PulmoPred
1.0.0
Classification des maladies pulmonaires obstructives et non obstructuelles sur la base de la spirométrie en utilisant l'apprentissage automatique (ML).
Les classificateurs d'apprentissage supervisés ont été développés avec la machine à vecteur de support (SVM) , la forêt aléatoire (RF) , le perceptron multicouche (MLP) et les algorithmes naïfs de Bayes (NB) . Les modèles ont été formés sur les données de spirométrie des patients de l'Institut de Pulmocare et de la recherche (IPCR), Kolkata, Inde. Le modèle MLP a montré des performances optimales et est utilisée dans l'application Web.
Citez comme:
Bhattacharjee, S., Saha, B., Bhattacharyya, P. et Saha, S. (2022). Classification des maladies pulmonaires obstructives et non obstructuelles sur la base de la spirométrie à l'aide de techniques d'apprentissage automatique. Journal of Computational Science , 63, 101768.
https://doi.org/10.1016/j.jocs.2022.101768.
Pulmopred est disponible sur: http://dibresources.jcbose.ac.in/ssaha4/pulmopred.
Pour en savoir plus sur les fonctionnalités de spirométrie et la méthodologie, veuillez vous référer à la page à propos. Veuillez vous référer à la page d'aide pour comprendre les entrées et les sorties à l'application Web. L'ensemble de données utilisé pour la formation et le test des modèles est disponible ici.
Bibliothèques Python utilisées pour développer les modèles ML:
1.16.6 )0.20.3 )0.14.1 )1.2.3 )1.0.3.5 ) Il est déployé dans un serveur HTTP Apache exécutant Python (version 3.4 ).
Veuillez contacter le Dr Sudipto Saha pour toute autre question.
