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J-GLOBAL ID：201802219452023117   整理番号：18A1808913

機械学習を用いた心疾患の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of Heart Disease Using Machine Learning

著者 (4件)： Gavhane Aditi (Department of Information Technology, Sardar Patel Institute of Technology, Mumbai, India) ,  Kokkula Gouthami (Department of Information Technology, Sardar Patel Institute of Technology, Mumbai, India) ,  Pandya Isha (Department of Information Technology, Sardar Patel Institute of Technology, Mumbai, India) ,  Devadkar Prof. Kailas (Department of Information Technology, Sardar Patel Institute of Technology, Mumbai, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICECA  ページ： 1275-1278  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 若年期における心拍数の増加に伴い,早期に心臓脳卒中の症状を検出し,それを予防するためにシステムを置く必要がある。ECGのような費用のかかる試験を頻繁に行うことが一般的な男性にとって非現実的であり,従って,心臓病の機会を予測する際に,便利で,同時に信頼できる場所にシステムが必要である。そこで,年齢,性別,脈拍数などの基本症状を与えられた心疾患の脆弱性を予測できる応用を開発することを提案した。機械学習アルゴリズムニューラルネットワークは,最も正確で信頼できるアルゴリズムであることが証明され,提案したシステムで使用されている。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習アルゴリズム ,  *心臓病 ,  心拍 ,  *機械学習 ,  ニューラルネットワーク ,  脳卒中 ,  アルゴリズム ,  心臓 ,  男性
準シソーラス用語： 脆弱性 ,  性別 ,  若年 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 機械学習 ,  心疾患 ,  予測