Automated analysis of structural magnetic resonance images is a promising way to improve early detection of neurodegenerative brain diseases … emoved confounding effects by Gaussian process regression, and then performed classification with a support vector machine. Voxel-based morphometry of gray matter maps showed disease effects that were spatially wider spread than effects of scanner, but no significant interactions between scanner and disease were found. A model trained with data from a single scanner gen …
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.
BACKGROUND: Co-infection with tuberculosis (TB) is the leading cause of death in HIV-infected individuals. However, diagnosis of TB, especia … MC) samples of patients that were either mono-infected with HIV or co-infected with HIV/TB and used support vector machines to identify a gene signature that can distinguish between the two classes. We then validated our results using publically available gene expression data from patients mono-infected with TB.
RESULTS: Our analysis successfully identified a 251-gene …
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.
BACKGROUND: The value of the 12-lead electrocardiogram (ECG) to identify the exit site of postinfarction ventricular tachycardia (VT) has been questioned. The purpose of this study was to assess the accuracy of a computerized algorithm for identifying a VT exit site on the basis of the 12-lead ECG.
METHODS AND RESULTS: In 34 postinfarction patients, pace mapping was performed from within scar tissue. A computerized algorithm that used a supervised learning method (support vector machine) received the digitized pace-map morphologies combined with the pacing sites as training data. No other inf…
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.
In recent research, many univariate and multivariate approaches have been proposed to improve automatic classification of various dementia s … ariables such as age prior to statistical evaluation of magnetic resonance imaging (MRI) data using support vector machine classification (SVM) or voxel-based morphometry (VBM). We compare SVM results for the classification of 80 AD patients and 79 healthy control subjects based on MRI data with and without prior age correction. Additionally, we compare VBM results for …
Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка службы здравоохранения 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.
In the field of quantitative microscopy, textural information plays a significant role very often in tissue characterization and diagnosis, … D. For this purpose, we extracted twenty three HOS features and nine LBP features and fed them to a Support Vector Machine (SVM) for automated diagnosis. One hundred and fifty eight images (90 normal, 42 OSFWD and 26 OSFD images) were used for analysis. LBP features provide a good sensitivity of 82.85% and specificity of 87.84%, and the HOS features provide higher value …
Сравнительное исследованиеСтатьяПоиск 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: Artificial intelligence is being developed as a vital tool to improve the accuracy and efficiency of oral cancer diagnosis. Oral … e extracted. Machine learning models, including Fine Tree, Medium Tree, Linear Discriminant, Linear Support Vector Machine, K-Nearest Neighbors, and Neural Network (MLP) model were developed. Model performance was evaluated across four distinct classification tasks, assessing the contribution of histopathological images alone and in fusion with demographic/clinical data …
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: Machine Learning is increasingly used to predict rehabilitation outcomes in stroke in the context of precision rehabilitation an … e, classification models were built with four algorithms, logistic regression, k-nearest neighbors, support vector machine, and random forest, and with all 18 potential predictors and the most important predictors identified by feature selection.
RESULTS: Predictors for the four target variables partially overlapped. For all target variables, their own baseline scores …
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.
BACKGROUND: Trigeminal neuralgia, a severe chronic neuropathic pain disorder, is widely believed to be amenable to surgical treatments. Near … ETHODS: We used a data-driven approach that combined retrospective structural neuroimaging data and support vector machine-based machine learning to produce robust multivariate prediction models of pain relief following Gamma Knife radiosurgery for trigeminal neuralgia. Surgical response was defined as ≥ 75% pain relief 1 year post-treatment. We created two prediction m …
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.
BACKGROUND: The aim of this study was to develop a diagnostic prediction model to improve identification of acute symptomatic portal vein thrombosis (PVT).
METHODS: We examined 47 patients with PVT and 94 controls without PVT in the Second Affiliated Hospital of Soochow University and Suqian People's Hospital of Nanjing, Gulou Hospital Group. We constructed a prediction model by using a support vector machine (SVM) classifier coupled with a least absolute shrinkage and selection operator (LASSO). We applied a 10-fold cross-validation to estimate the error rate for each model.
RESULTS: The pr…
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное 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.
Functional neuroimaging of social anxiety disorder (SAD) support altered neural activation to threat-provoking stimuli focally in the fear network, while structural differences are distributed over the temporal and frontal cortices as well as limbic structures. Previous neuroimaging studies have investigated the brain at the voxel level using mass-univariate methods which do not enable detection of more complex patterns of activity and structural alterations that may separate SAD from healthy individuals. Support vector machine (SVM) is a supervised machine learning method that capitalizes on …
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.
Major depressive disorder (MDD) is highly prevalent, yet antidepressant selection remains largely trial and error because of limited predict … higher PL in the high beta band than responders. Responders showed higher theta-band CC than HCs. A support vector machine achieved 82.98% accuracy (95% CI, 72.34%-93.62%; p < 0.001), 85.19% sensitivity (95% CI, 70.37%-96.30%; p < 0.001), and 80.00% specificity (95% CI, 60.00%-95.00%; p < 0.001). In responders, theta-band EC in the precuneus and pars orbitalis correlate …
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.
OBJECTIVES: This study aimed to develop and validate an interpretable machine learning model for osteoporosis prediction based on multimodal … rning algorithms, including logistic regression, decision tree, random forest, k-nearest neighbors, support vector machine, naïve Bayes, neural network, and XGBoost, were developed and compared. Model performance was evaluated in the training, internal validation, and external test cohorts using the area under curve (AUC), accuracy, and F1 score. Model interpretability …
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: Nasogastric tube (NGT) feeding is a common method for providing enteral nutrition to patients with acute ischemic stroke (AIS) a … rnally and externally validated. Three machine learning algorithms-Gradient Boosting Machine (GBM), Support Vector Machine (SVM), and Regularized Discriminant Analysis (RDA) were also developed for comparison. Model performance was evaluated using the Area Under the Curve (AUC), calibration plots, and Decision Curve Analysis (DCA).
RESULTS: Four key independent predict …
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.
OBJECTIVES: Undiagnosed osteoporosis before spinal surgery increases severe complication risks. This study develops the machine learning-bas … mensionality reduction. Four machine learning classifiers were developed: logistic regression (LR), support vector machines (SVM), XGBoost, and random forest (RF). Model performance was assessed through receiver operating characteristic (ROC) analysis with DeLong test comparisons. Clinical utility was quantified via decision curve analysis (DCA).
RESULTS: Nine radiomic …
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.
OBJECTIVE: Rheumatoid arthritis (RA) and diabetes mellitus (DM) frequently coexist, yet the heterogeneity of RA-DM multimorbidity remains un … hieved the best classification performance, outperforming other models such as K-nearest neighbors, support vector machine and logistic regression. SHAP analysis identified nine key contributing features (homocysteine, age, glucose, etc), and revealed non-linear interactions among the features. The dual-clustering based on SHAP values identified four distinct RA-DM phen …
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: Global population aging is accelerating, and China faces a significant challenge with "aging before affluent." The disabled olde … istic Regression (LOG), Random Forest (RF), Gradient Boosting Machine (GBM), XGBoost, AdaBoost, and Support Vector Machine (SVM)-were evaluated. SHapley Additive exPlanations (SHAP) was employed to interpret model decisions.
RESULTS: Seventeen critical predictors were identified, including age, appendicular skeletal muscle mass index (ASMI), phase angle, and various 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 AND AIMS: Myopia is a prevalent refractive error, particularly among young adults, and is becoming a growing global concern. This … sing these features, ensemble methods, including logistic regression artificial neural network, RF, Support Vector Machine, extreme gradient boosting, and light gradient boosting machine were employed for prediction. Model performance was evaluated using accuracy, precision, recall, F1-score, and area under the curve (AUC).
RESULTS: The stacking ensemble model 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.
OBJECTIVE: Mucoepidermoid carcinoma (MEC), typically arising in the salivary glands, has been documented in various anatomical locations. This study aimed to develop machine learning models for efficient prognosis prediction in patients with MEC across different anatomical sites and to create a novel tool for identifying high-risk patients in clinical settings.
METHODS: A retrospective cohort study involving 6280 patients with MEC from diverse anatomical sites was conducted. COX regression analysis identified prognostic variables. Five machine learning models-Support Vector Machine (SVM), Ran…
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 accurate classification of obesity is essential for public health and clinical decision-making. Traditional anthropometric measures such … achine learning models, random forest, gradient koosting, k-nearest neighbors, logistic regression, support vector machine, and decision tree, were trained and evaluated using accuracy, precision, recall, F1-score, area under the receiver operating characteristic curve (AUC-ROC), and SHapley Additive exPlanations value explanations. Random forest outperformed all other …
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: To develop and internally validate a machine learning-based predictive model to estimate the probability of return to sport (RTS) a … mographic, clinical, surgical, and functional data. Four models were compared: logistic regression, support vector machine (SVM), random forest, and XGBoost. Model performance was assessed via 10-fold cross-validation using AUC-ROC, accuracy, sensitivity, specificity, F1-score, and Brier score. SHAP analysis was used to interpret feature importance.
RESULTS: Among 220 …
СтатьяВалидационное исследованиеМногоцентровое 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.
MedElevator
Войти в исследования