Akademik arama
“hibrit ResNet 18 ve GoogLeNet sınıflandırıcısı” için 1 doğrulanmış makale incelemesi bulundu.
Mühendislik ve Teknoloji · Bilgisayar ve Elektrik Mühendisliği
Kronik hastalıkların yaygınlaşmasıyla birlikte uzaktan hasta izleme ve e-sağlık sistemlerinin önemi her geçen gün artmaktadır. Nesnelerin Tıbbi İnterneti (IoMT), giyilebilir sensörler ve bulut bilişim teknolojileri sağlık verilerinin sürekli ve hızlı biçimde toplanmasına imkân tanırken; bu verilerin yüksek boyutluluğu, gürültülü yapısı ve eksik değer içermesi verimli sınıflandırmayı zorlaştırmaktadır. Mevcut yapay zeka ve makine öğrenmesi yaklaşımları, hayati bulguların anlık analizinde ve anormal durumların yüksek doğrulukla tespit edilmesinde bilgi işleme hızı ile doğruluk oranı arasında denge kurmak durumundadır. Bu çalışma, yüksek boyutlu veri indirgeme, nesnel özellik seçimi ve hibrit derin öğrenme mimarilerini bir araya getirerek tıbbi izleme süreçlerindeki doğruluk ve zaman karmaşıklığı sorunlarına etkili bir çözüm sunmayı amaçlamaktadır.