Identification of features with high levels of confidence in liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS) lipidomics research is an essen … ssing spectral outputs, which is demonstrated here using a novel machine learning approach based on support vector machine regression combined with leave-one-out cross-validation. These steps are essential to reduce the frequency of false positive identifications and close the reproducibility gap, including between software platforms, which, for downstream users such as …
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.
AIMS/INTRODUCTION: Clinical guidelines for the management of individuals with type 2 diabetes mellitus endorse the systematic assessment of … ic information, disease histories, laboratory tests and physical examinations. Logistic regression, support vector machine, gradient boosting decision tree, random forest and adaptive boosting were applied for model construction. The performance of these models was evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve. Additionally, we applied SHapl …
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: Endovascular therapy (EVT) was the standard treatment for acute ischemic stroke with large vessel occlusion. Prognosis after EVT … hine learning algorithms, including multivariate logistic regression, linear discriminant analysis, support vector machine, k-nearest neighbors, and decision tree algorithms, were applied to construct prognostic models.
RESULT: Six predictive factors were selected, namely, age, baseline National Institute of Health Stroke Scale (NIHSS) score, Alberta Stroke Program Ear …
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.
Electronic Control Units (ECUs) have been increasingly used in modern vehicles to control the operations of the vehicle, improve driving com … the vehicle. This paper proposes a machine learning-based intrusion detection system (IDS) using a Support Vector Machine (SVM), Decision Tree (DT), and K-Nearest Neighbor (KNN) and investigates the effectiveness of the IDS using multiple real-world datasets. The novelty of our developed IDS is that it has been trained and tested on multiple vehicular datasets (Kia Sou …
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 years, with the repeated occurrence of extreme weather and the continuous increase of air pollution, the incidence of weather-rela … ring data, the regression model is established by integrating the machine learning methods XGBoost, support vector machine (SVM), and generalized additive model (GAM) model. The distributed lag nonlinear model (DLNM) is used to set the warning threshold to transform the data and establish the warning model. According to the DLNM model, the cumulative lag effect of meteo …
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.
Some natural gases are toxic because they contain hydrogen sulfide (H2S). The solubility pattern of elemental sulfur (S) in toxic natural ga … e global search capability and learning efficiency of random forest (RF) and weighted least squares support vector machine (WLSSVM) models were enhanced via a whale optimization-genetic algorithm (WOA-GA). Hence, the WOA-GA-RF and WOA-GA-WLSSVM models were developed to accurately predict the solubility of sulfur and reveal its variation pattern. WOA-GA-RF outperformed s …
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.
Infertility is a social stigma for individuals, and male factors cause approximately 30% of infertility. Despite this, male infertility is underrecognized and underrepresented as a disease. According to the World Health Organization (WHO), changes in lifestyle and environmental factors are the prime reasons for the declining rate of male fertility. Artificial intelligence (AI)/machine learning (ML) models have become an effective solution for early fertility detection. Seven industry-standard ML models are used: support vector machine, random forest (RF), decision tree, logistic regression, na…
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.
With an increase in production and application of various engineering nanomaterials (ENMs), they will inevitably be released into the enviro … from the MD simulations. Lasso models based on Mordred descriptors outperformed ML models built by support vector machine, random forest, k-nearest neighbor, and gradient boosting decision tree, in terms of cross-validation coefficients (Q2 > 0.90). The Lasso models also outperformed conventional poly-parameter linear free energy relationship models for predicting logK …
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.
Nephrotic syndrome (NS) is classified based on morphological changes of glomeruli in biopsied kidney tissues evaluated by time-consuming mic … glomerular diseases. We developed machine learning (ML) models with the top 100 features using the support vector machine, which enabled us to discriminate the concerned glomerular diseases with 100% overall accuracy in the training, validation, and holdout test set. This DESI-MS/ML-based tissue analysis can be completed in a few minutes, in sharp contrast to a daylong …
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.
Post-operative endocrine outcomes in patients with non-functioning pituitary adenoma (NFPA) are variable. The aim of this study was to use machine learning (ML) models to better predict medium- and long-term post-operative hypopituitarism in patients with NFPAs. We included data from 383 patients who underwent surgery with or without radiotherapy for NFPAs, with a follow-up period between 6 months and 15 years. ML models, including k-nearest neighbour (KNN), support vector machine (SVM), and decision tree models, showed a superior ability to predict panhypopituitarism compared with non-paramet…
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.
We hypothesized that an interpretable gradient boosting machine (GBM) model considering comorbidities, P-wave and echocardiographic measurem … sensitivity c-statistic and F1-score compared to logistic regression, decision tree, random forest, support vector machine, and artificial neural networks. Gradient boosting model incorporating clinical data from different investigative modalities significantly improves risk prediction performance and identify key indicators for outcome prediction in MR.
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.
OBJECTIVES: This study aimed to explore the long-term cognitive trajectories and its' determinants, and construct prediction models for iden … ugh mixed growth model. Machine learning algorithms, namely regularized logistic regression (r-LR), support vector machine (SVM), random forest (RF), and super learner (SL) were used to predict cognitive trajectories. Discrimination and calibration metrics were used for performance evaluation.
RESULTS: Two distinct trajectories were identified according to the changes …
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.
Moyamoya is a cerebrovascular disease with a high mortality rate. Early detection and mechanistic studies are necessary. Near-infrared spect … and Hb in five physiological activity-related frequency segments. Machine learning models based on support vector machine (SVM), random forest (RF) and extreme gradient boosting (XGBoost) have been built to classify the two groups. For 20-min signals, the 10-fold cross-validation accuracies of SVM, RF and XGBoost were 87%, 85% and 85%, respectively. For 5-min signals, …
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.
BACKGROUND: Anticipating the need for at-birth cardiopulmonary resuscitation (CPR) in neonates is very important and complex. Timely identif … 0 risk factors was extracted, and five ML algorithms of J48, Naïve Bayesian, multilayer perceptron, support vector machine (SVM), and random forest were compared to predict the need for at-birth CPR in neonates. Two types of resuscitation were considered: basic and advanced CPR. Using five feature selection algorithms, features were ranked based on importance, and impor …
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.
PURPOSE: To develop a model to identify risk factors and predict recurrent cases of intussusception in children.
METHODS: Consecutive cases and recurrent cases of intussusception in children from January 2016 to April 2022 were screened. The cohort was divided randomly at a 4:1 ratio to a training dataset and a validation dataset. Three parallel models were developed using extreme gradient boosting (XGBoost), logistic regression (LR), and support vector machine (SVM). Model performance was assessed by the area under the receiver operating characteristic curves (AUC).
RESULTS: A total of 2469…
СтатьяРандомизированное 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.
This study aimed to analyze major predictors of adverse birth outcomes in very low birth weight (VLBW) infants including particulate matter … ral network, the decision tree, the logistic regression, the Naïve Bayes, the random forest and the support vector machine were used for predicting the dependent variables. Among the six prediction models, the random forest had the best performance (accuracy 0.79, area under the receiver-operating-characteristic curve 0.72). According to the random forest variable impor …
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 objective of the study is to investigate the effect of Nuchal Fold (NF) in predicting Fetal Growth Restriction (FGR) using machine learn … nations (SHAP). The results were compared with clinical guidelines based on the most optimal model. Support Vector Machine (SVM) exhibited the most consistent performance in FGR prediction. SHAP showed that the top contributors to identify FGR were Abdominal Circumference (AC), NF, Uterine RI (Ut RI), and Uterine PI (Ut PI). ALE showed that the cutoff values of Ut RI, U …
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.
To identify and validate the neural signatures of resting-state oscillatory connectivity for chronic migraine (CM), we used machine learning … s calculated to determine intrinsic connectivity at 1-40 Hz. A classification model that employed a support vector machine was developed using the magnetoencephalographic data to assess the reliability and generalizability of CM identification. In the findings, the discriminative features that differentiate CM from HC were principally observed from the functional intera …
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.
Abnormal resting-state functional connectivity (rs-FC) and brain structure have emerged as pathological hallmarks of fibromyalgia (FM). This … ata were performed. The combination of the recursive feature elimination (RFE) selection method and support vector machine (rs-FC data) or logistic regression (structural data), after permutation importance feature selection, showed high performance in distinguishing FM patients from pain-free controls, in which the rs-FC ML model outperformed the structural ML model (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.
Skin cutaneous melanoma (SKCM) is a chronically malignant tumor with a high mortality rate. Pyroptosis, a kind of pro-inflammatory programme … ll in constructing diagnostic classifiers, including K-Nearest Neighbor (KNN), logistic regression, Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Network (ANN), decision tree, random forest, XGBoost, LightGBM, and CatBoost. Secondly, the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) Cox regression analysis was applied and the prognostic model was constructed …
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