![](/images/graphics-bg.png)
Development of Health Parameter Model for Risk Prediction of CVD Using SVM
المؤلفون المشاركون
Arjunan, Sridhar P.
Unnikrishnan, Premith
Kawasaki, Ryo
Kumar, H.
Kumar, Dinesh K.
Mitchell, Paul
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-08-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Current methods of cardiovascular risk assessment are performed using health factors which are often based on the Framingham study.
However, these methods have significant limitations due to their poor sensitivity and specificity.
We have compared the parameters from the Framingham equation with linear regression analysis to establish the effect of training of the model for the local database.
Support vector machine was used to determine the effectiveness of machine learning approach with the Framingham health parameters for risk assessment of cardiovascular disease (CVD).
The result shows that while linear model trained using local database was an improvement on Framingham model, SVM based risk assessment model had high sensitivity and specificity of prediction of CVD.
This indicates that using the health parameters identified using Framingham study, machine learning approach overcomes the low sensitivity and specificity of Framingham model.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Unnikrishnan, Premith& Kumar, Dinesh K.& Arjunan, Sridhar P.& Kumar, H.& Mitchell, Paul& Kawasaki, Ryo. 2016. Development of Health Parameter Model for Risk Prediction of CVD Using SVM. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100097
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Unnikrishnan, Premith…[et al.]. Development of Health Parameter Model for Risk Prediction of CVD Using SVM. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2016 (2016), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100097
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Unnikrishnan, Premith& Kumar, Dinesh K.& Arjunan, Sridhar P.& Kumar, H.& Mitchell, Paul& Kawasaki, Ryo. Development of Health Parameter Model for Risk Prediction of CVD Using SVM. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1100097
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1100097
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)