A study of Cardiac reference values and environmental factors using big data and deep learning methods
Notice bibliographique
Résumé
Abstract AimsThe purpose of this study was to simulate the Left Ventricular Ejection Fraction (LVEF) reference values with heart rate and environmental data using LSTM deep learning methods and to derive the spatial distribution of LVEF reference values in China.MethodsHeart rate and environmental factors were used as independent variables, and LVEF indicator values were used as the dependent variable. After the sample data were randomly sampled, the block acquisition data were converted into sample sequence data. Once the sequence data were processed, the sample data were input into the long- and short-term memory networks for deep learning parameter training. After repeated weighting parameter adjustment training and optimization, the optimal prediction model for adult LVEF reference values were derived.ResultsThe LVEF reference values of normal adults showed a downward trend from moving from the south to north in China. LVEF is negatively correlated with heart rate and annual air temperature range; while positively correlated with annual mean air temperature, annual mean relative humidity, annual precipitation.ConclusionsThe LVEF reference values are related to heart rate and environmental factors. According to the predicted LSTM model, if the environmental factors of a region is known, combined with the heart rate data from big data, the model can be used to obtain a more accurate LVEF reference value prediction model. A predicted LSTM model is more capable of taking geographical and individual differences into account.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».