Background: Conduct disorder (CD) is a mental disorder diagnosed in childhood or adolescence that presents antisocial behaviors, and is asso … extracted as features, and input into three ML classifiers: logistic regression, random forest and support vector machine (SVM). We trained and tested these ML models for classifying CD from HCs by using fivefold cross-validation (CV). Results: Eight brain regions with abnormal GM volumes were detected, which mainly distributed in the frontal lobe, parietal lobe, anter …
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.
The identification and quantification of markers in medical images is critical for diagnosis, prognosis, and disease management. Supervised … D) patients. A multi-scale deep denoising autoencoder is trained on healthy images, and a one-class support vector machine identifies anomalies in new data. Clustering in the anomalies identifies stable categories. Using these markers to classify healthy-, early AMD- and late AMD cases yields an accuracy of 81.40%. In a second binary classification experiment on a publi …
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: Vestibular schwannomas (VSs) are uncommon benign brain tumors, generally treated using Gamma Knife radiosurgery (GKRS). However, du … Ms). These features were applied in a machine learning environment for classification of TTE, using support vector machines.
RESULTS: In a clinical data set, containing 61 patients presenting obvious non-TTE and 38 patients presenting obvious TTE, we determined that patient- and treatment-related characteristics do not show any correlation to TTE. Furthermore, first-or …
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: Intraoperative blood loss is a critical issue in the care of patients with burns. The timely identification of patients at eleva … arning algorithms, including logistic regression, decision tree, random forest, K-nearest neighbor, support vector machine, and extreme gradient boosting were used to develop the prediction models. The performance of the models was assessed by 8 metrics as well as density curve, calibration curve and decision curve. A scoring system was designed to assess the performanc …
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка 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: Most patients with Alzheimer's disease (AD) have an insidious onset and frequently atypical clinical symptoms, which are conside … differential mutation (GDM) algorithm. In addition to considering the classification error rates of support vector machine, naive bayes, and discriminant analysis classifiers, our algorithm also considers distance measure as an optimization objective.
RESULTS: Finally, this method proposed achieves an excellent classification error rate of 0.0531 (5.31%) with the featu …
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.
INTRODUCTION: Depression frequently co-occurs with psychosis and is associated with poor outcomes. Early identification of patients at risk of persistent depression remains challenging, limiting opportunities for stratified treatment planning. This study aimed to evaluate the transdiagnostic generalizability of machine learning (ML) models predicting depressive episodes across the affective-psychotic spectrum and whether model-informed predictions could identify patients who may benefit from antidepressant treatment.
METHODS: Support vector machine models were trained to predict depressive ep…
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: Posterior systolic curling (PSC) is a morphofunctional abnormality of the posterior mitral annulus associated with malignant vent … increased tangential and radial displacement and irregular systolic acceleration in PSC. The linear support vector machine achieved the best balance between accuracy and interpretability (area under the curve 0.865 [interquartile range 0.855-0.875], accuracy 0.82, sensitivity 0.84, specificity 0.82, F1-score 0.79).
CONCLUSION: CURL-AID provides a quantitative and repro …
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.
European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society2026eng
PURPOSE: This study aimed to evaluate the utility of L1-L4 average Hounsfield Unit (HU) values from lumbar spine computed tomography (CT) in … showed the highest AUCs (0.785 ± 0.096 and 0.777 ± 0.098, respectively) but limited recall, whereas Support Vector Machine demonstrated moderate performance. Tree-based models yielded comparatively lower discriminatory ability. Optimal HU ranges for identifying high osteoporosis risk generally converged around 90-130 HU.
CONCLUSIONS: ML models using L1-L4 HU values can …
СтатьяСравнительное 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.
OBJECTIVE: To construct and validate a clinical model to predict painful diabetic peripheral neuropathy (PDPN) risk in type 2 diabetes melli … oosting (XGBoost), Light Gradient Boosting Machine (LightGBM), artificial neural network (ANN), and support vector machine (SVM)-were developed and tuned using repeated 5-fold cross-validation. Model performance was evaluated on the independent test cohort using comprehensive discrimination and calibration metrics. To enhance clinical interpretability, a nomogram and SH …
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное исследованиеПолный 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: Predictive models could support clinicians in identifying patients who may benefit from cancer investigations. We aimed to exa … ated variable performance, with AUC values ranging from 0.60 to 1 during validation. Random Forest, Support Vector Machine, Decision Tree, and Multilayer Perceptron showed the best predictive performance. Most of the studies (94.1%) had a high risk of bias for the index test.
CONCLUSION: ML models have been reported to demonstrate potential in managing complex data for …
СтатьяСистематический обзорПолный 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: The epidemiology and age-specific patterns of lifetime suicide attempts (LSA) in China remain unclear. We aimed to examine age-specifi … , and self-injury/suicide history-were assessed. Five ML models-random forest, logistic regression, support vector machine (SVM), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), and Naive Bayes-were compared. SHapley Additive exPlanations (SHAP) were used to quantify feature importance.
RESULTS: The overall prevalence of LSA was 4.57% (1,145/25,047), with significant age differen …
СтатьяМногоцентровое 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.
INTRODUCTION: Electrocardiogram (ECG) values vary significantly across age and sex, particularly during childhood and adolescence. While age … valuated using F1-score, AUROC, and confusion matrices across repeated train-test splits.
RESULTS: Support vector machine (SVM) achieved the highest accuracy in modeling both age and sex. Key predictive features included heart rate, PR interval, QRS duration, and T-wave amplitude. Age-group classification achieved an average true positive rate of 60% with SVM, improvin …
СтатьяПрепринтПоиск 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: This study aimed to develop and evaluate a machine learning model utilizing non-invasive clinical parameters for the classificati … s models such as eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), Random Forest (RF), Logistic Regression (LR), Support Vector Machine (SVM), Back Propagation Neural Network (BPNN), as well as two ensemble models. Additionally, a test set was performed on an independent dataset consisting of 152 patients. The performance evaluation of all models was based on metrics including the a …
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.
Malaria remains a major global health challenge, particularly in Brazil's Legal Amazon region, where environmental and socioeconomic conditions foster favorable conditions for disease transmission. Traditional control measures have shown limited effectiveness, emphasizing the need for better predictive approaches to support timely and targeted public health interventions. This study evaluates the performance of six computational models-Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Units (GRU), Support Vector Regression (SVR), Random Forest (RF), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), and Autore
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.
Few existing efforts to predict childhood obesity have included risk factors across the prenatal and early infancy periods, despite evidence that the first 1000 days is critical for obesity prevention. In this study, we employed machine learning techniques to understand the influence of factors in the first 1000 days on body mass index (BMI) values during childhood. We used LASSO regression to identify 13 features in addition to historical weight, height, and BMI that were relevant to childhood obesity. We then developed prediction models based on support vector regression with fivefold cross
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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: To date, the therapeutic paradigm for Alzheimer's disease (AD) has focused on a single intervention for all patients. However, a … TS: 474 participants with mild-to-moderate AD were screened with 351 enrolled into the trial. Using support vector machine (SVM) analyses, 89% of the subjects randomized to either NSAID treatment arms were correctly classified using a general NSAID companion diagnostic. Drug-specific companion diagnostics yielded 98% theragnostic accuracy in the rofecoxib arm and 97% ac …
СтатьяМногоцентровое исследованиеРандомизированное исследованиеПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
Spasmodic dysphonia (SD) and muscle tension dysphonia (MTD) are two voice disorders that present similar characteristics. Usually, they can … eatment-selection moment. In this article, we present and compare the results of neural network and support vector machine-based methods that can help the clinicians to confirm their diagnosis. As a preliminary approach to the problem, we used only a sustained vowel /a/ to extract eight acoustic parameters. Then, a pattern recognition algorithm classifies the voice as n …
Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка 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.
BACKGROUND: Polycystic ovary syndrome (PCOS) is a common disorder affecting the reproductive, endocrine, and metabolic systems in women. Dys … from GEO were analyzed using least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression and support vector machine-random forest (SVM-RF) algorithms to screen for hub genes. SVM-RF integrates support vector machine (SVM) and random forest (RF) for synergistic feature selection, enhancing hub gene screening accuracy, implemented in R 4.4.1 with the caret package …
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 validate an artificial intelligence model based on focused assessment with sonography for trauma (FAST) for the semi … al basis and compared with logistic regression, random forest, gradient boosting decision tree, and support vector machine.
RESULTS: A total of 797 raw videos were acquired, with 522 videos comprising 87 data groups (each covering 6 sites) included after screening. As hemorrhage volume increased, heart rate and shock index rose, while systolic blood pressure decreased; …
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: Sublingual immunotherapy (SLIT) efficacy for allergic rhinitis (AR) varies considerably, with 30%-40% of patients showing poor r … ses were performed to screen independent predictive factors. Three models, including random forest, support vector machine, and conventional logistic regression, were developed for performance comparison. Model performance was evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), calibration curves, and decision curve analysis (DCA). On the b …
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