Einheitlicher Ansatz für die Alzheimer-Vorhersage

Die Alzheimer-Krankheit, auch bekannt als AD, ist eine neurodegenerative Erkrankung, die die kognitive Funktion des Gehirns zerstört und auch das Gedächtnis des Gehirns beeinträchtigt. Diese Arbeit bietet eine gründliche Untersuchung der Verwendung eines hybriden klassischen ml-Modells für die Alzheimer-Vorhersage. Durch die Kombination verschiedener Algorithmen versuchen diese Hybridmodelle, die Vorhersagegenauigkeit und Robustheit zu verbessern. Die Forschung befasst sich auch mit der Herausforderung des Plagiats, indem sie ethische Richtlinien einhält und die Originalität der Arbeit sicherstellt. Die Arbeit umfasst eine Analyse der klassischen ml-Algorithmen, die Entwicklung hybrider Modelle, experimentelle Ergebnisse und die Diskussion der Ergebnisse. Zusätzlich sind relevante Abbildungen und Illustrationen enthalten, um das Verständnis zu verbessern und die Forschungsergebnisse visuell darzustellen. Ml bietet das Potenzial zur Verbesserung von AD. Die Leistung des Hybridmodells wurde anhand von Klassifizierungsbericht und Genauigkeitsmetriken berechnet. Die Entwicklung eines Vorhersagemodells für Alzheimer umfasst wesentliche Schritte wie Vorverarbeitung, Merkmalsextraktion und Klassifizierung.

Autorentext

Birinderjit Singh Kalyan (Ph.D.) hat bedeutende Beiträge zur Wissenschaft und Forschung in verschiedenen Disziplinen geleistet. Er hat mehr als 50 Forschungsarbeiten in angesehenen, von Experten begutachteten Zeitschriften veröffentlicht und Beiträge zu bahnbrechenden Büchern geleistet. Seine Forschungsschwerpunkte sind Quantencomputing, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.