Alzheimer's disease (AD), the most prevalent degenerative brain disease associated with dementia, requires early diagnosis to alleviate wors … roimaging Initiative (ADNI). The effectiveness of GCN was demonstrated through comparisons with the support vector machine, random forest, and multilayer perceptron across four classification tasks (normal control (NC) vs. AD, NC vs. mild cognitive impairment (MCI), MCI vs. AD, and NC vs. MCI vs. AD). As input, all models received the same combined feature vectors, crea …
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 South America, Pseudosuccinea columella, Galba cubensis, Galba schirazensis, and Galba truncatula snails serve as vectors of Fasciola hepatica, posing significant challenges to public and animal health. This study identified environmentally suitable areas for these species using ecological niche models, including Maxent, Random Forest, and Support Vector Machine (SVM) models. Occurrence points (n = 797) were compiled from the international literature, following the PRISMA protocol, and the malacological collection of the FIOCRUZ Institute in Rio de Janeiro, Brazil. P. columella (51 %) and G…
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.
The main drawback in using coloration to identify honey bee subspecies is the lack of knowledge regarding genetic background, subjectivity o … sed UMAP to reduce the dimensions of the vectors and to develop a classification procedure with the support vector machine method. We tested the effect of brood origin and temperature on coloration index with ANOVA. UMAP did not distinguish individual abdomens according to experimental group. The trained classifier sufficiently separated abdomens incubated at different …
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: Cirrhosis is the result of advanced scarring (or fibrosis) of the liver, and is often diagnosed once decompensation with associated complications has occurred. Current non-invasive tests to detect advanced liver fibrosis have limited performance, with many indeterminate classifications. We aimed to identify patients with advanced liver fibrosis of all-causes using machine learning algorithms (MLAs).
METHODS: In this retrospective study of routinely collected laboratory, clinical, and demographic data, we trained six MLAs (support vector machine, random forest classifier, gradient …
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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/OBJECTIVES: The emergence of monkeypox outside its endemic region in Africa has raised significant concerns within the public hea … ents an ensemble model for classifying the monkeypox dataset, which includes transformer models and support vector machine (SVM). The model development process begins with an evaluation of seven convolutional neural network (CNN) architectures. The proposed model is developed by selecting the top four models based on evaluation metrics for performance. The top four CNN …
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.
Global health challenges associated with neurodegenerative disorders are increasing, prompting growing interest in the gut-brain axis (GBA) … rediction, biomarker discovery, and patient stratification. AI approaches, including random forest, support vector machine, convolutional neural networks, and XGBoost, together with microbiome analysis platforms such as QIIME 2 and multi-omics integration tools including mixOmics and MOFA+, are highlighted for their potential in precision neurology. Collectively, integr …
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 application of machine learning approaches has shown promising results in cancer prediction. In the present study, data for nine gene-ba … ring the modeling process. The models included CatBoost, XGBoost, gradient boosting, random forest, support vector machine (SVM), K-nearest neighbors (KNN), Gaussian Naive Bayes, and logistic regression, with their performance evaluated using stratified 5-fold cross-validation. The highest accuracy in predicting cancer predisposition was achieved by CatBoost (0.831 ± 0. …
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.
INTRODUCTION: Fall risk assessment in Parkinson's Disease (PD) is critical for preventing patient injuries; however, traditional clinical sc … dom Forest (RF), Decision Tree (DT), Extreme Gradient Boosting (XGB), Logistic Regression (LR), and Support Vector Machine (SVM)-was evaluated using Leave-One-Subject-Out Cross-Validation (LOSO-CV). Finally, a multi-trial probability aggregation strategy was introduced to assess subject-level risk.
RESULTS: Results indicated that the rigid surface eyes-closed (rs ec) c …
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: We developed and validated interpretable machine learning models predicting successful weaning and survival to ICU discharge in p … DCA). Model interpretability was assessed using SHapley Additive exPlanations (SHAP).
RESULTS: The support vector machine (SVM) model had the highest internal AUC (0.715 weaning; 0.807 ICU discharge). The weaning model was stable in temporal (AUC 0.841) and external (AUC 0.707) validation. The ICU discharge model had limited temporal/external stability (AUCs 0.657, 0.6 …
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.
INTRODUCTION: Alzheimer's disease (AD) lacks widely accessible, noninvasive approaches for the evaluation of AD remain limited. We developed … erfusion density (PD), and foveal avascular zone (FAZ) metrics, were analyzed. Logistic regression, support vector machine, random forest, and XGBoost classifiers were evaluated using stratified five-fold cross-validation. Feature selection was performed with nested cross-validated recursive feature elimination, and model interpretability was assessed with Shapley addit …
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: This study aimed to integrate two-dimensional ultrasound (2D-US) radiomics and clinical indicators to develop a pr … el performance was evaluated by AUC, calibration curves, and decision curve analysis.
RESULTS: The support vector machine (SVM) algorithm achieved the highest mean AUC (0.696 ± 0.028) and the lowest coefficient of variation (4.055%) in nested cross-validation. Alkaline phosphatase (ALP) and platelet count (PLT) were independent predictors of insufficient response to UD …
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: Research has shown a certain correlation between polycystic ovary syndrome (PCOS) and irritable bowel syndrome (IBS). The study … teraction (PPI) network and applied the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) and Support Vector Machine (SVM) methodologies to pinpoint key diagnostic markers. Diagnostic efficacy was further assessed through Receiver Operating Characteristic (ROC) curve analysis for selected genes. Finally, single-sample gene set enrichment analysis (ssGSEA) was carr …
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: Polycystic ovary syndrome (PCOS) is a hormonal disorder that affects fertility and long-term health issues such as metabolic syn … ed the performance of ML models, namely k-nearest neighbor, decision tree (DT), random forest (RF), support vector machine, and XGBoost, under varying imbalance ratios (IRs). Stratified resampling was used to generate multiple imbalanced scenarios. Model performance was assessed using accuracy, sensitivity, specificity, precision, and F1 score.
RESULTS: For IRs up to 3 …
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.
CONTEXT: Accurate methimazole (MMI) dose adjustment in pediatric hyperthyroidism is crucial, but individualized titration relies on clinician experience due to a lack of validated predictive tools.
OBJECTIVE: This study aimed to develop and validate machine learning-based models for predicting optimal MMI dosage in pediatric hyperthyroidism.
DESIGN: This was a retrospective, multicenter, model-development study. Machine learning models, including linear regression, decision tree, support vector regression, Extreme Gradient Boosting (XGBoost), and feed-forward neural networks, were trained an
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.
Pediatric bipolar disorder is challenging to diagnose accurately due to symptom heterogeneity. More standardized and data-driven approaches are needed to enhance diagnostic reliability. We evaluated a clinical decision tool (nomogram), statistical methods (logistic regression, LASSO), machine learning (support vector machine, random forest, k-nearest neighbors, extreme gradient boosting), and deep learning (multilayer perceptron) for pediatric bipolar disorder prediction across two datasets collected in academic (N = 550) and community (N = 511) clinical settings. We compared three modeling st…
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.
OBJECTIVES: Based on ultrasound technology and clinical indicators, this study intends to develop multiple risk prediction models for diabet … e developed: logistic regression (LR), extreme gradient boosting (XGBoost), random forest (RF), and support vector machine (SVM). These models were evaluated using a 10-fold cross-validation, comparing accuracy and areas under the curve (AUC) to determine the most optimal model. Based on SHAP (Shapley additive explanation) value visualization, decision curve analysis (D …
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.
The development of a holistic theoretical framework that can predict the corrosion inhibition efficiency and evaluate the anti-corrosion potentials of novel materials has been a challenging one. This work aimed to address this challenge by integrating machine learning-based Quantitative Structure-Property Relationship (QSPR) models with computational simulation techniques. 25 descriptors derived from density functional theory (DFT) results for 130 triazole derivatives on mild and carbon steels in hydrochloric acid (HCl) solutions were used to develop predictive models. Random Forest, K-Nearest
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.
Despite the remarkable success of deep brain stimulation (DBS) in alleviating Parkinson's disease (PD) symptoms, complexities arising from inherent inter-individual variability and the vast array of available methodologies for functional brain imaging data processing and interpretation have resulted in substantial heterogeneity across published reports. Within this context, advanced modelling approaches offer a promising conceptual framework. However, the optimal criteria and methodological strategies yielding reliable outputs remain to be established. Leveraging a substantial dataset of 104 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.
STUDY OBJECTIVES: Vigilance-state transitions are continuous biological processes, yet conventional rodent sleep scoring relies on discrete … ve EEG/EMG features (e.g. spectral power, complexity, and EMG variance) derived from stable states, support vector machine (SVM) classifiers were trained to predict transition midpoints in independent test animals.
RESULTS: Inter-rater agreement among experts was moderate to low, particularly for WAKE-to-NREMS and NREMS-to-REMS (N-R) transitions, reflecting inherent am …
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.
Against the backdrop of booming engineering construction in loess areas, achieving rapid and accurate prediction of the loess collapsibility … ing three machine learning algorithms: random forest (RF), extreme gradient boosting (XGBoost), and support vector machine (SVM). The prediction results are subjected to interpretability analysis using the Shapley additive explanations (SHAP) technique. The research results show that loess with a void ratio less than 0.960 and a soil layer depth greater than 16 m can be …
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