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Erkennung chronischer Nierendiagnosen mittels RNN-Algorithmus

Erkennung chronischer Nierendiagnosen mittels RNN-Algorithmus in Franklin, TN

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Chronische Nierenerkrankungen, auch bekannt als chronische Nierenerkrankung, sind eine Art von Nierenerkrankung, die durch eine abnorme Nierenfunktion oder einen Zusammenbruch der Nierenfunktion gekennzeichnet ist, der über einen langen Zeitraum oder über Monate hinweg andauert. Chronische Nierenerkrankungen werden häufig bei Personen entdeckt, bei denen die Gefahr eines Nierenleidens erkannt wird, z. B. bei Personen, die an Bluthochdruck oder Diabetes leiden, sowie beiPersonen, in deren Familie eine chronische Nierenerkrankung vork ommt, weshalb eine rasche Prognose für die Bekämpfung der Krankheit und die Bereitstellung einer wirksamen Therapie entscheidend ist . In dieser Arbeit werdenDeep Learning-Implementierungstechniken wie CNN und RNN für CKD vorgeschlagen. Mit den wenigsten Merkmalen kann das Endergebnis vorhersagen, ob die Person CKD hat oder nicht. In unserer Forschung werden wir Algorithmen wie das Convolution Neural Network (CNN) als bestehendes System und das Recurrent Neural Network (RNN) als vorgeschlagenes System verwenden und in Bezug auf die Genauigkeit vergleichen. Aus den Ergebnissen geht hervor, dass das rekurrente neuronale Netz (RNN) besser funktioniert als das neuronale Faltungsnetz (CNN).
Chronische Nierenerkrankungen, auch bekannt als chronische Nierenerkrankung, sind eine Art von Nierenerkrankung, die durch eine abnorme Nierenfunktion oder einen Zusammenbruch der Nierenfunktion gekennzeichnet ist, der über einen langen Zeitraum oder über Monate hinweg andauert. Chronische Nierenerkrankungen werden häufig bei Personen entdeckt, bei denen die Gefahr eines Nierenleidens erkannt wird, z. B. bei Personen, die an Bluthochdruck oder Diabetes leiden, sowie beiPersonen, in deren Familie eine chronische Nierenerkrankung vork ommt, weshalb eine rasche Prognose für die Bekämpfung der Krankheit und die Bereitstellung einer wirksamen Therapie entscheidend ist . In dieser Arbeit werdenDeep Learning-Implementierungstechniken wie CNN und RNN für CKD vorgeschlagen. Mit den wenigsten Merkmalen kann das Endergebnis vorhersagen, ob die Person CKD hat oder nicht. In unserer Forschung werden wir Algorithmen wie das Convolution Neural Network (CNN) als bestehendes System und das Recurrent Neural Network (RNN) als vorgeschlagenes System verwenden und in Bezug auf die Genauigkeit vergleichen. Aus den Ergebnissen geht hervor, dass das rekurrente neuronale Netz (RNN) besser funktioniert als das neuronale Faltungsnetz (CNN).

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