BACKGROUND: Infertility is a major global concern, with azoospermia, being the most severe form of male infertility. Distinguishing between … mpared between the OA and NOA groups. Three machine learning models, including logistic regression, support vector machine and random forest, were evaluated for their accuracy in differentiating the two subtypes.
RESULTS: The study included a total of 427 patients with azoospermia, of which 326 had NOA and 101 had OA. The median age of the patients was 33.0 (IQR: 7.0) …
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.
Congestive heart failure (CHF) is one of the primary sources of mortality and morbidity among the global population. Over 26 million individ … hine learning (ML) algorithms (KNN, logistic regression (LR), naive Bayes (NB), random forest (RF), support vector machine (SVM), and decision tree (DT)) with DNN. To evaluate the performance, we use seven statistical measurements (i.e., accuracy, specificity, sensitivity, F1-score, precision, Matthew's correlation coefficient, and false positive rate). Overall, our res …
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 a machine learning diagnostic model based on MMP7 and other serological testing indicators for early and efficient dia … dels were constructed, including logistic regression (LR), random forest (RF), decision tree (DET), support vector machine classifier (SVC), neural network (MLP), and extreme gradient boosting (XGBoost), to diagnose BA. The area under the receiver operating characteristic curve was used to evaluate the diagnostic efficacy of the various models.
RESULTS: A total of 98 p …
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.
With the advent of artificial intelligence (AI) in biostatistical analysis and modeling, machine learning can potentially be applied into de … obtained from a prior study. To develop the machine learning algorithm, two classification methods, support vector machine (SVM) and logistic regression (LR), set at various parameters, were applied to 43 IC patients and 16 healthy controls. There were 3 measures used in this study, accuracy, precision (positive predictive value), and recall (sensitivity). Individual pr …
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.
Infertility has become a global health problem, increasing the number of couples looking for in vitro fertilization (IVF). Despite advances and technical improvements, some couples remain childless due to the high complexity of the technique. The use of machine learning (ML) in the prediction of pregnancy, computing factors that could interfere in the effectiveness of the treatment, is an important tool to optimize these factors and reach the success of pregnancy. The aim of this study was to apply ML models to determine variables related to pregnancy after IVF in a public health service, incl
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.
Work-related musculoskeletal disorders (WMSDs) remain a major occupational health concern worldwide, with manual material handling, particul … TAH back compressive force criteria. In Phase 2, five machine learning models (logistic regression, support vector machine, k-nearest neighbors, decision tree, and random forest) were trained on the 13-dimensional feature vectors using a participant-wise 78%/22% train-test split with 5-fold cross-validation. The best-performing model was then deployed on the assembled i …
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.
INTRODUCTION: Falls are one of the most common causes of emergency hospital visits in older people. Early recognition of an increased fall risk, which can be indicated by the occurrence of near-falls, is important to initiate interventions.
METHODS: In a study with 87 subjects we simulated near-fall events on a perturbation treadmill and recorded them with inertial measurement units (IMU) at seven different positions. We investigated different machine learning models for the near-fall detection including support vector machines, AdaBoost, convolutional neural networks, and bidirectional long …
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: Third-dimensional binary localization, determining whether impacted maxillary canines (IMCs) requiring surgical exposure lie buc … rocessing pipelines. Deep feature embeddings were further evaluated using logistic regression (LR), support vector machines (SVM), and k-nearest neighbors (KNN). Model performance was assessed using accuracy, macro-averaged precision, recall, F1-score, and ROC-AUC. RESULTS: The ResNet50 + LR model yielded the highest performance (accuracy: 0.898, F1-score: 0.897, ROC-AU …
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: Fetal growth restriction (FGR) causes serious pregnancy complications, but early detection is challenging. Promoter coverage pat … vered in FGR. Feature selection was performed using LASSO regression. Three machine learning models—support vector machine (SVM), logistic regression (LR), and K-nearest neighbor (KNN)—were constructed. Model performance was assessed using area under the ROC curve (AUC), with an internal dataset used for validation. Functional enrichment analysis was conducted for biolo …
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка 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.
Alzheimer's disease (AD) is a common neurodegenerative disorder. Compared to the limited specificity of single-biomarker detection, the comb … outperformed the other three tau proteins as an AD diagnostic biomarker. By further incorporating a support vector machine (SVM)-based machine learning algorithm and employing multi-biomarker co-detection, the accuracy of AD diagnosis can be improved to nearly 100%. This study provides a novel strategy for array FET biosensors with high clinical application potential fo …
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.
Locked-In Syndrome (LIS) is a neurological condition in which patients experience complete motor paralysis while preserving cognitive functi … ployed for effective time–frequency feature extraction. A soft-voting ensemble classifier combining Support Vector Machine (SVM) and Random Forest (RF) models was proposed and evaluated. The novelty of the proposed methodology lies in the integration of wavelet-based feature extraction with a soft-voting ensemble learning strategy to improve classification robustness an …
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: Dysfunction of the default mode network (DMN) is strongly linked to pain processing, as well as onset and progression of chronic … -6 (HIT-6), Migraine Disability Assessment Test (MIDAS) scores and headache intensity. Furthermore, support vector machine (SVM) analysis revealed that NH values in the right PCC could distinguish TTH patients from HCs with an accuracy of 75.57%, sensitivity of 84.13%, specificity of 70.59%, and an AUC of 0.7156.
CONCLUSION: This study demonstrates altered network homo …
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.
BackgroundLymph node metastasis (LNM) is a poor prognostic predictor and is highly correlated with local recurrence in rectal cancer patients.ObjectiveTo investigate the value of radiomics from dual-energy CT-derived iodine maps for the preoperative prediction of LNM in rectal cancer patients.MethodsA total of 176 patients were enrolled in this study (training group, n = 123; validation group, n = 53). A radiomic signature was constructed via support vector machine (SVM) modeling. Seven models, including a clinical feature model (Model 1), an arterial model (Model 2), a venous model (Model 3),…
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.
Neurological disorder can cause functional network changes in white matter (WM). However, changes in the WM functional network in children w … ogical differences and their correlation with onset age, disease duration and cognitive measures. A Support Vector Machine model classified individuals with DRTLE based on WM connectivity, with accuracy validated through leave-one-out cross-validation. The global topological properties of the WM network in children with DRTLE were altered, manifesting as an imbalance be …
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.
Alzheimer's disease (AD) and frontotemporal dementia (FTD) are the most burdensome neurodegenerative disorders in older populations as they … tions, the method attained 88.6% accuracy for AD/CN using LDA and 96.0% accuracy for FTD/CN using a Support Vector Machine (SVM). AD classification demonstrated 92.6% sensitivity and 83.5% specificity, while FTD classification achieved 85.9% sensitivity and 95.5% specificity. Furthermore, a significant correlation (r =0.70, ${p} =0.01$ ) was found between Hjorth paramet …
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.
Alzheimer's disease, a progressive neurodegenerative disorder, is characterized by a decline in brain volume and neuronal loss, with early symptoms often presenting as short-term memory impairment. Automated classification of Alzheimer's disease remains a significant challenge due to inter-patient variability in brain morphology, aging effects, and overlapping anatomical features across different stages. While traditional machine learning techniques, such as Support Vector Machines (SVMs) and various Deep Neural Network (DNN) models, have been explored, the need for more accurate and efficient…
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.
By eliminating the need to alter the source images, this paper introduces a secure technique for coverless image steganography that strengthens defense against steganalysis attacks. Our method makes use of a hybrid Generative Adversarial Network (GAN) with a Support Vector Machine (SVM), which is trained and validated on a Diffusion Weighted Imaging (DWI) dataset to retain visually indistinguishable steganographic representations while increasing security. A powerful feature extraction capability of several Deep Learning Models (DLMs), EfficientNet-B4, DenseNet121, and Residual Network-18 (Res…
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.
Bipolar disorder (BD) is a complex psychiatric condition marked by significant mood fluctuations that deeply affect quality of life. Underst … BD group. Although no significant correlations were found between NH values and clinical symptoms, Support Vector Machine (SVM) analysis demonstrated over 60% accuracy in differentiating BD patients based on NH values. These findings highlight the potential of NH measures as biomarkers for BD, underscore the importance of advanced neuroimaging in uncovering the disorde …
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 efficacy of repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) as a treatment for Alzheimer's disease (AD) is uncertain at baseline. He … ion of a two-sample t-test, correlation test, least absolute shrinkage, and selection operator. The support vector machine classified rTMS responders and non-responders with a cross-validated mean accuracy/AUC of 81.9%/90.0% in the active group and 87.4%/95.8% in the sham group. Further, the radiomic features of the active group significantly correlated with participant …
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.
Rapid and accurate detection of hazardous volatile compounds is crucial for public health and environmental safety. While conventional metho … e array optimized for the rat OB's cytoarchitecture. Electrophysiological data were decoded using a Support Vector Machine algorithm, achieving a mean accuracy of over 90 % in classifying odor identity at ppb concentrations based on OB activity patterns. These results demonstrate the feasibility of utilizing a brain-computer interface with the olfactory system to achiev …
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.
MedElevator
Войти в исследования