Détection d'un diagnostic de maladie rénale chronique à l'aide d'un algorithme RNN – hinnat ja saatavuus
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Les maladies r nales chroniques, commun ment appel es maladies r nales chroniques, sont des maladies r nales caract ris es par une fonction r nale anormale ou une d gradation de la fonction r nale qui prend beaucoup de temps, voire des mois, pour s'achever. Les maladies r nales chroniques sont souvent d couvertes lorsque les individus sont reconnus comme tant en danger d'obstacle r nal, ceux qui ont de l'hypertension ou du diab te, par exemple, sont test s, ainsi que ceux qui ont une famille de sang qui a une maladie r nale chronique en cons quence, un pronostic rapide est un l ment critique dans la lutte contre la maladie et la fourniture d'une th rapie efficace . Lestechniques de mise en oeuvre de l'apprentissage profond telles que CNN; RNN pour la maladie r nale chroniquesont sugg r es dans ce travail. En utilisant le moins de caract ristiques possibles, le r sultat final permet de pr voir si la personne est atteinte ou non de la maladie r nale chronique. Dans notre recherche, nous utiliserons des algorithmes tels que le r seau neuronal convolution (CNN) en tant que syst me existant et le r seau neuronal r current (RNN) en tant que syst me propos , et nous les comparerons en termes de pr cision . Les r sultats montrent que le r seau neuronal r current (RNN) est plus performant que le r seau neuronal convolution (CNN).
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