An Accurate Prediction Framework for Cardiovascular Disease Using Convolutional Neural Networks
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 30
فایل این مقاله در 17 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JITM-16-1_002
تاریخ نمایه سازی: 28 اسفند 1402
چکیده مقاله:
Cardiovascular-Diseases (CVD) are a principal cause of death worldwide. According to the World-Health-Organization (WHO), cardiovascular illnesses kill ۲۰ million people annually. Predictions of heart-disease can save lives or take them, depending on how precise they are. The virus has rendered conventional methods of disease anticipation ineffective. Therefore, a unified system for accurate illness prediction is required. The study of disease diagnosis and identification has reached new heights thanks to artificial intelligence. With the right kind of training and testing, deep learning has quickly become one of the most cutting-edge, reliable, and sustaining technologies in the field of medicine. Using the University of California Irvine (UCI) machine-learning (ML) heart disease dataset, we propose a Convolutional-Neural-Network (CNN) for early disease prediction. There are ۱۴ primary characteristics of the dataset that are being analyzed here. Accuracy and confusion matrix are utilized to verify several encouraging outcomes. Irrelevant features in the dataset are eliminated utilizing Isolation Forest, and the data is also standardized to enhance accuracy. Accuracy of ۹۸% was achieved by employing a deep learning technique.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Kumar Gopu
Computer Science and Engineering, Geethanjali College of Engineering and Technology, Hyderabad, Telangana, India.
Kannan
Information Technology, Kalasalingam Academy of Research and Education, Krishnankoil, Srivilliputhur, Tamil Nadu, India.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :