Mental health is an indicator of emotional, psychological and social well-being of an individual. It determines how an individual thinks, fe … deviant behavior. This research work proposes to apply various machine learning algorithms such as support vector machines, decision trees, naïve bayes classifier, K-nearest neighbor classifier and logistic regression to identify state of mental health in a target group. The responses obtained from the target group for the designed questionnaire were first subject to u …
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.
Citrus Huanglongbing (HLB), caused by Candidatus Liberibacter asiaticus, threatens global citrus production, while early diagnosis is hinder … ix classifiers, followed by hyperparameter optimization using four search strategies. The optimized support vector machine (SVM) achieved the highest accuracy of 95.93% ± 1.42% and an F1-score of 0.9597 ± 0.0146. SHAP analysis linked classification decisions to these molecular assignments, identifying pigment-associated features as major contributors to overall classifi …
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.
Progressive micrographia, characterized by a gradual reduction in handwriting size, is a common yet incompletely understood feature of Parki … adults. Four machine learning models (logistic regression, elastic net logistic regression, linear support vector machine [SVM], and radial basis function SVM) were evaluated using nested leave-one-out cross-validation. The linear SVM showed the highest numerical area under the receiver operating characteristic curve (AUC; 0.877, 95% CI 0.749-0.977; accuracy = 82.1%). …
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: This study investigates malaria incidence trends in mainland China from 2005 to 2020, to elucidate its epidemiological character … btypes (MAE ∈ [0.001, 0.016]). Models with the best performance are Gradient Boosting (XGBoost) and Support Vector Machine (SVM). Risk levels for Polychlorinated Biphenyls (PCB) and Hexachlorobenzene (HCB) were coefficients (95% CI): -1.48 (-2.69, -0.27) and - 1.39 (-2.57, -0.22), respectively. Cumulative effect of extremely low-level HCB during the first 3 and 4 months …
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 aims to develop an explainable machine learning (ML) framework integrating clinical, imaging, and procedural features for predicting recurrent laryngeal nerve (RLN) injury risk during microwave ablation (MWA) of thyroid nodules.
METHODS: A retrospective study is conducted using data from 254 patients who underwent thyroid nodule MWA. Recursive feature elimination (RFE) with 5 × fivefold cross-validation selected 12 optimal features across four ML models: logistic regression (LR), decision tree (DT), random forest (RF), and support vector machine (SVM). Model 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.
Adoptive cell therapy (ACT) with tumor-infiltrating lymphocytes (TIL) is a form of personalized immunotherapy that requires ex vivo expansio … on cohort. PETIL uses random forest method to identify a combination of robust predictive features, support vector machine model to determine the optimal classification hyperparameters, and Matthews correlation coefficient method to adjust the decision-boundary threshold for imbalanced data. Our model yielded AUC=0.740 for the testing cohort and AUC=0.857 for blinded va …
СтатьяПрепринтПоиск 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: Variable selection (VS) is crucial for building accurate and generalizable classification models. Reducing the necessary numbe … techniques (LASSO, Elastic Net), tree-based methods (random forest-based Boruta wrapper), penalized support vector machines, and metaheuristics (genetic algorithm). An empirical example from an alcohol use disorder dataset illustrated the comparative findings. Supplementary simulations evaluated four additional filter methods, re-estimated performance under stratified 1 …
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.
Predicting tertiary vocational college students' employment destinations has become an urgent need for most tertiary vocational colleges. Th … aseline classifiers, including non-optimized XGBoost, logistic regression (LR), decision tree (DT), support vector machine (SVM), random forest (RF), K-nearest neighbor (KNN), and LightGBM. SHAP analysis identifies academic GPA across multiple semesters, Gaokao scores, and volunteer service hours as the most influential predictors.
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.
Food fraud through false declarations of geographical origin poses major economic and regulatory challenges, particularly for commodities su … rofiles achieved >0.87 accuracy across Random Forest, k-nearest neighbors, logistic regression, and support vector machine models using only five genus-level microbial features. Multi-year sampling confirmed that these microbial signals remained stable across harvest seasons. Differential abundance analyses further identified ecologically relevant taxa driving country-l …
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: Focal segmental glomerulosclerosis (FSGS) is a major cause of nephrotic syndrome and chronic kidney disease, characterized by podocyte injury and glomerular scarring. Its heterogeneity complicates early diagnosis and treatment.
METHODS: We integrated bulk and single-cell RNA-seq datasets (GSE200818, GSE200828, and GSE176465) to investigate epithelial cell-related molecular alterations in FSGS. Differentially expressed genes (DEGs) were identified and analyzed for functional enrichment. Machine learning algorithms (random forest and support vector machine) were applied to construct…
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.
AIM: We aimed to investigate the association between genes related to disulfidptosis-a form of cell death caused by aberrant disulfide stress and cytoskeletal collapse-and the molecular features of minimal change disease (MCD), the leading cause of primary nephrotic syndrome.
METHODS: Data from the GeneCards and Gene Expression Omnibus (GEO) databases were integrated to systematically analyze disulfidptosis-related genes in MCD. Machine learning approaches-including generalized linear model (GLM), support vector machine (SVM), random forest (RF), and extreme gradient boosting (XGBoost)-pinpoi…
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: Orbitofrontal cortex (OFC) dysfunction contributes to major depressive disorder (MDD), particularly through disrupted network in … ausality (GC) from 83 MDD patients and 80 healthy controls. Group differences were evaluated, and a support vector machine integrated multi-metric indicators to identify key network alterations.
RESULTS: FC revealed altered coordination between OFC subregions and distributed networks in MDD. GC and TI showed imbalanced anterior/posterior default mode network (DMN) inte …
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: Skeletal muscle (SM) plays a critical role in movement, metabolism, and organ protection, with its maintenance and regeneration relying on muscle satellite (stem) cells (MSCs). Prostaglandin E2 (PGE2) regulates MSCs, but PGE2 levels decline with aging due to increased catabolism by 15-hydroxyprostaglandin dehydrogenase (15PGDH), a negative regulator of muscle repair. Methods: This study aimed to employ artificial intelligence and machine learning (ML)-assisted, structure-based screening approaches to identify novel 15PGDH inhibitors. Supervised models (support vector machine, rando…
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: The role of PET/CT imaging in chronic lymphoproliferative syndromes (CLL) is debated. This study examines the potential of PET/C … (30%) sets. Four machine learning models, each with Random Forest, Stochastic Gradient Descent, and Support Vector Machine learners, were trained. Results: Progression occurred in 10 patients. The selected radiomic features from CT and PET datasets were correlated with four models of progression and mutations (TP53, NOTCH1, IGVH). The Random Forest models outperformed o …
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: Esophageal cancer (EC) presents a significant public health challenge globally, particularly in regions with high alcohol consum … Network, Decision Tree, Ensemble, Gradient Boosting, Logistic Regression, LASSO, Random Forest, and Support Vector Machines (SVM). A unique aspect of our approach was the virtual generation of alcohol consumption data, allowing us to evaluate risk profiles under both consuming and non-consuming scenarios.
RESULTS: Our analysis revealed that individuals with the genotyp …
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.
Parkinson's disease (PD) and insomnia are prevalent neurological disorders, with emerging evidence implicating tryptophan (TRP) metabolism i … essed genes (DEGs) from these datasets. Through Protein-Protein Interaction (PPI) network analysis, Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination (SVM-RFE) , and Extreme Gradient Boosting (XGBoost) machine learning, we identified Cytochrome P4501B1 (CYP1B1) and Electron Transfer Flavoprotein Alpha (ETFA) as key hub genes. Subsequently, we employed CIBERSORT and s …
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.
Hepatocellular carcinoma (HCC) recurrence after liver transplantation (LT) is a major contributor to mortality. We developed a recurrence prediction system for HCC patients before and after LT. Data from patients with HCC who underwent LT were retrospectively collected from three specialist centres in China. Pre- and post-operative variables were selected using support vector machine, random forest, and logistic regression (LR). Then, pre- and post-operative models were developed using three machine learning methods: LR, stacking, and two survival-based approaches. Models were evaluated using …
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.
Rationale: Isoniazid-induced liver injury (INH-ILI) poses a significant clinical challenge due to the lack of reliable, non-invasive, and re … o characteristic peaks at 1203, 1266, and 1746 cm-1 in controls, were observed. ML models including support vector machine (SVM), random forest (RF), extreme gradient boosting (XGBoost), and convolutional neural network (CNN) have achieved accurate staging and classification of INH-ILI (AUC > 0.95). Metabolomic analysis further confirmed disruptions in lipid and aromati …
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.
Dementia and heart failure are growing global health issues, exacerbated by aging populations and disparities in care access. Diagnosing the … machine learning-based classification models (gradient boosting, decision tree, neural network, and support vector machine).
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: To evaluate the diagnostic value of shear wave elastography (SWE) in assessing endometriomas and its correlation with clinical sy … med using SPSS, and ML models, including Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boosting, and Support Vector Machine (SVM), were employed to predict clinical outcomes based on mean SWV.
RESULTS: Shear wave elastography-derived mean SWV was significantly higher in patients with dysmenorrhea (4.79 ± 1.08 vs. 3.22 ± 0.65 m/s; P = 0.024), dyspareunia (5.78 ± 1.9 vs. …
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.
MedElevator
Войти в исследования