BACKGROUND: Cognitive decline in Parkinson's disease (PD) is associated with pathological alterations within the thalamus. Nevertheless, vol … tly, individual PD-D diagnosis and severity prediction of cognitive impairment were performed using support vector machines (SVMs).
RESULTS: Our findings demonstrated atrophy in seven out of 25 left and two out of 25 right thalamic subnuclei in PD-D patients relative to PD-nD patients. When compared to NC subjects, the PD-D group exhibited volume reductions in two left …
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
An accurate and reliable functional prognosis is vital to stroke patients addressing rehabilitation, to their families, and healthcare provi … chemic, and a median [interquartile range- IQR] age of 80.0[15.0] (79.0[17.0]) were registered. The Support Vector Machine obtained the best validation performances and a median absolute error [IQR] on discharge mBI estimation of 11.5[15.0] and 9.2[13.0] points on the internal and external testing, respectively. The baseline variables providing the main contributions to …
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Surface-enhanced Raman scattering (SERS) show great potential for rapid and highly sensitive detection of trace amounts of contamination fro … strate that while most algorithms achieved over 95 % accuracy in antibiotics status prediction, the Support Vector Machine (SVM) model had the best performance, attaining a remarkable prediction accuracy of up to 99 %. This developed approach helps as a simple and expeditious tool for the analysis of antibiotics in wastewater and exhibits potential for broader applicati …
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
To develop and validate a machine learning-based prediction model to predict axillary lymph node (ALN) metastasis in triple negative breast cancer (TNBC) patients using magnetic resonance imaging (MRI) and clinical characteristics. This retrospective study included TNBC patients from the First Affiliated Hospital of Soochow University and Jiangsu Province Hospital (2016-2023). We analyzed clinical characteristics and radiomic features from T2-weighted MRI. Using LASSO regression for feature selection, we applied Logistic Regression (LR), Random Forest (RF), and Support Vector Machine (SVM) to …
СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
The internet is one of the essential tools today, and its impact is particularly felt among university students. Internet addiction (IA) has … redictions were made using different machine learning (ML) (decision tree (DT), random forest (RF), support vector machines (SVMs), and logistic regression (LR)) models. Their performance was assessed using confusion matrix parameters, receiver operating characteristics (ROC) curves, and k-fold cross-validation techniques for multi-class classification problems. The pre …
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Chronic alcohol consumption significantly impacts physiological and neurological functions. This study aimed to investigate the biochemical alterations in serum associated with long-term alcohol use using Fourier Transform Infrared (FTIR) spectroscopy. Serum samples from control and alcohol use disorder (AUD) were analyzed, and their spectra were compared. Multivariate analysis techniques, including Principal Component Analysis (PCA) and Hierarchical Cluster Analysis (HCA), were employed to differentiate the groups. A machine learning model, Grid Search-Support Vector Machine Discriminant Anal…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Hip fractures have become a significant health concern, particularly among super-aged patients, who were at a high risk of posto … ithms, including decision tree (DT), random forest (RF), extreme gradient boosting machine (eXGBM), support vector machine (SVM), neural network (NN), and logistic regression (LR).
RESULTS: The incidence of postoperative pneumonia was 7.2% (40/555). Among the six developed models, the eXGBM model demonstrated the optimal model, with the area under the curve (AUC) value …
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
PURPOSE: Chronic low back pain (cLBP) is often accompanied by emotional disorders. The locus coeruleus (LC) plays an important role in the establishment and perpetuation of chronic pain and is involved in modulating the emotional aspects of pain. However, the specific regulatory mechanisms of LC are poorly characterized in cLBP.
METHODS: In this study, seventy-three patients with cLBP and 52 healthy controls (HCs) were recruited. The resting-state functional connectivity (rsFC) and effective connectivity (EC) of the LC were evaluated. Then support vector machines (SVM) and logistic regression…
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: Induced sputum differential cell counts can help classify asthma into eosinophilic and non-eosinophilic types. The collection of induced sputum is time-consuming. The aim of this study was to develop a machine learning model to identify eosinophilic asthma (EA) with clinical indicators.
METHODS: The data from 103 asthma patients were collected and divided into training cohort (83 patients) and validation cohort (20 patients). Five AI algorithms, namely logistic regression, support vector machine (SVM), k-Nearest Neighbor, neural network and Naive Bayes, were employed to establish …
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
The goal of this research work is to predict protein-protein interactions (PPIs) between the Ebola virus and the host who is at risk of infe … human proteins and Ebola virus proteins, including K-nearest neighbours (KNN), random forest (RF), support vector machine (SVM), and deep feed-forward multi-layer perceptron (DMLP) etc. We have validated our prediction results using gene ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway analysis. Our goal with this prediction is to compare all ot …
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
BACKGROUND: This study aims to develop and validate a machine learning-based risk prediction model for subsyndromal delirium (SSD) in ICU patients, while identifying key risk factors.
METHOD: This study was a prospective study, selecting patients who were hospitalized in the ICU from October 2024 to May 2025. We compared seven machine learning algorithms: Random Forest (RF), Decision Tree (DT), K-Nearest Neighbor (KNN), Logistic Regression (LR), Elastic Network (EN), Extreme Gradient Enhancement (XGB), and Support Vector Machine (SVM).
RESULT: In our study, the prevalence rate of SSD was 37.…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Previous research has shown that observers can predict the target object of a grasping action from early hand preshaping cues. However, crit … ants' performance, we developed a comparative framework using two distinct machine learning models: Support Vector Machines modeling kinematic information and convolutional neural network-recurrent neural networks extracting visual patterns. This comparison indicates that predicting the target objects of observed actions adapts to the available kinematic information dep …
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Depression is a major global public health concern, with physical inactivity recognized as a key modifiable risk factor. However, tools for … ix machine learning models-logistic regression, random forest, extreme gradient boosting (XGBoost), support vector machine (SVM), naïve Bayes, and k-nearest neighbors (KNN)-were constructed and compared. The logistic regression model demonstrated the best performance (AUC = 0.769), with robust validation across three external cohorts (AUC = 0.736-0.794). A clinically ap …
СтатьяВалидационное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
This study presents a novel approach for real-time gas identification at room temperature. We use UV-modulated Sb-doped SnO2 sensors combine … xidizing gases (O3 and NO2) and reducing gases (NH3 and H2). Our machine learning results show that Support Vector Machine (SVM) and K-Nearest Neighbors (KNN) achieve nearly 100% accuracy when four UV intensity levels are used. Using R as the sole input metric allows for instantaneous response detection, which is essential for real-time gas identification. This approach …
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Alzheimer's disease (AD) is an incurable neurodegenerative disorder that leads to dementia. This study employs explainable machine learning models to detect dementia cases using blood gene expression, single nucleotide polymorphisms (SNPs), and clinical data from Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI). Analyzing 623 ADNI participants, we found that the Support Vector Machine classifier with Mutual Information (MI) feature selection, trained on all three data modalities, achieved exceptional performance (accuracy = 0.95, AUC = 0.94). When using gene expression and SNP data separatel…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2024eng
Discharging patients from the hospital to care at home on the same day has been demonstrated to be as safe as overnight stays. The correct s … thms, such as logistic regression (LR), K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, Multilayer Perceptron, and Support Vector Machine (SVM). The target was to predict patients with or without same-day discharge after they received an angiography procedure. Performance metrics, such as accuracy, precision, recall, F1-score, learning time, and inference time, were computed for each …
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
With the growing global concern over food safety, the rapid detection and disinfection of foodborne pathogens have become critical in public health. This study presents a novel machine learning-driven fluorescent sensor array utilizing aqueous CsPbBr3 perovskite quantum dots (PQDs) for the rapid identification and eradication of foodborne pathogens. The relative signal intensity changes (ΔRGB) generated by the sensor array were analyzed using the machine learning algorithm-Support Vector Machine (SVM). The study achieved the identification and recognition of five pathogens and their mixtures w…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Objectives: Addressing the challenge of cost-effective asthma diagnosis amidst diverse symptom patterns among patients, this study aims to develop a machine learning-based asthma prediction tool for self-detection of asthma. Methods: Data from 6,665 participants in the Sri Lanka Health and Ageing Study (2018-2019) are used for this research. Thirteen machine learning algorithms, including Logistic Regression, Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest, Naïve Bayes, K-Nearest Neighbors, Gradient Boost, XGBoost, AdaBoost, CatBoost, LightGBM, Multi-Layer Perceptron, and Probabilistic Ne…
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Deep vein thrombosis (DVT) is a common complication in patients with lower extremity fractures. Once it occurs, it will seriously affect the … el, Logistic Regression (LR) model, RandomForest (RF) model, Multilayer Perceptron (MLP) model, and Support Vector Machine (SVM) model. Afterwards, the performance of the obtained prediction models was evaluated by area under the curve (AUC), accuracy, sensitivity, specificity, F1 score, and Kappa. The prediction performances of the models based on machine learning are …
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Purpose: This study aimed to investigate the features of progressive keratoconus by means of machine learning. Methods: In total, 163 eyes f … PE), index of surface variation (ISV), and index of height deviation (IHD) were input for analysis. Support vector machine (SVM) and logistic regression analysis were applied to construct prediction models. Results: Age, PE, and IHD showed statistically significant differences as the follow-up period extended. K2, PE, and ARC were selected for model construction. Logist …
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
MedElevator
Войти в исследования