Vitiligo is an autoimmune pigmentary disorder characterized by progressive melanocyte loss and unpredictable activity. Objective of disease … models. The CADe framework achieved a maximum image-level classification accuracy of 80.6% using a support vector machine model. These findings demonstrate the feasibility of CRFF-OCT-based quantitative imaging for objective characterization of vitiligo lesion status and support its potential role in disease activity assessment and longitudinal monitoring.
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 identify independent predictors of quality of life in patients with multiple sclerosis (MS) using machine learning appro … ated. Multiple machine learning regression models, including Linear Regression, Lasso, Elastic Net, Support Vector Machines, Random Forest, and XGBoost, were developed and compared. Five-times repeated five-fold cross-validation was applied for internal validation. Model performance was evaluated using root mean squared error (RMSE), mean absolute error (MAE), and coeff …
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: To evaluate the effectiveness of machine learning (ML) models in predicting the occurrence of retinopathy of prematurity (ROP) and treatment need.
METHODS: Four ML models were created using 49 parameters known within the first 24 h post-birth and obtained during the initial screening examination, encompassing demographic, maternal, clinical, and neonatal intensive care unit-related data. The models' performances were assessed using five machine learning (ML) classifier algorithms: logistic regression (LR), decision tree (DT), support vector machine (SVM), random forest (RF), and e…
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.
OBJECTIVE: To develop and validate a machine learning model predicting venous thromboembolism (VTE) risk in intensive care unit (ICU) patien … t Absolute Shrinkage and Selection Operatoř regression. Four machine learning algorithms, including support vector machine (SVM) and logistic regression (LR), were trained. Performance was evaluated using area under the curve and other metrics. The Shapley Additive explanations method interpreted feature importance.
RESULTS: Independent risk factors for VTE were identi …
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное 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: To construct and validate a predictive model for the risk of postoperative constipation in middle-aged and elderly patients with … est (RF), decision tree classifier (DT), complement naive bayes (CNB), multilayer perceptron (MLP), support vector machine (SVM), and K-Nearest neighbors (KNN), were employed to construct predictive models. Key risk factors were identified using SHAP (SHapley Additive exPlanations), a game theory-based approach for analyzing feature importance. Model predictive performa …
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 study aims Pancreatitis is a potentially lethal adverse event of endoscopic transpapillary placement of a self-expandable met … ilities on the following machine learning models based on clinical parameters: logistic regression, support vector machine with a linear or RBF kernel, random forest classifier, and gradient boosting classifier. Model performance was assessed based on the area under the curve (AUC) in the receiver operating characteristic analysis, positive predictive value (PPV), accur …
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.
PURPOSE: Spontaneous bacterial peritonitis (SBP) is a bacterial infection of ascitic fluid that develops naturally, without being triggered … lues.
PATIENTS AND METHODS: We employed 5 machine learning classification methods - Decision Tree, Support Vector Machine, Naive Bayes, K-Nearest Neighbor, and Random Forest, utilizing a variety of demographic, clinical, and laboratory features and biomarkers.
RESULTS: Ascitic fluid markers, including white blood cell (WBC) count, lactate dehydrogenase (LDH), total pr …
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 and Aims: Accurately predicting the response to methotrexate (MTX) in juvenile idiopathic arthritis (JIA) patients before adminis … R-3 simplified standard was used to evaluate the MTX response. Extreme gradient boosting (XGBoost), support vector machine (SVM), random forest (RF), and logistic regression (LR) algorithms were applied to develop and validate models with 5-fold cross-validation on the randomly split training and test set. Data of 13 patients additionally collected were used for externa …
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: Understanding disease progression of neurodegenerative diseases (NDs) is important for better prognosis and decisions on the app … ns of interest (ROIs). These ROIs have been used for automated disease diagnosis using Least Square Support Vector Machines (LS-SVM) and to delineate disease progression.
RESULTS: A multi-site, multi-scanner dataset containing 1316 MRIs was obtained from ADNI3 and PPMI. Identified biomarkers have been used to decipher (1) trajectory of disease progression and (2) ident …
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
OBJECTIVE: This study aims to construct an automatic machine learning-based prediction model to accurately identify the risk of myocardial c … 9079, AUC = 0.9537), significantly outperforming traditional models such as logistic regression and support vector machine. SHAP analysis identified sternal fracture, anterolateral upper thoracic fracture, pneumomediastinum, and ISS score as key contributing features in the predictive model. SHAP analysis further suggested potential interaction patterns between pneumome …
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: Cardiogenic shock (CS) is a life-threatening complication of ST-elevation myocardial infarction (STEMI) and remains the leading … C) of 0.8140, indicating both high predictive power and strong generalization. In the ED phase, the support vector machine model outperformed others with an ACC of 78.12%. During the cardiology-on-call phase, Random Forest showed the best performance with an ACC of 81.25% and consistent values across other metrics. Quadratic discriminant analysis showed consistent and g …
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.
A wide interest has been observed in the medical health care applications that interpret neuroimaging scans by machine learning systems. This research proposes an intelligent, automatic, accurate, and robust classification technique to classify the human brain magnetic resonance image (MRI) as normal or abnormal, to cater down the human error during identifying the diseases in brain MRIs. In this study, fast discrete wavelet transform (DWT), principal component analysis (PCA), and least squares support vector machine (LS-SVM) are used as basic components. Firstly, fast DWT is employed to extra…
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.
PURPOSE: To construct a machine learning (ML)-based model for estimating the alignment curve (AC) curvature in orthokeratology lens fitting … n the experimental analyses to predict the targeted AC curvatures: robust linear regression models, support vector machine (SVM) regression models with linear kernel functions, bagging decision trees, and Gaussian processes. The previously published calculation method and the novel machine learning method were then compared to assess the final parameters of ordered lens …
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.
Bruton's Tyrosine Kinase (BTK) has been recently recognized as an important drug design target for treating B-cell malignancies. Unfortunate … t model, the XGBoost Model (XGBoost), the Naive Bayes model, the k-Nearest Neighbors model, and the Support Vector Machines model were applied. Later, experimental validation through cytotoxicity assays against Raji lymphoma and K562 leukemia cell lines revealed several compounds that are exhibiting notable biological activity. For instance, compounds 166 and 168 which …
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.
The Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration (CKD-EPI) 2009 equation is the most commonly used equation for estimating glomerular f … algorithm in GFR estimation studies. Other artificial intelligence methods include random forests, support vector machines, and ensemble learning models. Many of the studies included in this review reported that artificial intelligence-based GFR estimation equations exhibit lower bias, as well as higher precision and accuracy. However, these findings are not consistent …
СтатьяОбзорПоиск 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.
Coriander is a widely used spice, valued for its flavor, aroma, and nutritional benefits in various cuisines and food products. However, adulteration, such as the addition of sawdust, poses significant risks to food safety and authenticity. This study aims to present a solution for predicting sawdust adulteration in coriander powder by providing a detailed methodology for utilizing machine learning-assisted FTIR spectroscopy. It employs various base models, including linear regression (LR), decision tree (DT), support vector regression (SVR), and artificial neural network, (ANN), for adulterat
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.
European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology2025eng
BACKGROUND: Deep vein thrombosis (DVT), a major component of venous thromboembolism (VTE), is a common postoperative complication. Its occur … enomas had a lower DVT incidence, possibly due to younger age and higher postoperative PT values. A support vector machine (SVM) model showed strong predictive performance (AUC: 0.82; accuracy: 86.08 %; specificity: 96.72 %).
CONCLUSION: DVT incidence varies by pituitary adenoma subtype. Machine learning enhances predictive models for postoperative DVT in pituitary ade …
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.
This study aimed to develop machine learning (ML) models to predict the L5-S1 level recurrent lumbar disc herniation (rLDH) after percutaneous endoscopic interlaminar discectomy (PEID), a minimally invasive treatment for L5-S1 lumbar disc herniation. Data from 309 patients who underwent single-level L5-S1 PEID between January 2020 and June 2024, with at least 6 months of follow-up, were analyzed. Clinical records, preoperative imaging, and visual analog scale (VAS) scores were used. LASSO regression identified key predictors, and six ML models were built: support vector machine (SVM), decision…
СтатьяVideo-Audio MediaПоддержка 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.
OBJECTIVE: To investigate the risk factors associated with postoperative cement displacement following percutaneous kyphoplasty in patients with osteoporotic vertebral compression fractures and to develop predictive models for clinical risk assessment.
METHODS: This retrospective study included 198 patients with osteoporotic vertebral compression fracture who underwent percutaneous kyphoplasty. Imaging and clinical variables were collected. Multiple machine learning models, including logistic regression (LR), L1-and L2-regularized LR, support vector machine (SVM), decision tree, gradient boos…
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.
Visual imaging experts play an important role in multiple fields, and studies have shown that the combination of functional magnetic resonan … s, inferior parietal gyrus, and insula compared to the low-ability group. The radial basis function Support Vector Machine (SVM) algorithm shows the most excellent performance in predicting participants' image interpretation abilities (Pearson correlation coefficient = 0.54, R2 = 0.31, MSE = 0.039, RMSE = 0.002). Variable importance analysis indicated that the activatio …
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
MedElevator
Войти в исследования