BACKGROUND: Anti-TIF1γ antibodies are a class of myositis-specific antibodies (MSAs) and are closely associated with adult cancer-associated … low, intermediate, and high cancer risk, respectively. Machine learning classifiers [random forest, support vector machines (SVM), extreme gradient boosting (XGBoost), elastic net, and decision tree] had good predictions for cancer in anti-TIF1γ+ myositis patients. In particular, the prediction accuracy of random forest was >90%, and decision tree highlighted disease du …
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.
It is challenging for teachers to monitor each student's emotional state in real-time, making personalized learning difficult to achieve. Previous emotion recognition methods, such as support vector machines, are limited by technology and fail to meet practical application requirements. However, the development of deep learning technology offers new solutions for facial expression recognition, which makes emotional interaction and personalized support in education possible. Until now, there has been a lack of facial expression datasets in real classroom settings. To fill this gap, this study c…
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 study of executive function decline in adults with Down syndrome (DS) is important, because it supports independent functioning in real- … t of memory, attention, language, executive functions, and praxis, were submitted to Random Forest, support vector machine, and logistic regression algorithms for the purpose of predicting inhibition capacity, assessed with the Cats-and-Dogs test. Convergent results from the three algorithms show that the best predictors for inhibition capacity were constructive praxis, …
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.
INTRODUCTION: Breast cancer remains one of the leading causes of cancer-related mortality rate worldwide, and the identification of effectiv … drug interactions for breast cancer. Various machine learning techniques, including Random Forest, Support Vector Machine, Logistic Regression, K-Means Clustering, DBSCAN, and Agglomerative Clustering, to analyse structural similarities and predict potential drug interactions and synergy patterns. Model performance was evaluated using Classification matrix, Silhouette …
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: To develop and validate explainable machine learning (ML) models predicting urinary stone composition from routinely available c … ute Shrinkage and Selection Operator (LASSO). Multiple supervised classifiers (logistic regression, support vector machine, random forest, ExtraTrees, Adaptive Boosting [AdaBoost] variants, Extreme Gradient Boosting [XGBoost], Categorical Boosting [CatBoost]) were fine-tuned using GridSearch. Discrimination was assessed using macro-averaged one-vs-rest area under the cu …
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: Interstitial fibrosis and tubular atrophy (IFTA) are key pathological features of chronic kidney damage and progression in diabe … operator (LASSO) regression with 10-fold cross-validation. Seven ML algorithms-logistic regression, support vector machine, random forest, XGBoost, LightGBM, decision tree, and artificial neural network-were developed. Model performance was evaluated using receiver operating characteristic curves, calibration plots, and decision curve analysis. Model interpretability wa …
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.
Headspace solid-phase microextraction coupled with mass spectrometry-based electronic nose (HS-SPME/MS-eNose) in combination with chemometrics was developed as non-targeted analytical method to discriminate durum wheat cultivated in Italy from samples cultivated in other countries. A workflow was implemented, combining two alternative statistical approaches for variable feature reduction in combination with three alternative classifiers, i.e. Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA), Support Vector Machines (SVM), and Artificial Neural Networks (ANN). All models yielded classificat…
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.
Hypernasality is seen in cleft lip and palate patients who had undergone repair surgery as a consequence of velopharyngeal insufficiency. Hypernasality has been studied by evaluation of perturbation, noise measures, and cepstral analysis of speech. In this study, feature extraction and analysis were performed during running speech using six different sentences. Jitter, shimmer, Mel frequency cepstral coefficients, bionic wavelet transform entropy, and bionic wavelet transform energy were calculated. Support vector machines were employed for classification of data to normal or hypernasal. Final…
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.
Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention2008eng
We present a study of the relationship between the changes in the shape of the human ear due to jaw movement and acoustical feedback (AF) in hearing aids. In particular, we analyze the deformation field of the outer ear associated with the movement of the mandible (jaw bone) to understand its effect on AF and identify local regions that play a significant role. Our data contains ear impressions of 42 hearing aid users, in two different positions: open and closed mouth, and survey data including information about experienced discomfort due to AF. We use weighted support vector machines (WSVM) t…
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: Previous studies have revealed the efficacy of metacognitive training for schizophrenia. However, the underlying mechanisms of m … r 8 weeks of treatment, whereas no substantial difference in NH value was observed in the DT group. Support vector machine analyses showed that the accuracy, sensitivity, and specificity for distinguishing patients from healthy controls were more than 0.7 in the NH values of the right PCC/precuneus, bilateral ventral MPFC, bilateral superior MPFC, and bilateral precuneu …
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: Endovascular thrombectomy (EVT) has improved outcomes in patients with acute ischemic stroke due to large vessel occlusion; howe … were performed using the in-bag data for feature selection. Five classifiers (logistic regression, support vector machine, k-nearest neighbors, random forest, and gradient boosting machine) were trained on in-bag samples and evaluated on out-of-bag samples. Performance was assessed using the area under the receiver operating characteristic curve and threshold-based met …
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 AND OBJECTIVES: Differentiation of Alzheimer's disease dementia (ADD) and dementia with Lewy bodies (DLB) remains a challenge. Free-water imaging has been investigated in neurodegenerative diseases and was found to be associated with neurodegeneration and neuroinflammation. This retrospective cohort study tested whether Automated Imaging Differentiation for Dementia (AIDD), combining diffusion free-water imaging (FWI) and support vector machine, predicts ADD vs DLB with high accuracy.
METHODS: Diffusion MRI data was rendered from ADNI, NACC, and PDBP. Free-water and free-water corr…
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 AND OBJECTIVE: Early neurological deterioration (END) is a critical clinical event associated with poor patient outcomes after ac … ht Gradient Boosting Machine, Logistic Regression, Multilayer Perceptron, Random Forest, Simplified Support Vector Machine, Extreme Gradient Boosting) were employed to construct prediction models. Hyperparameters were optimized via 10-fold cross-validation, and model performance was evaluated in an internal validation cohort (30% of the sample). Primary evaluation metri …
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: Sepsis ranks among the primary causes of mortality in intensive care units (ICUs), often resulting in multiple organ dysfunction … dation set (n = 130). Eight machine learning algorithms-including logistic regression, naive Bayes, support vector machine, single-layer neural network, random forest (RF), LightGBM, K-nearest neighbors, and decision tree-were trained and evaluated. Model performance was assessed by ROC curves (AUC), accuracy, F1 score, sensitivity, specificity, Brier score, expected ca …
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: Restless legs syndrome (RLS) is a common and debilitating complication in end-stage renal disease (ESRD) patients undergoing dia … ent. Nine machine learning algorithms were developed: Logistic Regression (LR), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Gradient Boosting Machine (GBM), K-Nearest Neighbors (KNN), Decision Tree (DT), Artificial Neural Network (ANN), Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS), and Quadratic Discriminant Analysis (QDA). Model performance was evaluated using …
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: Oral cancer is a major public health problem among the population of India. In rural setting whereby there is exposure to high-r … n. Cross-validation was used to develop and assess supervised machine learning models that comprise support vector machine, random forest, and extreme gradient boosting (XGBoost). SHapley Additive explanations (SHAP) were used to determine model interpretability and populations-level risk stratification was done using unsupervised K-means clustering.
RESULTS: The best …
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: The clinical outcomes of diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) are highly heterogeneous. While clinical indices like the interna … Cox and survival analyses. Subsequently, 3 machine learning survival models, namely, fast survival support vector machine (FastSurvivalSVM), gradient boosting survival analysis (GBSurvival), and random survival forest (RSF), were trained and evaluated using 5-fold cross-validation. The interpretability of the optimal model was further elucidated using Shapley Additive …
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.
OBJECTIVE: To develop and validate a machine learning model incorporating liver function, variceal characteristics, and hemodynamic paramete … ctors. Key predictive variables were used to construct machine learning models (random forest (RF), support vector machine (SVM), and k-nearest neighbors (KNN)). Model performance was evaluated by the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), calibration curves, and decision curve analysis, with the optimal model selected. SHapley Additive exPlanatio …
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.
OBJECTIVE: This study aimed to develop and validate a preliminary classification and diagnostic model for rheumatoid arthritis-associated in … ltimately identified. Five machine learning models were constructed: CatBoost, logistic regression, support vector machine, decision tree, and random forest. Model performance was assessed on the validation set using accuracy, precision, recall, F1 score, and the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC). The SHapley Additive exPlanations (SHAP) …
Клиническое исследованиеСтатьяПолный 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: Coal workers' pneumoconiosis (CWP) is the most prevalent occupational disease that causes irreversible lung damage. Early predic … s (light gradient boosting machine, random forest, extreme gradient boosting, categorical boosting, support vector machine, and logistic regression) were trained and evaluated using a stratified 5-fold cross-validation and a held-out test set. Hyperparameter optimization was performed using a unified Optuna-based strategy to ensure fair comparison across models. Model i …
СтатьяВалидационное 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.
MedElevator
Войти в исследования