DX-HeartNet: Explainable Model for Detecting Heart Diseases
- 1. Zagazig University
- 2. Misr International University
Description
In specific medical contexts, prioritizing the detection of complex cardiac conditions surpasses the importance of identifying common heart ailments. Unique insights into diagnostics have the potential to reveal crucial cardiovascular intricacies that may be crucial in real-world medical scenarios. In this research, we introduce an innovative framework called DX-HeartNet, drawing inspiration from deep learning methodologies while upholding the principles of interpretability in medical decision-making [1]. The primary objective of this study is to empirically demonstrate the effectiveness of the DX-HeartNet model in accurately and transparently detecting complex heart diseases. The proposed model employs an intricate architecture that captures intricate patterns within the data, elucidating the factors that contribute to the prediction of the disease. Unlike other machine learning approaches, DX-HeartNet successfully combines intricate features to uncover latent diagnostic attributes, facilitating comprehensive disease detection. The model's performance is evaluated using diverse datasets, and its diagnostic capabilities are benchmarked against conventional methods. The results underscore the superiority of DX-HeartNet in identifying heart diseases, thereby outshining the prevailing deep-learning techniques in the realm of cardiac health assessment.
Translated Descriptions
Translated Description (Arabic)
في سياقات طبية محددة، فإن إعطاء الأولوية للكشف عن أمراض القلب المعقدة يتجاوز أهمية تحديد أمراض القلب الشائعة. رؤى فريدة في التشخيص لديها القدرة على الكشف عن تعقيدات القلب والأوعية الدموية الحاسمة التي قد تكون حاسمة في السيناريوهات الطبية في العالم الحقيقي. في هذا البحث، نقدم إطارًا مبتكرًا يسمى DX - HeartNet، مستوحى من منهجيات التعلم العميق مع الحفاظ على مبادئ قابلية التفسير في صنع القرار الطبي [1]. الهدف الأساسي من هذه الدراسة هو إظهار فعالية نموذج DX - HeartNet تجريبيًا في الكشف بدقة وشفافية عن أمراض القلب المعقدة. يستخدم النموذج المقترح بنية معقدة تلتقط الأنماط المعقدة داخل البيانات، وتوضح العوامل التي تساهم في التنبؤ بالمرض. على عكس أساليب التعلم الآلي الأخرى، تجمع DX - HeartNet بنجاح بين الميزات المعقدة للكشف عن السمات التشخيصية الكامنة، مما يسهل الكشف الشامل عن المرض. يتم تقييم أداء النموذج باستخدام مجموعات بيانات متنوعة، ويتم قياس قدراته التشخيصية مقابل الأساليب التقليدية. تؤكد النتائج على تفوق DX - HeartNet في تحديد أمراض القلب، وبالتالي تفوق تقنيات التعلم العميق السائدة في مجال تقييم صحة القلب.Translated Description (French)
Dans des contextes médicaux spécifiques, donner la priorité à la détection d'affections cardiaques complexes dépasse l'importance d'identifier les affections cardiaques courantes. Des informations uniques sur les diagnostics ont le potentiel de révéler des subtilités cardiovasculaires cruciales qui peuvent être cruciales dans des scénarios médicaux réels. Dans cette recherche, nous introduisons un cadre innovant appelé DX-HeartNet, s'inspirant des méthodologies d'apprentissage profond tout en respectant les principes d'interprétabilité dans la prise de décision médicale [1]. L'objectif principal de cette étude est de démontrer empiriquement l'efficacité du modèle DX-HeartNet dans la détection précise et transparente des maladies cardiaques complexes. Le modèle proposé utilise une architecture complexe qui capture des motifs complexes dans les données, élucidant les facteurs qui contribuent à la prédiction de la maladie. Contrairement à d'autres approches d'apprentissage automatique, DX-HeartNet combine avec succès des fonctionnalités complexes pour découvrir des attributs de diagnostic latents, facilitant ainsi la détection complète des maladies. Les performances du modèle sont évaluées à l'aide de divers ensembles de données et ses capacités de diagnostic sont comparées aux méthodes conventionnelles. Les résultats soulignent la supériorité de DX-HeartNet dans l'identification des maladies cardiaques, éclipsant ainsi les techniques d'apprentissage en profondeur en vigueur dans le domaine de l'évaluation de la santé cardiaque.Translated Description (Spanish)
En contextos médicos específicos, priorizar la detección de afecciones cardíacas complejas supera la importancia de identificar dolencias cardíacas comunes. Los conocimientos únicos sobre el diagnóstico tienen el potencial de revelar complejidades cardiovasculares cruciales que pueden ser cruciales en escenarios médicos del mundo real. En esta investigación, presentamos un marco innovador llamado DX-HeartNet, que se inspira en metodologías de aprendizaje profundo al tiempo que defiende los principios de interpretabilidad en la toma de decisiones médicas [1]. El objetivo principal de este estudio es demostrar empíricamente la eficacia del modelo DX-HeartNet en la detección precisa y transparente de enfermedades cardíacas complejas. El modelo propuesto emplea una arquitectura intrincada que captura patrones intrincados dentro de los datos, dilucidando los factores que contribuyen a la predicción de la enfermedad. A diferencia de otros enfoques de aprendizaje automático, DX-HeartNet combina con éxito funciones complejas para descubrir atributos de diagnóstico latentes, lo que facilita la detección integral de enfermedades. El rendimiento del modelo se evalúa utilizando diversos conjuntos de datos, y sus capacidades de diagnóstico se comparan con los métodos convencionales. Los resultados subrayan la superioridad de DX-HeartNet en la identificación de enfermedades cardíacas, eclipsando así las técnicas de aprendizaje profundo predominantes en el ámbito de la evaluación de la salud cardíaca.Files
356.pdf
Files
(728.9 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:60ad902dbcc27e4eb63bd8bf539ba7c0
|
728.9 kB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- DX - HeartNet: نموذج قابل للتفسير للكشف عن أمراض القلب
- Translated title (French)
- DX-HeartNet : Modèle explicable pour la détection des maladies cardiaques
- Translated title (Spanish)
- DX-HeartNet: modelo explicable para la detección de enfermedades cardíacas
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4396499087
- DOI
- 10.61356/j.iswa.2024.3242