| Szerző dc.contributor.author | Hassannataj Joloudari Javad | |
| Szerző dc.contributor.author | Azizi Faezeh | |
| Szerző dc.contributor.author | Nematollahi Mohammad Ali | |
| Szerző dc.contributor.author | Alizadehsani Roohallah | |
| Szerző dc.contributor.author | Hassannatajjeloudari Edris | |
| Szerző dc.contributor.author | Nodehi Issa | |
| Szerző dc.contributor.author | Mosavi Amir | |
| Elérhetőség dátuma dc.date.accessioned | 2023-02-15T13:59:18Z | |
| Rendelkezésre állás dátuma dc.date.available | 2023-02-15T13:59:18Z | |
| Kiadás dc.date.issued | 2022 | |
| Issn dc.identifier.issn | 2297-055X | |
| Uri dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12944/19934 | |
| Kivonat dc.description.abstract | Background: Coronary artery disease (CAD) is one of the crucial reasons for cardiovascular mortality in middle-aged people worldwide. The most typical tool is angiography for diagnosing CAD. The challenges of CAD diagnosis using angiography are costly and have side effects. One of the alternative solutions is the use of machine learning-based patterns for CAD diagnosis. | |
| Nyelv dc.language | en | |
| Kulcsszó dc.subject | coronary artery disease | |
| Kulcsszó dc.subject | genetic algorithm | |
| Kulcsszó dc.subject | support vector machine | |
| Kulcsszó dc.subject | machine learning | |
| Kulcsszó dc.subject | diagnosis | |
| Cím dc.title | GSVMA: A Genetic Support Vector Machine ANOVA Method for CAD Diagnosis | |
| Típus dc.type | folyóiratcikk | |
| Változtatás dátuma dc.date.updated | 2023-02-14T13:04:49Z | |
| Változat dc.description.version | kiadói | |
| Hozzáférés dc.rights.accessRights | nyílt hozzáférésű | |
| Doi azonosító dc.identifier.doi | 10.3389/fcvm.2021.760178 | |
| Tudományág dc.subject.discipline | Orvostudományok | |
| Tudományterület dc.subject.sciencebranch | Elméleti orvostudományok | |
| Mtmt azonosító dc.identifier.mtmt | 32647459 | |
| Folyóirat dc.identifier.journalTitle | Frontiers In Cardiovascular Medicine | |
| Évfolyam dc.identifier.journalVolume | 8 | |
| Terjedelem dc.format.page | 14.jan | |
| Wos azonosító dc.identifier.wos | 000760639100001 | |
| Folyóiratcím rövidítve dc.identifier.journalAbbreviatedTitle | FRONT CARDIOVASC MED | |
| Kiadás éve dc.description.issuedate | 2022 | |
| Szerző intézménye dc.contributor.department | Óbudai Egyetem | |
| Szerző intézménye dc.contributor.department | Szoftvertervezés- és Fejlesztés Intézet | |
| Szerző intézménye dc.contributor.department | Információs Társadalom Kutatóintézet | |
| Szerző intézménye dc.contributor.department | Informatikai Tudományok Doktori Iskola | |
| Szerző intézménye dc.contributor.department | Óbudai Egyetem | |
| Szerző intézménye dc.contributor.department | Biztonságtudományi Doktori Iskola | |
| Szerző intézménye dc.contributor.department | Felsőbbfokú Tanulmányok Intézete |
Közszolgálati Tudásportál
