OBJECTIVE: To investigate the utility of machine learning (ML) in accurately predicting orthodontic extraction patterns in a heterogeneous p … abelled according to the previous treatment plan. Random Forest (RF), Logistic Regression (LR), and Support Vector Machine (SVM) algorithms were used to predict the patient's extraction patterns.
RESULTS: The highest class accuracy percentages were obtained for the upper and lower 1st premolars (U/L4s) (RF: 81.63%, LR: 63.27%, SVM: 63.27%) and upper 1st premolars only …
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.
Monocytes and neutrophils play key roles in the cytokine storm triggered by SARS-CoV-2 infection, which changes their conformation and funct … on sets. Blood cell parameters and patient age were used to construct the predictive model with the support vector machine (SVM) tool. The model constructed from the training set (5936 patients) achieved an accuracy for diagnosis of SARS-CoV-2 infection of 0.952 (95% CI: 0.875-0.892). Test sensitivity and specificity was 0.868 and 0.899, respectively, with a positive (P …
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: The consistency of pituitary adenomas affects the course of surgical treatment.
PURPOSE: To evaluate the diagnostic capabilities of radiomics based on T1-weighted (T1W) and T2-weighted (T2W) magnetic resonance imaging (MRI) in conjunction with two machine-learning (ML) techniques (support vector machine [SVM] and random forest classifier [RFC]) for assessing the consistency of pituitary adenomas.
MATERIAL AND METHODS: The institutional database was retrospectively scanned for patients who underwent surgical excision of pituitary adenomas. Surgical notes were accepted as a referen…
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: Kidney and ureter stones are the third pathologies in urological diseases. Less invasive treatments such as transureteral lithot … arning techniques (Multilayer perceptron, Classification, and regression tree, k-nearest neighbors, Support vector machine, Naïve Bayes classifier, Random Forest, and AdaBoost) in the Bigpro1 analytical system.
RESULTS: Among the Holdout and K-fold cross-validation methods used, the Holdout method showed better performance. From the data-based balancing methods used in …
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: Early detection and intervention are essential for the mitigation of degenerative cervical myelopathy (DCM). However, although se … filmed, and the videos were analyzed. The probability of the presence of DCM was estimated using a support vector machine algorithm, and sensitivity, specificity, and area under the curve (AUC) were calculated. Two assessments of the correlation between estimated scores were conducted. The first used a random forest regression model and the Japanese Orthopaedic Associa …
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: In the last ten years, the design and implementation of Optical Fiber Sensors (OFS) in biomedical applications have been discuss … ible to use Machine Learning (ML) algorithms for posture classification, and device control such as Support Vector Machine, k-Nearest Neighbors, etc., obtaining accuracies above 97%. Moreover, the literature mentions wheelchair controllers and Graphical User Interfaces using pressure maps to provide feedback to the user.
CONCLUSIONS: OFS have been used in several healt …
СтатьяОбзорПоддержка 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.
OBJECTIVE: Early diagnosis and differential diagnosis of tuberculous pleural effusion (TPE) remains challenging and is critical to the patie … sion curve analysis (DCA) and the SHapley Additive exPlanations (SHAP) were also applied.
RESULTS: Support vector machine (SVM) was the best model in discriminating TPE from non-TPE, with a balanced accuracy of 87.7%, precision of 85.3%, area under the curve (AUC) of 0.914, sensitivity of 94.7%, specificity of 80.7%, and F1-score of 86.0% among the nine ML algorithms. …
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.
OBJECTIVE: We propose a new analytic framework, "Artificial Synthetic Imaging Data (ASID) Workflow," for sleep classification from a wearabl … enarios). Competing machine/deep learning classification algorithms, including logistic regression, support vector machine, random forest, k-nearest neighbors, and Long Short-Term Memory, are applied to TED as comparisons, termed "Competing Workflow."
RESULTS: The ASID Workflow achieves excellent performance with mean weighted accuracy across settings of 94.7%, and is …
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.
Primary Sjögren's syndrome (pSS) is a chronic inflammatory autoimmune disease, which mainly damages patients' exocrine glands. Sensitive ear … oto Encyclopedia of Genes and Genomes based on the datasets from the Gene Expression Omnibus. Then, support vector machine, least absolute shrinkage and selection operator regression, random forest, and weighted correlation network analysis were used to screen out feature genes from DEGs. Subsequently, the intersection of the feature genes was taken to screen 10 genes a …
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.
Considering the effects of dust on human health, environment, agriculture, and transportation, it is necessary to investigate dust emissions … mparison with three benchmark models-general linear model (GLM), boosted regression tree (BRT), and support vector machine (SVM)-was employed to predict land susceptibility to dust emissions and also to determine the importance of dust-drivers. The results revealed that the WSRF outperformed benchmark models. In a nutshell, the values of accuracy, Kappa, and probability …
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: Age-related macular degeneration (AMD) is a serious blinding eye disease. Previous neuroimaging studies reported that AMD were ac … FC) method were applied to investigate the functional network changes between two groups. Moreover, support vector machine (SVM) method was applied to assess the FCS maps as a feature to classification of AMD diseases.
RESULTS: Our study reported that AMD patients showed decreased FCS values in the bilateral calcarine, left supplementary motor area, left superior parie …
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: Hypertensive disorders of pregnancy (HDP) and fetal growth restriction (FGR) are common obstetrical complications, often with … tological placental specimens, manually scored for MVM lesions (MVM- or MVM+) and used to develop a support vector machine (SVM) classifier model, using features extracted from pre-trained ResNet18. The model was trained with data augmentation and shuffling, with the performance assessed for patch-level and image-level classification through measurements of accuracy, pr …
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: Up to 30% of patients with acute coronary syndrome (ACS) die from adverse events, mainly renal failure and myocardial infarction (MI). Accurate prediction of adverse events is therefore essential to improve patient prognosis.
HYPOTHESIS: Machine learning (ML) methods can accurately identify risk factors and predict adverse events.
METHODS: A total of 5240 patients diagnosed with ACS who underwent PCI were enrolled and followed for 1 year. Support vector machine, extreme gradient boosting, adaptive boosting, K-nearest neighbors, random forest, decision tree, categorical boosting, …
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: This study aimed to investigate the structural and functional alterations occurring within bilateral premotor thal … ditionally, correlations between motor performance and FC values, volumes were examined separately. Support vector machine (SVM) model based on FC values and thalamic volumes was conducted to assist in the clinical diagnosis of PD motor subtype.
RESULTS: Compared to HCs and PIGD, TD subtype showed increased FC between the bilateral mPMtha and left middle occipital gyru …
СтатьяПоддержка 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.
The COVID-19 pandemic caused several million deaths worldwide. Development of anti-coronavirus drugs is thus urgent. Unlike conventional non … sformer, Convolutional Neural Network, bidirectional Long Short-Term Memory, Random Forest (RF) and Support Vector Machine. Via exhaustive searches, we found that the RF classifier with W2V consistently achieved better performance on different datasets. The two main controlling factors were: (i) the dataset-specific W2V dictionary was generated from the training and ind …
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.
PURPOSE: To build CT perfusion (CTP)-based delta-radiomics models to identify collateral vessel formation after revascularization in patient … res were selected from the TTD parameter to build the delta-radiomics model. The classifiers of the support vector machine and k-nearest neighbors showed good diagnostic performance with AUC values of 0.933 and 0.867, respectively.
CONCLUSION: The TTD-based delta-radiomics model has the potential to identify collateral vessel formation after the operation.
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.
PURPOSE: There is limited understanding of factors affecting concussion diagnosis status using large sample sizes. The study objective was to identify factors that can accurately classify previous concussion diagnosis status among collegiate student-athletes and service academy cadets with concussion history.
METHODS: This retrospective study used support vector machine, Gaussian Naïve Bayes, and decision tree machine learning techniques to identify individual (e.g., sex) and institutional (e.g., academic caliber) factors that accurately classify previous concussion diagnosis status (all diag…
СтатьяПоддержка 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.
Commonly used methods to assess the severity of essential tremor (ET) are based on clinical observation and lack objectivity. This study pro … cceleration data in 4-12 Hz to 0.5-4 Hz bands and the total duration of the action were inputs to a support vector machine that was trained to classify the ET subtype. Regression analysis was performed to determine the relationship of acceleration and temporal data with the FTM scores. The results show that the sensor located on the forearm had the best classification a …
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 prevalence of gestational diabetes mellitus (GDM) is contributing to the rising global burden of type 2 diabetes (T2D) and in … Child Outcomes (S-PRESTO). A stacked ensemble model with a gradient boosting classifier and linear support vector machine classifier (stochastic gradient descent training) was derived using genetic programming, achieving an excellent AUC of 0.93 based on four features (glycated hemoglobin A1c (HbA1c), mean arterial blood pressure, fasting insulin, triglycerides/HDL rat …
СтатьяПоддержка 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: "Subjective cognitive decline plus" (SCD plus) increases the risk of Alzheimer's disease (AD), and this may be an early stage of … accuracy of 0.883 and an area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) of 0.951. A support vector machine (SVM) model had an accuracy of 0.857 and an AUROC of 0.946. Nine other metabolites distinguished SCD plus from aMCI subjects. An RF model discriminated SCD plus from aMCI subjects (accuracy: 0.975, AUROC: 0.998) and an SVM model also discriminated t …
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.
MedElevator
Войти в исследования