BACKGROUND AND PURPOSE: Many elderly patients are unable to actively stand up by themselves and have contraindications to performing the hea … ent predictors of OH. Using those variables as input features, the classification accuracies of the support vector machine, k-nearest neighbors, and random forest methods were 84.4%, 84.4%, and 90.6%, respectively.
CONCLUSIONS: We have identified clinical parameters that are strongly associated with OH. Machine-learning analysis using those parameters was highly accura …
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: Dyslexia is a disorder characterized by difficulty in reading such as poor speech and sound recognition. They have less capabili … ng algorithms such as Particle Swarm Optimization (PSO) based SVM Hybrid Kernel (Hybrid SVM - PSO), Support Vector Machine (SVM), Random Forest classifier (RF), Logistic Regression (LR) and K-Nearest Neighbor (KNN) for classification of dyslexics and non-dyslexics.
RESULTS: The accuracy achieved using the Hybrid SVM -PSO model is 95.6 %. The best set of features that 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.
Since the EU banned animal testing for cosmetic products and ingredients in 2013, many defined approaches (DA) for skin sensitization assessment have been developed. Machine learning models were shown to be effective in DAs, but the predictivity might be affected by data imbalance (i.e. more numbers of sensitizers than non-sensitizers) and limited information in the databases. To improve the predictivity of DAs, here we attempted to apply data-rebalancing ensemble learning (bagging with support vector machine (SVM)) and a novel and comprehensive Cosmetics Europe database. For predicting human …
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.
AIMS: Previous studies using regression analyses have failed to identify which patients with repaired tetralogy of Fallot (rTOF) are at risk … Baseline variables were measured at the time of the first CMR. An exhaustive variable search with a support vector machine classifier and five-fold cross-validation was used to predict deterioration and identify the most useful variables. For predicting any deterioration (minor or major) vs. no deterioration, the mean area under the curve (AUC) was 0.82 ± 0.06. For pred …
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.
Intrahepatic cholangiocarcinoma (iCCA) is a hepatobiliary malignancy which accounts for approximately 5-10 % of primary liver cancers and has a high mortality rate. The diagnosis of iCCA remains significant challenges owing to the lack of specific and sensitive diagnostic tests available. Hence, improved methods are needed to detect iCCA with high accuracy. In this study, we evaluated the efficacy of serum amino acid profiling combined with machine learning modeling for the diagnosis of iCCA. A comprehensive analysis of 28 circulating amino acids was conducted in a total of 140 blood samples f
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 machine learning model that can predict dental implant failure and peri-implantitis as a tool for maximizing implant success.
MATERIALS AND METHODS: This study used a supervised learning model to retrospectively analyze 398 unique patients receiving a total of 942 dental implants presenting at the Philadelphia Veterans Affairs Medical Center from 2006 to 2013. Logistic regression, random forest classifiers, support vector machines, and ensemble techniques were employed to analyze this dataset.
RESULTS: The random forest model possessed the highest predictive performance…
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: While cognitive behavioral therapy has shown efficacy in treating stress-related disorders, such as adjustment disorder and exha … the machine learning approach, 4 classifiers (logistic regression with elastic net, random forest, support vector machine, and AdaBoost) will be trained and evaluated. The dataset will be split into training (70%) and testing (30%) sets. Hyperparameter tuning will be conducted using 5-fold cross-validation with randomized search. Model performance will be assessed usin …
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: Diabetes is a chronic condition that arises when the body cannot effectively regulate blood glucose levels, either due to insuff … ne learning classifiers, including classic decision tree, K-nearest neighbors, logistic regression, support vector machine, AdaBoost, random forest, gradient boosting, and XGBoost. Furthermore, the p-value is computed to analyze the feature interactions for the clinical relevance.
CONCLUSIONS: This paper offers a scalable, interpretable, and ethically aligned tool towa …
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: This study aimed to develop and validate an interpretable machine learning model to predict postoperative fever (POF) after flex … ML) algorithms included logistic regression (LR), random forest (RF), multi-layer perceptron (MLP), support vector machine (SVM), XGBoost, and LightGBM were built using combined clinical and imaging features to predict fURL-related POF. Model performance was assessed via multiple metrics including AUC and F1-score. The SHAP algorithm was employed to perform multi-dimens …
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: Caregiver burden represents a multidimensional syndrome influenced by patient-related, relational, and contextual factors in neurological disorders. Although stroke, Parkinson's disease (PD), and Alzheimer's disease (AD) differ in clinical trajectory, comparative analyses of caregiver risk profiles across these conditions remain limited. Objective: This study aimed to identify sociodemographic, cognitive, and dyadic factors associated with caregiver burden in a clinical cohort, and to investigate their value for caregiver risk stratification using supervised machine learning models
СтатьяНаблюдательное исследованиеПолный 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: Contrast-induced acute kidney injury (CI-AKI) is a common complication of lower limb percutaneous transluminal angioplasty (PTA) … gression with elastic-net penalty, random forests, gradient boosting machines, k-nearest neighbors, Support vector machines, and multilayer perceptron), using 5-fold cross-validation and grid search for hyperparameter selection. Area under receiver operating curve, area under precision-recall curve, F1 score, and the sensitivity and specificity were determined on the te …
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: This study aimed to develop a simple machine-learning model incorporating lymph node metastasis status with F-18 Fluorodeoxygluco … edictive models: logistic regression (LR), random forest (RF), gradient boosting machine (GBM), and support vector machine (SVM). Area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of the validation set were used for evaluating and comparing model performance.
RESULTS: The number of patients with lymph node metastasis were 63 (33%). The mean number of harvest …
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.
OBJECTIVE: This study aims to explore a method based on three-dimensional cervical spinal cord reconstruction, radiomics feature extraction, … omics prediction model.
RESULTS: Among the three cervical spinal cord segmentation strategies, the support vector machine model based on the narrowest segment performed best (area under the curve [AUC] = 0.885). Among clinical features, smoking history, diabetes, preoperative JOA score, and cSVA are important indicators for prognosis prediction. When clinical features …
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 OBJECTIVE: Vaccination against SARS-CoV-2 in immunocompromised patients with hematologic malignancies (HM) is crucial to redu … lied to these values. The patient profiles were then analyzed within identified clusters.
RESULTS: Support vector machine (SVM) emerged as the best-performing model. PCA applied to SVM-derived SHAP values resulted in four perfectly separated clusters. These clusters are characterized by the proportion of patients that generate antibodies (PPGA). Cluster 1, with the sec …
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: Psychotic disorders are major psychiatric disorders that can impact multiple domains including physical, social, and psychologic … uroimaging measures. In terms of main machine learning models used, the most common approaches were support vector machine, random forest, logistic regression, and linear regression models. No specific machine learning approach outperformed the other approaches consistently across the studies, and an overall range of predictive accuracy was observed with an AUC from 0.5 …
СтатьяScoping ReviewПоиск 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: The study aims to classify normal and pathological voices by leveraging the wav2vec 2.0 model as a feature extraction method in conjunction with machine learning classifiers.
METHODS: Voice recordings were sourced from the publicly accessible VOICED database. The data underwent preprocessing, including normalization and data augmentation, before being input into the wav2vec 2.0 model for feature extraction. The extracted features were then used to train four machine learning models-Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors, Decision Tree (DT), and Random Forest (RF)-which …
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: Mild traumatic brain injury (mTBI) comprises a majority of traumatic brain injury (TBI) cases. While some mTBI would suffer neur … ient boosting machine, random forest, adaptive boosting, decision tree, complement naïve Bayes, and support vector machine. The value of eight machine learning algorithms was compared by the area under the receiver operating characteristic curve (AUC).
RESULTS: 361 mTBI patients suffered the ND with the incidence of 30.7%. The ND group had higher 30-day mortality (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.
BACKGROUND: Parkinson's disease is a rapidly growing neurodegenerative disorder with various motor and non-motor symptoms, affecting million … machine learning models, including logistic regression, k-nearest neighbor, multilayer perceptron, support vector machine, decision tree, AdaBoost, and random forest, were explored. Statistical significance between configurations was assessed with the Wilcoxon signed-rank test. Model interpretability was investigated using Shapley additive explanations to identify high …
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: Mental stress-induced myocardial ischemia is often clinically silent and associated with increased cardiovascular risk, particul … tomography. Machine learning classifiers (K-nearest neighbors, logistic regression, random forest, support vector machine, extreme gradient boosting) were trained on the study cohort and evaluated in the test cohort using single-stage, multistage, and interstage features.
RESULTS: The study cohort (n=119, mean age 53±8 years) showed significant heart rate variability, …
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.
INTRODUCTION: Glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1 RAs) are widely used for the management of type 2 diabetes mellitus and obesi … ML models, including logistic regression, random forest (RF), extreme gradient boosting (XGBoost), support vector machine, neural network, LightGBM, and CatBoost, were developed using 10-fold cross-validation. Model performance was evaluated using area under the receiver operating characteristic curve (AUC), accuracy, precision, recall, and precision-recall curves. SHa …
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.
MedElevator
Войти в исследования