D?ection d'un diagnostic de maladie r?ale chronique ?l'aide d'un algorithme RNN

Les maladies r?nales chroniques, commun?ment appel?es maladies r?nales chroniques, sont des maladies r?nales caract?ris?es par une fonction r?nale anormale ou une d?gradation de la fonction r?nale qui prend beaucoup de temps, voire des mois, pour s'achever. Les maladies r?nales chroniques sont souvent d?couvertes lorsque les individus sont reconnus comme ?tant en danger d'obstacle r?nal, ceux qui ont de l'hypertension ou du diab?te, par exemple, sont test?s, ainsi que ceux qui ont une famille de sang qui a une maladie r?nale chronique en cons?quence, un pronostic rapide est un ?l?ment critique dans la lutte contre la maladie et la fourniture d'une th?rapie efficace . Lestechniques de mise en oeuvre de l'apprentissage profond telles que CNN; RNN pour la maladie r? nale chroniquesont sugg?r?es dans ce travail. En utilisant le moins de caract?ristiques possibles, le r?sultat final permet de pr?voir si la personne est atteinte ou non de la maladie r?nale chronique. Dans notre recherche, nous utiliserons des algorithmes tels que le r?seau neuronal ? convolution (CNN) en tant que syst?me existant et le r?seau neuronal r?current (RNN) en tant que syst?me propos?, et nous les comparerons en termes de pr?cision . Les r?sultats montrent que le r?seau neuronal r?current (RNN) est plus performant que le r?seau neuronal ? convolution (CNN).

Author: A. Sai Suneel

Publisher: Editions Notre Savoir

Publication Date: Jul 16, 2024

Number of Pages: 72 pages

Binding: Paperback or Softback

ISBN-10: 620779513X

ISBN-13: 9786207795130