机构名称：
¥ 5.0
抽象心脏病（HD）是人类死亡的主要原因之一，对社会，家庭和患者构成了沉重的攻击。实时预测高清可以降低死亡率，对于及时干预和治疗HD至关重要。深度学习（DL） - 相关方法在预测高清方面具有更高的准确性和实时性能。在这项研究中，我们全面比较并评估了DL算法，扩展深度学习（ETDL）算法的贡献和局限性，并集成了深度学习（Integrated DL）算法，这些算法将DL与其他技术结合使用以预测HD。所考虑的文章跨越了2018年至2023年，在严格的筛选之后，选择了64篇文章进行初步研究。实时HDP的系统文献综述将为未来的研究人员提供对医疗保健行业中现有深度学习方法和相关综合技术的全面了解。furthore，它讨论了用于部署众多预测模型的流行数据集。此外，它揭示了以前研究人员遇到的现有开放问题或挑战。值得注意的是，最普遍的挑战是稀缺的大型离散数据集，随后需要进一步改进现有模型。
对基于深度学习的心脏病预测模型的全面审查
主要关键词
相关文件推荐
