Care2Vec：一种用于肢体残疾儿童自理问题分类的深度学习方法
机器学习
2020-05-26 v2 机器学习
摘要
对患有身体和运动障碍的儿童的自理问题进行准确分类是医疗健康行业中的一个重要问题。这是一个困难且耗时的过程，需要职业治疗师的专门知识。近年来，医疗专业人员已逐渐接受在自理问题的诊断与分类中使用专家系统和人工智能的想法。在本研究中，我们提出一种名为 Care2Vec 的基于深度学习的新方法来解决此类问题，并使用一个基于世界卫生组织（WHO）设计的概念框架的真实世界自理活动数据集。Care2Vec 是一种无监督与有监督学习的混合方法，我们将自编码器和深度神经网络作为两步建模过程使用。我们发现，对于解决自理分类问题，Care2Vec 的预测精度优于文献中报道的一些传统方法，即决策树和人工神经网络。
引用
@article{arxiv.1812.00715,
title = {Care2Vec: A Deep learning approach for the classification of self-care problems in physically disabled children},
author = {Sayan Putatunda},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.00715},
year = {2020}
}
备注
14 pages, 1 figure, submitted to a journal. Added References in the new version