Diagnosis of Acute Coronary Syndrome with a Support Vector Machine.

Berikol, Göksu Bozdereli; Yildiz, Oktay; Özcan, I Türkay

Berikol, Göksu Bozdereli; Yildiz, Oktay; Özcan, I Türkay.

Afiliação

Berikol GB; Karaman Public Hospital, Department of Emergency Medicine KARAMAN, Karaman Public Hospital, Karaman, Turkey. gokxsu@hotmail.com.
Yildiz O; Computer Engineering Dept, Gazi University Faculty of Engineering, Ankara, Turkey. gokxsu@hotmail.com.
Özcan IT; Faculty of Medicine, Dept. of Cardiology MERSIN, Mersin University Research and Training Hospital, Mersin, Turkey. gokxsu@hotmail.com.

J Med Syst ; 40(4): 84, 2016 Apr.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-26815338

Assuntos

Síndrome Coronariana Aguda/diagnóstico; Sistemas de Apoio a Decisões Clínicas; Máquina de Vetores de Suporte; Adulto; Fatores Etários; Idoso; Idoso de 80 Anos ou mais; Teorema de Bayes; Dor no Peito; Creatina Quinase Forma MB/sangue; Eletrocardiografia; Feminino; Humanos; Modelos Logísticos; Masculino; Pessoa de Meia-Idade; Redes Neurais de Computação; Reprodutibilidade dos Testes; Fatores de Risco; Fatores Sexuais; Troponina I/sangue

Palavras-chave

Acute coronary syndrome; Artificial intelligence; Machine learning; Support vector machine

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Sistemas de Apoio a Decisões Clínicas / Síndrome Coronariana Aguda / Máquina de Vetores de Suporte Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Etiology_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Adult / Aged / Aged80 / Female / Humans / Male / Middle aged Idioma: En Revista: J Med Syst Ano de publicação: 2016 Tipo de documento: Article País de afiliação: Turquia País de publicação: Estados Unidos

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