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J-GLOBAL ID：202202279119450615   整理番号：22A1164793

深層学習を用いた心臓病の予測:レビュー【JST・京大機械翻訳】

Prediction of Heart Diseases using Deep Learning: A Review

著者 (2件)： Ashita C. T. (VISTAS,Soka Ikeda College,Department of Computer Science,Chennai) ,  Kala T. Sree (VISTAS,Department of Computer Science,Chennai)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCMC  ページ： 1131-1134  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 文献レビュー  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： WHO研究は,心血管疾患(CVD)が全世界死亡の31%の主な原因であることを示す。また,CVDは40から69歳の人々の死亡の45パーセントの原因である。心臓病の正確な予測システムは,世界的に死亡を減らすために必要かつ重要である。技術の進歩とともに,深層学習モデルを用いた心臓病の予測は,正確な予測モデルを与えることができる。深層学習法を用いて,精度の94%が得られ,異なる属性を有するデータセットを解析に使用できる。目的は,この問題に様々なアルゴリズムを適用し,人における冠状動脈疾患の存在を予測する際に,これらのアルゴリズムの有効性に関する比較研究を行うことである。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  死 ,  心血管疾患 ,  *心臓病 ,  冠動脈疾患 ,  有効性 ,  予測モデル
準シソーラス用語： *深層学習 , 【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 (4件)： 深層学習 ,  心臓病 ,  予測 ,  レビュー