Une nouvelle approche d'apprentissage profond pour détecter les maladies cardiovasculaires

Ces dernières années, l'avènement de l'apprentissage profond (DL) a révolutionné divers domaines, y compris celui des soins de santé. Cet article passe en revue et analyse les techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour la détection et le diagnostic des maladies cardiovasculaires, qui sont l'une des principales causes de mortalité dans le monde. Il existe un besoin immédiat de recherche sur les facteurs qui affectent les MCV. Cela nécessite des techniques innovantes pour détecter la maladie à un stade précoce et contribuer à faire baisser le taux de mortalité. Dans ce document, l'analyse a été réalisée sur la base des travaux de recherche effectués par les chercheurs dans le cadre de l'identification des MCV, ainsi que des conclusions tirées de l'examen effectué.

Autorentext

Nancy Shrivastav, Mtech CSE, Btech IT, travaille comme professeur assistant à SSMTI depuis 10 ans. J'ai l'habitude d'enseigner à des étudiants en master et en licence. Il s'agit de mon premier article dans mon domaine. J'ai le plaisir de vous présenter mon travail sur l'apprentissage automatique.

Klappentext

Ces dernières années, l'avènement de l'apprentissage profond (DL) a révolutionné divers domaines, y compris celui des soins de santé. Cet article passe en revue et analyse les techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour la détection et le diagnostic des maladies cardiovasculaires, qui sont l'une des principales causes de mortalité dans le monde. Il existe un besoin immédiat de recherche sur les facteurs qui affectent les MCV. Cela nécessite des techniques innovantes pour détecter la maladie à un stade précoce et contribuer à faire baisser le taux de mortalité. Dans ce document, l'analyse a été réalisée sur la base des travaux de recherche effectués par les chercheurs dans le cadre de l'identification des MCV, ainsi que des conclusions tirées de l'examen effectué.