PURPOSE: To explore the relationship between thyroid-associated ophthalmopathy (TAO) and liver injury and establish a model for identifying … yes) as the outcome variable, models were established based on logistic regression, random forest, support vector machine, and decision tree. The performance of the models was evaluated using metrics, including sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, Youden index, and accuracy.
RESULT: The random forest method was used for featu …
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.
Disruption of circadian rhythmicity is highly prevalent in modern society and contributes to the epidemic of metabolic disorders. However, t … nd multiple machine learning algorithms, including Random Forest, XGBoost, logistic regression, and Support Vector Machine (SVM), were employed to identify potential protein biomarkers and construct a predictive model for RA-related MASLD risk assessment. Among 81,430 UK Biobank participants with valid accelerometry, RA was lower in individuals with MASLD versus those w …
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: Diagnosing tuberculous pleural effusion (TPE) remains a significant clinical challenge. This study aimed to develop and validate … t diagnostic models for TPE using five ML algorithms: logistic regression (LR), random forest (RF), support vector machine (SVM), extreme gradient boosting (XGBoost), and light gradient boosting machine (LGBM). The RF model was interpreted using SHapley Additive exPlanations (SHAP), and a simplified model was developed based on feature importance. The simplified RF mode …
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: This study aims to develop and validate an interpretable machine learning model that integrates clinical data, radiomics, and deep … gression based on the Akaike information criterion. Four distinct models were constructed using the support vector machine algorithm, and their hyperparameters were optimized via stratified five-fold cross-validation. Model performance was rigorously evaluated by the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), calibration analysis, and decision curve a …
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.
BACKGROUND: Primary angle-closure glaucoma (PACG) is increasingly recognized as involving brain alterations beyond the visual pathway, but t … profiling, and receptor/transporter density maps. CAP-derived features were further evaluated using support vector machine-recursive feature elimination and multiple machine-learning classifiers.
RESULTS: PACG patients showed state-specific alterations in CAP dynamics, with increased occurrence, dwell time, fractional occupancy, and self-transition probability of selec …
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: The purpose of this study was to evaluate the contribution of radiomics features extracted from various pancreatic structures on co … re unspecified (51/125; 40.8 %), main/mixed (40/125; 32 %), or branch-duct type (34/125; 27.2 %). A support vector machine trained on combined features achieved the largest AUC (0.85; 95 % confidence interval [CI]: 0.85-0.87; P < 0.001), with 90 % sensitivity (95 % CI: 90-93), and 60 % specificity (95 % CI: 58-62). SHAP analysis identified main pancreatic duct radiomics …
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.
INTRODUCTION: Parkinson's disease (PD) is a progressive neurodegenerative disorder imposing a significant global burden, characterized by mo … (PD vs. HCs) were assessed using two-sample t-tests with Gaussian Random Field (GRF) correction. A support vector machine (SVM) classifier, incorporating significant FC features, was used for diagnostic classification.
RESULTS: Patients with PD exhibited significant bilateral reductions in STN FC compared to HCs. Specifically, the left STN showed decreased connectivit …
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.
Acute leukemia (AL), classified as acute myeloid leukemia (AML) and acute lymphocytic leukemia (ALL), is a hematologic malignancy caused by … ter analysis (HCA). The spectra were then classified using three commonly used classifiers, namely, support vector machine (SVM), random forest (RF), and k-nearest neighbor (kNN). Our findings demonstrate that the RF classifier has the highest accuracy values, with 96.1, 95.5, and 98.5% for classifying three groups and predicting the recurrence of AML and ALL, respectiv …
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 systematic review provides an overview of machine learning (ML) methods for predicting diabetic peripheral neuropathy (DPN). … ithms were utilised across the studies, with the top five being logistic regression, random forest, support vector machine, decision tree, and XGBoost. Calibration was reported in 6 studies, showing satisfactory performance. All studies had a high risk of bias, but most models demonstrated good applicability. CONCLUSION: Existing DPN prediction models demonstrate good p …
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.
Dispersion and accumulation of antibiotics in the environment have harmed the ecosystem and cause serious antibiotic resistance, which has a … razone, and furazolidone, is performed by the machine learning algorithms, including decision tree, support vector machine, adaptive boosting, k-nearest neighbors, and random forest, with the best accuracy of 99.42 %. The photocatalytic degradation mechanism of Ag/NiFe2O4 microcomposite is verified by the radical scavenger studies. The proposed SERS sensing platform pro …
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: Inflammatory activation of immune cells plays a pivotal role in the development of coronary artery diseases (CAD). This study aims … ted high diagnostic efficacy. Four biomarkers (ADM, NUPR1, PTGER1, and PYDC2) were identified using Support Vector Machine (SVM). Ten types of immune cells, including CD8+ T cells, regulatory T cells (Tregs), and resting NK cells, showed significant differences between the CAD and normal groups. Furthermore, increased levels of ADM, NUPR1, PTGER1, and PYDC2 were validat …
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 optimize neurosurgical tumor resection, tissue types and borders must be appropriately identified. Authors of this study estab … enoma (23 patients), and nonneoplastic tissue resected during an epilepsy operation (5 patients). A support vector machine algorithm was trained to distinguish between these lesions and classify them in near real time. Statistical significance was determined through a generalized estimating equation on the area under the known fluorophore emission regions for free reduc …
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: Ulcerative colitis (UC) is a chronic nonspecific inflammatory intestinal disease affecting the mucosa and submucosa, characteriz … s. Two machine learning algorithms, the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) and Support Vector Machine Recursive Feature Elimination (SVM-RFE), were used to screen potential biomarkers. These biomarkers were then validated using animal experiments.
RESULTS: A total of 1,097 DEGs were identified. WGCNA constructed nine co-expression gene modules, wit …
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.
BACKGROUND: Severe tubular atrophy/interstitial fibrosis are critical pathological features associated with poor prognosis in IgA nephropath … alized linear model, decision tree, gradient boosting decision tree, extreme gradient boosting, and support vector machine.
RESULTS: In this study, 8 variables were identified as independent predictors and used to construct a predictive model for severe tubular atrophy/interstitial fibrosis: Logit (P)=0.011×age (years)+0.324×hypertension history-0.302×education+.111×co …
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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: Metabolic syndrome (MetS) is a complex condition that captures several markers of dysregulation, including obesity, elevated blo … g models based on the following algorithms: K-nearest neighbor, random forest, logistic regression, support vector machine, neural network, and Naïve Bayes. All analyses were performed by sequentially inputting the features in three steps according to their characteristics.
RESULTS: MetS was detected in 8.91% of the participants. Among the MetS prediction models, Naïve …
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: As HF progresses into advanced HF, patients experience a poor quality of life, distressing symptoms, intensive care use, social dis … ained when we analyzed the data using Cox regression instead of logistic regression. Random forest, support vector machine (SVM), Adaboost, and logistic regression had better overall performances with areas under the receiver operating characteristic curve (AUROCs) of >0.87. Naïve Bayes was the best in terms of both specificity and precision. With ensemble learning, age …
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: Diabetic foot ulcer (DFU) is a severe complication of diabetes mellitus, often characterized by a chronic disease course and a h … re selected to construct the final feature set. Seven ML algorithms, including logistic regression, support vector machine, random forest, gradient boosting decision tree, AdaBoost, extreme gradient boosting (XGBoost) and light gradient boosting machine, were employed to develop predictive models. The models' parameters were optimized using fivefold cross-validation. Mo …
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.
INTRODUCTION: The occurrence of Gleason grade group upgrading (GGU) significantly impacts treatment strategy developments. We aimed to devel … oosting, decision tree, multilayer perceptron, naive Bayes, K-nearest neighbors, random forest, and support vector machine. By employing the receiver operating characteristic curves, accuracy, brier score, recall, calibration curves, and decision curve analysis (DCA), we compared the predictive capabilities and clinical utility of eight models to identify the optimal on …
СтатьяСравнительное исследованиеВалидационное 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.
STUDY OBJECTIVE: Delirium is a common complication after cardiac surgery and is associated with poor prognosis. An effective delirium predic … ree of FC) and trained three machine models, namely, random forest, logistic regression, and linear support vector machine, to distinguish delirium patients from patients without delirium. The top performing model was selected for further training with functional MRI datasets and clinical variables.
MAIN RESULTS: This study included 103 participants. A total of 29 part …
СтатьяНаблюдательное исследованиеПоддержка 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: MRI assessment for extraprostatic extension (EPE) of prostate cancer (PCa) is challenging due to limited accuracy and interobser … ics model was developed using TabPFN. Three machine learning models served as baseline comparisons: support vector machine, random forest, and categorical boosting. Two radiologists (with > 1500 and > 500 prostate MRI interpretations, respectively) independently evaluated EPE grade on MRI. Artificial intelligence (AI)-modified EPE grading algorithms incorporating the Ta …
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