Koronar hjärtsjukdom; Riskfaktorer; Artificiella neurala nätverk Sammanfattning Syftet med denna studie var att utveckla en artificiell neural nätverk-baserad (ANNs) diagnostisk modell för kranskärlssjukdom (CHD) med hjälp av ett komplex av traditionella och genetiska faktorer av denna sjukdom. Den ursprungliga databasen för ANN omfattade kliniska, laboratoriemässiga, funktionella, koronarangiografiska och genetiska (enstaka nukleotidpolymorfismer (SNP)) egenskaper hos 487 patienter (327 med CHD orsakad av koronar ateroskleros, 160 utan CHD). Genom att ändra typerna av ANN och antalet indatafaktorer som tillämpas skapade vi modeller som visade 64-94% noggrannhet. Den bästa noggrannheten erhölls med en neural nätverk topologi av multilager perceptron med två dolda lager för modeller som ingår i både genetiska och icke-genetiska CHD riskfaktorer.
Sedan kranskärlssjukdomen (CHD) orsakad av traditionella genetiska faktorer, har en artificiell neural nätverk-baserad (ANNs) diagnostisk modell föreslagits av Atkov et al. Hoppa över det.
Coronary heart disease diagnosis by artificial neural networks including genetic polymorphisms and clinical parameters
{'venue': 'Journal of cardiology', 'journal': 'Journal of cardiology', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}