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使用KNN算法方法的心脏病预测S. Ghouhar Taj和K. Kalaivani计算机科学与工程系Vels Institute
机器了解和基于记录的完全预测和诊断冠状动脉疾病的技术可能是一项非凡的医疗收益，但这是改进的主要意义。在许多国家 /地区，可能缺乏心血管专业人员，并且可以通过对虚拟患者信息的医疗决策分析来建立正确且强大的早期心脏预测来解决大量误诊的实例。这是针对目的，以挑选出过多的跨性能设备，以了解用于此类诊断目的的变体。已经使用了几种使用小工具到知识的算法，这些算法可能与预测心脏病的准确性和准确性相比。每个细节的重要性得分限制为除MLP和KNN以外使用的所有算法。所有元素都是完全基于成本点来计算的，以找到提供高危险冠心病预后的人。外观发现，使用Kaggle的3段心脏数据库，基于Pro-K（KNN），选择树（DT）和随机森林（RF）RF技术算法完成了97-2％的精度和97.2％的敏感性。因此，我们观察到，可以使用一组规则的易于监督的机器可以使用最佳的准确性和最令人满意的用途来使冠心病的猜想。关键字：MLP，KNN，选择树，随机森林，心脏数据库。
博士。赛富拉·布洛
磁铁矿包覆的镁铝层状双氢氧化物基聚乙烯醇对制备核壳纳米粒子作为药物输送剂的影响。Int.J. Mol.Sci.2019, 20 (15), 3764; (IF 6.208) 24.Bullo Saifullah , Kalaivani Buskaran, Rabia Baby Shaikhet al. 使用氧化石墨烯-PEG 作为原儿茶酸和绿原酸的纳米载体的双药抗癌纳米制剂。Pharm Res (springer) (2019) 36:91。(IF 4.2)。25.Bullo Saifullah、Kalaivani Buskaran、Rabia Baby Shaikhet 等人。氧化石墨烯-PEG-原儿茶酸
营养研讨会报告Sept24-4
该计划由Jamia Hamdard副总理M. Afshar Alam教授开始就职。该计划由80多名参与者参加。我们的荣誉嘉宾，印度营养基金会主任Prema Ramachandran博士以及NFI副主任K. Kalaivani博士的荣誉。这次活动进一步由我们的首席嘉宾Baidyanath Mishra博士，研发负责人 - 印度Dabur India Limited的医疗保健研究。该计划以演讲者和参与者之间的动态互动会议为特色，促进了引人入胜的讨论和有意义的思想交流。