Overview of artificial neural network models in the biomedical domain.
Аннотация
AIM: The aim of this paper is to provide an overview of artificial neural network (ANN) in biomedical domain and compare it with the logistic regression model.
METHODS
Artificial neural network models and logistic regression models were created and compared using a sample of a modified dataset adapted to the dataset from Framingham Heart Study. R statistical software package is used to create and compare the models.
RESULTS
The results indicated that the ANN model is more accurate in classifying the dependent variable than the logistic regression model (84.4 % vs 82.9 %).
CONCLUSION
This paper has shown the effect of artificial neural network models in classifying the survival status (event or non-event) (Tab. 2, Fig. 4, Ref. 29).
Предметные рубрики MeSH
Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.