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  1. 学術雑誌論文
  2. 4 自然科学

Analysis of Obese Patients Using Machine Learning to Categorize Hidden Risk Factors in Explorative Assessment

http://hdl.handle.net/10228/0002001761
http://hdl.handle.net/10228/0002001761
48a28528-b391-43af-9681-b79f2e8e06c9
名前 / ファイル ライセンス アクション
10460649.pdf 10460649.pdf (479.3 KB)
アイテムタイプ 共通アイテムタイプ(1)
公開日 2025-07-10
タイトル
タイトル Analysis of Obese Patients Using Machine Learning to Categorize Hidden Risk Factors in Explorative Assessment
言語 en
著者 Krishnamoorthy, R.

× Krishnamoorthy, R.

en Krishnamoorthy, R.

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田中, 和明

× 田中, 和明

WEKO 35561
e-Rad_Researcher 70253565
Scopus著者ID 55387897500
九工大研究者情報 251

ja 田中, 和明

en Tanaka, Kazuaki

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Thiagarajan, R.

× Thiagarajan, R.

en Thiagarajan, R.

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著作権関連情報
権利情報Resource https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
権利情報 Copyright (c) 2024 IEICES/Kyushu University. All rights reserved.
Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
言語 en
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Obesity has a multitude of detrimental impacts on both mental and physical health, along with an increased risk of acquiring chronic illnesses including coronary heart disease, diabetes, and stroke, as well as anxiety and depression conditions. Using forecasting analytics, researchers may develop therapies and prevention methods that are tailored to a particular behavior and medical knowledge. Data analytics examines the greater risk of contracting diseases associated with obesity in order to target a specific group. In order to undertake efficient treatments, it is primarily important to gather and evaluate data on issues associated with obesity. Gathering the abnormal diet, lifestyle, and previous medical history tends to indicate whether the individual is affected by an obese hidden risk factor. Machine learning can assist in early diagnosis and anticipate potential health problems associated with obesity. The proposed approach involves various machine learning techniques to analyze comprehensive data on diet, lifestyle.
言語 en
備考
内容記述タイプ Other
内容記述 10th International Exchange and Innovation Conference on Engineering & Science(IEICES), October 17-18, 2024, Kyushu University, Japan
言語 en
書誌情報 en : Proceedings of International Exchange and Innovation Conference on Engineering & Sciences

巻 10, p. 685-691, 発行日 2024-10-17
出版社
出版者 International Exchange and Innovation Conference on Engineering & Sciences
言語 en
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Obesity
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Machine Learning
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Data Analytics
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Coronary Heart Disease
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Chronic Illness
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
DOI
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.5109/7323336
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 2434-1436
会議記述
会議名 International Exchange and Innovation Conference on Engineering & Science(IEICES)
言語 en
回次 10
主催機関 Interdisciplinary Graduate School Of Engineering Sciences (IGSES) Kyushu University
言語 en
開始年 2024
開始月 10
開始日 17
終了年 2024
終了月 10
終了日 18
開催会場 Kyushu University
言語 en
開催国 JPN
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/251_ja.html
論文ID(連携)
値 10460649
連携ID
値 14639
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Ver.1 2025-07-10 12:00:05.477512
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