دانلود مقاله انگلیسی رایگان:روش مبتنی بر یادگیری ماشینی برای پیش بینی شیوع بیماریهای قلبی عروقی در بیماران مبتلا به دیالیز - 2019
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 یادگیری ماشین رایگان
  • A machine learning-based approach for predicting the outbreak of cardiovascular diseases in patients on dialysis A machine learning-based approach for predicting the outbreak of cardiovascular diseases in patients on dialysis
    A machine learning-based approach for predicting the outbreak of cardiovascular diseases in patients on dialysis

    دسته بندی:

    یادگیری ماشین - machine learning


    سال انتشار:

    2019


    عنوان انگلیسی مقاله:

    A machine learning-based approach for predicting the outbreak of cardiovascular diseases in patients on dialysis


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    روش مبتنی بر یادگیری ماشینی برای پیش بینی شیوع بیماریهای قلبی عروقی در بیماران مبتلا به دیالیز


    منبع:

    Sciencedirect - Elsevier - Computer Methods and Programs in Biomedicine, 177 (2019) 9-15: doi:10:1016/j:cmpb:2019:05:005


    نویسنده:

    Sabrina Mezzatesta a , Claudia Torino b , Pasquale De Meo c , Giacomo Fiumara a , Antonio Vilasi b


    چکیده انگلیسی:

    Background and Objective: Patients with End- Stage Kidney Disease (ESKD) have a unique cardiovascular risk. This study aims at predicting, with a certain precision, death and cardiovascular diseases in dialysis patients. Methods: To achieve our aim, machine learning techniques have been used. Two datasets have been taken into consideration: the first is an Italian dataset obtained from the Istituto di Fisiologia Clinica of Consiglio Nazionale delle Ricerche of Reggio Calabria; the second is an American dataset provided by the National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases (NIDDK) repository. From each one we obtained 5 datasets, according to the outcome of interest. We tested different types of algorithm (both linear and non-linear), but the final choice was to use Support Vector Machine. In particular, we obtained the best performances using the non-linear SVC with RBF kernel algorithm, optimizing it with GridSearch. The last is an algorithm useful to search the best combination of hyper-parameters (in our case, to find the best couple (C, γ)), in order to improve the accuracy of the algorithm. Results: The use of non-linear SVC with RBF kernel algorithm, optimized with GridSearch, allowed to obtain an accuracy of 95.25% in the Italian dataset and of 92.15% in the American dataset, in a timeframe of 2.5 years,in the prediction of Ischaemic Heart Disease. A worse performance was obtained for the other outcomes. Conclusions: The machine learning-based approach applied in our study is able to predict, with a high accuracy, the outbreak of cardiovascular diseases in patients on dialysis.
    Keywords: Machine learning | Cardiovascular outcomes | ESRD | Prognosis


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 7
    حجم فایل: 287 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: 6888 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 6888 :::::::: افراد آنلاین: 72