Activities practiced in the hospital generate several types of risks. Therefore, performing the risk assessment is one of the quality improv … ain the risk priority number using fuzzy logic approach and machine learning algorithms, namely the support vector machine and the k-nearest neighbours. The proposed model is applied in the case of the central sterilization unit of a tertiary national reference centre of dental treatment, where its efficiency is evaluated compared to the classical approach. These compar …
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.
Skin research and technology : official journal of International Society for Bioengineering and the Skin (ISBS) [and] International Society for Digital Imaging of Skin (ISDIS) [and] International Society for Skin Imaging (ISSI)2023eng
BACKGROUND: Age prediction powered by artificial intelligence (AI) can be used as an objective technique to assess the cosmetic effect of re … age predictors were compared and analyzed.
RESULTS: The mean absolute error (MAE) of a traditional support vector machine-learning model was 10.185 years; the proportion of absolute error ≤6 years was 35.90% and 68.50% ≤12 years. The MAE of a deep-learning model based on the VGG-16 framework was 3.011 years; the proportion of absolute error ≤6 years was 90.20% and 100% …
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 purpose: Prediction of postoperative outcomes and length of hospital stay (LOS) of patients is vital for allocation of health … ,512 patients between 2016 and 2017. The chosen classifiers were a random forest classifier (RF), a support vector machine classifier with a polynomial kernel (SVM), and a multinomial Naïve-Bayes classifier (NB). Results: Comparing performance measures of the classifiers with the traditional model revealed that all the models had a similar performance in terms of F1 sco …
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: Precision prevention is increasingly important in HIV prevention research to move beyond universal interventions to those tailored for high-risk individuals. The current study was designed to develop machine learning algorithms for predicting adolescent HIV risk behaviours.
METHODS: Comprehensive longitudinal data on adolescent risk behaviours, perceptions, peer and family influence, and neighbourhood risk factors were collected from 2564 grade-10 students at baseline followed for 24 months over 2008-2012. Machine learning techniques [support vector machine (SVM) and random forest…
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.
Few non-invasive models were established for precisely identifying the immune tolerant (IT) phase from chronic hepatitis B (CHB). This study … among QS and clinical phenotypes. Three machine learning algorithms, including K-nearest neighbour, support vector machine, and random forest algorithm, were used to construct diagnostic models for IT phase classification. Based on histopathology, 90 IT patients and 200 CHB patients were diagnosed. HBsAg titres for IT patients were higher than those of CHB patients (p < …
Сравнительное исследованиеСтатьяПоиск 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: Medication adherence is crucial in the management of Crohn's disease (CD), and yet the adherence remains low. This study aimed to … ectronic medical records. Two machine learning models of back-propagation neural network (BPNN) and support vector machine (SVM) were developed and compared with logistic regression (LR), and assessed by accuracy, recall, precision, F1 score and the area under the receiver operating characteristic curve (AUC).
RESULTS: The average classification accuracy and AUC of the …
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: A number of clinical decision tools for osteoporosis risk assessment have been developed to select postmenopausal women for the mea … training data set was used to construct models based on popular machine learning algorithms such as support vector machines (SVM), random forests, artificial neural networks (ANN), and logistic regression (LR) based on simple surveys. The machine learning models were compared to four conventional clinical decision tools: osteoporosis self-assessment tool (OST), osteopor …
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: The development of better biomarkers for disease assessment remains an ongoing effort across the spectrum of neurologic illnesse … quadriceps, and tibialis anterior. EIM and QMU parameters were then applied in combination using a support vector machine (SVM), a type of machine learning, in an attempt to accurately categorize 165 individual muscles.
RESULTS: For all 3 classification problems, normal vs SMA, normal vs SMA 3, and SMA 2 vs SMA 3, use of SVM provided the greatest accuracy in discrimin …
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: Diabetes distress is common in patients with type 1 diabetes mellitus (T1DM). The aim of this study was to construct and validate prediction models for diabetes distress in adults with T1DM using continuous glucose monitoring (CGM) metrics.
METHODS: The CGM metrics were collected from 259 adults with T1DM. Severe diabetes distress was defined as 40 points on the Problem Areas in Diabetes scale. Prediction models were developed based on ten machine learning algorithms: random forest (RF), support vector machine (SVM), Naive Bayes (NB), Neural Network (NN), k-nearest neighbor (k-NN)…
СтатьяМногоцентровое исследованиеНаблюдательное 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.
Azathioprine (AZA), a widely used immunosuppressant, can induce acute pancreatitis (AP), yet the underlying molecular mechanisms remain uncl … /KEGG functional enrichment. Least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression and support vector machine recursive feature elimination (SVM-RFE) were applied to prioritize key differentially expressed genes for diagnostic modeling. MR was then used to examine potential causal links between gene expression and AP risk, followed by molecular docking to a …
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.
INTRODUCTION: Cocaine is one of the most commonly used addictive drugs with adverse medical consequences. Its exposure involves rapid neurod … sured cerebral blood volume (CBV) as a proxy for neuronal activity and assessed FC in awake mice. A Support Vector Machine (SVM) classifier was trained to distinguish between baseline and cocaine-exposed states using FC patterns across the cortex, hippocampus, and thalamus.
RESULTS: Acute cocaine significantly increased cortical CBV, indicating elevated neuronal activa …
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.
This research explored the integration of the real-time machine learning classification of motor imagery data with a brain-machine interface … ansform for feature extraction. Comparative analyses were conducted with traditional models such as Support Vector Machines (SVMs), Convolutional Neural Networks (CNNs), and Long Short-Term Memory (LSTM) networks. The performance was further enhanced through a random hyperparameter search, optimizing feature extraction and learning parameters to achieve high classificat …
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 effective machine learning models that analyze pattern visual evoked potentials (PVEPs) to predict the stabilized visual acuity (VA) of patients with treated ocular trauma.
METHODS: This experiment included 260 patients (220 males, average age 42.54 years) with unilateral ocular trauma. Four different machine learning algorithms, namely, support vector regression (SVR), Bayesian ridge (BYR), random forest regression (RFG), and extreme gradient boosting (XGBoost), were used to predict best corrected visual acuity (BCVA) values. Various ophthalmic parameters were input into
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: Accurate blood pressure (BP) measurement is crucial for the diagnosis, risk assessment, treatment decision-making, and monitoring of cardiovascular diseases. Unfortunately, cuff-based BP measurements suffer from inaccuracies and discomfort. This study is the first to access the feasibility of machine learning-based BP estimation using impedance cardiography (ICG) data.
METHODS: We analyzed ICG data from 71 young and healthy adults. Nine different machine learning algorithms were evaluated for their BP estimation performance against quality controlled, oscillometric (cuff-based), ar
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.
IntroductionHigh-grade serous ovarian cancer (HGSOC) is the most aggressive and prevalent subtype of ovarian Treatment outcomes are signific … lected using the BORUTA feature selection method. Three machine learning models-Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), and Bootstrap Aggregation with Classification and Regression Trees (BaggedCART)-were developed and evaluated.ResultsThe Random Forest model achieved the best performance with an AUC of 0.955, accuracy of 0.830, sensitivity of 0.904, specifici …
Полный текст 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.
Ensuring fluent extracorporeal circulation and preventing circuit clotting are important for end-stage kidney disease (ESKD) patients undergoing continuous renal replacement therapy (CRRT). This study aimed to develop a predictive model using machine learning (ML) algorithms to evaluate clotting risk after initiating CRRT, enhancing treatment safety and effectiveness. This study involved 636 ESKD patients who underwent CRRT. Feature selection was conducted via the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) algorithm. ML algorithms, including support vector machine (SVM), extreme g…
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.
Non-muscle invasive bladder cancer (NMIBC) has a high rate of postoperative recurrence and the efficacy of existing clinical prediction mode … ied to constitute the clinical-imaging dataset. Through comparison with 10 machine learning models, Support Vector Machine (SVM) performed the best (training set AUC = 0.973, validation set AUC = 0.891), with external independent validation (108 cases) showing AUCs of 0.88 and 0.87, demonstrating good generalization ability. A bar chart integrating radiomics score (Rad- …
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.
Mesothelial cells with reactive hyperplasia are difficult to distinguish from malignant mesothelioma cells based on cell morphology. This st … tissues. Then, three machine learning algorithms, least absolute shrinkage and selection operator, support vector machine recursive feature elimination, and random forest were used to screen and obtain four shared candidate markers, including ACADL, EMP2, GPD1L, and HMMR. The receiver operating characteristic curve analysis showed that the area under the curve for dist …
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.
PURPOSE: In silico trials using computational modeling and simulations can complement clinical trials to improve the time-to-market of compl … Validation against the original patient population was conducted using morphological measurements. Support vector machine regression, based on selected shape modes (principal component scores), effectively predicted the peak pressure gradient across the stenosis (R-squared of 0.551 and RMSE of 11.67 mmHg). Multilayer perceptron neural network accurately predicted the o …
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 & AIM: Timely identification of the patients requiring intensive care unit admission (ICU) could be life-saving. We aimed to comp … Forest algorithm to select significant variables. Then, prediction models were developed using the Support Vector Machine, Naıve Bayes, logistic regression, lightGBM, decision tree, and K-Nearest Neighbor algorithms. Sensitivity, specificity, accuracy, F1 score, and receiver operating characteristic-Area Under the Curve (AUC) were used to compare the prediction perform …
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