For personalized healthcare managem

For personalized healthcare management, personal ECG records can help our system more precisely classify those arrhythmias which were diagnosed and detected before. The following results can prove that the SVM-based algorithm (RBF SVM) is effective and efficient because it has good accuracy performance and takes execution time less than NN method. Table 5 shows classification accuracy of multiple RRIs, used as attributes of each sample. The results present the classification accuracy of from 9-RRI to 72-RRI is better than 2-RRI. The detailed classification results of R207 by RBF SVM based on 2-RRI, 9-RRI, 18- RRI, 36-RRI and 72-RRI attributes are listed in Table 6.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สำหรับการจัดการดูแลสุขภาพส่วนบุคคล ประวัติ ECG สามารถช่วยให้ระบบของเราเพิ่มเติมแม่นยำจำแนกภาวะเหล่านั้นซึ่งได้รับการวินิจฉัย และตรวจพบก่อน ผลลัพธ์ต่อไปนี้สามารถพิสูจน์การ SVM ตามอัลกอริทึม (RBF SVM) ว่ามีประสิทธิภาพ และเนื่องจากมันมีประสิทธิภาพแม่นยำ และใช้เวลาดำเนินการน้อยกว่าวิธี NN ตาราง 5 แสดงการจัดประเภทความถูกต้องของหลาย RRIs ใช้เป็นแอตทริบิวต์ของแต่ละอย่าง ผลลัพธ์ปัจจุบันความแม่นยำการจำแนกประเภทของจาก 9 RRI ไป 72 RRI จะดีกว่า 2 RRI ผลการจำแนกรรายละเอียด R207 โดย RBF SVM อิง 2 RRI, 9 RRI, 18 RRI, 36-RRI และ 72 RRI แอตทริบิวต์ที่ระบุไว้ในตารางที่ 6

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สำหรับการจัดการด้านการดูแลสุขภาพส่วนบุคคล, บันทึกคลื่นไฟฟ้าหัวใจส่วนบุคคลสามารถช่วยให้ระบบของเราอย่างแม่นยำมากขึ้นจำแนกภาวะผู้ที่ได้รับการวินิจฉัยและตรวจพบก่อน ผลการดังต่อไปนี้สามารถพิสูจน์ได้ว่าอัลกอริทึม SVM-based (RBF SVM) มีประสิทธิภาพและมีประสิทธิภาพเพราะมีประสิทธิภาพการทำงานที่ดีและความถูกต้องต้องใช้เวลาในการดำเนินการน้อยกว่าวิธี NN ตารางที่ 5 แสดงให้เห็นถึงความถูกต้องของการจำแนกประเภทของ RRIs หลายใช้เป็นลักษณะของแต่ละตัวอย่าง ผลลัพธ์ที่ได้ความถูกต้องของการจำแนกจาก 9 ถึง 72 RRI-RRI ดีกว่า 2 RRI ผลการจำแนกรายละเอียดของ R207 โดย RBF SVM ขึ้นอยู่กับ 2-RRI 9 RRI, 18- RRI 36 RRI และคุณลักษณะที่ 72 RRI มีการระบุไว้ในตารางที่ 6

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การจัดการสุขภาพส่วนบุคคล , บันทึกคลื่นไฟฟ้าหัวใจส่วนบุคคลสามารถช่วยให้ระบบของเราได้อย่างจำแนกผู้เต้นผิดจังหวะซึ่งได้รับการวินิจฉัยและตรวจพบก่อน ดังนี้สามารถพิสูจน์ได้ว่าอัลกอริทึม SVM โดย ( บริษัท SVM ) ที่มีประสิทธิภาพและมีประสิทธิภาพ เพราะจะได้ประสิทธิภาพที่ดี ความถูกต้อง และใช้เวลาน้อยกว่าวิธีประหาร NN . ตารางที่ 5 แสดงให้เห็นถึงความแม่นยำในการจำแนกหลาย rris , ใช้เป็นคุณลักษณะของแต่ละตัวอย่าง ผลการ 9-rri ความถูกต้องจากการ 72-rri ดีกว่า 2-rri . รายละเอียดหมวดหมู่ผลลัพธ์ของ r207 โดย SVM สำเร็จรูปตาม 2-rri 9-rri , LCD , 18 - 36-rri 72-rri และคุณลักษณะอยู่ในโต๊ะ 6