Xây dựng hệ hỗ trợ chẩn đoán và đề xuất các hướng điều trị bệnh phổi tắc nghẽn mạn tính : Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin. Chuyên ngành Khoa học máy tính

Bệnh phổi tắc nghẽn mạn tính là một trong những nguyên nhân hàng đầu gây bệnh tật và tử vong trên toàn thế giới cũng như tại Việt Nam. Chẩn đoán sớm là một yếu tố quan trọng trong quá trình điều trị thành công. Các chẩn đoán có thể chu...

Mô tả đầy đủ

Đã lưu trong:

Chi tiết về thư mục
Tác giả chính:	Nguyễn, Văn Hùng
Định dạng:	Sách
Ngôn ngữ:	Undetermined
Được phát hành:	Cần Thơ Trường Đại học Cần Thơ 2020
Những chủ đề:	Quản lý cơ sở dữ liệu,Database management
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!

Thư viện lưu trữ:	Trung tâm Học liệu Trường Đại học Cần Thơ


LEADER	02036nam a2200229Ia 4500
001	CTU_239313
008	210402s9999 xx 000 0 und d
082			\|a 005.754
082			\|b H513
088			\|a 8480101
100			\|a Nguyễn, Văn Hùng
245		0	\|a Xây dựng hệ hỗ trợ chẩn đoán và đề xuất các hướng điều trị bệnh phổi tắc nghẽn mạn tính :
245		0	\|b Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin. Chuyên ngành Khoa học máy tính
245		0	\|c Nguyễn Văn Hùng ; Nguyễn Nhị Gia Vinh (Cán bộ hướng dẫn)
260			\|a Cần Thơ
260			\|b Trường Đại học Cần Thơ
260			\|c 2020
520			\|a Bệnh phổi tắc nghẽn mạn tính là một trong những nguyên nhân hàng đầu gây bệnh tật và tử vong trên toàn thế giới cũng như tại Việt Nam. Chẩn đoán sớm là một yếu tố quan trọng trong quá trình điều trị thành công. Các chẩn đoán có thể chủ quan vì một số lý do biểu hiện của bệnh có thể không rõ ràng hoặc có thể nhầm lẫn với các bệnh khác. Nghiên cứu này giới thiệu ba mô hình SVM, KNN và CNN được thực nghiệm để hỗ trợ chẩn đoán bệnh phổi tắc nghẽn mạn tính. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình SVM vượt trội so với mô hình KNN và mô hình CNN ở độ chính xác lần lượt là 98.9%, 96.13% và 83.79%. Từ đó cho thấy rằng mô hình SVM phù hợp trong việc hỗ trợ chẩn đoán bệnh phổi tắc nghẽn mạn tính.
650			\|a Quản lý cơ sở dữ liệu,Database management
904			\|i Hải
910			\|c tvtrong
980			\|a Trung tâm Học liệu Trường Đại học Cần Thơ

Xây dựng hệ hỗ trợ chẩn đoán và đề xuất các hướng điều trị bệnh phổi tắc nghẽn mạn tính : Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin. Chuyên ngành Khoa học máy tính

Những quyển sách tương tự