PulmoPred
1.0.0
Clasificación de enfermedades pulmonares obstructivas y no obstructivas sobre la base de la espirometría utilizando el aprendizaje automático (ML).
Los clasificadores de aprendizaje supervisados se desarrollaron con máquina de vectores de soporte (SVM) , bosque aleatorio (RF) , perceptrón de múltiples capas (MLP) y algoritmos de Bayes (NB) de ingenuos . Los modelos fueron entrenados en datos de espirometría de pacientes del Instituto de Pulmocare e Investigación (IPCR), Kolkata, India. El modelo MLP mostró un rendimiento óptimo y se usa en la aplicación web.
Citar como:
Bhattacharjee, S., Saha, B., Bhattacharyya, P. y Saha, S. (2022). Clasificación de enfermedades pulmonares obstructivas y no obstructivas sobre la base de la espirometría utilizando técnicas de aprendizaje automático. Journal of Computational Science , 63, 101768.
https://doi.org/10.1016/j.jocs.2022.101768.
Pulmopred está disponible en: http://dibreseurces.jcbose.ac.in/ssaha4/pulmopred.
Para saber más sobre las características de la espirometría y la metodología, consulte la página Acerca de. Consulte la página de ayuda para comprender las entradas y salidas a la aplicación web. El conjunto de datos utilizado para capacitar y probar los modelos está disponible aquí.
Bibliotecas de Python utilizadas para desarrollar los modelos ML:
1.16.6 )0.20.3 )0.14.1 )1.2.3 )1.0.3.5 ) Se implementa en un servidor Apache HTTP que ejecuta Python (versión 3.4 ).
Póngase en contacto con el Dr. Sudipto Saha con respecto a cualquier consulta adicional.
