Inflammatory bowel disease (IBD) flare-ups exhibit symptoms that are similar to other diseases and conditions, making diagnosis and treatmen … the most appropriate predictive machine learning model, five of the most popular methods, including support vector machines (SVMs), random forests, logistic regression, naive Bayes, and k-nearest neighbors (KNN), were assessed. The generated model was validated by implementing the algorithm on 45 prospective unseen datasets; the results showed a sensitivity of 96% and a …
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 AND AIMS: Stroke is one of the most common causes of death worldwide, leading to numerous complications and significantly diminis … most efficient stroke ML algorithm in 25% of the articles (n = 5). In addition, in other articles, Support Vector Machines (SVM), Stacking and XGBOOST, DSGD, COX& GBT, ANN, NB, and RXLM algorithms were introduced as the best and most efficient ML algorithms in stroke prediction.
CONCLUSION: This research has shown a rapid increase in using ML algorithms to predict str …
СтатьяОбзорПоиск 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: Allergic asthma (AA) is common in children. Excess copper is observed in AA patients. It is currently unclear whether copper imba … quently, disease progression and cuproptosis-related models were screened using random forest (RF), support vector machine (SVM), extreme gradient boosting (XGBoost), and general linear model (GLM) algorithms.
RESULTS: Four CRGs were notably increased in pediatric AA samples. CD4+ T cells, macrophages and mast cells exhibited a lower cuproptosis score in AA samples, in …
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 To identify the characteristic genes and immune infiltration in dilated cardiomyopathy (DCM) by bioinformatic analysis. Methods We identified differentially expressed genes (DEG) on two DCM gene expression data sets, and performed gene ontology (GO), disease ontology (DO), and gene set enrichment analysis (GSEA) functional enrichment to obtain potential pathways. Two machine learning algorithms including support vector machine recursive feature elimination (SVM-RFE) algorithm and Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) algorithm were used to determine diagnostic marke…
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: Tuberculosis is a chronic infectious disease caused by mycobacterium tuberculosis (MTB) and is the ninth leading cause of death … lassification model by four machine learning algorithms(logistic regression(LR), random forest(RF), support vector machine(SVM) and k-nearest neighbor(KNN)). And the area under the precision-recall curve (AUPRC) and the area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) to estimate of the model's predictive performance for dentifying active and latent tuberc …
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: To evaluate the classification performance of machine learning based on the 4 vessel density features of peripapillary optical c … hod and were integrated in 3 models of machine learning classifiers. Classification performances of support vector machine (SVM), random forest, and Gaussian Naive Bayes (GNB) models were evaluated with the area under the receiver-operating-characteristic curve (AUC) and accuracy.
RESULTS: We divided 121 images into a 70% training set and 30% test set. For ON-NAION cla …
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: Auditory-perceptual assessments are the gold standard for assessing voice quality. This project aims to develop a machine-learni … sed, n = 1428) and prosodic (n = 152) features, pitch onsets, and recording duration. We utilized a support vector machine and these features (n = 1582) for automated assessment of dysphonia severity. Recordings were separated into vowels (V) and sentences (S) and features were extracted separately from each. Final voice quality predictions were made by combining the fe …
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.
PRÉCIS: Machine learning (ML) based on the optical coherence tomography angiography vessel density features with different thresholds using a support vector machine (SVM) model provides excellent performance for glaucoma detection.
BACKGROUND: To assess the classification performance of ML based on the 4 vessel density features of peripapillary optical coherence tomography angiography for glaucoma detection.
METHODS: Images from 119 eyes of 119 glaucoma patients and 76 eyes of 76 healthy individuals were included. Four vessel density features of optical coherence tomography angiography image…
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.
PURPOSE: To predict clinical response in locally advanced cervical cancer (LACC) patients by a combination of measures, including clinical and brachytherapy parameters and several machine learning (ML) approaches.
METHODS: Brachytherapy features such as insertion approaches, source metrics, dosimetric, and clinical measures were used for modeling. Four different ML approaches, including LASSO, Ridge, support vector machine (SVM), and Random Forest (RF), were applied to extracted measures for model development alone or in combination. Model performance was evaluated using the area under the cu…
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.
There are increasingly strict regulations surrounding the purchase and use of combustible tobacco products (i.e., cigarettes); simultaneousl … lly, we applied seven popular machine learning and deep learning algorithms, including Naïve Bayes, Support Vector Machine, Random Forest, XGBoost, Multilayer Perception, Transformer Neural Network, and stacking and voting ensemble models to build our customized classification model. We extracted a set of sample tweets during an outbreak of e-cigarette or vaping-related …
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.
Symptoms-based models for predicting SARS-CoV-2 infection may improve clinical decision-making and be an alternative to resource allocation … ke Information criterion. Also, we performed an analysis using machine learning with random forest, support vector machine, and extreme gradient boosting. The study included 58,577 participants with a positivity rate of 5.7%. The logistic regression showed that anosmia (aOR = 7.76, 95% CI [6.19, 9.73]), fever (aOR = 4.29, 95% CI [3.07, 6.02]), headache (aOR = 3.29, 95% …
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.
Dengue fever is a severe disease spread by Aedes mosquito-borne dengue viruses (DENVs) in tropical areas such as Bangladesh. Since its breakout in the 1960s, dengue fever has been endemic in Bangladesh, with the highest concentration of infections in the capital, Dhaka. This study aims to develop a machine learning model that can use relevant information about the factors that cause Dengue outbreaks within a geographic region. To predict dengue cases in 11 different districts of Bangladesh, we created a DengueBD dataset and employed two machine learning algorithms, Multiple Linear Regression (
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.
The new advances in multiple types of devices and machine learning models provide opportunities for practical automatic computer-aided diagn … ithout performing any features extraction. We investigated four supervised machine learning models: support vector machine (SVM), k-nearest neighbors (KNN), Random Forest (RF), and the ensemble of these three methods. We test the performance of these techniques in classifying: Normal beat (NOR), Left Bundle Branch Block Beat (LBBB), Right Bundle Branch Block Beat (RBBB) …
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: We sought to develop and validate machine learning (ML) models to increase the predictive accuracy of mortality after heart transpl … ear survival was .689, .642, .649, .637, .526 for the Adaboost, Logistic Regression, Decision Tree, Support Vector Machine, and K-nearest neighbor models, respectively, whereas the Index for Mortality Prediction after Cardiac Transplantation (IMPACT) score had an AUC of .569. Local interpretable model-agnostic explanations (LIME) analysis was used in the best performing …
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.
PROBLEM: Preterm birth (PTB) is a major cause of increased morbidity and mortality in newborns. The main cause of spontaneous PTB (sPTB) is … model was created using bacterial risk scores using machine learning techniques (decision tree and support vector machine). The predictive performance of the model was validated using random subsampling.
RESULTS: Bacterial risk scoring model showed significant differences (P < 0.001). The PTB risk was low when the Lactobacillus iners ratio was 0.812 or more. In groups …
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.
PURPOSE: To evaluate the performance of machine-learning-based computed tomography (CT) radiomic analysis to differentiate high-risk thymic … r feature selection and four classifiers: generalised linear model (GLM), k-nearest neighbor (KNN), support vector machine (SVM) and random forest (RF). The receiver-operating characteristic curve (ROC) and the area under the curve (AUC) were used to evaluate the performance of the classifiers.
RESULTS: The combination of UECT and CECT radiomic features demonstrated th …
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.
Salmonella enterica and Escherichia coli are bacterial species that colonize different animal hosts with sub-types that can cause life-threatening infections in humans. Source attribution of zoonoses is an important goal for infection control as is identification of isolates in reservoir hosts that represent a threat to human health. In this study, host specificity and zoonotic potential were predicted using machine learning in which Support Vector Machine (SVM) classifiers were built based on predicted proteins from whole genome sequences. Analysis of over 1000 S.enterica genomes allowed the …
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.
Non-convulsive seizures (NCS) are often underdiagnosed due to their subtle presentation including changes in behavior and mental status. Alt … earning models, including convolutional neural networks (CNN), recurrent neural networks (RNN), and support vector machines (SVM) have demonstrated high precision in analyzing EEG data and predicting seizures. Innovations such as Ceribell Clarity algorithm (Ceribell, Sunnyvale, CA) allow fast, real-time seizure detection, reducing diagnostic delays in emergency and crit …
СтатьяОбзорПолный 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.
Entropy model is widely used in epileptic electroencephalogram (EEG) analysis, but there are few reports on how to objectively select the pa … ed entropy values of these bio-marker brain areas were considered as feature vectors input into the support vector machine (SVM). Finally, combining optimized MSE model with SVM could accurately distinguish epileptogenic hemisphere in TLE at an average accuracy rate of 95%, which was higher than the current level. The results show that the MSE model parameter optimizati …
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 compare machine learning models integrating conventional ultrasound radiomic features with clinicopathological varia … d four machine learning algorithms, including a generalized linear model (GLM), random forest (RF), support vector machine (SVM), and gradient boosting machine (GBM), based on different combinations of clinicopathological variables and radiomic features. Model performance was evaluated in the validation cohort.
RESULTS: Multivariable logistic regression identified Edmo …
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