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Dete��o de diagn�stico de rim cr�nico utilizando o algoritmo RNN

Dete��o de diagn�stico de rim cr�nico utilizando o algoritmo RNN in Chattanooga, TN

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A doença renal crónica, vulgarmente designada por doença renal crónica, é um tipo de doença renal que se caracteriza por uma função renal anormal ou por uma degradação da função renal que demora muito tempo ou meses a desaparecer. As doenças renais crónicas são frequentemente descobertas durante o período em que se reconhece que os indivíduos correm o risco de sofrer de um obstáculo renal, os que sofrem de hipertensão arterial ou diabetes, por exemplo, são testados, bem como os que têm uma família de sangue que sofre de doença renal crónica, pelo que o prognóstico rápido é fundamental para combater a doença e proporcionar umaterapia eficaz . Neste trabalho, são sugeridas técnicas de implementação de aprendizagem profunda, como a CNN e a RNN, para a DRC . Utilizando o menor número de características, o resultado final prevê se a pessoa tem ou não DRC. Na nossa investigação, utilizaremos algoritmos como a rede neural de convolução (CNN), como sistema existente, e a rede neural recorrente (RNN), como sistema proposto, e comp ará-los-emos em termos de precisão. Os resultados provamque a rede neural recorrente (RNN) tem um melhor desempenho do que arede neural de convolução (CNN).
A doença renal crónica, vulgarmente designada por doença renal crónica, é um tipo de doença renal que se caracteriza por uma função renal anormal ou por uma degradação da função renal que demora muito tempo ou meses a desaparecer. As doenças renais crónicas são frequentemente descobertas durante o período em que se reconhece que os indivíduos correm o risco de sofrer de um obstáculo renal, os que sofrem de hipertensão arterial ou diabetes, por exemplo, são testados, bem como os que têm uma família de sangue que sofre de doença renal crónica, pelo que o prognóstico rápido é fundamental para combater a doença e proporcionar umaterapia eficaz . Neste trabalho, são sugeridas técnicas de implementação de aprendizagem profunda, como a CNN e a RNN, para a DRC . Utilizando o menor número de características, o resultado final prevê se a pessoa tem ou não DRC. Na nossa investigação, utilizaremos algoritmos como a rede neural de convolução (CNN), como sistema existente, e a rede neural recorrente (RNN), como sistema proposto, e comp ará-los-emos em termos de precisão. Os resultados provamque a rede neural recorrente (RNN) tem um melhor desempenho do que arede neural de convolução (CNN).

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