Comparison of Machine Learning Methods for the Arterial Hypertension Diagnostics
المؤلفون المشاركون
Kublanov, Vladimir S.
Dolganov, Anton Yu.
Belo, David
Gamboa, Hugo
المصدر
Applied Bionics and Biomechanics
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-07-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The paper presents results of machine learning approach accuracy applied analysis of cardiac activity.
The study evaluates the diagnostics possibilities of the arterial hypertension by means of the short-term heart rate variability signals.
Two groups were studied: 30 relatively healthy volunteers and 40 patients suffering from the arterial hypertension of II-III degree.
The following machine learning approaches were studied: linear and quadratic discriminant analysis, k-nearest neighbors, support vector machine with radial basis, decision trees, and naive Bayes classifier.
Moreover, in the study, different methods of feature extraction are analyzed: statistical, spectral, wavelet, and multifractal.
All in all, 53 features were investigated.
Investigation results show that discriminant analysis achieves the highest classification accuracy.
The suggested approach of noncorrelated feature set search achieved higher results than data set based on the principal components.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kublanov, Vladimir S.& Dolganov, Anton Yu.& Belo, David& Gamboa, Hugo. 2017. Comparison of Machine Learning Methods for the Arterial Hypertension Diagnostics. Applied Bionics and Biomechanics،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121090
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kublanov, Vladimir S.…[et al.]. Comparison of Machine Learning Methods for the Arterial Hypertension Diagnostics. Applied Bionics and Biomechanics No. 2017 (2017), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121090
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kublanov, Vladimir S.& Dolganov, Anton Yu.& Belo, David& Gamboa, Hugo. Comparison of Machine Learning Methods for the Arterial Hypertension Diagnostics. Applied Bionics and Biomechanics. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121090
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1121090
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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