Repozytorium Uniwersytetu Zielonogórskiego udostępnia 9 272 obiektów cyfrowych
Obiekt
Tytuł: A deep learning based hybrid model for maternal health risk detection and multifaceted emotion analysis in social networks
Współtwórca:
Woźniak, Marcin - ed. ; Kumar, Yogesh - ed. ; Ijaz, Muhammad Fazal - ed.
Podtytuł:
Tytuł publikacji grupowej:
Abstract:
In the field of public health, accurately identifying maternal health risks through social network data is both vital and challenging due to the complexities of multimodal sentiment analysis. Our study addresses this challenge by introducing the maternal health risk factor detection using deep learning approach (MHRFD-DLA), a novel framework that integrates convolutional neural networks, long short-term memory networks, and attention mechanisms. This approach enhances sentiment analysis and risk detection in maternal health, with the focus on critical areas such as prenatal care, mental health, and nutrition. ; MHRFD-DLA utilizes multimodal data, including text and electrocardiogram (ECG) signals, offering a comprehensive assessment of maternal health risks. Our model outperforms existing multimodal sentiment analysis models, achieving an accuracy of 98.4%, a precision of 97.6%, a recall of 95.6%, and an F1 score of 98.4%. Through performance evaluations, visualizations such as the confusion matrix and class distributions further validate its robustness. The MHRFD-DLA model not only bridges significant gaps in current methodologies, but it also sets a new benchmark for maternal health surveillance and intervention, demonstrating its practicality and effectiveness in real-world applications.
Wydawca:
Zielona Góra: Uniwersytet Zielonogórski
Identyfikator zasobu:
DOI:
Strony:
Źródło:
AMCS, volume 34, number 4 (2024) ; kliknij tutaj, żeby przejść
Jezyk:
Licencja CC BY 4.0:
Prawa do dysponowania publikacją:
Biblioteka Uniwersytetu Zielonogórskiego
Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:
- Repozytorium > Jednostki organizacyjne > Wydział Informatyki, Elektrotechniki i Automatyki
- Repozytorium > Typy utworów > Artykuły
- Repozytorium > Czasopisma naukowe i serie wydawnicze UZ > International Journal of Applied Mathematics and Computer Science (AMCS) > International Journal of Applied Mathematics and Computer Science (AMCS) (2024)
Data ostatniej modyfikacji:
5 sie 2025
Data dodania obiektu:
5 sie 2025
Liczba wyświetleń treści obiektu:
24
Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:
https://zbc.uz.zgora.pl/repozytorium/publication/101888
Wyświetl opis w formacie RDF:
Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:
-
-
-
-
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science (AMCS), volume 34, number 1 (2024)
-
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science (AMCS), volume 34, number 2 (2024)
-
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science (AMCS), volume 34, number 3 (2024)
-
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science (AMCS), volume 34, number 4 (2024)
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Obiekty Podobne
Zhabg, Mingheng Wan, Xing Gang, Longhui Lv, Xinfei Wu, Zengwen Liu, Zhaoyang Korbicz, Józef (1951- ) - red. Uciński, Dariusz - red.
Yilmaz, Mustafa Berkay Öztürk, Kagan Korbicz, Józef (1951- ) - red. Uciński, Dariusz - red.
Wang, Yong Zhang, Dongfang Dai, Guangming Kołodziej, Joanna - ed. Pllana, Sabri - ed. Vitabile , Salvatore - ed.
Oz, Muhammed Ali Nur Kaymakci, Ozgur Turay Mercimek, Muharrem Korbicz, Józef (1951- ) - red. Uciński, Dariusz - red.
Bernardo, Lucas Salvador Damaševičius, Robertas Albuquerque, Victor Hugo C. de Maskeliunas, Rytis Kusy, Maciej - ed. Scherer, Rafał - ed. Krzyżak, Adam - ed.
Qian, Yaguan Zhang, Liangjian Wang, Yugi Ji, Boyuan Yao, Tengteng Wang, Bin Korbicz, Józef (1951- ) - red. Uciński, Dariusz - red.
Wieczorek, Michał Wojtas, Natalia Wituła, Roman Krawczyk, Aleksandra Rycerz, Karol Woźniak, Marcin - ed. Kumar, Yogesh - ed. Ijaz, Muhammad Fazal - ed.
Pearson, David W. McCartney, Mark Korbicz, Józef (1951- ) - red. Uciński, Dariusz - red.
