TY -的A2 Valenza盖太诺盟——GligorijevićTatjana盟——Ševarac Zoran AU - Milovanović,伊云盟——ĐajićVlado盟——ZdravkovićMarija盟——HinićSaša盟——Arsić滨盟——AleksićMilica PY - 2017 DA - 2017/09/17 TI -随访和风险评估心肌梗死患者使用人工神经网络SP - 8953083六世- 2017 AB -人工神经网络(ann)是机器学习技术,受到生物神经元中的原则。该技术已被用于预测和分类问题在许多领域的医学信号处理。本文的目的是确定个人的死亡风险高的急性心肌梗塞后使用安。训练数据集连续安1705病人24小时心电图监测、短心电图分析、无创性beat-to-beat心率变异性,压力反射敏感性,随访3年。为生存所提出的神经网络分类器显示良好的性能预测:88%的准确率,敏感性81%,特异性93%,收于0.85点 F 测量,曲线下的面积值为0.77。这些发现支持这一理论,高患者交感神经活动(减少压力反射敏感性)死亡率独立于其他风险因素的风险增加,人工神经网络可以显示个人更高的风险。SN - 1076 - 2787你——https://doi.org/10.1155/2017/8953083——10.1155 / 2017/8953083 JF - PB - Hindawi KW - ER -复杂性