PulmoPred
1.0.0
Классификация обструктивных и необструктивных легочных заболеваний на основе спирометрии с использованием машинного обучения (ML).
Контролируемые учебные классификаторы были разработаны с помощью Vector Machine (SVM) , случайного леса (RF) , многослойных алгоритмов персептрона (MLP) и наивных байесов (NB) . Модели были обучены данных спирометрии пациентов из Института пульмокаре и исследований (IPCR), Калькутта, Индия. Модель MLP показала оптимальную производительность и используется в веб -приложении.
Цитировать как:
Bhattacharjee, S., Saha, B., Bhattacharyya, P. & Saha, S. (2022). Классификация обструктивных и необструктивных легочных заболеваний на основе спирометрии с использованием методов машинного обучения. Журнал вычислительной науки , 63, 101768.
https://doi.org/10.1016/j.jocs.2022.101768.
Pulmopred доступен по адресу: http://dibresources.jcbose.ac.in/ssaha4/pulmopred.
Чтобы узнать больше о функциях спирометрии и методологии, пожалуйста, обратитесь к странице ABA. Пожалуйста, обратитесь на страницу справки для понимания входов и выходов в веб -приложение. Набор данных, используемый для обучения и тестирования моделей, доступен здесь.
Библиотеки Python, используемые для разработки моделей ML:
1.16.6 )0.20.3 )0.14.1 )1.2.3 )1.0.3.5 ) Он развернут на сервере Apache HTTP под управлением Python (версия 3.4 ).
Пожалуйста, свяжитесь с доктором Судипто Саха в отношении любых дополнительных запросов.
