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Sharmila Rathod 1、Simra Bhombal 2、Vallirani Ravulapati 3、Siddhesh S. Ghadi 4、Sakshi Jangir 5 1 教授，计算机工程，MCT 拉吉夫甘地理工学院，孟买大学 2,3,4,5 学生，计算机工程，MCT 拉吉夫甘地理工学院，孟买大学 摘要 - 本文献调查研究了机器学习 (ML) 技术在基于心电图 (ECG) 的生物特征认证和心血管疾病 (CVD) 预测中的整合。主要研究强调了各种 ML 框架，以应对不同应用场景（包括安全检查、医院和可穿戴设备）中的数据集质量、可解释性和模型准确性等挑战。显著的贡献包括先进的数据处理技术、创新的分类模型（如决策树、支持向量机 (SVM) 和深度学习架构），它们已证明具有很高的预测准确性和可靠性。研究结果强调了预处理方法和特征选择在提高模型性能方面的重要性。此外，该调查强调了结合多模态生物信号来改善中风预后预测的潜力，为实时健康监测解决方案铺平了道路。总体而言，这篇评论为寻求在生物识别系统和心血管医疗保健中利用机器学习的研究人员和从业者提供了全面的资源。
心血管疾病的机器学习方法...
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