AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · চিকিৎসা ও ওষুধ আবিষ্কার · Nature (computational biology) · 2026-10-22

ফ্লিকার-প্ররোচিত রেটিনার রক্তনালীর প্রতিক্রিয়াশীলতা থেকে প্রকৃত বয়স নির্ণয়: একটি মেশিন লার্নিং পদ্ধতি

মূল শিরোনাম: Estimating chronological age from flicker-induced retinal vascular reactivity: a machine learning approach

তিনটি ফ্লিকার-লাইট চক্র জুড়ে রেটিনার ধমনী ও শিরার ব্যাসের পরিবর্তন থেকে অ-আক্রমণাত্মকভাবে প্রকৃত বয়স অনুমান করতে গবেষকেরা Extra Trees Regressor-সহ মেশিন লার্নিং ও ডিপ লার্নিং মডেল পরীক্ষা করেছেন। সর্বোত্তম কর্মক্ষম মডেলটির গড় পরম ত্রুটি ছিল 9.3 এবং গড় পরম শতাংশ ত্রুটি ছিল 17.7%। LIME বিশ্লেষণ বয়সের পূর্বাভাসকে প্রভাবিতকারী মূল ফিচারগুলো চিহ্নিত করেছে।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →