Background: Growing evidence suggests the links between moyamoya disease (MMD) and autoimmune diseases. However, the molecular mechanism fro … molecular function. There machine learning methods (LASSO logistic regression, random forest (RF), support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE)) were used to screen out important genes. An artificial neural network was applied to construct an autoimmune-related signature predictive model of MMD. The immune characteristics, including immune cell infilt …
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.
COVID-19 occurs due to infection through respiratory droplets containing the SARS-CoV-2 virus, which are released when someone sneezes, coug … nuous studies and can be used to infer other respiratory diseases. Quadratic kernel-free non-linear Support Vector Machine (QSVM) and Decision Tree (DT) were applied on three datasets with data of cough, speech, body temperature, heart rate, and SpO2, obtaining an Accuracy rate (ACC) and Area Under the Curve (AUC) of approximately up to 88.0% and 0.85, respectively, as …
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.
PURPOSE: To investigate feasibility of combination of whole-tumor subregion-based CT habitat and conventional radiomics to improve preoperat … d the combined model by integrating previous features for predicting HER2 status were created using Support Vector Machine (SVM) classifiers followed with eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), and Light Gradient Boosting Machine (LightGBM). Models' performance was evaluated using area under the receiver operating characteristic curve (AUC) and Delong test.
RESULTS: For …
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.
Influenza A remains a major cause of respiratory infection that demands for rapid, accurate and readily accessible diagnostic tools for timely clinical decision-making and outbreak control. Here, we report a smartphone-assisted electrochemical biosensor platform for amplification-free nucleic acid detection of Influenza A based on magnetic beads enriched target capture and methylene blue (MB)-mediated signal transduction. Under optimized conditions, the platform enabled sensitive detection of both synthetic complementary DNA and RNA, with limits of detection of 0.33aM and 3.32aM, respectively,
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.
Cancer epidemiology, biomarkers & prevention : a publication of the American Association for Cancer Research, cosponsored by the American Society of Preventive Oncology2026eng
BACKGROUND: Lung cancer is the leading cause of cancer-related death in the United States. Individual-level risk factors such as tobacco use … MSSAs; ordinary least squares (OLS) regression quantified covariate-AAIR associations.
RESULTS: A Support Vector Machine (radial basis function kernel) trained on 15 autoencoder-selected indicators discriminated best (cross-validation AUC = 0.891), outperforming a smoking-only model (AUC = 0.685). By SHAP, smoking, linguistic isolation, neighborhood SES, unemployment, …
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: The bidirectional link between diabetes and cancer is well established, but the role of dietary factors in predicting their comorbidity remains unclear. This study aims to develop a machine learning model to integrate dietary components and to identify key predictors using SHAP analysis. Methods: Data were derived from the NHANES 2009-2012 and 2015-2018 cycles, including 20,307 participants (682 with diabetes-cancer comorbidity). After eliminating collinearity and standardizing, 41 dietary features were retained. Seven algorithms-Naive Bayes, support vector machine with radial basi…
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.
OBJECTIVE: This study developed a radiomics-based pipeline to identify suspicious findings on 2D screening mammograms by training models to … re functions. Logistic regression, random forest, XGBoost, bagging, discriminant analysis (DA), and support vector machine classifiers were trained on the selected features. The model performance was evaluated with the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) on a holdout test set.
RESULTS: While AUC values ranged from 0.69 to 0.73, no significant d …
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: Autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD) is a clinically heterogeneous disorder often leading to end-stage renal disease (ESRD). Prognostication of disease progression remains a major clinical challenge. This study aimed to identify plasma amino acid signatures associated with ADPKD progression and hypertension. Methods: We conducted targeted metabolomic analysis (LC-MS/MS) to quantify 38 plasma amino acids in 203 ADPKD patients, stratified by disease progression (rapid vs. slow) and hypertension status. Support Vector Machine (SVM) models were developed to predict outc…
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.
Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are increasingly being applied to preoperative risk prediction in plastic surgery; ho … tly used algorithm (n = 4), followed by neural networks (n = 2), deep forest with RUSBoost (n = 1), support vector machine (n = 1), and logistic regression (n = 1). AUC ranged from 0.66 to 0.82 among the 8 studies reporting discrimination. Critical methodological limitations were identified: only 2 studies (20%) performed external validation, 5 of 7 development studies …
Систематический обзорСтатьяПолный 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 AND OBJECTIVE: White-light cystoscopy (WLC) is the standard diagnostic modality for bladder cancer, but preoperative grading rema … SHapley Additive exPlanations (SHAP) and feature visualisation.
KEY FINDINGS AND LIMITATIONS: The support vector machine model achieved robust performance, with an area under the receiver operating characteristic curve of 0.87 (95% confidence interval [CI] = 0.84-0.89) for internal validation and 0.79 (95% CI = 0.73-0.85) for external validation. SHAP analysis reveale …
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: To develop a cluster-specific magnetic resonance (MR) radiomics model for predicting induction chemotherapy (ICT) … orrelation between volume reduction and overall TBRR (R = 0.726, P < 0.001). The cluster 1-specific support vector machine model achieved the best performance (AUCs of 0.812 and 0.800 in the training and test cohorts, respectively), with good calibration and clinical utility. SHAP highlighted features reflecting intratumoral heterogeneity and voxel intensity, explaining …
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.
BACKGROUND: Patients readmitted to the surgical intensive care unit (SICU) face a high risk of mortality and increased hospital costs. Ident … ng Logistic Regression (LR), Random Forest, Gradient Boosting (GB), Artificial Neural Networks, and Support Vector Machines, were compared to determine the best model.
RESULTS: Of the 982 patients in the development cohorts, 68 (6.9%) experienced SICU readmission. The GB model outperformed other methods, achieving an AUROC of 0.82 (95% CI: 0.70-0.93) in the internal va …
СтатьяВалидационное 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.
The discovery of dual acetylcholinesterase (AChE) and β-secretase (BACE1) inhibitors remains a promising strategy against multifactorial Alz … e classifiers (including Light Gradient-Boosting Machine, eXtreme Gradient Boosting, Random Forest, Support Vector Machine, k-Nearest Neighbors and Gradient Boosting Decision Trees) and fingerprints (e.g., RDKit fingerprints, Extended Connectivity Fingerprint) were benchmarked under scaffold-based nested cross-validation to prevent data leakage. Class imbalance was hand …
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.
Acute bilirubin encephalopathy (ABE) is a serious complication of hyperbilirubinemia (HB). Efficiently detecting ABE in non-ABE neonates wit … , i.e., EfficientNetB0 and InceptionV3. A traditional machine learning method, as a baseline, named support vector machine was also applied and its performance was then compared with CNNs. The classifiers’ performance with multi-modal MRI images was superior to that with any single-modal MRI image. Both 2 CNNs outperformed SVM. The best performance was achieved by Incep …
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: Intraoperative blood loss (IBL) is a critical precipitating factor of intraoperative and postoperative complications. This study … luding logistic regression (LR), random forest (RF), neural network (NN), K-nearest neighbor (KNN), support vector machine (SVM) and AdaBoost. Various indicators were utilized to evaluate model performance.
RESULTS: A total of 530 RLA cases were included. LASSO regression identified gender, surgeons' experience, disease type, lesion diameter and lesion location as pred …
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.
PURPOSE: Cancer survivors often experience long-term consequences affecting their Health-Related Quality of Life (HRQoL). Sociodemographic f … rom the Netherlands Cancer Registry. Linear regression, random forest, XGBoost, neural network, and Support Vector Machine (SVM) regressors were employed to predict the EORTC QLQ-C30 summary score 1.5-2.5 years post-diagnosis. Permutation testing assessed vulnerability factors.
RESULTS: The analyses included 4,538 individuals. All models achieved similar R2 (0.3) and R …
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: Accurate assessment of liver fibrosis is crucial for patients with autoimmune hepatitis (AIH).
AIM: We developed and validated a non-invasive explainable machine learning (ML) model for the prediction of liver fibrosis in patients with AIH.
DESIGN: A retrospective multicenter study of patients with AIH with liver biopsy was conducted.
METHODS: Patients were randomly divided into a training set and a test set. Nine ML models were built, including logistic regression, k-nearest neighbors, Support vector machine, random forest, extreme gradient boosting (XGBoost), gradient boosting…
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.
Objectives: Glioblastoma multiforme (GBM) is considered the most aggressive primary brain tumor, which often exhibits tumor heterogeneity. H … al information, were retrieved from The Cancer Imaging Archive (TCIA). Three ML algorithms, namely, support vector machine (SVM), random forest (RF), and linear regression (LR), were utilized to analyze selected features. Receiver-operating characteristic (ROC) curves were utilized to evaluate the predictive performance of the models. Several statistical analyses, namel …
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: Alzheimer's disease (AD) is a highly prevalent neurodegenerative disorder. Accumulating evidence suggests that short-chain fatty … and differential analysis, 10 SCFA hub genes were screened. Machine learning algorithms, including support vector machine recursive feature elimination (SVM-RFE) and least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression models, were used to identify candidate biomarkers. The CIBERSORT algorithm was utilized to evaluate the infiltration of immune cells and …
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 integration of game-based cognitive training with electroencephalography (EEG)-based brain-computer interaction (BCI) has demonstrated potential for enhancing attention among individuals with attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD). However, existing systems often lack adaptive difficulty regulation and rely solely on single-modal assessments, thereby limiting personalization and sustained engagement. This study developed and assessed an adaptive, multi-task EEG-BCI training system that combines real-time neurofeedback with machine learning-driven customization to bolster attention
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