案モデルの有用性について検討した。
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