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2024 conference-paper

Computational Approach for Cardiac Defect Detection using CNN Approach

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Résumé fourni par la source

Cardiac disease is one of the leading causes of death worldwide. Increased cashew consumption in India has been identified as one of the major variables responsible for the increased prevalence of the disease among the elderly in this region. This study aims to establish a classification of cardiovascular disease policy that includes cashew as a risk. This was done using 18,500 magnetic resonance imaging (MRI) data as a complement, and then the convolutional neural network method was trained to build the classification model. The model results considering accuracy and loss functions were evaluated, which reported 98.77% and 0.0100567, respectively, after ten years. The model was tested with other state-of-the-art algorithms, and the results showed that the new system is more reliable compared to others.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Computational Approach for Cardiac Defect Detection using CNN Approach
Date Crossref
26/11/2024
Éditeur
IEEE
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude et ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Institutions déclarées

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Sujets associés

Artificial Intelligence in Healthcare

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