BACKGROUND: Stroke is a complex, multidimensional disorder influenced by interacting inflammatory, immune, coagulation, endothelial, and met … tabolomics-proteomics and metabolomics-lipidomics. Supervised ML algorithms across studies included support vector machines, tree-based ensembles, generalized linear models, and deep learning architectures. Three studies reported external validation of the integrated multiomics model, while 1 study conducted only an external assessment of a single marker rather than val …
СтатьяСистематический обзорПоиск 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.
Trigeminal neuralgia (TN) is a debilitating neuropathic pain disorder characterized by sudden, intense facial pain, with diagnosis heavily r … lation. Six architectures were evaluated through subject-wise fivefold stratified cross-validation: Support Vector Machine, Random Forest, Decision Tree, Deep Neural Network, Baseline Convolutional Neural Network, and a novel Convolutional Neural Network with Attention model employing 64 × 64 grayscale image transformation of multi-domain temporal features. Statistical …
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: In intensive care unit (ICU) patients with coma and other disorders of consciousness (DoC), outcome prediction is key to decisio … le Extended score ≥ 4. EEG features included visual grading, automated spectral categorization, and support vector machine consciousness classifier. fMRI features included functional connectivity measures from six resting-state networks. Random forest and support vector machine were applied to EEG and fMRI features to predict outcomes. Here, random forest results are pr …
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.
Polytrauma is commonly defined as multisystem trauma involving at least two body regions with an Abbreviated Injury Scale (AIS) score ≥ 3, characterized by complex pathophysiological interactions and extreme clinical heterogeneity. This study retrospectively analyzed data from 171 274 polytrauma patients in the National Trauma Data Bank (NTDB) from 2018 to 2021. Key features were selected using the eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm. Prediction models were then developed using XGBoost, logistic regression, random forest, naive Bayes, and support vector machine, respectively. Model p…
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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.
Non-invasive follicular thyroid neoplasm with papillary-like nuclear features (NIFTP) and invasive encapsulated follicular variant of papill … ) were used to generate feature embeddings, which were subsequently classified using Random Forest, support vector machine, and Gradient Boosting algorithms. Patient-level nested stratified five-fold cross-validation with inner hyperparameter tuning was used to generate unbiased out-of-fold predictions. EfficientNet combined with Random Forest was prespecified as the pr …
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: The spatial relationship between the ventral branch of segment VI portal vein (P6a) and the right hepatic vein (RHV) significant … relationship. Five machine learning models-logistic regression, random forest, K-nearest neighbors, support vector machine, and XGBoost-were employed to predict P6a classification using anatomical angular and linear measurements. Model performance was evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) and the F1-score, and the SHAP method w …
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.
BACKGROUND: Mycotoxins are toxic secondary metabolites of toxigenic fungi, posing a significant threat to human health due to their widespre … etabolites (mycotoxins). After evaluating ten machine learning models, k-nearest neighbor (KNN) and support vector machine (SVM) exhibited excellent performance in low- and high-risk classification, with the test set achieving 100 % classification accuracy for these target mycotoxins. Independent external validation confirmed the models' good applicability, ZEN in Coici …
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.
OBJECTIVE: To determine whether combinations of modifiable clinical/systemic risk factors and structured trial variables predict early disea … P) using censored average total deviation (avgTD). Logistic regression, random forest, XGBoost, and support vector machine classifiers were trained with 5-fold cross-validation. Performance (AUROC, PR-AUC, accuracy, sensitivity, specificity, F1-score) and SHapley Additive exPlanations (SHAP) identified systemic and ocular predictors of visual deterioration. No features …
СтатьяМногоцентровое исследованиеРандомизированное 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: Macrophages play a crucial role in mediating immune infiltration in lung adenocarcinoma (LUAD). However, the potential of macrop … hway enrichment analysis. Machine learning (random forest algorithm, LASSO regression analysis, and support vector machine recursive feature elimination algorithm) approaches screened the hub targets related to macrophages in LUAD. The CIBERSORT method and GSEA were used to explore the connection between key targets and immune cells. ROC curve was used to construct gene …
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: The timely identification of mild cognitive impairment (MCI) in Parkinson's disease (PD) is essential for early intervention and … S-III, and Geriatric Depression Scale (GDS). Four machine learning models-logistic regression (LR), support vector machine (SVM), random forest (RF), and extreme gradient boosting (XGBoost)-were trained using subject-level stratified 10-fold cross-validation with Bayesian optimization. Probabilistic outputs were dichotomized using three thresholding strategies: default …
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: This study aimed to develop and validate an AI-assisted framework for the automated evaluation of uroflowmetry data in patients pre … and voiding time being analyzed. Multiple machine learning models-including a deep neural network, support vector machine, and random forest classifier-were developed and validated through cross-validation and extensive statistical testing. Performance metrics such as accuracy, sensitivity, specificity, and area under the ROC curve (AUC-ROC) were calculated, while mult …
СтатьяВалидационное 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.
Peri-implantitis (PI) is a chronic inflammatory disease that ultimately leads to the dysfunction and loss of implants with established osseo … ing three machine learning algorithms, the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination (SVM-RFE), and Boruta, we successfully identified the most crucial biomarkers. Additionally, these key biomarkers were validated using a verification dataset (GSE223924). Gene set enrichment analysis (GSEA) was also uti …
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: To evaluate factors influencing the response to periodontal therapy in patients with periodontitis and type 2 diabetes mellitus ( … training and evaluation. We tested seven different algorithms: K-Nearest Neighbors, Decision Tree, Support Vector Machine, Random Forest, Extreme Gradient Boosting, and Logistic Regression. Model performance was assessed using accuracy, specificity, recall, and the area under the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve (AUC).
RESULTS: a total of 75 patients were …
СтатьяРандомизированное 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.
Thrombosis and hemorrhage are common complications in maintenance hemodialysis (MHD) patients, potentially attributed to platelet dysfunctio … Machine learning approaches, including least absolute shrinkage and selection operator regression, support vector machine, and random forest, further identified Caspase 8, C-X-C motif chemokine receptor 4, vascular endothelial growth factor A, and forkhead box O3 as key autophagy-associated genes in MHD patients. A total of 8842 circRNAs were identified as differential …
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: Negative emotionality is a core dimension of infant temperament, characterized by heightened distress, reactivity, and difficult … LightGBM), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), Categorical Boosting (CatBoost), Random Forest, and Support Vector Machine (SVM). Performance was evaluated using Receiver Operating Characteristic Area Under The Curve (ROC-AUC), Precision-Recall Area Under the Curve (PR-AUC), F1-score, sensitivity, and specificity.
RESULTS: Postpartum MMH symptoms and maternal-infant ch …
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 incidence of ulcerative colitis (UC) is rapidly increasing worldwide, but existing therapeutics are limited. Neutrophil extr … tial diagnostic biomarkers, we applied the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination (SVM-RFE) model, and Random Forest (RF) algorithm, and constructed Receiver Operating Characteristic (ROC) curves to evaluate accuracy. Additionally, immune infiltration analysis was conducted to identify immune cells 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.
Early diagnosis and intervention in children with autism spectrum disorder (ASD) is crucial. At present, diagnosis of ASD is primarily based … specificity of 79.3% and 72.4% respectively. Based on the metabolites, machine learning models like Support Vector Machine (SVM) and Random Forest (RF) were able to discriminate ASD from TD children with the classification accuracy score being highest in RF (79.487%, AUC- 0.800). Significant abnormalities in plasma metabolites were observed leading to disturbances in th …
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка 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: Primary biliary cholangitis (PBC) is a chronic autoimmune liver disease that gradually progresses, making early diagnosis and … we applied machine learning techniques, including Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination, and random forest. We subsequently conducted gene set enrichment and immune cell infiltration analyses to investigate their biological significance. IN addition, potential drug interactions were explored through the Dr …
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: Alzheimer's disease (AD) is a complicated neurodegenerative disease with unknown pathogenesis. Identifying possible diagnostic ma … e algorithms of machine learning including least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE), and Random forest (RF). In addition, we obtained sample data from single-cell RNA datasets GSE157827, GSE167490, and GSE174367 to classify cells into different types and examined changes in gene expression an …
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: Cardiovascular disease (CVD) continues to be a leading cause of disease burden and mortality worldwide. Identifying reliable bio … analysis, and SHAP analysis, with machine learning models, including XGBoost, LASSO, random forest, support vector machine, and Naive Bayes, used for evaluation.
RESULTS: For each 1-unit higher CTI, the odds of having CVD were 18% higher (OR = 1.18, 95% CI: 1.10-1.28, P < 0.01). Specific associations include congestive heart failure (29%) (OR = 1.29, 95% CI: 1.14-1.47, …
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.
MedElevator
Войти в исследования