Detección avanzada de patrones anormales de ECG utilizando un modelo LADTree optimizado con una característica predictiva mejorada: aplicación potencial en CKD
Autores: Binsawad, Muhammad; Khan, Bilal
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Detección avanzada de patrones anormales de ECG utilizando un modelo LADTree optimizado con una característica predictiva mejorada: aplicación potencial en CKD
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Patrones anormales de ECG
Modelo LADTree
Enfermedad Renal Crónica
Modelos de aprendizaje automático
Selección de características
Evaluación del rendimiento
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 47
Citaciones: Sin citaciones
La investigación indica que el modelo LADTree, cuando se optimiza para los datos de señales de ECG, ofrece resultados prometedores en la detección de patrones anormales de ECG potencialmente relacionados con la ERC.
Descripción
La investigación indica que el modelo LADTree, cuando se optimiza para los datos de señales de ECG, ofrece resultados prometedores en la detección de patrones anormales de ECG potencialmente relacionados con la ERC.