Enhanced Cardiovascular Disease Classification: Optimizing LSTM-Based Model with Ant-Lion Algorithm for Improved Accuracy
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular diseases pose a significant global health challenge, emphasizing the need for improved techniques in early detection and diagnosis.This study focuses on enhancing the classification of cardiovascular diseases by optimizing an LSTM-based model using the Ant-lion algorithm.In order to achieve this, we utilize the Local Binary Patterns (LBP) technique for feature extraction, which captures important patterns in electrocardiography (ECG) data.The Ant-lion algorithm is then employed to optimize the LSTM model and improve its performance.To evaluate the proposed methodology, we selected the widely used MIT-BIH Arrhythmia Dataset.This dataset contains a variety of heart disease cases, enabling comprehensive testing and validation.In addition to accuracy, we assess various quantitative metrics such as precision, recall, and F1-score to provide a more comprehensive evaluation of the model's performance.This research contributes to the field of ECG classification by highlighting the potential of combining deep learning models with meta-heuristic algorithms.The findings validate the effectiveness of our approach on the MIT-BIH Arrhythmia Dataset, reinforcing the importance of further exploring such optimization techniques in cardiovascular disease diagnosis and management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».