BACKGROUND: Acute neurological injury is a leading cause of permanent disability and death in the pediatric intensive care unit (PICU). No p … e without similar concern. The ensemble regressor (containing Random Forest, Gradient Boosting, and Support Vector Machine learners) produced the best model, with Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve (AUROC) of 0.91 [95% CI (0.88, 0.94)] and Average Precision (AP) of 0.59 [0.51, 0.69] for mortality, and decreased performance predicting simultaneous mor …
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: Substantial research is underway to develop next-generation interventions that address current malaria control challenges. As there is limited testing in their early development, it is difficult to predefine intervention properties such as efficacy that achieve target health goals, and therefore challenging to prioritize selection of novel candidate interventions. Here, we present a quantitative approach to guide intervention development using mathematical models of malaria dynamics coupled with machine learning. Our analysis identifies requirements of efficacy, coverage, and durat
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: Accurate evaluation of axillary lymph node (ALN) is crucial for guiding staging and treatment strategies in breast cancer (BC) p … ing algorithms respectively, including least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), the support vector machine (SVM), K-nearest neighbors (KNN), random forest (RF), ExtraTrees, extreme gradient boosting (XGBoost), light gradient boosting machine (LightGBM), naive Bayes (NB), adaptive boosting (AdaBoost), gradient boosting (GB), logistic regression (LR) and m …
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: The presence of pancreaticobiliary maljunction (PBM) in pediatric patients with congenital choledochal malformation significantly … on between training and test cohorts. Seven machine learning algorithms - Logistic Regression (LR), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), Adaptive Boosting (AdaBoost), Light Gradient Boosting Machine (LightGBM), and K-Nearest Neighbors (KNN) - were implemented with five-fold cross-validation. An ensemble voting classifier …
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.
CO2 mineralization of artificial aggregates derived from industrial solid wastes serves as one of the most promising strategies for simultaneous solid waste valorization and carbon sequestration. However, accurate prediction of CO2 sequestration is challenging due to the complex nonlinear interactions between raw material properties and process parameters. In this study, a data-driven machine learning (ML) framework based on experimental datasets from reviewed studies was developed. Furthermore, six ML models including Gradient Boosting Decision Tree (GBDT), Light Gradient Boosting Machine (Li
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.
Coffee beans are economically and culturally important agricultural commodities traded globally across cultivation, processing and consumer supply-chain stages. Faced with challenges in distinguishing coffee beans of different geographical origins caused by high visual similarity and uncertainties in feature extraction, this study compared 12 advanced machine-learning algorithms (TabPFN-3, XGBoost, CatBoost, Random Forest, LightGBM, Logistic Regression, Support vector machine, K-nearest neighbor, FSC-GA-DT, ROPAC-L, ROPAC-M, GATree) for lot-level classification of 10 sampled single commercial …
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.
This study aimed to develop a machine learning framework for objective ductal carcinoma in situ (DCIS) grading and to investigate intratumoral heterogeneity as a predictive biomarker. The grading framework was developed using 267 DCIS resections and validated on two external test sets (n=116 and n=69). A single-cell grading model graded individual nuclei using quantitative measures of nuclear size and pleomorphism. An integrated grading model then combined single-cell with architectural features in a support vector machine classifier. Separately, an invasion prediction model was trained on 288…
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.
Multiple myeloma (MM) is an incurable hematologic neoplasm with heterogeneous prognosis. Within the bone marrow microenvironment, macrophage … th least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), eXtreme gradient boosting (XGBoost) and support vector machine recursive feature elimination (SVM-RFE) machine learning algorithms to construct a prognostic model. An eight-gene signature (LGALS3, IL2RG, ADAM8, MERTK, ACSS1, ARSK, CBX6 and SOCS3) was established, demonstrating acceptable discriminatory ability …
СтатьяVideo-Audio MediaПоиск 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: Styrene is a ubiquitous volatile organic compound linked to hematologic and vascular alterations; however, the molecular mechanisms connecting exposure to atherosclerosis remain poorly characterized.
METHODS: We integrated peripheral blood mononuclear cell transcriptomic profiles (GSE23746) with toxicogenomic data from the Comparative Toxicogenomics Database, applying support vector machine recursive feature elimination and least absolute shrinkage and selection operator machine learning algorithms to identify core targets at the styrene-atherosclerosis intersection. Immune infilt…
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: Obesity and overweight represent significant global health problems. The prevalence of obesity is increasing rapidly in developi … ble logistic regression was used to evaluate relationships between demographic factors and obesity. Support vector machine (SVM) was applied to show the classification of important factors.
RESULTS: Data for age, education, smoking, marital, job, medical history, physical activity, and body mass index (BMI) were recorded for 2324 individuals. Of these individuals, 71.4 …
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 monoamine oxidase B (MAO-B) enzyme and Sigma-1 (Sig-1R) receptor are therapeutically relevant targets implicated in neurodegenerative an … ifiers capable of identifying potential modulators of both targets. Using curated ChEMBL data sets, support vector machine models were trained with molecular descriptors selected via L1 regularization and forward feature selection. The final models achieved strong predictive performance (κ > 0.78; accuracy >88%) and revealed key structural determinants of activity, incl …
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: Metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) constitutes a chronic inflammatory condition within the spectrum of metabolic liver diseases, characterized by the accumulation of hepatic lipids in the absence of significant alcohol consumption, however, the contribution of PANoptosis to its pathobiology remains largely undefined.
METHODS: We retrieved MASLD transcriptomic datasets from the Gene Expression Omnibus (GEO). Shared genes were first defined by intersecting differentially expressed genes (DEGs) with modules identified by weighted gene co-expression networ
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: Response to neoadjuvant chemoradiotherapy (NACRT) in locally advanced rectal cancer (LARC) is highly heterogeneous. Reliable pre … at and the peritumoral region were fused after LASSO-based selection. Machine-learning classifiers (support vector machine, logistic regression, multilayer perceptron) were trained to predict tumor regression grade (TRG). Performance was assessed by ROC and decision-curve analyses, and prognostic value for progression-free survival (PFS) was evaluated using Kaplan-Meier …
СтатьяМногоцентровое 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.
This study integrates multidimensional computational approaches-network toxicology, machine learning, molecular docking, and molecular dynamics simulation-to systematically elucidate the toxic mechanism by which the environmental pollutant diisononyl cyclohexane-1,2-dicarboxylate (DINCH) contributes to atherosclerosis. By jointly mining multiple databases, we obtained 246 targets common to DINCH and atherosclerosis. LASSO regression and support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE) then identified 8 significantly upregulated core targets (CSF1R, CD36, CCL3, CCR2, ADAM8, TLR1, …
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.
Coronary atherosclerosis (CA) is characterized by profound macrophage heterogeneity that drives plaque progression and vulnerability, yet th … uish ACS from sCAD and evaluated their performance in differentiating ruptured from stable plaques; Support Vector Machine with linear kernel and Naive Bayes achieved the highest accuracy in an independent testing cohort, both attaining an AUC of 0.9333. These findings illuminate macrophage heterogeneity and intercellular communication in CA, identify the predicted THBS …
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: Prior obesity neuroimaging studies used univariate methods and small samples, limiting reproducibility. Employing a large-scale … tical thickness, and subcortical gray matter volume were extracted using surface-based morphometry. Support vector machine (SVM) classifiers discriminated obesity from healthy weight based on neuroanatomical features, with interpretability assessed via SHapley Additive exPlanations (SHAP). Partial correlations evaluated associations between the 15 SVM-selected features …
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: Breast cancer remains a significant global health concern, with over 7.8 million cases reported in the last five years. Early detection and accurate classification are crucial for reducing mortality rates and improving outcomes. Machine learning (ML) has emerged as a transformative tool in medical imaging, enabling more efficient and accurate diagnostic processes.
OBJECTIVE: This study aims to develop a machine learning-based predictive model for early detection and classification of breast cancer using the Wisconsin Breast Cancer Diagnostic dataset.
METHODS: The dataset, compris
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: Warfarin remains one of the most widely used anticoagulants; however, its narrow therapeutic index means that even small dosing deviations can result in thromboembolic or bleeding events, necessitating close monitoring and strict control of the international normalized ratio (INR).
MAIN BODY: Although traditional warfarin dosing algorithms incorporating CYP2C9 and VKORC1 genotypes improve upon fixed-dose regimens, they explain less than 50% of dose variability and perform inconsistently across populations. These limitations underscore the need for more adaptive and precise dosing
СтатьяОбзорПоиск 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: To address the lack of simple tools for assessing fibrosis in metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD), this study develops a machine learning-based diagnostic model to identify patients at high risk of significant fibrosis and advanced fibrosis.
METHODS: Data from biopsy-proven MASLD patients were randomly divided into training and validation sets. Variables were then selected, and models using Logistic, Support Vector Machine, and eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) were compared with identify the optimal model. Finally, Shapley Additive Explanations-base…
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.
Low back pain (LBP) is a leading cause of disability and reduced quality of life globally, with discogenic low back pain (DLBP) accounting f … d0, d1, d2, D), and 20 predictive models were built using Random Forest (RF), Decision Tree (TREE), Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), and Logistic Regression (LOG). Model performance was evaluated using Receiver Operating Characteristic (ROC) area under the curve (AUC), precision recall (PR) AUC, accuracy, sensitivity, specificity, positive predic …
СтатьяVideo-Audio MediaПоддержка 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.
MedElevator
Войти в исследования