Optimizando la predicción de cálculos renales a través del análisis de orina con mejora de la optimización de enjambre de partículas binarias y aumento extremo del gradiente
Autores: Alqahtani, Abdullah; Alsubai, Shtwai; Binbusayyis, Adel; Sha, Mohemmed; Gumaei, Abdu; Zhang, Yu-Dong
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Optimizando la predicción de cálculos renales a través del análisis de orina con mejora de la optimización de enjambre de partículas binarias y aumento extremo del gradiente
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Piedras en el riñón
ML
Aprendizaje Automático
Datos urinarios
IoT-fog
Algoritmos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 40
Citaciones: Sin citaciones
A nivel mundial, la incidencia de cálculos renales (urolitiasis) ha aumentado con el tiempo. Sin un mejor tratamiento, los cálculos en los riñones podrían provocar obstrucción de los uréteres, infecciones repetitivas en el tracto urinario, dolor al orinar y deterioro permanente de los riñones. Por lo tanto, detectar los cálculos renales es crucial para mejorar la vida de una persona.
Descripción
A nivel mundial, la incidencia de cálculos renales (urolitiasis) ha aumentado con el tiempo. Sin un mejor tratamiento, los cálculos en los riñones podrían provocar obstrucción de los uréteres, infecciones repetitivas en el tracto urinario, dolor al orinar y deterioro permanente de los riñones. Por lo tanto, detectar los cálculos renales es crucial para mejorar la vida de una persona.