I detta dokument föreslog vi inte bara en extraktionsmetod av flera funktionsvektorer från ultraljudsbilder för halspulsåder (CAs) och pulsvariabilitet (HRV) av elektrokardiogramsignal, utan också en lämplig och tillförlitlig förutsägelsemodell användbar vid diagnos av hjärt-kärlsjukdom (CVD). För att uppfinna flera vektorer, vi extrahera en kandidat funktion vektor genom bildbehandling och mätning av tjockleken på karotid intima-media (IMT). Som ett komplement är de linjära och/eller icke-linjära vektorerna också extraherade från HRV, ett huvudindex för hjärtproblem. Betydelsen av flera funktioner vektorer testas med flera maskininlärningsmetoder, nämligen Neural Networks, Support Vector Machine (SVM), Klassificering baserad på Multiple Association Rule (CMAR), Beslut träd induktion och Bayesian klassificerare. Som ett resultat, flera funktionsvektorer extraherade från både CAs och HRV (CA+HRV) visade högre noggrannhet än den separata funktionen vektorer av CAs och HRV. Dessutom visade SVM och CMAR ca 89,51% respektive 89,46% när det gäller att diagnostisera noggrannheten efter att ha utvärderat diagnos- eller förutsägelsemetoderna med hjälp av de slutligen valda flera funktionsvektorerna. Därför kan de flera funktioner vektorer som utformas i detta papper vara effektiva diagnostiska indikatorer för CVD. Dessutom, funktionen vektoranalys och förutsägelse tekniker förväntas vara användbara verktyg i beslut av kardiologer.
REF, till exempel, föreslog en extraktionsmetod från ultraljudsbilder för karotida sjukdomar och HRV parametrar användbara vid diagnos av hjärt-kärlsjukdomar.
A Data Mining Approach for Cardiovascular Disease Diagnosis Using Heart Rate Variability and Images of Carotid Arteries
{'venue': 'Symmetry', 'journal': 'Symmetry', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}