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J-GLOBAL ID:202102226401019847   整理番号:21A2571144

解釈可能な進化ファジィニューラルネットワークによる心音の同定【JST・京大機械翻訳】

Identification of Heart Sounds with an Interpretable Evolving Fuzzy Neural Network
著者 (2件):
資料名:
巻: 20  号: 22  ページ: 6477  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7015A  ISSN: 1424-8220  CODEN: SENSC9  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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心臓問題は世界中で死亡の大多数の原因である。これらの疾患における既存のパターンの同定を支援する知的技術の使用は,医学の分野での処理と意思決定を容易にすることができる。本研究の目的は,心臓雑音行動に基づくデータセットからの知識を抽出し,心臓雑音が分析患者に存在するか否かを決定することである。心臓雑音は心臓の欠損により病理学的であり,進化するハイブリッド技術の使用は,この共存症チームの検出を助けることができ,同時に,ファジィ言語規則を通して知識を抽出し,評価データの性質の理解を容易にする。心臓疾患検出試験を行い,提案したハイブリッドモデルの性能を主題の最先端と比較した。得た結果(90.75%の精度)は,心雑音の検出における大きな魅力に加えて,進化するハイブリッドモデルは,知的アプローチに提出されたデータからの知識の抽出と付随できることを証明した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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生体計測 
引用文献 (58件):
  • Ulbricht, T.; Southgate, D. Coronary heart disease: Seven dietary factors. Lancet 1991, 338, 985-992.
  • Hsieh, N.C.; Hung, L.P.; Shih, C.C.; Keh, H.C.; Chan, C.H. Intelligent postoperative morbidity prediction of heart disease using artificial intelligence techniques. J. Med. Syst. 2012, 36, 1809-1820.
  • Sun, R.; Liu, M.; Lu, L.; Zheng, Y.; Zhang, P. Congenital heart disease: Causes, diagnosis, symptoms, and treatments. Cell Biochem. Biophys. 2015, 72, 857-860.
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