![](/images/graphics-bg.png)
Follow-Up and Risk Assessment in Patients with Myocardial Infarction Using Artificial Neural Networks
المؤلفون المشاركون
Zdravkovic, Marija
Milovanovic, Branislav
Gligorijević, Tatjana
Ševarac, Zoran
Đajić, Vlado
Hinić, Saša
Arsić, Marina
Aleksić, Milica
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-09-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Artificial neural networks (ANNs) are machine learning technique, inspired by the principles found in biological neurons.
This technique has been used for prediction and classification problems in many areas of medical signal processing.
The aim of this paper was to identify individuals with high risk of death after acute myocardial infarction using ANN.
A training dataset for ANN was 1705 consecutive patients who underwent 24-hour ECG monitoring, short ECG analysis, noninvasive beat-to-beat heart-rate variability, and baroreflex sensitivity that were followed for 3 years.
The proposed neural network classifier showed good performance for survival prediction: 88% accuracy, 81% sensitivity, 93% specificity, 0.85 F-measure, and area under the curve value of 0.77.
These findings support the theory that patients with high sympathetic activity (reduced baroreflex sensitivity) have an increased risk of mortality independent of other risk factors and that artificial neural networks can indicate the individuals with a higher risk.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Gligorijević, Tatjana& Ševarac, Zoran& Milovanovic, Branislav& Đajić, Vlado& Zdravkovic, Marija& Hinić, Saša…[et al.]. 2017. Follow-Up and Risk Assessment in Patients with Myocardial Infarction Using Artificial Neural Networks. Complexity،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1143596
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Gligorijević, Tatjana…[et al.]. Follow-Up and Risk Assessment in Patients with Myocardial Infarction Using Artificial Neural Networks. Complexity No. 2017 (2017), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1143596
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Gligorijević, Tatjana& Ševarac, Zoran& Milovanovic, Branislav& Đajić, Vlado& Zdravkovic, Marija& Hinić, Saša…[et al.]. Follow-Up and Risk Assessment in Patients with Myocardial Infarction Using Artificial Neural Networks. Complexity. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1143596
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1143596
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)