Un nuovo approccio di apprendimento profondo per rilevare le malattie cardiovascolari - Shrivastav, Nancy
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Negli ultimi anni, l'avvento del deep learning (DL) ha rivoluzionato diversi campi, compreso quello sanitario. Questo articolo fornisce una rassegna e un'analisi delle tecniche di machine learning (ML) e DL per il rilevamento e la diagnosi delle malattie cardiovascolari (CVD), che sono tra le principali cause di mortalità a livello globale. Vi è un'immediata necessità di ricerca sui fattori che influenzano le CVD. Ciò richiede tecniche innovative per individuare precocemente la malattia e contribuire a ridurre il tasso di mortalità. In questo documento, l'analisi è stata effettuata sulla base…mehr

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Produktbeschreibung
Negli ultimi anni, l'avvento del deep learning (DL) ha rivoluzionato diversi campi, compreso quello sanitario. Questo articolo fornisce una rassegna e un'analisi delle tecniche di machine learning (ML) e DL per il rilevamento e la diagnosi delle malattie cardiovascolari (CVD), che sono tra le principali cause di mortalità a livello globale. Vi è un'immediata necessità di ricerca sui fattori che influenzano le CVD. Ciò richiede tecniche innovative per individuare precocemente la malattia e contribuire a ridurre il tasso di mortalità. In questo documento, l'analisi è stata effettuata sulla base del lavoro di ricerca svolto dai ricercatori nell'ambito dell'identificazione delle CVD e delle deduzioni tratte dalla revisione effettuata.
Autorenporträt
Io stessa Nancy Shrivastav, Mtech CSE, Btech IT, lavoro come assistente professore presso SSMTI da 10 anni. Insegno sia ai master che ai corsi di laurea. Questo è il mio primo articolo relativo al mio campo. Ho il piacere di presentare il mio lavoro sul Machine Learning.