• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文会议>2014 IEEE International Conference on Security, Pattern Analysis, and Cybernetics >Medical social media analytics via ranking and big learning: An image-based disease prediction study
【24h】

Medical social media analytics via ranking and big learning: An image-based disease prediction study

机译：通过排名和大量学习进行医学社交媒体分析：基于图像的疾病预测研究

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Medical social media analytics becomes more and more popular nowadays because of its effectiveness in benefiting diverse health-care applications. In this study, the essential disease prediction task is investigated and realized via medical social media analytics techniques. To be specific, arterial spin labeling (ASL), an emerging functional magnetic resonance imaging modality, is utilized to provide image-based information and novel ranking as well as learning techniques are proposed and incorporated to fulfill the disease prediction task in dementia. To demonstrate its superiority, comprehensive statistical experiments are conducted with comparison to several conventional methods. Promising results are reported from this study.
机译：如今，医学社交媒体分析变得越来越流行，这是因为它可以使各种医疗保健应用受益。在这项研究中，通过医学社交媒体分析技术研究并实现了基本疾病的预测任务。具体而言，动脉自旋标记（ASL）是一种新兴的功能性磁共振成像方式，可用于提供基于图像的信息，并提出了新颖的排名以及学习技术，并将其结合起来以实现痴呆症中的疾病预测任务。为了证明其优越性，与几种常规方法相比进行了全面的统计实验。该研究报告了有希望的结果。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号