Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/288523| Title: | Прогнозирование перфораций коронарных артерий с использованием методов машинного обучения |
| Other Titles: | Prediction of coronary artery perforations using machine learning methods / M.S. Аbramovich,V.I. Stelmashok, G.S. Dorofeev |
| Authors: | Абрамович, М. С. Стельмашок, В. И. Дорофеев, Г. С. |
| Keywords: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика ЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Медицина и здравоохранение |
| Issue Date: | 2022 |
| Publisher: | Минск : БГУ |
| Citation: | Информационные системы и технологии = Information Systems and Technologies : материалы междунар. науч. конгресса по информатике. В 3 ч. Ч. 2, Респ. Беларусь, Минск, 27–28 окт. 2022 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: С. В. Абламейко (гл. ред.) [и др.]. – Минск : БГУ, 2022. – С. 94-98. |
| Abstract: | Рассматривается проблема прогнозирования перфорации коронарных артерий при рентгенэндоваскулярных операциях. На обучающей выборке, состоящей из групп пациентов успешно прооперированных и прооперированных с перфорациями коронарных артерий, c использованием точного критерия Фишера отобраны два набора информативных признаков. Предложена процедура устранения дисбаланса классов обучающей выборки. В качестве классификаторов использовались алгоритмы машинного обучения и ансамбли алгоритмов |
| Abstract (in another language): | In this work we study the problem of predicting whether coronary artery perforation will take place as a result of rentgen-endovascular surgery. The training set consists of the patients who were successfully operated on and the patients who ended up having coronary artery perforation. We used Fisher's exact test to select two sets of informative features. We proposed a procedure for handling class imbalance problem. Machine learning algorithms and ensemble methods were used as classifiers |
| URI: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/288523 |
| ISBN: | 978-985-881-425-0 (ч. 2); ISBN 978-985-881-427-4 |
| Licence: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Appears in Collections: | 2022. Информационные системы и технологии |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.