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基于深度卷积神经网络的新型冠状病毒肺炎多重肺部扫描计算机辅助检测系统:设计与实现研究
灵敏度=80.3%-79.35%精度=99.68%精度=93.01%最佳性能:Res Net-101和异常灵敏度(Res Net-101)=100%灵敏度(Xception)=98.04%特异性(Res Net-101):99.02%特异性(Xception)=100%准确性(Res Net-101)=99.51%准确性(Xception)=99.02%敏感性=90%特异性=96%正确识别出25例COVID-19患者中的17例敏感性=85%特异性=88%基于cnn在机器视觉任务中的成功，我们设计并实现了一个模型分类
穆斯塔法Ghaderzadeh，Farkhondeh Asadi，Ramezan贾法里，Davood Bashash，哈桑Abolghasemi，Mehrad咏叹调
中国医学杂志，2016;23(4):e27468
此外,数据库分类是一种监督式学习。它是对现有数据进行分析，以确定新观测到的数据[17]的类别的过程。这些问题需要分类分成多个类称为多类问题。最近，随着国民医保大数据的可用性研究，相关研究已经启动。
健康相关社交媒体帖子的分类:帖子内容分类器模型的评估和用户统计数据的分析
这是一个四步过程，包括数据收集，确定帖子内容类别，执行分类实验，并进行人口统计分析。我们首先从每个来源收集了大量的帖子数据集，并确定了几个类别。之后，我们从每个来源随机选择的帖子中确定有意义的类别。在我们的分类在实验中，我们标记了每个来源的数据，并训练分类器来识别帖子内容类别。
瑞安Rivas，萨达，余杭郭，Vagelis Hristidis
JMIR公共卫生监测2020;6(2):e14952
使用监督机器学习技术识别老年人认知功能障碍的关键预测因素:观察性研究
在业务理解阶段，本研究的目的是使用分类确定关键患者预测因素的技术被认为是最重要的分类认知功能障碍本身就是痴呆的前兆。在数据理解阶段，检查数据质量以理解数据收集方法和tua数据集中包含的特性，如下一节(数据)所述。
黛比·兰金，麦克拉黑，Bronac弗拉纳根，凯瑟琳·F·休斯，艾德里安·摩尔，林尼霍利，乔纳森•华莱士，克里斯·吉尔，保罗•卡林，安妮M莫洛伊，Conal坎宁安，海琳麦克纳尔蒂
JMIR Med Inform 2020;8(9):e20995
的分类算法通常用于分类睡眠阶段。睡眠阶段分类是睡眠监测系统的一个重要而常见的输出。尽管根据美国医学会[18]标准，睡眠阶段包括1、2、3、4阶段和快速眼动阶段，但大多数研究都以一种更简单的方式将睡眠阶段分类为清醒、轻度睡眠(1、2阶段)、深度睡眠(3、4阶段)、快速眼动[108]或清醒、非快速眼动(1、2、3、4阶段)、快速眼动[102]或其他类似的方式。
除了RRPM，我们接下来改编了一个已经建立的分类方法，k -近邻(KNN)，以我们的框架为基础，建立另一个预测模型。KNN是一种监督学习模型，它根据测试集中样本与训练集中不同类别样本的接近度对样本进行分类[11,12]。这种方法的关键是定义接近度(相似度)。现在，我们将我们提出的框架的想法纳入到这个定义中。
回族赵，Sowmyasri Muthupandi，Soundar库马拉
中国医学网络学报2020;22(8):e17239
一种多模态机器学习方法来区分严重和非严重COVID-19:模型开发和验证
接下来，我们将研究单个模态或跨模态特征的特定组合是否能够提供准确的结果分类通过ML技术建模。具体而言，我们的目标是确定一组小而实用的输入特征，可以准确区分COVID-19临床类型。
从陈，刘欧阳，福勒斯特·S·鲍，李钱，Lei汉，Hengdong张，堡尼朱，Yaorong通用电气，帕特里克•罗宾逊，明代徐，杰刘，陈释
中国医学杂志，2016;23(4):e23948
支持向量机基于核函数，将线性不可分割的输入数据更好地投影到高维空间分类．使用各种内核和参数来提高算法的性能分类支持向量机[25]。在本研究中，采用不同gamma值和正则化参数的径向基函数核进行求解分类问题。
Adane Tarekegn，Fulvio Ricceri，朱塞佩•科斯塔，Elisa Ferracin，马里奥Giacobini
JMIR Med Inform 2020;8(6):e16678