通过M2MASC和CNN-BiLSTM集成来提高心脏病的分类,以提高准确性
Vivek Pandey1, Umesh Kumar Lilhore2,3, Ranjan Walia1
1Department of Computer Science and Engineering, Chandigarh University, Punjab, India.
Scientific reports
|October 16, 2024
概括
这项研究引入了一种新的心脏病检测模型,使用基于调整的混合注意力启用搜索优化器CNN-BiLSTM. 它整合了区块链和物联网,以获得安全的实时数据,实现分类的高准确性.
科学领域:
- 心脏病学 心脏病学
- 人工智能的人工智能
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 心脏病是全球主要的健康问题,需要准确的检测和分类方法.
- 传统的机器学习和深度学习模型面临着诸如过拟合,不足拟合和数据稀缺等挑战.
- 现有的方法可能缺乏强大的数据安全和隐私机制.
研究的目的:
- 开发一种用于心脏病检测和分类的先进模型.
- 提高预测准确度,克服经典方法的局限性.
- 确保心脏病预测系统的数据安全,透明度和隐私.
主要方法:
- 提出了基于搜索优化器的修改混合注意力支持的CNN双向长短期记忆 (M2MASC启用CNN-BiLSTM) 模型.
- 集成区块链技术用于安全和透明的数据管理.
- 利用物联网 (IoT) 设备进行实时患者数据收集.
- 包含一个预训练的VGG16模型,用于改进特征提取.
主要成果:
- 启用M2MASC的CNN-BiLSTM模型实现了高性能指标.
- 在MIT-BIH数据集上实现了98.25%的准确性,99.57%的精度和97.53%的回忆.
- 与传统的心脏病检测方法相比,表现优越.
结论:
- 拟议的综合模型为心脏病检测和分类提供了一个安全,透明和高度准确的解决方案.
- 区块链和物联网集成增强数据完整性,并使实时监控成为可能.
- 启用M2MASC的CNN-BiLSTM模型代表了人工智能驱动的心血管诊断的重大进步.
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