Background/Objectives: Motor abnormalities are frequently observed in schizophrenia, but accessible methods for objective gait quantificatio … rived from 135 participants were analyzed as repeated segment-level observations. Decision Tree and Support Vector Machine models were applied for exploratory segment-level group-separation analysis using segment-wise 15-fold cross-validation after the full post-quality-control dataset had been balanced before fold allocation. Results: Several extracted gait features di …
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.
This study aims to develop and validate a machine learning-based mortality risk prediction model for V-A ECMO patients to improve the precis … of six machine learning models: Logistic Regression, Random Forest (RF), Deep Neural Network (DNN), Support Vector Machine (SVM), LightGBM, and CatBoost. Model performance was assessed using the Area Under the Curve (AUC), accuracy, sensitivity, specificity, and F1 score. Model validation was performed through calibration and decision curve analysis. Feature importance …
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное 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: As a common neurodegenerative disorder, Parkinson's disease (PD) primarily affects dopaminergic neurons, leading to progressiv … , such as recursive feature elimination in conjunction with logistic regression, random forest, and support vector machines, were used to assist in selecting discriminative metabolites and constructing classification models.
RESULTS: These models showed strong internal performance in distinguishing PD from healthy individuals and in characterizing PD patients with non- …
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.
Duchenne muscular dystrophy (DMD) is a neuromuscular disease that affects males in the pediatric age group. Currently, there is no painless, … al proteins in patients with DMD compared to controls. These spectral data were analyzed using PCA, Support Vector Machines, and k-Nearest Neighbor (KNN) algorithms to identify distinct patterns and stage DMD based on biochemical composition. Our integrated approach demonstrated 60% sensitivity and 100% specificity in distinguishing DMD patients from healthy controls, h …
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.
Brain-computer or brain-machine interface technology allows humans to control machines using their thoughts via brain signals. In particular … sing the classification include wavelet time and image scattering networks, fuzzy recurrence plots, support vector machines, and classifier fusion. The rationale for combining outputs from two classifiers learning on wavelet-time and wavelet-image scattering features of brain signals, respectively, is that they are complementary and can be effectively fused using a nove …
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: To assess the long-term outcome in patients with Idiopathic Inflammatory Myopathies (IIM), focusing on damage and activity diseas … s such as lasso, ridge, elastic net, classification, and regression trees (CART), random forest and support vector machines (SVM) to find the factors that best predict disease outcome.
RESULTS AND CONCLUSION: Using artificial intelligence algorithms we identified the parameters that best correlate with the disease outcome in IIM. The best result was on MMT8 at follow-u …
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.
PURPOSE: Fatigue is the most prevalent symptom across cancer types. To support clinicians in providing fatigue-related supportive care, this … to more advanced Machine Learning (ML) based models, including Extreme gradient boosting (XGBoost), support vector machines (SVM), and artificial neural networks (ANN). Internal-external cross-validation was conducted on the best-performing model.
RESULTS: 3160 patients were included. The logistic regression model had the highest C-statistic (0.77) and balanced accurac …
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 & OBJECTIVES: : Increase of vector-borne diseases (VBDs) in India has posed a question on the situation in Lakshadweep Islands, where VBDs are reported from time-to-time. The present investigation was aimed to assess the faunastic situation of the prevailing vectors along with their breeding sites in different islands of the Lakshadweep.
METHODS: : Extensive surveys were carried out from November 2017 to January 2018 (post-monsoon season) randomly in the nine inhabited islands of Lakshadweep for conducting faunastic studies on mosquitoes and to know the basic binomics like breeding
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.
Traditional approach for predicting coronary artery disease (CAD) is based on demographic data, symptoms such as chest pain and dyspnea, and … on the fact that they are representative of different classes of algorithms, such as deterministic (Support vector machine and Naïve Bayes), adaptive (ADA and AdaBoost), and decision tree (Random Forest, rpart, and XGBoost). The study population included 2503 consecutive patients, who underwent MPI for suspected CAD. To testing ML performances, data were split randomly …
Сравнительное исследованиеСтатьяВалидационное 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.
BACKGROUND: Sickle cell disease (SCD) is an inherited red blood cell disorder affecting millions worldwide, and it results in many potential … hat the regression model outperformed the classification model by comparing the performances of the support vector machines (SVM) and the SVM for regression.
CONCLUSIONS: The Microsoft Band 2 allowed easy collection of objective, physiologic markers during an acute pain crisis in adults with SCD. Features can be extracted from these data signals and matched with pain s …
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.
OBJECTIVE: Steady-state visually evoked potential (SSVEP)-based brain-computer interfaces (BCIs) allow healthy subjects to communicate. However, their dependence on gaze control prevents their use with severely disabled patients. Gaze-independent SSVEP-BCIs have been designed but have shown a drop in accuracy and have not been tested in brain-injured patients. In the present paper, we propose a novel independent SSVEP-BCI based on covert attention with an improved classification rate. We study the influence of feature extraction algorithms and the number of harmonics. Finally, we test online c
СтатьяРандомизированное 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/PURPOSE: Artificial intelligence (AI) is reshaping clinical practice in dentistry. This study aims to provide a comprehensive ove … included neural networks, medical devices, clinical decision support systems, head and neck cancer, support vector machine, geometric deep learning, and precision medicine.
CONCLUSION: Research on AI in dentistry is experiencing explosive growth. The prevailing research emphasis and anticipated future development involve the establishment of medical devices and clinica …
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.
Colloidal quantum dots (QDs) offer size-tunable optoelectronic properties and solution processability, yet achieving uniformly packed emissive layers remains a bottleneck for high-performance quantum-dot light-emitting diodes (QLEDs). Here, we report a machine learning -guided solvent optimization strategy to produce homogeneous QD films. Five representative solvent parameters are evaluated, and multiple regression models are trained against film uniformity derived from atomic force microscopy. Among them, support vector regression provides the highest predictive accuracy for film homogeneity.
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 order to enable accurate and efficient rice quality evaluation through full-surface defect detection of brown rice, a detection system based on convolutional neural network (CNN) was developed. A dataset of images of five categories-unhulled, normal, broken, cracked, and insect-bitten brown rice-was collected. Three CNN models, YOLOv5s, YOLOv7, and Faster R-CNN, were evaluated and compared with traditional algorithms including support vector machine (SVM) and back propagation (BP) neural networks. Experimental results showed that CNN-based methods in the present database significantly outpe…
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.
Accurate prediction of critical temperature, pressure, and volume is essential for thermodynamic modeling and process safety design, yet remains challenging for complex molecules under data-scarce conditions. Here, we develop a multimodal GNN-BERT framework that integrates SMILES-based chemical semantics with two-dimensional topology and three-dimensional molecular geometry for critical property prediction. BERT captures molecular sequence information, while graph neural networks learn topology- and geometry-aware representations through message passing. Evaluation on 913 chemical compounds de
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.
Wearable rehabilitation monitoring requires soft strain sensors with mechanical robustness, stable electromechanical responses, and intellig … motion, and grip training. Furthermore, the sensor enabled morse-code information transmission and support vector machine (SVM)-based recognition of rehabilitation-related hand states, including straight, bend, and clench. This work provides a soft hydrogel sensing platform for real-time rehabilitation-oriented hand motion, while morse-code encoding provides auxiliary …
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.
The increasing drug resistance of Mycobacterium tuberculosis (Mtb) complicates its effective treatment and often leads to severe side effects. This research aims to pinpoint the potential drug candidates targeting Mtb methionyl-tRNA synthetase (MtbMetRS) using in silico techniques. Employing machine learning algorithms, including Random Forest, Extra Trees, and Nu-Support Vector, a voting classifier was built to screen 10 million molecules. A total of 590 molecules were filtered and analyzed for mutagenicity and other toxicities, resulting in 169 candidates for molecular docking. Among these,
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 small sphere and large margin approach (SSLM) is a representative learning algorithm for handling imbalanced data classification problems. However, it is only effective for the vector data, and not suitable for the tensor data. How to build a novel model for the imbalanced tensor data is a challenge. In this paper, a small sphere and large margin support tensor machine (SSLMSTM) is proposed by taking full advantage of the structural information of tensor data. Its basic idea is to construct two concentric hyperspheres, whose centers are represented by a rank-1 tensor. The small hypersphere
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: To investigate changes in local brain activity after laser assisted in situ keratomileusis (LASIK) in myopia patients, and further expl … e whether dALFF distinguishes reliably between myopic patients after LASIK and HCs using the linear support vector machine (SVM) permutation test (5000 repetitions).
RESULTS: dALFF was lower in POL than in HCs at the right precentral gyrus and right insula. Classification accuracy of the SVM was 89.1% (P<0.001).
CONCLUSION: The activity of spontaneous neurons in the r …
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.
Mild Cognitive Impairment (MCI) is the primary stage of acute Alzheimer's disease, and early detection is crucial for the person and those a … n, using parallel factor analysis (PARAFAC) tensor decomposition, the features are extracted, and a support vector machine (SVM) is used to discriminate MCI from normal subjects. The proposed scheme was tested on two different datasets. The results showed that the tensor-based method outperformed conventional methods in diagnosing MCI with an average classification accu …
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.
MedElevator
Войти в исследования