An Enhanced Hybrid Model for Liver Disease Detection Utilizing Deep Learning and Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
The liver is our largest internal organ and controls all bodily metabolic processes, including transforming dietary nutrients into compounds that may be used by the body, storing those substances, and then providing them to the cells as needed.Ailments of the liver are among the most devastating disorders in many countries.The prevalence of liver disease has progressively risen due to excessive alcoholism, exposure to dangerous gases, eating foods laced with poison, and drug use.The majority of people worldwide experience mild to severe liver disorders as a result of bad lifestyle choices.Liver diseases continue to post a significant global health challenge, and the need for improved detection methods is crucial.Here, we propose a hybrid model to predict liver maladies utilizing machine learning & deep learning modes.Researchers study datasets of patients with liver disorders in order to help in the creation of classification models for forecasting liver illness.Making use of such datasets can ease the burden on medical practitioners and speed up the diagnosing process.An ensemble stacking model is used in the first phase with ML algorithms such as Naï ve Bayes, Decision Tree, KNN & SVM.A logistic regression model functions as meta learner for predicting liver diseases utilizing clinical data.In the second phase, ensemble stacking model is used with VGG 16, ResNet and Inception V3 as the base learners and logistic regression as meta learner for the analysis of image dataset.Combining multiple models, especially using ensemble methods, often enhances predictive performance by leveraging the strengths of individual models.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».