1. Trang chủ
  2. » Tất cả

Khai phá dữ liệu Chuẩn đoán bệnh tim

36 15 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 36
Dung lượng 2,09 MB

Nội dung

Slide báo cáo đề tài môn học Khai phá dữ liệu. Xây dựng mô hình chuẩn đoán bệnh tim. Dưa trên tập Data có sẵn để xây dựng mô hình dựa đoán bệnh tim trên từng giai đoạn của bệnh nhân. Chẩn đoán y khoa được coi là một lĩnh vực quan trọng nhưng rất phức tạp, cần được thực hiện một cách chính xác và hiệu quả. Do đó, cần một hệ thống chẩn đoán y tế tự động có tính chính xác cao, giúp phát hiện ra các bệnh lý nghiêm trọng thông qua các xét nghiệm và triệu chứng lâm sàng sẽ giúp ích rất nhiều cho bệnh nhân và cả bác sĩ.

Mơ hình dự đốn bệnh tim Giảng viên hướng dẫn: Nguyễn Đức Thịnh 01 02 Giới thiệu Nội dung Giới thiệu toán dự đoán bệnh tim Cơ sở lý thuyết 03 04 Thực nghiệm & Đánh giá Kết luận 01 Giới thiệu Giới thiệu toán dự đoán bệnh tim Khai thác liệu lĩnh vực y tế có tiềm lớn để phát mẫu ẩn liệu Những mẫu sử dụng để chẩn đốn lâm sàng, nhiên nguồn liệu y tế sẵn có phân phối rộng rãi, không đồng chất lớn Những liệu cần thu thập dạng có tổ chức Chẩn đốn y khoa coi lĩnh vực quan trọng phức tạp, cần thực cách xác hiệu Do đó, cần hệ thống chẩn đốn y tế tự động có tính xác cao, giúp phát bệnh lý nghiêm trọng thông qua xét nghiệm triệu chứng lâm sàng giúp ích nhiều cho bệnh nhân bác sĩ Bài tốn Mục đích nghiên cứu ứng dụng Trong báo cáo này, nhóm xây dựng mơ hình dự đoán phát bệnh lý liên quan đến bệnh tim thông qua xét nghiệm triệu chứng lâm sàn giúp cho trình phát bệnh từ giai đoạn đầu sớm Bộ liệu 02 Cơ sở lý thuyết Kiến trúc truyền thống mạng CNN – Mạng neural tích chập (Convolutional neural networks), cịn biết đến với tên CNNs Mơ hình CNN Tầng tích chập (CONV) sử dụng lọc để thực phép tích chập đưa chúng qua đầu vào I theo chiều Các siêu tham số lọc bao gồm kích thước lọc F độ trượt (stride) Kết đầu O gọi feature map hay Tầng tích chập (CONV) activation map Tầng pooling (POOL) phép downsampling, thường sử dụng sau tầng tích chập, giúp tăng tính bất biến khơng gian Tầng Pooling (POOL) ... thiệu toán dự đoán bệnh tim Cơ sở lý thuyết 03 04 Thực nghiệm & Đánh giá Kết luận 01 Giới thiệu Giới thiệu toán dự đoán bệnh tim Khai thác liệu lĩnh vực y tế có tiềm lớn để phát mẫu ẩn liệu Những... nhóm xây dựng mơ hình dự đốn phát bệnh lý liên quan đến bệnh tim thông qua xét nghiệm triệu chứng lâm sàn giúp cho trình phát bệnh từ giai đoạn đầu sớm Bộ liệu 02 Cơ sở lý thuyết Kiến trúc truyền... phát bệnh lý nghiêm trọng thông qua xét nghiệm triệu chứng lâm sàng giúp ích nhiều cho bệnh nhân bác sĩ Bài toán Mục đích nghiên cứu ứng dụng Trong báo cáo này, nhóm xây dựng mơ hình dự đốn phát

Ngày đăng: 24/02/2023, 23:39

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w