Prediction of metabolic syndrome and its associated risk factors in patients with chronic kidney disease using machine learning techniques.

Autor: Bittencourt JAS; Universidade Federal do Maranhão, Departamento de Engenharia Eletrônica, Laboratório de Processamento da Informação Biológica, São Luiz, MA, Brazil., Sousa Junior CM; Universidade Federal do Maranhão, Departamento de Ciência da Computação, Laboratório de Aquisição e Processamento de Sinais, São Luiz, MA, Brazil., Santana EEC; Universidade Federal do Maranhão, Departamento de Ciência da Computação, Laboratório de Aquisição e Processamento de Sinais, São Luiz, MA, Brazil., Moraes YAC; Universidade Federal do Maranhão, Departamento de Engenharia Eletrônica, Laboratório de Processamento da Informação Biológica, São Luiz, MA, Brazil., Carneiro ECRL; Universidade Federal do Maranhão, Hospital Universitário, Centro de Prevenção de Doenças Renais, São Luiz, MA, Brazil., Fontes AJC; Universidade Federal do Maranhão, Centro de Ciências Biológicas e da Saúde, Laboratório de Imunofisiologia, São Luiz, MA, Brazil., Chagas LAD; Universidade Federal de São Paulo, Escola Paulista de Medicina, Departamento de Obstetrícia, São Paulo, SP, Brazil., Melo NAC; Universidade Federal do Maranhão, Laboratório de Ciências Biológicas, Laboratório de Genética e Biologia Molecular, São Luiz, MA, Brazil., Pereira CL; Universidade Federal do Maranhão, Departamento de Engenharia Eletrônica, Laboratório de Processamento da Informação Biológica, São Luiz, MA, Brazil., Penha MC; Universidade Ceuma, Departamento de Biomedicina, Laboratório de Ciências Biomédicas, São Luiz, MA, Brazil., Pires N; Universidade Federal do Maranhão, Departamento de Engenharia Eletrônica, Laboratório de Processamento da Informação Biológica, São Luiz, MA, Brazil., Araujo Júnior E; Universidade Federal de São Paulo, Escola Paulista de Medicina, Departamento de Obstetrícia, São Paulo, SP, Brazil., Barros Filho AKD; Universidade Federal do Maranhão, Departamento de Engenharia Eletrônica, Laboratório de Processamento da Informação Biológica, São Luiz, MA, Brazil., Nascimento MDDSB; Universidade Federal do Maranhão, Departamento de Medicina, Programa de Pós-Graduação em Saúde do Adulto, São Luiz, MA, Brazil.

Publikováno v: Jornal brasileiro de nefrologia [J Bras Nefrol] 2024 Oct-Dec; Vol. 46 (4), pp. e20230135.

Sustainable Technology and Advanced Computing in Electrical Engineering : Proceedings of ICSTACE 2021

Autor: Vasundhara Mahajan, Anandita Chowdhury, Narayana Prasad Padhy, Fernando Lezama

The book includes peer-reviewed papers of the International Conference on Sustainable Technology and Advanced Computing in Electrical Engineering (ICSTACE 2021). The main focus of the book is electrical engineering. The conference aims to provide a g