OBJECTIVE: Granulomatous lobular mastitis (GLM) is a disease characterized by a high recurrence rate and the absence of a standard treatment … curacy: 76.2%; sensitivity: 50%), whereas logistic regression achieved the top AUC (0.808), and the support vector machine achieved the best specificity (95.3%). Based on its balanced performance across multiple metrics, RF was selected for deployment to develop a publicly accessible web application platform (https://w12251393.shinyapps.io/predictGLM/). In the RF model, …
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: This study aims to develop and validate interpretable machine learning (ML) models to dynamically predict mortality risk among in … ptive Boosting (AdaBoost), Decision Tree, Gaussian Naive Bayes (GNB), Multi-Layer Perceptron (MLP), Support Vector Machine (SVM), Bernoulli Naive Bayes (BernoulliNB), Linear Discriminant Analysis, LinearSVC, and Stochastic Gradient Descent (SGD)-were employed to develop predictive models. Finally, the SHapley Additive exPlanations (SHAP) method was applied to interpret …
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное исследованиеПолный 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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: Preoperative differentiation of follicular thyroid carcinoma (FTC) from follicular thyroid adenoma (FTA) remains c … gions identified through K-means clustering. Four machine learning algorithms (logistic regression, support vector machine, random forest, gradient boosting machine) were evaluated. Multivariate logistic regression identified independent clinical and immunological predictors. An integrated model combining optimal radiomics signatures with clinical predictors was constru …
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка 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: Antimicrobial resistance (AMR) remains a significant global health threat particularly impacting low- and middle-income countrie … pplicability and effectiveness in LMICs.
RESULTS: Model performance varied across antibiotics. The Support Vector Machine excelled in predicting ciprofloxacin resistance (87% accuracy, F1 Score: 0.57), Light Gradient Boosting Machine for cefotaxime (92% accuracy, F1 Score: 0.42), and Gradient Boosting for ampicillin (58% accuracy, F1 Score: 0.66). In validation with da …
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: A mechanism to predict graft failure before the actual kidney transplantation occurs is crucial to clinical management of chroni … nor transplants. Three machine learning methods (survival tree, random survival forest and survival support vector machine) and one traditional regression method, Cox proportional regression, will be used to develop the two predictive models (for live donor and deceased donor transplants). The best predictive model will be selected based on the model's performance. Disc …
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.
Objective: The Phoenix sepsis criteria define sepsis in children with suspected or confirmed infection who have ≥2 in the Phoenix Sepsis Sco … ble logistic regression, light gradient boosting machine, random forest, eXtreme Gradient Boosting, support vector machine, multilayer perceptron, and decision tree models predicting in-hospital mortality had AUPRCs of 0.48-0.65 (95% CI range: 0.42-0.66), 0.50-0.70 (95% CI range: 0.44-0.70), 0.52-0.70 (95% CI range: 0.47-0.71), 0.50-0.70 (95% CI range: 0.44-0.70), 0.49- …
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.
OBJECTIVE: To construct a risk prediction model for potentially inappropriate medications (PIM) in elderly stroke patients based on multiple … as an external validation cohort. Four machine-learning models, Random Forest, Elastic Net (Enet), Support Vector Machine Classifier, and Extreme Gradient Boosting were built using the meaningful variables identified after selection. The evaluation of machine-learning models was carried out through the discrimination, calibration, and clinical utility. SHapley Additive …
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 Conference2007eng
Cervical virtual slides are ultra-large, can have size up to 120K x 80K pixels. This paper introduces an image segmentation method for the a … thod. The block-based segmentation method uses robust texture feature vectors in combination with a Support Vector Machine (SVM) to perform classification. Medical histology rules are finally applied to remove misclassifications. Results demonstrate that, with typical virtual slides, classification accuracies of between 94.9% and 96.3% are achieved.
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: Smartphone addiction is closely associated with adolescents' mental health and educational outcomes. Current research lacks comprehensive machine learning studies for predicting smartphone addiction factors, and studies examining relationships between various factors including mediation effects are also insufficient.
METHODS: A cross-sectional survey was conducted among 3,405 adolescents in China (1,853 boys, 54.4%; 1,552 girls, 45.6%; mean age = 14.50 years, SD = 1.18). Eight machine learning algorithms (Linear Regression, Ridge Regression, Random Forest, XGBoost, LightGBM, CatBo
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.
INTRODUCTION: Alzheimer's disease (AD), the most prevalent form of dementia, affects more than 50 million individuals worldwide and demands … brain MRI scans. Extracted deep features were classified using three different algorithms: Softmax, Support Vector Machine (SVM), and Random Forest (RF). Performance was evaluated on two benchmark datasets: ADNI and MIRIAD.
RESULTS: Among the tested models, the ResNet50-Softmax combination demonstrated the highest performance, surpassing state-of-the-art benchmarks (85 …
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.
Idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) is a progressive chronic lung disease with an unclear etiology, and the contribution of glycosylation-re … protein-protein interaction (PPI) analyses. A machine learning workflow combining LASSO regression, support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE), and XGBoost was applied to identify key genes and construct a diagnostic model using the GSE150910 training dataset. Model performance was subsequently evaluated in four independent validation datasets. Addit …
СтатьяVideo-Audio MediaПолный 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: In-vitro-fertilization (IVF) failure rates remain above 65% with unknown causes. Uterine receptivity, largely determined by uter … ed using strain analysis from TVUS speckle tracking results. Three probabilistic classifiers, i.e., support vector machine (SVM), K-nearest neighbors (KNN), and adaptive boosting (AdaBoost), were employed to discriminate uterine activity as either favorable or adverse to clinical pregnancy rate. Prior to machine learning, feature selection was performed by categorized f …
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.
Cognitive deficits affect up to half of the patients with Parkinson's disease (PD) within a decade of diagnosis, placing an increasing burden on patients, families and caregivers. Therefore, the development of strategies for their early detection is critical to enable timely intervention and management. This study aimed to classify cognitive performance in patients with PD using a binary support vector machine (SVM) model that integrates structural (high-resolution anatomical) and functional connectivity (FC; resting state) MRI data with clinical characteristics. We hypothesized that PD patien…
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.
Placebo effect represents a serious confounder for the assessment of treatment effect to the extent that it has become increasingly difficul … x machine learning methodologies (gradient boosting machine, lasso regression, logistic regression, support vector machines, k-nearest neighbors, and random forests) were compared to the multilayer perceptrons artificial neural network (ANN) methodology for predicting the probability of individual non-specific treatment response. ANN achieved the highest overall accurac …
СтатьяСравнительное 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: Septic shock is a severe and life-threatening complication of sepsis associated with high mortality. Early identification remain … able selection was performed using LASSO regression. Six ML algorithms-random forest (RF), XGBoost, support vector machine, light gradient boosting machine, logistic regression, and naïve Bayes-were trained on the MIMIC-IV dataset and externally validated on the eICU dataset. Model performance was evaluated using AUC, F1 score, sensitivity, specificity, and balanced acc …
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: One of the major challenges that hospitals and clinicians face is the early identification of newborns at risk for adverse event … eprocessed and applied to expand the classification model using machine learning techniques such as support vector machine, Naïve Bayes, classification tree, random forest, CN2 rule induction, and neural network, for prediction of RDS episodes. The study compares models according to their accuracy. Results: Among the obtained results, an accuracy of 0.815, sensitivity o …
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 AND PURPOSE: Peer-review of Target Volume (TV) and Organ at Risk (OAR) contours in radiotherapy planning are typically conducted … ULTS: The stomach structure produced models with the highest predictive accuracy overall (96% using Support Vector Machine and Ensemble models), whilst the liver GTV produced models with the lowest predictive accuracy (76% using Logistic Regression). Predictive accuracies across all models ranged from 68-96% (68-87% for TV and 71-96% for OARs).
CONCLUSIONS: Although a …
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.
OBJECTIVES: Early neurological improvement (ENI) is an important prognostic indicator in patients with acute ischemic stroke (AIS) receiving … including Logistic regression, least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression, support vector machine (SVM), extreme gradient boosting (XGBoost), and random forest, was compared to identify the optimal predictive model. The best-performing algorithm was then used to select key predictors associated with ENI from candidate variables and to construct …
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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: Gallbladder cancer (GBC) is a highly aggressive malignancy with an extremely poor prognosis, and its high postoperative recurren … tely 7:3. Four machine learning algorithms—Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), and Cox Proportional Hazards Regression model—were employed to construct prediction models. Model performance was evaluated by the Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve (AUC) for discrimination, calibration curves for accurac …
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.
INTRODUCTION: The clinical phenotype of modern type 2 diabetes mellitus (T2DM) has diverged from the classical traditional Chinese medicine … implicated in T2DM in East Asian populations, providing biological priors for subsequent analyses. Support vector machine (SVM) models with SHAP values quantified microbial feature importance for individual syndrome elements, revealing progressive evolution from dampness, qi deficiency, and spleen (pre-diabetes) to dampness, phlegm, heat, and kidney (complications). Ba …
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