Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
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心電図 (ECG) と心音図 (PCG) は、心血管疾患の早期予防と診断において重要な役割を果たしています。機械学習技術の発展に伴い、心電図とPCGから心血管疾患を検出することが広く注目されるようになりました。しかし、現在利用可能な方法の多くは単一のデータソースに基づいています。心血管疾患を予測および診断するための効果的なマルチモーダル機械学習方法を開発することが望まれています。この研究では、ECGとPCGの特徴に基づいて心血管疾患を予測する新しいマルチモーダル方法を提案します。従来のニューラルネットワークを構築することで、それぞれECGとPCGの深度エンコード特徴を抽出します。遺伝的アルゴリズムを用いて組み合わせ特徴を選択し、最適な特徴サブセットを取得します。そして、サポートベクターマシンによって分類決定を行います。実験結果は、単一モードの特徴であるECGとPCGを使用する場合と比較して、この方法はマルチモーダルデータソースを使用したときの性能が0.936のAUC値に達したことを示しています。
このデータセットは、PhysioNet/CinC Challengeが2016年に収集した実データセットに基づいて開発されました。元のデータセットはウェブサイト (http://www.physionet.org/challenge/2016/) からダウンロードできます。
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