一个基于近接政策优化算法的算法用于心血管疾病检测
Yuejiao Niu1, Xianchuang Fan1, Rong Xue2
1College of Artificial Intelligence, North China University of Science and Technology, Tangshan, China.
这项研究引入了一种新的人工神经网络 (ANN) 方法,用于检测运动员的心血管疾病 (CVD). 这种先进的模型有效地处理不平衡的数据,提高了运动群体心脏病诊断准确度.
科学领域:
- 心脏病学 心脏病学
- 人工智能的人工智能
- 运动医学 运动医学
背景情况:
- 心血管疾病 (CVD) 对运动员构成重大风险.
- 在运动员中精确检测心血管疾病对于预防不良事件至关重要.
- 现有的诊断方法可能会面临不平衡数据集的挑战.
研究的目的:
- 开发和评估一种新的人工神经网络 (ANN) 模型,用于评估运动员心血管疾病风险.
- 为了应对医疗数据集固有的不平衡分类的挑战.
- 提高运动人口中心血管疾病检测的可靠性和准确性.
主要方法:
- 使用基于相互学习的人工蜜蜂群 (ML-ABC) 算法进行初始体重设置.
- 采用近距离政策优化 (PPO) 来确保稳定和高效的ANN更新.
- 制定分类作为一个决策过程,奖励少数群体类别的识别来处理不平衡.
主要成果:
- 拟议的ANN模型在多个数据集中展示了卓越的性能.
- 实现了高准确度:0.88 (多诊所数据集),0.86 (NCAA数据集) 和0.82 (NHANES数据集).
- 在运动员心血管疾病检测方面表现优于现有模型.
结论:
- 新的ANN方法有效地检测运动员的心血管疾病.
- ML-ABC和PPO的整合提高了模型的可靠性,并处理了类不平衡.
- 这种方法促进了心血管疾病的检测和体育医学中的临床应用.
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