Heart Diseases Diagnosis System Using Multi_Methods Machine Learning
ترقية حسابك
التحميل مجاناً لكن نقدم بعض الخدمات المدفوعة ادعمنا بالإشتراك فيها
حذف الإعلانات وتسريع تصفح المكتبة.
يبدأ التحميل بضغطة زر دون انتظار تجهيز الكتاب.
لا حدود لمرات التحميل.
يمكنك رفع كتب بلا حدود بالمكتبة.
تمكين القراء من تحميل كتبك دون إنتظار.
حذف الاعلانات على الكتب التي تنشرها.
لا مشاكل في روابط التحميل لكتبك المرفوعة.
تحميل كتاب Heart Diseases Diagnosis System Using Multi Methods Machine Learning Pdf
الناشر بالمكتبة هو المؤلف
معاينة الكتاب أو تحميله للإستخدام الشخصي فقط وأي صلاحيات أخرى يجب أخذ إذن من المؤلف ناشر الكتاب
Heart Diseases Diagnosis System Using Multi_Methods Machine Learning
| مؤلف: | زهراء جفات عليوي |
| قسم: | علم الأعصاب والإشارات الكهربائية [تعديل] |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الصفحات: | 205 |
| حجم الملف: | 4.87 ميجا بايت |
| نوع الملف: | |
| تاريخ الإنشاء: | 29 نوفمبر 2023 |
| ترتيب الشهرة: | 437,697 رقم 1 هو الأشهر ! |
| رابط مختصر: | نسخ |
| المزيد من الكتب مثل هذا الكتاب | |
زهراء جفات عليوي
مهندسة و تدريسية في جامعة القادسية
الناشر والمؤلف
كتاب Heart Diseases Diagnosis System Using Multi_Methods Machine Learning .
زهراء حصلت على بكالوريوس هندسة الحاسوب والبرمجيات من الجامعة المستنصرية، العراق، ودرجة الماجستير في علوم الحاسوب من جامعة الكوفة في العراق عامي 2003 و 2017 على التوالي. من 2003 إلى 2014 حاضرت في هندسة الكمبيوتر والبرمجيات وعملت مهندسة في جامعة القادسية بالعراق. ألقت محاضرات حول معالجة الإشارة. لديها العديد من المنشورات حول معالجة الإشاراة ومعالجة الصور. اهتماماتها هي معالجة الإشاراة، والبرمجة، وأمن الكمبيوتر، ومعالجة البيانات، ومعالجة الصور، والتعلم الآلي، والتعلم العميق، الذكاء الاصطناعي واستخراج البيانات
وصف الكتاب
Heart disease is a severe illness that can be challenging to diagnose manually. Faster and more precise artificial intelligence models can help diagnose it early. In this work, different detection models were designed to develop a healthy diagnosis system.
The proposed system highlights three objectives: First, an adaptive feature selection technique was proposed using three machine learning methods: Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression (LR), and Random Forest (RF). Two feature selection methods, Mutual Information (MI) and Recursive Feature Elimination (RFE), were used to determine the optimal number of features for three binary heart disease tabular datasets from the UCI machine learning repository. Second, various arrhythmia detection models were built using the MIT-BIH arrhythmia database of ECG signals, each using different feature selection and sampling approaches. Machine and deep learning classifiers were combined to create hybrid models that outperform traditional ones. One of these models was the OWSK model, which used a cascading technique that combined the One-Sided Selection (OSS) method-based down-sampling, Wavelet Transform as feature extraction, SVM and K- nearest neighbors algorithms. Finally, a binary classification model based on DenseNet121 was designed to detect cardiomegaly using the CheXpert dataset of chest X-ray images.
The proposed adaptive feature selection technique, with SVM-MI and RF-MI, was the most effective, with the highest classification accuracy and fewer features. On the other hand, the OWSK model achieved 90%, 90%, 93%, 91% and 98%, 98%, 98%, 98%, for weighted accuracy, weighted recall, weighted precision, and weighted F1 score under the inter-patient and intra-patient schemes, respectively. Using a cross-dataset evaluation strategy, the OWSK and cardiomegaly detection models outperformed other models, demonstrating high generalizability and potential for use in medical diagnosis.
شارك الكتاب :
مراجعة كتاب "Heart Diseases Diagnosis System Using Multi_Methods Machine Learning"
اقتباسات كتاب "Heart Diseases Diagnosis System Using Multi_Methods Machine Learning"
كتب أخرى مثل "Heart Diseases Diagnosis System Using Multi_Methods Machine Learning"
فى حالة وجود مشكلة بالكتاب الرجاء الإبلاغ من خلال أحد الروابط التالية:
بلّغ عن الكتاب أو من خلال التواصل معنا
الكتب الإلكترونية هي مكملة وداعمة للكتب الورقية ولا تلغيه أبداً بضغطة زر يصل الكتاب الإلكتروني لأي شخص بأي مكان بالعالم.
قد يضعف نظرك بسبب توهج الشاشة، أدعم ناشر الكتاب بشراءك لكتابه الورقي الأصلي إذا تمكنت من الوصول له والحصول عليه فلا تتردد بشراءه.
أنشر كتابك الآن مجانا
