BACKGROUND: To develop a multimodal transformer model that integrates deep learning, radiomics, and clinical factors for the precise predict … radiomics features, and deep learning features were incorporated into four machine learning models: Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression (LR), Random Forests (RF), and AdaBoost. Finally, we integrated the multimodal features into the transformer model. We evaluated the model's performance using the Area under the curve (AUC), compared model AUCs using the D …
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.
Point-of-care (PoC) detection of antibodies in blood enables rapid, on-site diagnosis. However, these devices often face challenges related … ality, highlighting its potential for broader serological testing applications. We also developed a support vector machine (SVM) algorithm as a proof-of-concept to demonstrate the potential application of machine learning (ML)-based analysis to complement visual interpretation of results. We evaluated the performance and predictive accuracy of the SVM model and compared …
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.
It is essential to eliminate harmful microbes from vital aspects of our lives, including dental instruments and other healthcare devices, cosmetics, foods, and products that come into contact with them. Electrical stimulation (ES) has been proposed to address the recent problems of developing resistance to chemical antimicrobial agents. Therefore, additional research is needed to determine the ideal voltage and exposure time for this application, and it would be beneficial to have a predictive tool for its use. In this study, different voltages were applied for various time periods to determin
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: Frequent attenders to accident and emergency (A&E) services pose complex challenges for healthcare providers, often driven by cr … Five classification models were tested: multinomial logistic regression (LR), random forests (RF), support vector machine (SVM) classifier, k-nearest neighbours (k-NN) and multi-layer perceptron (MLP) classifier. Models were evaluated using a confusion matrix and metrics such as precision, recall, F1 and area under the curve. Shapley values were used to identify risk f …
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.
INTRODUCTION: There are significant challenges remain in accurately categorizing the risk of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 … ing characteristic (ROC) curve analysis and four machine learning algorithms (random forest, linear support vector machine, PLS-DA, and logistic regression), we identified two biomarker sets with relevant biological functions that predict subsequent disease severity and patient outcome. The range of these severity-associated biomarkers was equally broad and included inf …
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.
PURPOSE: To evaluate the impact of statin therapy on warfarin dose requirements in diabetic patients and to assess the performance of various machine learning algorithms in predicting optimal warfarin dosing.
METHODS: The datasets available for total participants of 628 (216 diabetics and 412 non-diabetic patients) were analyzed. We categorized the patients according to height, weight, gender, race, and age, plasma international normalized ratio (INR) on reported therapeutic dose of warfarin, target INR, warfarin dose, statin therapy, and indications for warfarin. Various models were tested o
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.
Spinal cord injury (SCI), a traumatic type of central nervous system injury, is closely associated with neuronal apoptosis. However, the specific biomarkers and regulatory mechanisms of neuronal apoptosis in SCI patients remain unclear. In this study, we aimed to identify differentially expressed proteins (DEPs) that regulate neuronal apoptosis after SCI and reveal potential diagnostic and therapeutic targets. Spinal cord tissues were collected for LC‒MS/MS analysis at five different time points after injury. Enrichment analysis, WGCNA, random forest, support vector machine recursive feature e…
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: Internet addiction (IA) among adolescents is growing worldwide. Online temptation is particularly strong for adolescents due to … oneliness, and IA. Boruta found IA prevalence classifying factors. We evaluated decision tree (DT), support vector machine (SVM), logistic regression (LR), and random forest (RF) classification models using confusion matrix, receiver operating characteristic (ROC) curves, and k-fold cross-validation.
RESULTS: Among 385 respondents, one-third (30.1%) reported IA. Partic …
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 AND OBJECTIVES: Postoperative Ileus (POI) is a common complication after Radical Cystectomy (RC) that delays recovery and extends … models, logistic regression demonstrated the highest AUC (0.98), followed by random forest (0.97), Support Vector Machine (0.97), XGBoost (0.95), simple neural network (0.87), and decision tree (0.84). Furthermore, the first two models also displayed higher specificity (0.94 and 0.93) and F1 scores (0.78 and 0.75). All models except for the decision tree and neural net …
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.
Atypical antipsychotics have experienced a significant increase in use across various disorders, coinciding with a rise in acute intoxicatio … nged QTc interval and 7.1% for MV. Eight classifiers were developed, including Logistic Regression, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbors, and five tree-based models: Random Forest, XGBoost, LightGBM, CatBoost, and Gradient Boosting Models. Model validation was conducted through external validation using the testing dataset and an internal five-fold cross-validati …
СтатьяВалидационное 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.
BACKGROUND: Spontaneous preterm birth (sPTB) is a complex condition with unclear etiology, associated with increased neonatal risks. Early p … re, resulting in a total of 82 predictors. Extreme gradient boosting (XGBoost), random forest (RF), support vector machine (SVM), and logistic regression (LR) models were used to construct predictive models of sPTB. Screening performance was assessed via the area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) and the area under the precision-recall curve (AUP …
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.
OBJECTIVES: Development of magnetic resonance imaging (MRI)-based radiomic models to predict the risk of intraoperative massive hemorrhage in patients with cesarean scar pregnancy (CSP).
MATERIAL AND METHODS: CSP patients (n = 126) from Center 1 were randomly assigned in a 7:3 ratio into a training set (n = 88) and an internal validation set (n = 38), and patients (n = 32) from Center 2 into an external validation set. Afterward, the clinical and radiomic features related to intraoperative massive hemorrhage were fed into the k-nearest Neighbor (KNN), support vector machine (SVM), Light Gradi…
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: Osteoporosis (OP) is a prevalent age-related disease characterized by bone loss and increased fracture risk. Mitochondrial dysfunction is tightly associated with OP pathogenesis. This study aimed to explore the role of mitochondrial dysfunction-related genes (MDRGs) in OP.
METHODS: Differentially expressed genes (DEGs) were identified from OP transcriptomic data sets, and weighted gene co-expression network analysis was performed to determine OP-associated modules. Machine learning algorithms (Random Forest, Support Vector Machine, and Lasso) were applied to identify hub MDRGs. Ge…
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: Neutrophil extracellular traps (NETs) derived from neutrophils are implicated in the pathogenesis of rheumatoid arthritis (RA) pathogenicity, though the underlying mechanisms remain unclear.
METHODS: Data were obtained from Gene Expression Omnibus (GEO) database. First, Gene Set Variation Analysis (GSVA) was used to calculate NET scores, and ConsensusClusterPlus was employed to classify RA samples. Subsequently, weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) was used to construct co-expression networks. Lasso regression and support vector machine recursive feature eliminatio…
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: Postoperative re-fractures in elderly osteoporotic vertebral compression fracture (OVCF) patients with comorbidities pose a majo … comorbidities-were selected using feature engineering. Six ML models [Random Forest (RF), XGBoost, support vector machine (SVM), etc.,] were trained and validated. Model performance was rigorously assessed via AUC-ROC, precision-recall curves, and decision curve analysis (DCA). SHapley Additive exPlanations (SHAP) values provided interpretable risk quantification.
RES …
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.
PURPOSE: To create machine learning (ML) models based on inflammatory markers and coagulation parameters for predicting intraoperative hemod … . Various ML methods were employed to construct predictive models, including random forest (RF) and support vector machine (SVM). The receiver operating characteristic (ROC) curves, decision curve analysis (DCA), calibration curve, and Hosmer-Lemeshow test were employed to assess the performance of the ML models. The SHapley Additive explanation (SHAP) method was used t …
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.
Mild cognitive impairment (MCI) is a prodromal stage of dementia, and its early detection is critical for improving clinical outcomes. Howev … ructural imaging data. We evaluated the classification performance across various models, including support vector machines, random forest, multilayer perceptron, and convolutional neural network, using unimodal and multimodal datasets. Machine learning models trained on physical and behavioral data alone achieved a high classification accuracy (AUC up to 94%), comparab …
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.
Addiction is a chronic mental disorder caused by disruptions in brain function. While most research has focused on the medial prefrontal cor … ne learning models, including Recurrent Neural Networks for temporal patterns, and Neural Networks, Support Vector Machines, and Extreme Gradient Boosting for spatial patterns, were employed. RESULTS: Cocaine-treated mice displayed consistent drug-taking behaviors within sessions and increased intake on Day 5 compared to Day 1, unlike saline-treated mice, which showed r …
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: Enhanced detection of large vessel occlusion (LVO) through machine learning (ML) for acute ischemic stroke appears promising. Th … zed, the Rapid Arterial Occlusion Evaluation had the highest pooled AUC (0.82 [95% CI, 0.79-0.84]). Support Vector Machine achieved the highest AUC of 9 ML models included (pooled AUC, 0.89 [95% CI, 0.88-0.89]). Six prehospital stroke scales and 10 ML models were eligible for summary receiver operating characteristic analysis. Pooled sensitivity and specificity for any …
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоддержка 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.
INTRODUCTION: Neurodevelopmental disorders comprise a group of neuropsychiatric conditions. Presently, behavior-based diagnostic approaches … ed an accuracy of 51% for healthy subjects, 61% for autism spectrum disorder, and 84% for ADHD. The support vector machine (SVM) model achieved an accuracy of 46% for both the healthy control and ASD groups, while the ADHD group classification accuracy was estimated to be 84%. These two models showed similar classification indices for the ADHD group. However, the discri …
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