BACKGROUND: Biliary atresia (BA) is a progressive neonatal cholestatic liver disease that requires timely diagnosis and intervention. Differentiating BA from other causes of neonatal cholestasis remains a significant clinical challenge.
METHODS: In this study, we retrospectively analyzed the clinical and biochemical data of 243 cholestatic neonates, comprising 61 with BA and 182 with non-BA. We utilized five supervised machine learning algorithms-logistic regression (LRM), decision tree (DET), multilayer perceptron (MLP), support vector machine (SVC), and random forest (RF)-to construct diagn…
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.
OBJECTIVE: This study aimed to investigate whether electroencephalogram (EEG) data can be used to classify normosmia and anosmia using machi … hemosensory event-related potential (CSERP) datasets per participant. Three machine learning models-support vector machine (SVM), random forest (RF), and convolutional neural network (CNN)-were used to classify normosmia and anosmia.
RESULTS: Among all single and combined odor conditions, the combination of PEA_Right + H₂S_Left + H₂S_Right achieved the highest performa …
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: Accurate preoperative prediction of lymph node invasion (LNI) in prostate cancer is critical for guiding lymph node dissection. … plied to balance the dataset. Four machine-learning algorithms (k-Nearest Neighbors, Random Forest, Support Vector Machine, and Extreme Gradient Boosting [XGBoost]) were trained using 10-fold cross-validation. Model performance was evaluated using accuracy, sensitivity, specificity, and area under the receiver operating characteristic curve. SHapley Additive exPlanation …
СтатьяСравнительное 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.
OBJECTIVE: This study explored the feasibility of preoperatively predicting perineural invasion (PNI) of intrahepatic cholangiocarcinoma (IC … eveloped based on these three features using five algorithms: multilayer perceptron, random forest, support vector machine, logistic regression, and XGBoost. The AUCs of the models exceeded 0.86, 0.84, 0.79, and 0.72 in the training cohort, internal validation cohort, external validation cohorts, and prospective cohort, respectively.
CONCLUSIONS: Machine learning model …
СтатьяМногоцентровое 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.
The present study tested the combination of mandibular and dental dimensions for sex determination using machine learning. Lateral cephalograms and dental casts were used to obtain mandibular and mesio-distal permanent teeth dimensions, respectively. Univariate statistics was used for variables selection for the supervised machine learning model (alpha = 0.05). The following algorithms were trained: logistic regression, gradient boosting classifier, k-nearest neighbors, support vector machine, multilayer perceptron classifier, decision tree, and random forest classifier. A threefold cross-vali…
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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.
Periprosthetic joint infection (PJI) following revision total knee arthroplasty (TKA) for aseptic failure is associated with poor outcomes, … derwent re-revision surgery for PJI. Three machine learning algorithms (artificial neural networks, support vector machines, k-nearest neighbors) were developed to predict this outcome and these models were assessed by discrimination, calibration, and decision curve analysis. This is a retrospective study. Among the three machine learning models, the neural network mode …
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.
Diagnostic markers for non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) are still needed for screening individuals at risk. In recent years, the ma … curves (AUROCs) for the selected indicators using logistic regression (LR), random forest (RF) and support vector machine (SVM) were 0.814, 0.837 and 0.810, respectively. Then the binary logistic regression was used to construct the predictive model. What's more, the AUROC of the predicted model was 0.732 in the validation cohort of patients with NAFLD. And the combine …
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.
AIMS/BACKGROUND: The differentiation of benign and malignant breast nodules, particularly those categorized as Breast Imaging Reporting and … achine learning models-including random forest (RF), multilayer perceptron (MLP), extra trees (ET), support vector machine (SVM), logistic regression (LR), k-nearest neighbor (KNN), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), Adaptive Boosting (AdaBoost), Gradient Boosting Decision Tree (GBDT), and Light Gradient Boosting Machine (LightGBM)-were trained and compared using area …
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.
Machine learning algorithms were used to determine whether Peruvian 8-12-year-olds (N = 730) believe they have many or few friends based on sociodemographic and psychological variables. Theoretical variables were depression (PHQ-8), subjective well-being (SWB-3), sorrow, bullying, and birthplace. With stratified 10-fold cross-validation, the easyML R package examined six algorithms: Random Forest, XGBoost, Support Vector Machine, Neural Network, Logistic Regression, and Decision Tree. The cross-validation pipeline used SMOTE to correct class imbalance (25.6% few vs. 74.4% many friends). Logist…
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.
This research aimed to establish a model predicting mild cognitive impairment in Parkinson's disease patients (PDMCI) by integrating multimodal indicators. We prospectively collected general demographic data, clinical scales, gait parameters, eye tracking parameters, and neuroimaging parameters from 50 PDMCI patients, 50 Parkinson's disease patients with normal cognition (PDNCs), and 20 healthy controls (HCs). Support Vector Machine (SVM) classifiers and nested cross-validation were used to evaluate 31 feature combinations. Results demonstrated that the combination of clinical, gait, eye track…
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.
BACKGROUND: Accurate recognition of upper-limb force levels is important for wearable movement monitoring and rehabilitation engineering, ye … evaluated classifiers were logistic regression (LR), k-nearest neighbors (KNN), decision tree (DT), support vector machine with a radial basis function kernel (SVM-RBF), random forest (RF), extremely randomized trees (ET), histogram-based gradient boosting decision tree (HGBDT), and multi-layer perceptron (MLP). Models were evaluated using group-aware five-fold cross-va …
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.
Differentiation and detection of live and dead cells are critical for assessing cell viability in biomedical research, evaluating drug effic … d human mesenchymal stem cells (hMSCs) were used to demonstrate the device's utility. A soft margin support vector machine (SVM) was applied to define the decision boundary based on analysis of the four parameters. For both cell types, live and dead cells formed distinct clusters, achieving maximum classification accuracies of up to 100%. Additionally, HUVECs treated wi …
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: Subthreshold depression (StD) is a significant risk factor for major depressive disorder (MDD). Aerobic exercise can alleviate d … vity (FC) with the bilateral hippocampus to examine the between-group and within-group differences. Support vector machine (SVM) was used to test whether differences in brain regions before aerobic exercise could effectively distinguish between StD and HCs. Finally, we evaluated the relationship between GCA or FC and clinical characteristics in individuals with StD.
RE …
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.
This study aimed to develop and validate a computed tomography (CT)-based model that combines radiomics features, deep features derived from … coefficient, between-group testing, and least absolute shrinkage and selection operator regression. Support vector machine models with ten-fold cross-validation and grid search were used to generate the radiomics score (Rad-score) and nnU-Net score. Logistic regression was used to develop the clinical and combined models. Model performance was assessed with receiver ope …
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.
BACKGROUND: To examine potential differences in electroencephalogram (EEG) dynamic functional connectivity between patients with major depre … ion performance of the fused features and individual features was then assessed using three models: Support Vector Machine (SVM), Backpropagation Neural Network (BP), and K-Nearest Neighbors (KNN).
RESULTS: The findings indicate that network features derived from microstate C exhibited higher discriminative ability. Across all classification models, node degree feature …
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.
Parkinson's disease (PD) impairs balance and gait through neuromotor dysfunction, yet conventional assessments often overlook subtle postural deficits during dynamic tasks. This study evaluated the diagnostic utility of center-of-pressure (CoP) features captured by pressure-sensing insoles during the Timed Up and Go (TUG) test. Using 39 PD and 38 control participants from the recently released open-access WearGait-PD dataset, the authors extracted 144 CoP features spanning positional, dynamic, frequency, and stochastic domains, including per-foot averages and asymmetry indices. Two scenarios w
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.
Alzheimer's Disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder marked by neuronal loss, leading to cognitive and behavioral decline. W … ng factors (D), termed OLDPSO, is proposed to improve feature selection and classification within a Support Vector Machine (SVM) model for AD diagnosis using magnetic resonance imaging (MRI) data. MRI, as a non-invasive modality, reveals structural brain changes, particularly in gray matter (GM) and white matter (WM) volumes, which are key biomarkers for AD. However, ex …
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.
Chronic kidney disease (CKD) is a leading cause of morbidity and mortality worldwide, with early detection being vital for effective treatment and management. Traditional diagnostic methods often struggle with the difficulty of CKD datasets, leading to delays in diagnosis and intervention. Despite advancements in machine learning, there remains a need for more effective and accurate models that can manage the intricacies of CKD data. This paper proposes an advanced AI-based system for early detection and diagnosis of CKD by developing an AI-based system that can efficiently handle complicated
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: The underlying mechanism of Parkinson's disease (PD) is associated with the neurodegeneration of the dopaminergic neurons, and t … patients with PD and healthy controls (HC) by using voxel-based morphometric (VBM) measurements and support vector machine (SVM) methods based on independent component analysis (ICA).
METHODS: Cerebellar gray matter volume was measured using VBM in patients with PD (n = 27) and HC (n = 16) from the Neurocon dataset. ICA analysis was performed on the gray matter volume …
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.
Cocaine-use disorder (CUD) affects both structure and function of the brain. A triple network model of large-scale brain networks has been useful for identifying aberrant resting-state functional connectivity (rsFC) associated with mental health disorders including addiction. The present study investigated differences between people with CUD vs. controls (CONs) and whether putative differences were associated with drug-use outcomes. Participants with CUD (n = 38) and CONs (n = 34) completed a resting functional magnetic resonance imaging (fMRI) scan. Participants with CUD completed several men
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.