heart disease | BriefGPT - AI 论文速递

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使用深度学习技术的心音分割
本文提出了一种新颖的方法，利用心音图信号对心音进行分割和分类，并通过基于 FFT 的滤波、动态规划事件检测和 Siamese 网络的鲁棒分类，相比现有方法在 PASCAL 心音数据集上表现出较高性能。
PDFa month ago
SparrowSNN：一种用于能量高效的心电图分类的硬件 / 软件协同设计
通过提出 sparrowSNN 硬件设计和优化 SNN 在心跳分类中的功耗，我们在 MIT-BIH 数据集上实现了 98.29% 的准确率，每次推断仅消耗 31.39nJ 的能量和 6.1uW 的功率，使得 sparrowSNN 在同类系统
PDF2 months ago
GuardML: 通过混合同态加密实现高效隐私保护的机器学习服务
以保护隐私和安全的机器学习模型为目标，我们提出了一种基于混合同态加密方案的隐私保护机器学习方法，通过使用混合同态加密构建安全的分类结果学习模型，同时保护输入数据和机器学习模型的隐私。我们通过开发和评估一个基于混合同态加密的隐私保护机器学习应
PDF5 months ago
评估分类算法准确性以检测心脏疾病风险
医疗行业产生大量复杂临床数据，数据挖掘技术在诊断和预测医学数据集中的隐藏模式和知识方面表现出高效性和准确性，并且分类算法中的随机森林以 99.24% 的准确率被证明是预测心脏病的最佳算法。
PDF7 months ago
利用基于视觉的 Transformer 模型从心电图像中检测心脏疾病
使用先进的视觉转换模型从心电图图像中检测心脏疾病，并与现有研究进行比较，结果显示该框架具有显著的分类结果。
PDF9 months ago
心血管疾病预测的集成框架
该研究使用基于机器学习算法的集成分类器框架，结合多种性能度量方法，对一个包含多国心血管疾病个体的大型数据集进行研究，获得了 92.34% 的准确率，较现有研究表现更佳。
PDFa year ago
使用区块链和机器学习预测心脏疾病
本文介绍了如何利用区块链技术和机器学习算法来改善心脏病预测的准确性和患者数据的安全性，以及对于缺乏医疗卫生基础设施而言，如何对血压、胆固醇、体重和吸烟等关键因素进行监测和干预以提高治疗效果。
PDFa year ago
使用机器学习算法预测心脏病，减少调查时间
这项研究利用支持向量机等机器学习技术分析疾病调查数据，通过实验结果发现该数据可在高达 80% 的准确率下预测心脏病，同时对数据进行特征选择可缩短调查时间 77%。
PDFa year ago
深度神经网络对 12 导心电图分类的泛化和微调
通过大规模私有数据集和相对较小的公开数据集，我们提出了通过训练多样化的神经网络并在特定数据集上进行微调，从而提高心脏病预测质量的方法，并展示了如何利用深度神经网络的泛化能力来优化更多疾病的分类质量。
PDFa year ago
应用 PCA 和混合遗传算法结合 k-Means 早期预测心脏病
通过使用 PCA 降维和混合遗传算法 (HGA) 进行数据聚类，本论文提出的方法可以以 94.06％的准确度预测早期心脏病，主要关键词为心脏病，UCI 机器学习，主成分分析，混合遗传算法和早期检测。
PDF4 years ago
ICML高冲击力自动超声心动图分析的设计考虑
本文研究发现，基于心脏数据中健康心脏功能的预测，可通过深度学习算法进行红外图像分析，从而有效避免数据质量偏差，提高心脏病的早期诊断效率。
PDF4 years ago
用于扩散张量心脏 MRI 重建的随机深度压缩感知
本文介绍了一种新的基于卷积神经网络的压缩感知技术，可以用于改善手段单一、等待时间长的 DT-CMR 采集方式的缺陷，从而更加准确地了解心脏的微观结构和组织，并为心脏疾病的治疗提供新的途径。
PDF6 years ago
MM基于关联分类和遗传算法的心脏疾病预测系统
本文提出一种使用遗传算法的高效关联分类算法，用于预测心脏病，实验结果表明所发现的分类器规则有助于预测心脏病，甚至帮助医生做出诊断决策。
PDF11 years ago