BACKGROUND: Mechanical thrombectomy (MT) improves outcomes in acute ischemic stroke (AIS) but often results in hyperdensities on non-contras … -72 h) classified them as HT (n = 41), CE (n = 34), or mixed HT+CE (n = 36). Radiomics-based models-Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), and Logistic Regression (LR)-were trained on 72 patients using segmented hyperdensities. A U-Net deep learning model was trained on raw axial slices. Performance was assessed on a 39-patient test set using accuracy, sensit …
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: Vestibular schwannomas (VS) are benign intracranial tumors in the cerebellopontine angle. For most small-sized and medium-sized … ture vector is reduced in dimensionality, using an F test and principal component analysis (PCA). A support vector machine (SVM) model is subsequently trained for the classification of tumor growth. The results of the F test are employed to assess the predictive value of each calculated feature.
RESULTS: A total of 110 patients are analyzed for this study, of which 70 …
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.
Tsetse are the insects responsible for transmitting African trypanosomes, which cause sleeping sickness in humans and animal trypanosomiasis in wildlife and livestock. Knowing the age of these flies is important when assessing the effectiveness of vector control programs and modelling disease risk. Current methods to assess fly age are, however, labour-intensive, slow, and often inaccurate as skilled personnel are in short supply. Mid-infrared spectroscopy (MIRS), a fast and cost-effective tool to accurately estimate several biological traits of insects, offers a promising alternative. This is
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: Up to 50% of patients treated with internet-delivered cognitive behavioral therapy (ICBT) for depression and anxiety disorders d … gorithms of varying complexity (logistic regression, random forest [RF], extreme gradient boosting, support vector machines, soft voting, and stacking ensemble), with nested cross-validation, elastic net variable selection, multiple imputation, and temporal validation in a 20% holdout test set (n=356). The primary performance measure was the area under the receiver oper …
СтатьяВалидационное исследованиеПолный 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: Cancer treatment poses significant challenges due to variability in patient responses, disease progression, and therapy outcomes. Traditional decision-making frameworks often fall short in integrating complex data streams, underscoring the need for intelligent systems. Machine learning (ML)-enabled clinical decision support systems (CDSS) offer a promising solution by enabling personalized, predictive, and data-driven oncology care.
AIM: This scoping review aimed to explore how ML-powered CDSS are applied to predict treatment outcomes across different types of cancer. It sought to
СтатьяОбзорПоиск 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.
Mental illness is becoming increasingly common in everyday life, affecting a growing number of people. Functional Magnetic Resonance Imaging … s and classification performance when combined with classical Machine Learning (ML) methods, namely Support Vector Machines and Random Forests, and the Deep Learning (DL) model AlexNet. Given the altered brain connectivity patterns observed in Bipolar Disorder and Alzheimer's Disease, these methods are employed to assess preprocessing-learning interactions across both d …
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2025eng
BACKGROUND: Mesial temporal lobe epilepsy (mTLE) is one of the most common forms of drug-resistant epilepsy. Diffusion weighted imaging (DWI … t analysis, and XGBoost) were compared, followed by classification using four different algorithms (support vector machines, decision tree, ridge classifier, and naïve Bayes). Model performance was evaluated using a 5-fold cross-validation.
RESULTS: The genetic algorithm consistently outperformed other feature selection methods across all datasets. The ridge classifier …
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.
Rapid identification and assessment of animal health are critical for livestock productivity, especially for small ruminants like goats, whi … .0 device over multiple time points. The study employed several machines learning models, including Support Vector Machines (SVM), Backpropagation Neural Networks (BPNN), k-Nearest Neighbors (K-NN), XGBoost, and Keras deep learning models to classify goats based on their bioelectrical properties. Among the classification models, SVM demonstrated the highest accuracy (95 …
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: Hepatocyte ballooning (HB) is a significant histological characteristic linked to the advancement of non-alcoholic fatty liver d … ned from CNNs were integrated with conventional machine learning classifiers like Random Forest and Support Vector Machines (SVM).
RESULTS: The hybrid approach achieved an accuracy of 97.40%, an area under the curve (AUC) of 0.99, and a sensitivity of 99% for the 'Many' class during the third phase of evaluation. The dual dichotomy classification enhanced the sensitivi …
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: Using different machine learning models CT-based radiomics to integrate clinical radiological features to discrimi … ganglioma (GAPP). We extracted and selected CT radiomics features, and built radiomics models using support vector machines (SVM), k-nearest neighbors, random forests, and multilayer perceptrons. Using receiver operating characteristic curve analysis to select the optimal radiomics model, a combined model was built using the output of the optimal radiomics model and cli …
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.
BACKGROUND: Venous thromboembolism (VTE) is a common and severe complication in intensive care unit (ICU) patients with sepsis. Conventional … dient boosting machine, logistic regression, multilayer perceptron, naive Bayes, random forest, and support vector machine. Performance was evaluated by discrimination (area under the curve [AUC]), calibration, and clinical use (decision curve analysis). A subgroup analysis stratified by the Sequential Organ Failure Assessment score was conducted in the external cohort …
СтатьяМногоцентровое 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.
This study enhances quality control in sugar production by monitoring solution color, grain size, and moisture content. These critical characteristics often exhibit autocorrelation, which can cause false alarms during statistical monitoring. To address this, we integrated Long Short-Term Memory (LSTM) and Multioutput Least-Squares Support Vector Regression (MLS-SVR) models with Max-MCUSUM control charts. The machine learning models were utilized to minimize Mean Squared Error (MSE) and extract residuals free of autocorrelation before applying Phase I and Phase II process monitoring. Results de
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.
The Jiangsu coastal zone has experienced substantial land use/land cover (LULC) changes under intensified anthropogenic activities, while sp … gorithms, namely Random Forest, Extreme Gradient Boosting, Classification and Regression Trees, and Support Vector Machine, were compared. Feature selection improved classification accuracy across the four algorithms, with improvements ranging from 4.05% to 5.15% compared with the spectral feature baseline. Random Forest achieved the highest overall accuracy of 92.28%, …
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.
Gastric cancer detection remains challenging due to the lack of noninvasive early diagnostic tools. This study investigates profiling of ser … mong gastric cancer, PD, and HC groups (p < 0.05). Based on the VOCs that differed significantly, a support vector machine (SVM) model achieved the best performance among the six models tested. Using importance ranking and forward selection, 11 VOCs were selected for the final model, achieving 96.4% accuracy in the validation set and 92.9% in an independent test set, sh …
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.
The QSRR modeling framework enables researchers to use molecular descriptors for predicting chromatographic retention, including HPLC retention based on their physicochemical characteristics, as it can predict chromatographic retentions and not only HPLC retention. QSRR models show low transferability between different laboratories and instruments and experimental protocols because their performance depends on experimental conditions which remain poorly documented. The present study investigates the way experimental conditions affect both model architecture and descriptor selection through the
СтатьяОбзорПолный 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: Surgical resection remains the main curative option for hilar cholangiocarcinoma (HCCA), but long-term survival is often limited by very early recurrence (VER, ≤6 months postoperatively). We aimed to develop a model to predict VER after curative-intent resection.
METHODS: In this retrospective multicenter cohort study, we included patients who underwent curative-intent resection for HCCA at three Chinese centers between April 1, 2010, and March 1, 2023. Patients were randomly assigned to training and validation cohorts. Logistic regression, random forest, support vector machine, a…
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.
Dilated cardiomyopathy (DCM)-induced heart failure (HF) remains a major global health burden, highlighting the need to identify disease-associated molecular signatures and potential therapeutic targets. In this study, we performed differential expression analysis and weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) on the GSE141910 dataset, which identified 138 genes associated with DCM-induced HF. These were further refined to 48 candidate genes using support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE). Protein-protein interaction (PPI) network analysis revealed 10 hub genes, a…
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.
Frequent monitoring of prothrombin time and international normalized ratio (PT/INR) is essential for effective management of anticoagulation … orrection of HCT-induced bias. Image-derived features were analyzed using AI/ML-based models, where support vector machine classifiers achieved diagnostic accuracies of 98.5% and 96.9% for non-anticoagulated and anticoagulated cohorts, respectively. Integrated with a custom desktop/web/smartphone application and an automated warfarin dosage calculator, the platform prov …
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: Acute cervical spinal cord injury (cSCI) disrupts supraspinal autonomic cardiovascular control. Heart rate variability (HRV), as … ere calculated. Predictive modeling used logistic regression, random forest, gradient boosting, and support vector machine algorithms with cross-validation.
RESULTS: Both cSCI groups showed significantly reduced HRV amplitude and altered autonomic cardiovascular regulation. Nonlinear indices demonstrated reduced entropy, altered fractal scaling, and decreased recurrenc …
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.
In this study, we propose a new method of electron temperature (Te) measurements with higher temporal resolution using a photomultiplier tube combined with machine learning (ML). It has been demonstrated that Te can be evaluated from Balmer series emissions Dα, Dβ, Dγ, and molecular band emission (D2) [Nishijima et al., AIP Adv. 13, 055202 (2023)]. This method is applied to hydrogen plasmas in GAMMA 10/PDX, which is a large tandem mirror device. Balmer series emissions (Hα, Hβ, Hγ) and Fulcher band emissions are measured and correlated with Langmuir probe Te measurements in a divertor simulati
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