TY -的A2 Elhoseny Mohamed AU -拉Riddhi AU -巴拉吉,s . AU - Alabdali雷德n . AU - Naguib易卜拉欣A . AU -哈米德,最低点o . AU - Zahran Heba y . PY - 2022 DA - 2022/05/14 TI -预测肾脏移植生存使用优化的非洲Buffalo-Based人工神经网络SP - 6503714六世- 2022 AB -各种受体和捐赠者特点——短期影响肾移植存活率。关键是预测肾移植优化器官分配的有效性。这将使患者选择最佳访问肾脏捐赠者和最佳的免疫抑制药物。几项研究试图确定因素引起移植排斥,但结果是矛盾的。因此,本文的目的是使用非洲buffalo-based人工神经网络(AB-ANN)方法发现预测风险变量相关肾脏移植。这两种特征选择方法结合提供一种新颖的混合特征选择技术,可以选择最重要的因素来提高预测精度。特征分析表明,临床特征变化对移植存活率的影响。收集到的数据处理培训和测试方法。预测模型的性能,精度,精度,还记得,F-measure,检查,结果是与其他现有系统相比,包括朴素贝叶斯、随机森林,J48分类器。结果表明,该方法可以预测生存在肾移植接受者的未来以创造性的方式访问和与其他分类器相比有更多的准确性。 This proposed method is more efficient for predicting kidney graft survival. Incorporating those clinical tools into outpatient clinics’ everyday workflows could help physicians make better and more personalised decisions. SN - 2040-2295 UR - https://doi.org/10.1155/2022/6503714 DO - 10.1155/2022/6503714 JF - Journal of Healthcare Engineering PB - Hindawi KW - ER -