机器学习与深度学习在脑血管疾病分类预测中的应用比较

"本文是一篇关于使用机器学习和深度学习技术对脑血管疾病（CVD）进行分类和预测的研究论文，作者M.Swathy和K.萨鲁拉达来自印度Puducherry理工大学的计算机科学与工程系。文章强调了CVD在全球范围内的高发病率和死亡率，以及肥胖、胆固醇、高血压和吸烟等因素对其的影响。研究旨在通过现代技术提前识别CVD，降低死亡率。文章对比分析了数据挖掘、机器学习和深度学习模型在CVD预测中的应用，包括分类方法、性能指标、所用数据集和工具。该论文发表在ICTExpress期刊上，属于开放访问，遵循CC BY-NC-ND许可证。关键词涵盖了血管疾病、分类、回归、支持向量机、深度学习、数据挖掘、机器学习和人工智能。" 在介绍部分，作者指出CVD是一个广义术语，涵盖影响心脏和血管的各种疾病，包括冠心病和中风等。尽管CVD是全球主要死因之一，但通过健康的生活方式可以预防。文章接下来详细探讨了不同类型的CVD，如冠心病和中风，以及它们的症状和后果。 在后续章节中，作者可能讨论了数据预处理、特征选择、模型训练、验证和测试的过程。他们可能对比了各种机器学习算法，如逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量机（SVM），以及深度学习模型，如神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在CVD预测中的表现。每种模型的精度、召回率、F1分数和其他评估指标可能被用来比较它们的性能。 此外，文章可能涉及了特征的重要性分析，研究哪些因素如年龄、性别、生活习惯和生物标志物对CVD的预测最为关键。数据集的选择和来源也是重要的部分，可能包括公开的医疗记录或研究数据。最后，作者可能讨论了这些预测技术的实际应用，如何帮助临床医生做出更早的诊断，并对未来的科研方向给出了建议。 这篇论文提供了关于利用机器学习和深度学习技术对脑血管疾病进行预测和分类的全面概述，对于医疗领域的人工智能研究具有重要参考价值。通过对不同模型的比较，研究者可以更好地理解哪种方法更适合CVD的预测，从而推动预防和治疗策略的改进。