FNN

混合FNN-DNN方法用于早期检测心律不齐：增强诊断的新框架

在心脏的电活动中抽象一种被称为心力衰竭的不规则。心脏心律失常可能会引起严重的问题，例如中风和心力衰竭。我们应该确保有更多的敏感技术（除传统的心电图），因为会议方法（例如ECG）受到一些可能主观的限制，并且可以达到较低的精度。这项工作引入了一种相对较新的混合方法，可以通过将前馈新网络（FNN）与深神经网络（DNN）相结合，从而在早期阶段检测心律不齐。预见的框架试图通过使用深度学习技术来解决现有诊断方法中的差距，尤其是在理解医疗信息中的顺序模式时。混合模型的有效性是通过采用许多调查的复合评估来衡量的，例如准确性，精度，回忆，F1得分和AUC-ROC曲线分析。经验结果强调，混合模型的精度与84.8％的FNN模型和DNN模型的准确性也相同，为84.8％。的准确性，召回和F1得分，以确定模型如何正确地识别较少的FP和FN的阳性心脏节奏实例。AUC-ROC曲线分析也用于模型的评估准确性。但是，混合FNN-DNN策略只是发展心血管管理和治疗场的开发的开始，因为它为获得更好的检测和早期诊断心律不齐的良好途径提供了良好的途径。有必要对拟议的工具进行更多的研究和概念验证验证，以供更广泛的人群进行。