الرجاء كتابة 2 حروف على الأقل
الرجاء كتابة 2 حروف على الأقل
تصفح الأقسام
شنط وملحقات السفر
الجوالات و الالكترونيات
أجهزة الكمبيوتر وملحقاتها
التلفزيونات الذكية وملحقاتها
الأدوات المدرسية
ألعاب و وسائل تعليم الأطفال
الأدوات المكتبية
مستلزمات الرسم والأشغال اليدوية
الكتب العربية
الكتب الانجليزية
كتب صوتية والكترونية
ألعاب الفيديو
البطاقات الالكترونية
الالات الموسيقية
Item 1 of 1
Item 1 of 1
LAP Lambert Academic Publishing
Machine Learning in Cardiovascular Risk Diagnosis
466ر.س.
شامل ضريبة القيمة المضافة
28ر.س.شهرياً/24 شهر
هذا الكتاب يُطبع عند الطلب وغير قابل للاسترجاع بعد الشراء
الصيغ المتوفرة:
كتاب مطبوع
سيتم إرسال الطلب الى عنوانك
466ر.س.
شامل الضريبة
استبدال أسهل
تسوّق آمن
أصلي ومضمون
توصيل سريع
أو
عن المنتج
Accurate quantification of ASCVD risk is essential for early and effective cardiovascular risk management. Conventional models rely solely on traditional risk factors (TRFs). These often fail to incorporate newer, non-traditional risk variables, leading to potential underestimation or overestimation of risk, especially across diverse ethnic populations. This book introduces a novel machine learning (ML)-based framework that integrates TRFs with non-traditional ultrasound-based markers like carotid intima-media thickness (cIMT) and carotid plaque (cP) features, to enhance the predictive accuracy. It covers the development of a diagnostic architecture that uses hybrid intelligent models optimized using different Meta-heuristic algorithms. The chosen framework has the advantage due to the ability to include additional newer risk variables without methodological reconstruction and thereby contribute to the development of reliable, efficient, and customizable solutions for ASCVD risk prediction in public healthcare settings.
أبلغ عن مشكلة مع هذا المنتج
