BACKGROUND: Early diagnosis of major depressive disorder (MDD) could enable timely interventions and effective management which subsequently … machine learning framework to detect distinctive biomarkers for MDD. Supervised classifiers (e.g., support vector machine (SVM), k-nearest neighbors (KNN)) cooperated with cross-validation were implemented to evaluate the predictive capability of selected features in a training set. Another test set that was not involved in developing the algorithms enabled the indepen …
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.
Thyroid is a butterfly shaped gland located in the neck region. Hormones are secreted by the thyroid gland that is responsible for various functions that maintain metabolism of the body. The variance in secretion of the hormones causes disorders such as Hyperthyroidism or Hypothyroidism. Electroglottography signal is a bio signal which represents the impedance that exist between the glottis regions. The study aims at design and development of an hardware circuit for the acquisition of Electroglottogram signal from normal and thyroid subjects is proposed followed by feature extraction from the
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 this study, we ranked the Multimodal Features extracted from Congestive Heart Failure (CHF) and Normal Sinus Rhythm (NSR) subjects. We categorized the ranked features into 1 to 5 categories based on Empirical Receiver Operating Characteristics (EROC) values. Instead of using all multimodal features, we use high ranking features for detection of CHF and normal subjects. We employed powerful machine learning techniques such as Decision Tree (DT), Naïve Bayes (NB), SVM Gaussian, SVM RBF and SVM Polynomial. The performance was measured in terms of Sensitivity, Specificity, Positive Predictive V
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.
The use of computer-aided diagnostic (CAD) models has been proposed to aid in the detection and classification of breast cancer. In this work, we evaluated the performance of multilayer perceptron neural network and nonlinear support vector machine models to classify breast cancer nodules. From the contour of 569 samples, ten morphological features were used as input to the classifiers. The average results obtained in the set of 50 simulations performed show that the proposed models showed good performance (all exceeded 90.0%) in terms of accuracy in the test set. The nonlinear support vector …
СтатьяОтозванная публикацияПоиск 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.
Accurate detection of stale beef on the market is important for protecting the legitimate rights and interests of consumers. To this end, we combined electronic nose measurements with machine learning technology to classify beef samples. We used an electronic nose to collect information about the odor characteristics of different beef samples and used linear discriminant analysis to reduce data dimensionality. We then classified samples using the following algorithms: extreme gradient boosting, logistic regression, K-nearest neighbor, random forest, support vector machine, and neural networks …
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: As the use of flow diverters has expanded in recent years, predicting successful outcomes has become more challenging for certai … ed, along with their respective accuracy rates, were as follows: logistic regression (61% and 85%), support vector machine (88%), Gaussian support vector machine (90%), linear support vector machine (85%), decision tree (80%), random forest (87%), k-nearest neighbors (83% and 85%), XGBoost (87%), CatBoost (86%), deep neural networks (77.9%), and recurrent neural network …
СтатьяСистематический обзорПоиск 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.
Accumulating studies appear to suggest that the risk factors for venous thromboembolism (VTE) among young-middle-aged inpatients are differe … niques. Five algorithms, including logistic regression, decision tree, feed-forward neural network, support vector machine, and random forest, were used for training and preparing the models. The support vector machine model had the best performance, with AUC values of 0.806-0.944 for 95% CI, 59% sensitivity and 99% specificity, and an accuracy of 87%. Although differen …
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.
This study evaluates early detection of pepper wilt disease using vegetation indices obtained from unmanned aerial vehicle (UAV)-based multispectral time-series imagery and machine learning classification. Multispectral images were acquired from June-August 2023, and disease status was determined by field diagnosis and visual interpretation of the imagery using diagnosed plants as references. Nine vegetation indices were used to develop k-nearest neighbors (KNN), support vector machine, and logistic regression (LR) models. For the June and July datasets, the best model was LR, achieving valida…
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.
Traditional sensory evaluation of traditional Chinese medicine (TCM) and medicinal and food homologous products has long relied on human obs … ummarizes recent advances in the application of machine learning and deep learning methods, such as support vector machine, random forest, convolutional neural network, and long short-term memory networks, for intelligent sensory evaluation of TCM. Particular emphasis is placed on how AI supports feature extraction, pattern recognition, classification, regression, and m …
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.
The increasing interest in the cultivation and utilization of Lupinus species is driven by their nutritional value and potential for sustainable agriculture. However, the non-destructive taxonomic classification of Lupinus species from whole seeds spectral data remains scarcely explored. In this study, five machine learning classifiers were comparatively evaluated for discriminating seven Lupinus species using visible and near-infrared (VIS-NIR) spectral data, in both reflectance and absorbance modes, acquired from seeds of the official active collection of the CICYTEX Germplasm Bank. The data
СтатьяСравнительное исследованиеПоиск 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.
This study investigates the classification of individuals as healthy or at risk of Parkinson's disease using machine learning (ML) models, f … ), Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Gradient Boosting (GB), XGBoost (XBG), Naive Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM), and AdaBoost (AdB)-on these datasets, analyzing prediction accuracy, model size, and prediction latency. The results show that while larger datasets lead to increased model memory footprints and prediction latencies, the Canny edge detection …
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.
Feature selection (FS) is critical for datasets with multiple variables and features, as it helps eliminate irrelevant elements, thereby imp … st Neighbors (KNN), Random Forest (RF), Multi-Layer Perceptron (MLP), Logistic Regression (LR), and Support Vector Machines (SVM). The most effective classifier was determined based on the highest level of accuracy. Additionally, this research introduces hybrid algorithms such as TMGWO (Two-phase Mutation Grey Wolf Optimization), ISSA (Improved Salp Swarm Algorithm), an …
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.
Long QT syndrome (LQTS) presents a group of inheritable channelopathies with prolonged ventricular repolarization, leading to syncope, ventr … LQT2 genotypes. Our methodology utilized single-lead ECG data with a 200 Hz sampling frequency. The support vector machine (SVM) model demonstrated the ability to discriminate LQT3 with a recall of 90% and a precision of 81%, achieving an F1-score of 0.85. This parameterization offers a potential substitute for genetic testing and is practical for low frequencies. These …
СтатьяСравнительное исследованиеПоиск 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 World Health Organisation 2024 report shows that Cardiovascular Disease (CVD) is the leading cause of death worldwide, estimated at 17.9 … xpound feature contributions. Various ML algorithms, including ensemble (EN), Naive Bayes (NB), and Support Vector Machine (SVM), are implemented for effectiveness. A tenfold cross-validation and performance are assessed using accuracy and recall analysis. Among these four models, SVM outperforms the other models and feature selection, achieving 99.5% accuracy when cons …
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.
Parkinson's disease (PD), the second most common neurodegenerative disorder worldwide, is characterized by irreversible neuronal loss. Its p … hine learning algorithms, including the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) and support vector machine (SVM), we prioritized four candidate biomarkers: KCNJ6, PDK4, LRP2, and DENR. External validation confirmed their diagnostic utility. A nomogram model constructed with these markers demonstrated robust predictive performance for PD. Immune infiltrat …
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: Neuropathic pain (NP) can be induced by a variety of clinical conditions, such as spinal cord injury, lumbar disc herniation (LD … es from the GeneCards database. Through Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) and Support Vector Machine (SVM) machine learning algorithms, six key hub genes were identified: hepatocyte growth factor (HGF), matrix metalloproteinase 13 (MMP13), c-abl oncogene 1, non-receptor tyrosine kinase (ABL1), elastase neutrophil expressed (ELANE), fatty acid synth …
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: Polycystic Ovary Syndrome (PCOS) is a medical condition that causes hormonal disorders in women in their childbearing years. The … tively.
RESULTS: The Random Forest Classifier was found to be the most reliable and accurate among Support Vector Machine (SVM) and Logistic Regression (LR), with accuracy being 96.43%.
CONCLUSION: The proposed model establishes better trade-off compared to various other approaches and works effectually for PCOS prediction.
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.
PURPOSE: Considering the scarcity of normal and strabismic images, this study proposed a method that combines a meta-learning approach with … tion with low-dimensional supplementary features. The integrated features were then used to train a support vector machine classifier for performing strabismus screening. Sixty images (30 normal and 30 strabismus) were used to verify the effectiveness of the proposed method, and its classification performance was assessed by computing the accuracy, specificity, and sens …
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.
OBJECTIVE: This study aims to develop a machine learning model for prediction of malignancy in T2 hyperintense mesenchymal uterine tumors based on T2-weighted image (T2WI) features and clinical information.
METHODS: This retrospective study included 134 patients with T2 hyperintense uterine mesenchymal tumors (104 patients in training cohort and 30 in testing cohort). A total of 960 radiomics features were initially computed and extracted from each 3D segmented tumor depicting on T2WI. The support vector machine (SVM) classifier was applied to build computer-aided diagnosis (CAD) models by us…
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: Given the association between vitamin D deficiency and risk for cardiovascular disease, we used machine learning approaches to es … sed as a classification problem; thus, the following classifiers were applied: logistic regression, support vector machine (SVM), random forest, naive Bayes, and Extreme Gradient Boost methods. Classification accuracy, sensitivity, specificity, and predictive values were computed to assess the performance of each method.Results: The SVM-based method with radial kernel p …
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