Machine learning methods and algorithms for predicting congenital heart pathologies

2023

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/aict59525.2023.10313184
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The aim of this study is to develop machine learning algorithms for predicting pathologies of the cardiovascular system, based on the enrichment and expansion of existing data sets. Various augmentation techniques will be compared and combined augmentation to determine the most appropriate ones for improving and complementing heart images.