PURPOSE: To develop and evaluate a machine learning (ML) model to predict postoperative vault and residual refractive error following Implantable Collamer Lens (ICL) implantation by incorporating corneal functional parameters, and to investigate their influence on prediction accuracy.
METHODS: This study included 282 eyes implanted with ICLs from 142 patients. A Marine Predators Algorithm combined with a support vector machine (MPA-SVM) for feature selection and optimal modeling was trained to predict postoperative vault residual refractive error using preoperative ocular parameters, with and…
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 aimed to develop a machine-learning model using self-report questionnaires to screen for clinically significant anxie … ear discriminant analysis. STAI-S and STAI-T exhibited AUCs of 0.770 and 0.791, respectively, using Support Vector Machine with a linear kernel. Models combining multiple questionnaires yielded higher AUCs: STAI-S and STAI-T combined resulted in 0.807, STAI-S and BAI in 0.794, STAI-T and BAI in 0.808, and the combination of STAI-S, STAI-T, and BAI achieved 0.810.
CONCL …
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 AND OBJECTIVE: Colorectal cancer (CRC) ranks among the most prevalent cancers worldwide, with early postoperative recurrence rema … test variables. After variable selection, six ML algorithms-XGBoost, Complement Naive Bayes (CNB), support vector machine (SVM), k-nearest neighbors (KNN), random forest (RF), and Gaussian Naive Bayes (GNB)-were used to construct ER prediction models. Optimal model selection was based on receiver operating characteristic (ROC) curve analysis. The selected model was ext …
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.
BACKGROUND: Classification is one of the most common tasks in artificial intelligence (AI) driven fields in dentistry and orthodontics. The … minimum variance method. Six machine learning models (random forest (RF), K-nearest neighbor (KNN), support vector machine (SVM), linear discriminant analysis (LDA), classification and regression trees (CART), and General Linear Model (GLM)) were evaluated considering their accuracy, reliability, sensitivity, and specificity in diagnosing skeletal class I and II.
RESUL …
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.
In low-income and resource-limited countries, distinguishing COVID-19 from other respiratory diseases is challenging due to similar symptoms … at 74.66%. DL models showed comparable accuracy scores, around 70%. In terms of AUC-ROC, the kernel Support Vector Machine (SVM) outperformed others, achieving 71% accuracy, with precision, recall, F-measure, and area under the curve values of 0.7, 0.75, 0.59, and 0.72, respectively. These findings underscore the potential of AI-driven health analysis to optimize resour …
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 high prevalence of cognitive impairment (CI) in Chronic kidney disease (CKD) patients impacts their quality of life and prog … s. Subsequently, a CI risk prediction model was constructed using four machine learning algorithms: Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Neural Network (NN), and Logistic Regression (LR). The optimal model was further assessed for predictor importance utilizing the SHAP method and deployed on a web platform using the Streamlit library.
RESULTS: Logistic re …
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.
Schizophrenia is a complex neuropsychiatric disorder with cognitive deficits and systemic physiological disturbances, including emerging lin … s. Two machine learning models were developed: Random Forest for continuous severity regression and Support Vector Machine (SVM) with Error-Correcting Output Codes (ECOC) and Radial Basis Function (RBF) kernel for multiclass classification. The Random Forest regressor achieved an RMSE of 21.85, Mean Absolute Error of 17.26, and an R² of 0.70, capturing 72 % of variance. …
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.
Cellular heterogeneity of epithelial cells and fibroblasts is critical in esophageal squamous cell carcinoma development (ESCC). Identifying … Four validated dysregulated proteins were used to build diagnostic models; among 12 algorithms, the Support Vector Machine (SVM) achieved the best performance with AUCs of 0.829 and 0.767 in the training and validation sets, respectively (p > 0.05). The model effectively distinguished early- and late-stage ESCC and HGIN from normal controls. The web-based diagnostic too …
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: Current diagnostic modalities lack sufficient sensitivity for detecting omental metastasis (OM), often underestimating metastatic b … ient boosting (XGB), artificial neural network (ANN), logistic regression (LR), random forest (RF), support vector machine (SVM) and decision tree (DT) were developed for the OM prediction in RCC. The area under the receiver operator characteristic (ROC) curve (AUC), accuracy, sensitivity, specificity, precision, F1 score and decision curve analysis (DCA) were analyzed …
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.
To develop and validate a machine-learning (ML) model that pre-operatively predicts cerebrospinal-fluid leakage (CSFL) after posterior decom … baseline logistic-regression (LR) model and four ML algorithms-XGBoost, Random Forest, LightGBM and Support Vector Machine (SVM)-were tuned via Bayesian optimisation. Primary endpoints were F1-score and recall; secondary metrics included AUC, accuracy, calibration curves and Brier scores. Probabilities were recalibrated with Platt Scaling and Isotonic Regression, and mo …
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: Interstitial lung disease (ILD) is a severe complication affecting 10-30% of rheumatoid arthritis (RA) patients. Current diagnos … ic biomarkers. We developed and compared four machine learning (ML) models (XGBoost, Random Forest, Support Vector Machine, and Logistic Regression) for ILD prediction capabilities.
RESULTS: The XGBoost model demonstrated superior predictive performance (AUC = 0.891, 95% CI: 0.847-0.935). Feature importance analysis identified Krebs von den Lungen-6 (KL-6) as the stron …
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.
OBJECTIVE: To evaluate the effectiveness of machine learning (ML) models in predicting 5-year type 2 diabetes mellitus (T2DM) risk within the Chinese population by retrospectively analyzing annual health checkup records.
METHODS: We included 46,247 patients (32,372 and 13,875 in training and validation sets, respectively) from a national health checkup center database. Univariate and multivariate Cox analyses were performed to identify factors influencing T2DM risk. Extreme Gradient Boosting (XGBoost), support vector machine (SVM), logistic regression (LR), and random forest (RF) models were …
СтатьяСравнительное 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.
BACKGROUND: Prolonged dependence on mechanical ventilation is a common occurrence in clinical ICU patients and presents significant challeng … regression (LR), extreme gradient boosting machine (eXGBM), decision tree (DT), random forest (RF), support vector machine (SVM), and light gradient boosting machine (LightGBM), whereas patients in the validation cohort were used to validate these models. The prediction performance of these models was evaluated using discrimination and calibration. A scoring system was …
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: Schistosomiasis japonica represents a significant public health concern in South Asia. There is an urgent need to optimize exist … t Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO). Machine learning models were constructed using Support Vector Machine (SVM), and the contribution of different features in the model was described by applying Shapley Additive Explanations (SHAP).
RESULTS: This study ultimately included 1,388 patients and their corresponding images. A total of 851 radiomics features …
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.
OBJECTIVES: This study aimed to establish a method for differentiating radicular cysts from granulomas via texture analysis (TA) of multi-sl … were analysed. Forty-three texture features that exhibited significant variations were extracted. A support vector machine and decision tree model, with areas under the curves of 0.829 and 0.803, respectively, were created. These models showed high discriminative abilities, even for the validation group, with areas under the curve of 0.727 and 0.701, respectively. Both …
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.
Cutaneous leishmaniasis (CL) imposes a major health burden throughout the tropical and subtropical regions of the globe. Unresponsive cases … elected. To categorize the patients, different classifier models such as k-nearest neighbors (KNN), support vector machines (SVM), multilayer perceptron (MLP), learning vector quantization (LVQ) and multipass LVQ were applied and compared for this supervised learning task. Comparison of the receiver operating characteristic graphs (ROC) and confusion plots for the above …
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.
This study aimed to investigate the role of infiltrating immune cell types in diagnosing and predicting bladder cancer recurrence. This study mainly applied some algorithms, including Estimate the Proportion of Immune and Cancer Cells (EPIC), support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE), random forest out-of-bag (RF-OOB) and least absolute shrinkage and selection operator (LASSO)-Cox regression analysis. We found six immune infiltrating cell types significantly associated with recurrence prognosis and two independent clinical prognostic factors. Infiltrating immune cell types…
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.
Common variable immunodeficiency (CVID) represents one of the most frequently diagnosed disorders of the immune system. Though several causative and associated genes have been identified, the origins of most cases remain unknown. Diagnostic delay is common due to the gradual evolution and wide spectrum of phenotypes, which can include autoimmune disease, enteropathy, and lung disease. A recent genome wide array identified novel gene associations with CVID, and also showed that identification of a genetic signature via a Support Vector Machine algorithm may be a powerful diagnostic tool. Studie…
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.
Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention2010eng
In this paper, a texton-based classification system based on raw pixel representation along with a support vector machine with radial basis function kernel is proposed for the classification of emphysema in computed tomography images of the lung. The proposed approach is tested on 168 annotated regions of interest consisting of normal tissue, centrilobular emphysema, and paraseptal emphysema. The results show the superiority of the proposed approach to common techniques in the literature including moments of the histogram of filter responses based on Gaussian derivatives. The performance of th…
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.
Background/Objectives: Coated tongue is a common oral condition with notable clinical relevance, often overlooked due to its asymptomatic na … xtracted using CNN architectures (VGG16, VGG19, ResNet, MobileNet, and NasNet) and classified using Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), and Multi-Layer Perceptron (MLP) classifiers. Performance metrics included sensitivity, specificity, accuracy, and F1 score. Results: The SVM + VGG19 hybrid model achieved the best performance among all tested confi …
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