Đăng nhập
 
Tìm kiếm nâng cao
 
Tên bài báo
Tác giả
Năm xuất bản
Tóm tắt
Lĩnh vực
Phân loại
Số tạp chí
 

Bản tin định kỳ
Báo cáo thường niên
Tạp chí khoa học ĐHCT
Tạp chí tiếng anh ĐHCT
Tạp chí trong nước
Tạp chí quốc tế
Kỷ yếu HN trong nước
Kỷ yếu HN quốc tế
Book chapter
Bài báo - Tạp chí
Smart City (2020) Trang: 120-124
Tạp chí: Một số vấn đề chọn lọc của Công nghệ Thông tin và Truyền thông

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 chuẩn 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 chuẩn đoán bệnh phổi tắc nghẽn mạn tính.

Các bài báo khác
9 (2020) Trang: 211-218
Tạp chí: Công nghệ Thông tin và ứng dụng trong các lĩnh vực
 


Vietnamese | English






 
 
Vui lòng chờ...