Szívbetegségek korai felismerése gépi tanulási modellekkel

Lőrincz Gábor (2025) Szívbetegségek korai felismerése gépi tanulási modellekkel. Pénzügyi és Számviteli Kar.

	PDF Szakdolgozat.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (1MB)
	PDF Szakdolgozat bírálat Lőrincz Gábor.pdf Hozzáférés joga: Bizalmas dokumentum (bírálat) Download (233kB)

Absztrakt (kivonat)

Napjainkban a szívelégtelenség az egyik legelterjedtebb nem fertőző betegség, amely világszerte emberek millióit érinti, megnehezítve a mindennapi életüket. Szakdolgozatom során három különböző gépi tanulási modell segítségével készítek egy olyan diagnosztikai eszközt, amely különböző orvosi mérések alapján megállapítja, hogy az adott személy szenved-e szívelégtelenségben, vagy sem. A szakdolgozatom során a modellek által fontosnak ítélt tényezőket is kiemelem, melyek közé tartozik az ST görbe iránya és a terhelésre jelentkező anginás fájdalom megléte. A betanított modellek teljesítménye kimagasló, a beteg egyének közel 90%-át ténylegesen betegnek diagnosztizálja.

Intézmény

Budapesti Gazdasági Egyetem

Kar

Pénzügyi és Számviteli Kar

Tudományterület/tudományág

NEM RÉSZLETEZETT

Szak

Gazdaságinformatikus

Mű típusa:	diplomadolgozat (NEM RÉSZLETEZETT)
Kulcsszavak:	adatfeldolgozás, diagnosztikai eszközök, egészség, egészségügy, gépi tanulás, Python, szívelégtelenség
SWORD Depositor:	User Archive
Felhasználói azonosító szám (ID):	User Archive
Rekord készítés dátuma:	2026. Júl. 09. 11:10
Utolsó módosítás:	2026. Júl. 09. 11:10

Actions (login required)

Tétel nézet