Covid-19_Detection_Using_Chest_X-Ray_Images 项目链接-https: 通过胸部X射线图像诊断COVID疾病的深度学习项目。 这是Flask Web GUI的一些屏幕截图。 在该项目中，DenseNet121体系结构用于图像分类，并实现了99％的准确度。 这是模型分类报告和混淆矩阵

随着大数据的引入及其在图像采购设备中的惊人进步，将医学数据转换为有价值的知识已成为生物信息学领域的重要挑战。 采购的医学图像需要对图像进行大量分析和诊断，这可以使用人工智能技术（例如机器学习和深度学习）来完成，这些技术可以提供自动诊断解决方案。 深度学习方法可以为医学图像诊断提供优化和精确的解决方案，并且可以作为即将到来的医疗保健应用的重要方法。 本文将讨论一些当代深度学习神经网络及其在各种疾病检测中的应用。

B.技术疾病预测项目 通过机器学习和Python开发的疾病预测系统最后一年项目 最终疾病预测项目 通过机器学习和Python开发的疾病预测系统最后一年项目 机器学习-机器学习是一种使分析模型构建自动化的数据分析方法。 它是人工智能的一个分支，其基础是系统可以从数据中学习，识别模式并在最少的人工干预下做出决策。 Scikit-learn（Sklearn）是用于Python中机器学习的最有用和最强大的库。 它通过Python中的一致性接口为机器学习和统计建模提供了一系列有效的工具，包括分类，回归，聚类和降维。 该库主要用Python编写，基于NumPy，SciPy和Matplotlib构建。 该系统通过给定的症状预测不同类型的疾病。 数据集包含4000多种疾病。 您可以在大学和工作中使用此项目 你好呀， 如何运行此项目- 现在通过给我发送邮件，以获取项目报告，PPT，项目代码和简介。

使用机器学习进行疾病预测 这个机器学习项目用于根据用户给出的症状来预测疾病。它使用三种不同的机器学习算法进行预测。因此，输出是准确的。它使用tkinter作为GUI。

疾病预测11 疾病预测系统

高血压患者需要定期到医院进行血压监测。 常规方法导致麻木。 该项目部署了在 MATLAB R2019a 软件中结合脉冲传输时间 (PTT) 技术处理的光电容积脉搏波 (PPG) 信号（指尖；耳垂）。 它在ThingSpeak网页（医师）和ThingView应用程序（患者）上显示了收缩压和舒张压。 PPG 在受试者（23 岁）运动前后（20 分钟）测量 10 次。 PTT 与血压之间存在相关性（标准误差 = ±0.006），并且在存在运动伪影时会升高。 该项目能够在遥远的地方测量血压，因此可以促进医疗保健技术的发展。

笔画预测 根据世界卫生组织（WHO）的数据，卒中是全球第二大死亡原因，约占总死亡人数的11％。 该数据集用于根据输入参数（例如性别，年龄，各种疾病和吸烟状况）预测患者是否可能中风。 数据中的每一行都提供有关患者的相关信息。

心血管疾病介入诊疗技术管理规范方案.doc

目的：睡眠障碍与心血管疾病（CVD）之间的关系尚不明确。 这项研究评估了美国成年人中睡眠障碍与CVD之间的关联以及睡眠时间对睡眠障碍与CVD之间关系的影响。 设计：横截面分析。 地点：NHANES（国家健康与营养检查调查）。 参与者：NHANES调查的2015-2016年周期共纳入5660名成年人。 测量：主要结局是存在任何CVD，包括自我报告的心绞痛，充血性心力衰竭，冠心病，高血压和心肌梗塞。 使用logistic回归分析睡眠障碍与CVD的睡眠时间之间的关联。 使用睡眠时间的分层模型来评估效果改善。 结果：我们纳入了5660名参与者（男性为52.2％），其中32.7％的参与者报告睡眠受到干扰，而38％的参与者报告了CVD。 与未报告任何睡眠障碍的人相比，睡眠障碍者的CVD几率高出85％（OR 1.85，95％CI 1.43-2.39）。 同样，与睡眠时间为6至9小时的人相比，那些睡眠时间较短的人中CVD的几率更高（OR 1.40，95％CI 1.01-1.95）。 但是，没有证据表明睡眠时间会改变效果。 结论：我们的研究结果表明，睡眠障碍与CVD几率较高有关。 临床医生和其他医疗保健

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