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Metaheuristics with Deep Learning Empowered Biomedical atherosclerosis disease Diagnosis and Classification

Computers, Materials & Continua 2022年第8期72卷 2859-2875页

作者： Areej A.Malibari Siwar Ben Haj Hassine Abdelwahed Motwakel Manar Ahmed Hamza Department of Industrial and Systems Engineering College of EngineeringPrincess Nourah Bint Abdulrahman UniversityRiyadh11671Saudi Arabia Department of Computer Science College of Science and ArtsKing Khalid UniversityMahayilAsirSaudi Arabia Department of Computer and Self Development Preparatory Year DeanshipPrince Sattam bin Abdulaziz UniversityAl-Kharj16278Saudi Arabia

atherosclerosis diagnosis is an inarticulate and complicated cognitive *** on medical diagnosis necessitate maximum accuracy and performance to make optimal clinical *** the medical diagnostic outcomes need to be prompt and accurate,the recently developed artificial intelligence(AI)and deep learning(DL)models have received considerable attention among research *** study develops a novel Metaheuristics with Deep Learning Empowered Biomedical atherosclerosis disease Diagnosis and Classification(MDL-BADDC)*** proposed MDL-BADDC technique encompasses several stages of operations such as pre-processing,feature selection,classification,and parameter ***,the proposed MDL-BADDC technique designs a novel Quasi-Oppositional Barnacles Mating Optimizer(QOBMO)based feature selection ***,the deep stacked autoencoder(DSAE)based classification model is designed for the detection and classification of atherosclerosis ***,the krill herd algorithm(KHA)based parameter tuning technique is applied to properly adjust the parameter *** order to showcase the enhanced classification performance of the MDL-BADDC technique,a wide range of simulations take place on three benchmarks biomedical *** comparative result analysis reported the better performance of the MDL-BADDC technique over the compared methods.

关键词： atherosclerosis disease biomedical data data classification machine learning disease diagnosis deep learning

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