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J-GLOBAL ID：202202259072596641   整理番号：22A0976874

機械学習に基づく心臓病の自動認識と予測【JST・京大機械翻訳】

An automated perception and prediction of heart disease based on machine learning

著者 (2件)： Aggarwal Ritu (Maharishi Markandeshwar Engineering College, Maharishi Markandeshwar Deemed to be University, Mullana, Ambala, Haryana, India, 133207) ,  Kumar Suneet (Maharishi Markandeshwar Engineering College, Maharishi Markandeshwar Deemed to be University, Mullana, Ambala, Haryana, India, 133207)
資料名： AIP Conference Proceedings  (AIP Conference Proceedings)
巻： 2424  号： 1  ページ： 020001-020001-7  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0071C  ISSN： 0094-243X  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： 心臓疾患は,ヒトキンド上の死亡の主要な原因である。心臓発作の主な理由は,血管の閉塞,胸痛または脳卒中であり,これは,主に動脈の血液凝固を引き起こし,これは,この一部の患者が不安定な狭心症を有するためである。この疾患は,患者病歴の予測と検出による診断であり,患者の現在の状態を記録した。それは,主に心臓が適切に作用せず,血管で血液量を供給することができないためである。それは個々の体の最も重要な器官である。心臓病(HD)検出は,心臓学関連情報を提供する医療パラメータに関連する異なるデータセットによって計算できる。大きい課題は,医師の不足,死亡を引き起こす可能性のある専門家,および患者の障害である。分析のため,医療データを使用して心臓疾患に対する関連隠れパターンを発見するエキスパートシステムが必要である。データマイニングである最も認知的な手順の1つは,隠れアプローチによって巨大なデータセットのパターンを使用する。本論文は,様々なMLアプローチを用いた心臓病予測に関する調査と比較分析を提示する。本研究は,精度率に関して,最良の技術と同様に,心臓疾患を治療するための既存の技術を知ることを助ける。本論文では,異なる機械学習アルゴリズムの助けを借りて,異なる作業を比較した。Copyright 2022 AIP Publishing LLC All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 血管 ,  *心臓 ,  血液凝固 ,  動脈 ,  *心臓病 ,  患者 ,  障害 ,  脳卒中 ,  医師 ,  エキスパートシステム ,  胸痛 ,  *機械学習 ,  学習アルゴリズム ,  データマイニング
準シソーラス用語： *自動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 循環系の疾患  (GJ03000C) ,  循環系の臨床医学一般  (GJ01030V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  心臓病 ,  自動認識 ,  予測