SU Science Research Management System

Neural network using feature correlation analysis to predict early risk of coronary heart disease

2021 • Journal Article • Engineering Journal of Satbayev University

Вернуться к поиску

Аннотация

As a result of a review of articles devoted to predicting these ailments, shortcomings in the diagnosis of an early stage were identified. Health care workers diagnose coronary heart disease relying on the values ​​of the electrocardiogram, blood test and others, but the human factor cannot be noted, and as practice shows, there is a huge risk of incorrect diagnosis of patients at an early stage. According to the World Health Organization, “Coronary disease” (CVD) is the leading cause of death worldwide - more people die from CVD every year than from any other disease. There are a huge number of decision-making methods for early diagnosis of coronary heart disease (CHD), including machine learning technologies. This article is devoted to the study of the work of neural networks using correlation analysis of signs to predict the risk of developing coronary heart disease.

Ссылка издателя: открыть

Авторы

# ФИО Роль ORCID Сотрудник
1 Кабдуллин Азат Амангельдыулы Первый автор 0000-0001-5589-2542 Да
2 Azat Kabdullin Соавтор 0000-0001-5589-2542 Нет

Основная информация

Квартиль: -

Год квартиля: -

Количество цитирований: 0

Дата публикации: -

Дата принятия: -

Том / Номер: - / -

Общее число страниц: -

DOI: 10.51301/VEST.SU.2021.V143.I1.11

Источник публикации

Название: Engineering Journal of Satbayev University

Тип: Journal

Издатель: -

ISSN: -

ISBN: -

Серия: -

Классификация

Область: -

Индексирование: -

Теги: -

Внешние идентификаторы

Внешние идентификаторы отсутствуют.

Проекты

Связанные проекты отсутствуют.

Файлы

Файлы не добавлены.

Ссылки на репозиторий

Ссылки на репозиторий отсутствуют.

Системные поля

ID записи: openalex-764f1f103590373b9f892c77

Отчетный период: -

Создал пользователь: male_009

Создано: March 11, 2026, 10:24 a.m.

Обновлено: March 15, 2026, 8:40 a.m.