Neuro Fuzzy Hybrid Models for Classification in Medical Diagnosis
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2020
Serie: Libro 113 di 472 - SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book is focused on the use of intelligent techniques, such as fuzzy logic, neural networks and bio-inspired algorithms, and their application in medical diagnosis. The main idea is that the proposed method may be able to adapt to medical diagnosis problems in different possible areas of the medicine and help to have an improvement in diagnosis accuracy considering a clinical monitoring of 24 hours or more of the patient.In this book, tests were made with different architectures proposed in the different modules of the proposed model. First, it was possible to obtain the architecture of the fuzzy classifiers for the level of blood pressure and for the pressure load, and these were optimized with the different bio-inspired algorithms (Genetic Algorithm and Chicken Swarm Optimization). Secondly, we tested with a local database of 300 patients and good results were obtained. It is worth mentioning that this book is an important part of the proposed generalmodel; for this reason, we consider that these modules have a good performance in a particular way, but it is advisable to perform more tests once the general model is completed.…
Codice articolo 9783030604806
- Titolo
- Neuro Fuzzy Hybrid Models for Classification in Medical Diagnosis
- Autore
- Juan Carlos Guzmán
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2020
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3030604802
- ISBN 13
- 9783030604806
- Peso dell'articolo
- 189 grammi
- Dimensioni
- 235x155x7 mm
- Serie
- Libro 113 di 472: SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology
This book is focused on the use of intelligent techniques, such as fuzzy logic, neural networks and bio-inspired algorithms, and their application in medical diagnosis. The main idea is that the proposed method may be able to adapt to medical diagnosis problems in different possible areas of the medicine and help to have an improvement in diagnosis accuracy considering a clinical monitoring of 24 hours or more of the patient.
In this book, tests were made with different architectures proposed in the different modules of the proposed model. First, it was possible to obtain the architecture of the fuzzy classifiers for the level of blood pressure and for the pressure load, and these were optimized with the different bio-inspired algorithms (Genetic Algorithm and Chicken Swarm Optimization). Secondly, we tested with a local database of 300 patients and good results were obtained. It is worth mentioning that this book is an important part of the proposed generalmodel; for this reason, we consider that these modules have a good performance in a particular way, but it is advisable to perform more tests once the general model is completed."Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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