BACKGROUND: Lipid-poor adrenal adenomas (LPAs) and pheochromocytomas (PCCs) are similar tumours, but misdiagnosed LPAs may lead to health risks such as hypertensive crisis due to improper treatment. The aim of this study was to develop an efficient method for classifying LPAs and PCCs on the basis of different CT scans that minimises the number of radiation doses.
METHODS: The patients included in this study were randomly divided into training and validation groups (the ratio was 7:3). The datasets, including 2-(plain and venous enhanced CT scans) or 3-phase CT data, were separately used to c
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.
BackgroundConventional breast cancer screening is limited by cost, access, and patient discomfort. Whether a lightweight machine-learning model trained on routine laboratory indicators can support opportunistic screening remains unsettled.MethodsA retrospective cohort of 13,285 individuals (1,216 ICD-10 C50 cases, 12,069 controls) from a Chinese tertiary hospital during 2022 to 2024 was analysed with a leakage-controlled pipeline. Six classical learners and LightGBM were trained on twenty indicators, then assessed by discrimination, calibration, decision-curve analysis, and zero-shot UK Bioban
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.
Lung cancer remains one of the leading causes of cancer-related mortality worldwide, where early detection and reliable risk assessment are critical for improving outcomes. This study develops and evaluates a range of ensemble learning models for lung cancer prediction using lifestyle and clinical indicators, with an emphasis on both predictive performance and interpretability. Five base learners-logistic regression, k-nearest neighbors, naïve Bayes, support vector machine, and linear discriminant analysis-were used to construct multiple boosting and bagging models. Building on these, voting a
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.
Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB)2021eng
PURPOSE: To predict the incidence of radiation-induced hypothyroidism (RHT) in nasopharyngeal carcinoma (NPC) patients, dosiomics features based prediction models were established.
MATERIALS AND METHODS: A total of 145 NPC patients treated with radiotherapy from January 2012 to January 2015 were included. Dosiomics features of the dose distribution within thyroid gland were extracted. The minimal-redundancy-maximal-relevance (mRMR) criterion was used to rank the extracted features and selected the most relevant features. Machine learning (ML) algorithms including logistic regression (LR), sup
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.
The increasing demand for low-carbon construction materials has led to growing interest in carbonation-cured concrete, which enables permanent sequestration of carbon dioxide while influencing material performance. However, predicting the compressive strength of CO₂-cured concrete remains challenging due to complex nonlinear interactions between mixture composition and curing conditions. Unlike previous studies that employed single algorithms with grid search optimization, this study integrates seven advanced ensemble models with metaheuristic optimization, multi-level interpretability analysi
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: Growth performance and carcass traits are economically vital in poultry breeding. In Wenchang chickens, reducing excessive abdominal fat represents a critical breeding objective. However, as a typical carcass trait, abdominal fat thickness has traditionally been measurable only post-slaughter, resulting in inefficient and costly selection processes that hinder genetic progress for these traits. To overcome this limitation, we developed an integrated approach combining non-invasive ultrasound phenotyping and multi-model genomic selection to evaluate growth and fat-related traits in
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: The Mayo endoscopic subscore (MES) is an important quantitative measure of disease activity in ulcerative colitis. Colonoscopy reports in routine clinical care usually characterize ulcerative colitis disease activity using free text description, limiting their utility for clinical research and quality improvement. We sought to develop algorithms to classify colonoscopy reports according to their MES.
METHODS: We annotated 500 colonoscopy reports from 2 health systems. We trained and evaluated 4 classes of algorithms. Our primary outcome was accuracy in identifying scorable reports
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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: Predicting recurrence following stereotactic body radiotherapy (SBRT) for non-small cell lung cancer provides important information for the feasibility of the individualized radiotherapy and allows to select the appropriate treatment strategy based on the risk of recurrence. In this study, we evaluated the performance of both machine learning models using positron emission tomography (PET) and computed tomography (CT) radiomic features for predicting recurrence after SBRT.
METHODS: Planning CT and PET images of 82 non-small cell lung cancer patients who performed SBRT at our hospital
СтатьяОценочное 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.
PURPOSE: To summarize the literature regarding the performance of mammography-image based artificial intelligence (AI) algorithms, with and without additional clinical data, for future breast cancer risk prediction.
MATERIALS AND METHODS: A systematic literature review was performed using six databases (medRixiv, bioRxiv, Embase, Engineer Village, IEEE Xplore, and PubMed) from 2012 through September 30, 2022. Studies were included if they used real-world screening mammography examinations to validate AI algorithms for future risk prediction based on images alone or in combination with clinica
Систематический обзорСтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
BACKGROUND AND AIMS: The chemical gas sensor array based electronic-nose (e-nose) devices with machine learning algorithms can detect and differentiate expelled breath samples of patients with various respiratory ailments and controls. It is by the recognition of levels and variations of volatile organic compounds (VOC) in the exhaled air. Here, we aimed to differentiate chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and lung cancer from controls.
MATERIALS AND METHODS: This work presents the details of the developed e-nose system, selection of the study subjects, exhaled breath sampling method
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.
In recent years, there has been numerous studies constructing a disease network with diverse sources of data. Many researchers attempted to extend the usage of the disease network by employing machine learning algorithms on various problems such as prediction of comorbidity. The relations between diseases can further be specified into causal relations. When causality is laid on the edges in the network, prediction for comorbid diseases can be more improved. However, not many machine learning algorithms have been developed to concern causality. In this study, we exploit a network based machine
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.
Preeclampsia (PE) complicates 2-15% of all pregnancies and continues to be a leading cause of maternal morbidity and mortality. The incidence is about three times higher in multiple gestations compared to singleton pregnancies. Early identification of women at high risk for PE is crucial; first-trimester screening has become a standard component of prenatal care. This systematic review aims to summarize current evidence on the role of ophthalmic artery Doppler (OAD) in predicting PE among singleton and twins. Recent research has enabled the development of algorithms for PE prediction based on
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.
BACKGROUND: Endovascular aneurysm repair (EVAR) for abdominal aortic aneurysm (AAA) is associated with risks such as endoleaks and late aneurysm rupture, highlighting the importance of long-term survival prediction. Despite recent advancements in machine learning (ML), predictive models utilizing time-to-event analysis remain limited for AAA patients undergoing EVAR. We aimed to develop a stacking ensemble ML model to predict long-term outcomes in EVAR-treated AAA patients.
METHODS: From 2002 to 2019, a total of 12,312 patients underwent EVAR. The primary outcome was AAA-related mortality, 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: Children with developmental disabilities show a high prevalence of behaviours that challenge (BtC). Thus, harnessing known risk markers to target early intervention to children at the greatest risk of BtC is essential. In this study, machine learning techniques were used to develop prediction models of risk (no, low and high severity behaviour) for different BtC (self-injurious behaviour, aggression, property destruction, 'any BtC'). A secondary aim was to assess the external validation of these models to predict future behaviour.
METHOD: Caregivers of individuals with development
СтатьяВалидационное исследованиеПолный 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.
Machine learning (ML) uses computer systems to develop statistical algorithms and statistical models that can draw inferences from demographic data, structured behavioral data, continuous glucose monitor (CGM) tracings, laboratory data, cardiovascular and neurological physiology measurements, and images from a variety of sources. ML is becoming increasingly used to diagnose complications of diabetes based on these types of datasets. In this article, we review the current status, barriers to progress, and future prospects for using ML to diagnose seven complications of diabetes, including five
СтатьяОбзорПоиск 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.
Severe fever with thrombocytopenia syndrome (SFTS), an emerging tick-borne infectious disease, is marked by rapid progression and high mortality. Current machine learning (ML)-based prognostic models for SFTS are not only scarce but also lack external validation. This multicenter retrospective cohort study aimed to develop a clinical risk prediction model for SFTS. It involved 1,215 SFTS patients from three Chinese hospitals and utilized multiple machine learning algorithms. ML algorithms were applied for variable selection and model construction. Model performance was evaluated using metrics
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка 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.
BACKGROUND: Lymph node status is essential for determining the prognosis of cutaneous malignant melanoma (CMM). This study aimed to develop a machine learning (ML) model for predicting lymph node metastases (LNM) in CMM.
METHODS: We gathered data on 6,196 patients from the Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database, including known clinicopathologic variables, using six ML algorithms, including logistic regression (LR), support vector machine (SVM), Complement Naive Bayes (CNB), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), RandomForest (RF), and k-nearest neighbor algorithm (kNN), 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 rapid detection and quantification of microbial quantity and aflatoxin are crucial for food safety and quality. In order to achieve rapid detection, nutmeg with mildew, but with difficult-to-observe mildew characteristics, was selected as the research object. Its intrinsic component (dehydrodiisoeugenol) and exogenous noxious substances (the total number of colonies and aflatoxin B1) were determined to clarify their changes during the mold process. Subsequently, electronic nose (E-nose) was employed to analyze the odor of nutmeg and was combined with six machine learning algorithms to esta
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.
Plate and screw fixation is a widely used method in the surgical treatment of femoral shaft fractures; however, mechanical performance may vary depending on implant material, fracture gap size and loading conditions. This study aimed to investigate the biomechanical behavior of femoral shaft fractures stabilized with plate and screw fixation by applying finite element analysis (FEA) and to evaluate the predictive performance of machine learning (ML) algorithms based on numerical results. Three different fracture gap sizes (1, 2,and 3 mm) were modeled on a femur geometry, and axial loads rangin
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.
AIMS: Arrhythmogenic right ventricular cardiomyopathy (ARVC) causes ventricular arrhythmias (VAs) and sudden cardiac death (SCD). In 2019, a risk prediction model that estimates the 5-year risk of incident VAs in ARVC was developed (ARVCrisk.com). This study aimed to externally validate this prediction model in a large international multicentre cohort and to compare its performance with the risk factor approach recommended for implantable cardioverter-defibrillator (ICD) use by published guidelines and expert consensus.
METHODS AND RESULTS: In a retrospective cohort of 429 individuals from 29
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.
MedElevator
Войти в исследования