L'apprentissage automatique dans le diagnostic du risque cardiovasculaire

L'apprentissage automatique dans le diagnostic du risque cardiovasculaire

-Modèle neuro-flou de prédiction du risque d'athérosclérose cardiovasculaire à l'aide de marqueurs d'images US non traditionnels

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Une quantification précise du risque de maladie cardiovasculaire aiguë est essentielle pour une gestion précoce et efficace du risque cardiovasculaire. Les modèles conventionnels s'appuient uniquement sur les facteurs de risque traditionnels (FRT). Souvent, ils n'intègrent pas les nouvelles variables de risque non traditionnelles, ce qui entraîne une sous-estimation ou une surestimation potentielle du risque, en particulier dans les diverses populations ethniques. Ce livre présente un nouveau cadre basé sur l'apprentissage automatique qui intègre les FRT avec des marqueurs échographi...