医療アプリケーションおよび高血圧予測における機械学習アルゴリズムで使用されるクルバック–ライブラー発散：文献レビュー

クルバック–ライブラー発散クラスまたは相対エントロピーは、より広範な発散の特別な例です。これは、特定の分布が他の通常の確率分布からどれだけ逸脱しているかを示す推定値です。クルバック–ライブラー発散は、多くの最近のアプリケーションを持っています。医学分野には進展がありますが、発展する要件を支えるために依然として統計的分析が必要です。本稿では、胸音記録と機械学習アルゴリズムを用いて高血圧を予測する可能性のある手法としてクルバック–ライブラー発散の利用について考察します。これは、緊急医療システムにおいて特異で高い利点を持つでしょう。胸音パターンの解釈は、医療分野におけるさまざまな異常や健康状態に関する広範で多様な認識を提供します。提案された血圧を推定する手法は、収縮する心臓によって伝えられる音の記録を作成する方法を用いた胸音解析であり、これが弁および関連する血管の振動に基づいて発生し、最終的にクルバック–ライブラー発散と機械計算の助けを借りて分析されます。クルバック–ライブラー発散手法を用いた調査は、機械学習アルゴリズムによって評価されることができる胸音記録の違いを発見することを可能にします。さらに、報告はクルバック–ライブラー発散クラスにおける胸音記録の分析手法を提案します。