Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) measures cortical hemodynamic changes, yet it cannot collect this information from subcortical … ) served as training targets. GCN models performed better compared to conventional methods, such as support vector machine and feedforward fully connected artificial neural networks, on both identifying the connections as binary classification tasks, and regressing the quantified strengths of connections. We also propose the addition of inter-subject connections into th …
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.
Recently, prediction of gestational diabetes mellitus (GDM) using artificial intelligence (AI) from medical records has been reported. We ai … g methods as AI algorithms, such as random forest (RF), gradient boosting decision tree (GBDT), and support vector machine (SVM), along with logistic regression (LR) as a reference. GBDT displayed the highest accuracy, followed by LR, RF, and SVM. Exploratory analysis of the JECS data revealed that health-related quality of life in early pregnancy and maternal birthweig …
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.
The effect of Ebola virus disease (EVD) is fatal and devastating, necessitating several efforts to identify potent biotherapeutic molecules. This review seeks to provide perspectives on complementing existing work on Ebola virus (EBOV) by discussing the role of machine learning (ML) techniques in the prediction of small molecule inhibitors of EBOV. Different ML algorithms have been used to predict anti-EBOV compounds, including Bayesian, support vector machine, and random forest algorithms, which present strong models with credible outcomes. The use of deep learning models for predicting anti-…
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: Flow cytometry (FC) is critical for the diagnosis and monitoring of hematologic malignancies. Machine learning (ML) methods rapi … an mixture model and Fisher kernel methods were applied to FC listmode data, followed by supervised support vector machine classification.
RESULTS: High accuracy (ACC, 94.2%; area under the curve [AUC], 99.5%) was achieved based on the 37-parameter FC panel. Using only 3 parameters, however, yielded similar performance (ACC, 91.7%; AUC, 98.3%) and highlighted the signi …
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.
We aimed to develop a machine learning (ML) classifier to detect and compare major psychiatric disorders using electroencephalography (EEG). … to establish models for the binary classification between patients with each disorder and HCs. The support vector machine, random forest, and elastic net ML methods were applied, and prediction performances were compared. The elastic net model with IQ adjustment showed the highest accuracy. The best feature combinations and classification accuracies for discrimination …
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 light of the growing resistance toward current antiviral drugs, efforts to discover novel and effective antiviral therapeutic agents remain a pressing scientific effort. Antiviral peptides (AVPs) represent promising therapeutic agents due to their extraordinary advantages in terms of potency, efficacy and pharmacokinetic properties. The growing volume of newly discovered peptide sequences in the post-genomic era requires computational approaches for timely and accurate identification of AVPs. Machine learning (ML) methods such as random forest and support vector machine represent robust lea…
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАОбзорПолный 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.
The most common clinical sign in pediatric cardiology is heart murmur, which can often be uncharacteristic. The aim of this research was to … econd step, classifiers based on Naive Bayes, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest and Support Vector Machine were developed and compared by performance. The results of this research suggest that high accuracy (>90%) classifier for detection of CHD based on 16 parameters can be developed. Such classifier with appropriate user interface would be valuable dia …
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.
Chromosome 22q11.2 deletion syndrome (22q11.2DS) is a genetic neurodevelopmental syndrome that has been studied intensively in order to unde … maging characteristics of the resulting tracts were analyzed using a machine-learning method called support vector machine in order to optimize the selection of a set of imaging features that maximally discriminated 22q11.2DS and comparison subjects. With this unique approach, we both confirmed previously-recognized 22q11.2DS-related abnormalities in the inferior longit …
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
We examined early vocabulary development in children at familial risk (FR) of dyslexia and typically developing (TD) children between 17 and 35 months of age. We trained a support vector machine to classify TD and FR using these vocabulary data at the individual level. The Dutch version of the McArthur-Bates Communicative Development Inventory (Words and Sentences) (N-CDI) was used to measure vocabulary development. We analyzed group-level differences for both total vocabulary as well as lexical classes: common nouns, predicates, and closed class words. The generalizability of the classificati…
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: Oligoasthenozoospermia is a major cause of male infertility and is characterized by reduced sperm concentration and motility. How … ine learning algorithms-least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), random forest, and support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE)-were applied to screen core genes, followed by construction and internal evaluation of logistic regression, LASSO, random forest, and support vector machine (SVM) diagnostic models. Finally, a smoking- and eth …
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: This study aimed to identify common and exclusive neural substrates underlying pure generalized anxiety disorder (GAD, G0) and comorbid GAD and depression (G1), assess whether they could assist in diagnosis and prediction of treatment response, and determine whether comorbid depression in GAD patients would change their neural plasticity.
METHODS: A longitudinal study was conducted, involving 98 patients (40 in the G0 group and 58 in the G1 group) and 54 healthy controls (HCs). The fractional amplitude of low-frequency fluctuations (fALFF), support vector machine, and support vect…
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.
Glaucoma is a chronic, progressive eye disease affecting the optic nerve, which may cause visual damage and blindness. In this study, we present a machine-learning investigation to classify patients with glaucoma (case group) with respect to normal participants (control group). We examined 172 eyes at the Ophthalmology Clinic of the "Elpis" General Hospital of Athens between October 2022 and September 2023. In addition, we investigated the glaucoma classification in terms of the following: (a) eye selection and (b) gender. Our methodology was based on the features extracted via two diagnostic
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: Ovarian endometriomas impair ovarian reserve and fertility in women of reproductive age. Ethanol sclerotherapy is a fertility-pr … dictors. Four machine learning algorithms (Decision Tree, Random Forest, Extreme Gradient Boosting, Support Vector Machine) were compared using discrimination, calibration, and utility metrics. SHapley Additive exPlanations analysis was used to interpret the model.
RESULTS: The cumulative live birth rate was 50.0% (97/194). Five predictors were identified: antral folli …
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: Vasculogenic erectile dysfunction (ED) is an important subtype of organic ED, and its development and progression are closely re … sed on the selected key variables, five machine learning models-logistic regression, random forest, support vector machine, light gradient boosting machine (LightGBM), and extreme gradient boosting (XGBoost)-were constructed and compared. Model performance was evaluated using metrics including the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), and the SHa …
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.
PURPOSE: To develop and validate radiomics-based machine learning models combined with clinical parameters derived from venous phase contras … lection operator (LASSO) regression with 10-fold cross-validation. Four machine learning algorithms-support vector machine (SVM), random forest classifier (RFC), decision tree, and extreme gradient boosting (XGBoost)-were developed, and a combined clinical-radiomics model was constructed. Model performance was evaluated using sensitivity, specificity, and area under the …
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: Timely identification of the need for surgical intervention in traumatic epidural hematoma (tEDH) is critical to optimizing outc … n data were extracted from medical records. Four machine learning models (Logistic Regression (LR)/ Support Vector Machine (SVM)/ Naive Bayes (NB)/Neural Network (NN)), were developed to predict surgical need. A Random Forest (RF) algorithm identified key predictors, and a nomogram was constructed from the LR model to facilitate individualized risk assessment. Statistic …
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.
BACKGROUND: Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD) often emerges in early childhood, with hyperactivity and impulsivity constitutin … peractive peers. Machine learning analyses indicated promising classification performance, with the support vector machine achieving an accuracy of 84.31%, sensitivity of 80.0%, specificity of 87.10%, and an area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of 0.83. Permutation-based feature importance analyses highlighted distal limb movements as the most in …
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: Hypervascular pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) and mass-forming pancreatitis (MFP) represent a classic diagnostic mimicry on … representative TIC features were selected to train six classical classifiers (logistic regression, support vector machine, k-nearest neighbors, random forest, naïve Bayes, and decision tree). Model performance was assessed by stratified 10-fold cross-validation on the training cohort and by testing on the temporally separated cohort.
RESULTS: In nested cross-validatio …
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.
BACKGROUND: Thyroid nodules are frequently encountered in clinical practice, with their detection increasing due to advancements in imaging … nd FNA cytology results. Five supervised ML algorithms—Logistic Regression, Random Forest, XGBoost, Support Vector Machine (SVM), and K-Nearest Neighbor (KNN)—were trained and validated. Model performance was assessed using accuracy, precision, recall, F1-score, sensitivity, specificity, and area under the receiver operating characteristic curve (AUC-ROC). RESULTS: The …
СтатьяМногоцентровое 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.
BACKGROUND: Compassion fatigue (CF) is a common phenomenon among nurses working in intensive care units (ICU). Their prolonged exposure to t … gression. Four classification models—Logistic Regression (LR), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Support Vector Machine (SVM), and Light Gradient Boosting Machine (LGBM)—were developed. The optimal model was selected using the area under the curve (AUC) of the receiver operating characteristics, accuracy, precision, recall, F1 score, and Brier score. Shapley additive …
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