PulmoPred
1.0.0
머신 러닝 (ML)을 사용한 폐활량 측정법에 기초하여 폐쇄성 및 비 난해성 폐 질환의 분류.
감독 학습 분류기는 지지 벡터 머신 (SVM) , 랜덤 포레스트 (RF) , 다층 퍼셉트론 (MLP) 및 순진한 베이 (NB) 알고리즘으로 개발되었습니다. 이 모델은 인도 콜카타의 Pulmocare and Research (IPCR)의 환자의 폐활량 측정 데이터에 대해 교육을 받았습니다. MLP 모델은 최적의 성능을 보여 주었으며 웹 응용 프로그램에 사용됩니다.
인용 :
Bhattacharjee, S., Saha, B., Bhattacharyya, P., & Saha, S. (2022). 기계 학습 기술을 사용한 폐활량 측정법에 기초하여 폐쇄성 및 비 난해성 폐 질환의 분류. 전산 과학 저널 , 63, 101768.
https://doi.org/10.1016/j.jocs.2022.101768.
Pulmopred는 http://dibresources.jcbose.ac.in/ssaha4/pulmopred에서 사용할 수 있습니다.
폐활량 측정 기능과 방법론에 대한 자세한 내용은 About Page를 참조하십시오. 웹 응용 프로그램의 입력 및 출력을 이해하려면 도움말 페이지를 참조하십시오. 모델 교육 및 테스트에 사용되는 데이터 세트는 여기에서 사용할 수 있습니다.
ML 모델 개발에 사용되는 파이썬 라이브러리 :
1.16.6 )0.20.3 )0.14.1 )1.2.3 )1.0.3.5 ) Python (버전 3.4 )을 실행하는 Apache HTTP 서버에 배포됩니다.
추가 질문에 대해서는 Sudipto Saha 박사에게 문의하십시오.
