Huang-Nan Huang1, Hong-Min Chen1, Wei-Wen Lin2,3,4

  • 1Department of Smart Computing and Applied Mathematics, Tunghai University, Taichung 407224, Taiwan.

概括

这项研究引入了一种基于事件的自我相似性方法,用于在不平衡的心声回声图数据中选择特征,从而提高心血管疾病预后的准确性. 机器学习模型确定了关键特征,如年龄和心脏测量,以更好地照顾患者.