دانلود مقاله انگلیسی رایگان:پیش بینی مرگ و میر بر اساسداده های بزرگ ICU عدم تعادل بعد بالا - 2018
بلافاصله پس از پرداخت دانلود کنید

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

دانلود مقاله انگلیسی داده های بزرگ رایگان
  • Mortality prediction based on imbalanced high-dimensional ICU big data Mortality prediction based on imbalanced high-dimensional ICU big data
    Mortality prediction based on imbalanced high-dimensional ICU big data

    دسته بندی:

    داده های بزرگ - big data


    سال انتشار:

    2018


    عنوان انگلیسی مقاله:

    Mortality prediction based on imbalanced high-dimensional ICU big data


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    پیش بینی مرگ و میر بر اساسداده های بزرگ ICU عدم تعادل بعد بالا


    منبع:

    Sciencedirect - Elsevier - Computers in Industry, 98 (2018) 218-225: doi:10:1016/j:compind:2018:01:017


    نویسنده:

    Jiankang Liua,b, Xian Xiang Chena, Lipeng Fanga,b, Jun Xia Lic, Ting Yangd, Qingyuan Zhand,***, Kai Tongb,**, Zhen Fanga,e,*


    چکیده انگلیسی:

    With the development of biomedical equipment and healthcare level, large amounts of data have been brought out in hospital, especially in Intensive Care Unit (ICU). However, how to better exploit meaningful information from these rich data still remains a challenge. This paper focuses on ICU mortality prediction, which is a typical example of second use of ICU big data. Patient ICU mortality prediction faces challenges in many aspects, such as high dimensionality, imbalance distribution and time asynchronization etc. To solve these challenges, a series of analytical methods and tools, including variables selection, preprocessing, feature extraction & feature selection and predictive modeling, have been utilized and developed. High-dimensional and unbalanced natures of the ICU data badly affect the performance of classifiers. We modified the cost-sensitive principal component analysis (CSPCA), which is denoted by MCSPCA, to handle these problems in feature extraction stage. As for parameter optimization, a variant of standard particle swarm optimization called chaos particle swarm optimization (CPSO) was adopted for its capacity of finding optimal solution. In order to obtain the best prediction model, different algorithms were investigated and their AUC performances were evaluated in a large real world benchmark data. The final results show that our proposed method improved the performance of the traditional machine learning methods, in which the support vector machine (SVM) reach best AUC performance of 0.7718. This study gives a paradigm to handle similar problems in big health data and helps promote healthcare services.
    Keywords: Health data processing ، Analytical tools ، Modified cost-sensitive principal ، component analysis ، Support vector machine ، Chaos particle swarm optimization


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 8
    حجم فایل: 828 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 7353 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 7353 :::::::: افراد آنلاین: 87