Different demographic, clinical and laboratory variables have been related to the severity and mortality following SARS-CoV-2 infection. Mos … rvised ML algorithms (k-nearest neighbors (KNN), decision tree (DT), Gaussian naïve Bayes (GNB) and support vector machine (SVM)) were compared with the eXtreme Gradient Boosting (XGB) method proposed to have excellent scalability and high running speed, among other qualities. The results indicate that the XGB method has the best prediction accuracy (92%), high precisio …
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 develop machine learning algorithms (MLAs) that can differentiate patients with acute cholangitis (AC) and alcohol-associated … iables. Eight supervised MLAs (decision tree, naive Bayes, logistic regression, k-nearest neighbor, support vector machine, artificial neural networks, random forest, gradient boosting) were trained and tested for classification of AC vs AH. External validation was performed with patients with AC (n=213) and AH (n=92) from the MIMIC-III database. A feature selection str …
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.
Objective: To generate an optimal prediction model along with identifying major contributors to intracranial infection among patients under … rediction models and optimize variable selections. Other machine-learning algorithms, including the support vector machine and K-nearest neighbor, were also applied to derive alternative prediction models. Five-fold cross-validation was used to train and validate each model. Model performance was assessed by calibration plots, receiver operating characteristic curves, 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.
OBJECTIVE: To define which are and how the radiomics features of jawbone pathologies are extracted for diagnosis, predicting prognosis and t … tures. Only 13 studies described the machine learning step, and the best results were obtained with Support Vector Machine and random forest classifier. For osteoporosis diagnosis and classification, filtering, shape-based and Tamura texture features showed the best performance. For temporomandibular joint pathology, gray-level co-occurrence matrix (GLCM), gray level ru …
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.
Delayed reward discounting (DRD) refers to the extent to which an individual devalues a reward based on a temporal delay and is known to be elevated in individuals with substance use disorders and many mental illnesses. DRD has been linked previously with both features of brain structure and function, as well as various behavioral, psychological, and life-history factors. However, there has been little work on the neurobiological and behavioral antecedents of DRD in childhood. This is an important question, as understanding the antecedents of DRD can provide signs of mechanisms in the developm
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.
Type 2 diabetes mellitus (T2DM) is associated with cognitive impairment and may progress to dementia. However, the brain functional mechanis … n used this information to classify the T2DM-CI (as well as T2DM-noCI) from the matched HC based on support vector machine. Our model achieved an accuracy of 79.17% in T2DM-CI versus HC differentiation, but only 59.62% in T2DM-noCI versus HC classification. We found abnormal high-order FC patterns in T2DM-CI compared to HC, which was different from that in T2DM-noCI. Ou …
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 AND PURPOSE: The purpose of the current study is to detect changes of graph-theory-based degree centrality (DC) and their relatio … the viability of graph-theory-based degree centrality to accurately classify effectiveness to AEDs. Support Vector Machine analysis using leave-one-out cross-validation achieved a correct classification rate of 84.22% [sensitivity 78.76%, specificity 89.65%, and area under the receiver operating characteristic curve (AUC) 0.96] for differentiating effective subjects fro …
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.
PURPOSE: Rhabdomyolysis (RM) is a complex set of clinical syndromes that involves the rapid dissolution of skeletal muscles. Mortality from … e XGBoost model performance was superior to that of other models (logistic regression, AUC = 0.862; support vector machine, AUC = 0.843; random forest, AUC = 0.825; and naive Bayesian, AUC = 0.805) and clinical scores (Sequential Organ Failure Assessment, AUC = 0.747; Acute Physiology Score III, AUC = 0.721).
CONCLUSIONS: Although the XGBoost model is still not great f …
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 and purpose - Machine learning (ML) techniques are a form of artificial intelligence able to analyze big data. Analyzing the outc … I 0.78-0.86; CA 69%, CI 0.64-0.74) and most accurate analysis with addition of KL scores was with a Support Vector Machine model (AUC 89%, CI 0.86-0.92; CA 83%, CI 0.79-0.87).Interpretation - Analysis of self-reported online questionnaires related to hip complaints can differentiate between basic hip pathologies. The addition of radiological scores for osteoarthritis fu …
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: Transcranial direct current stimulation (tDCS) is widely investigated as a therapeutic tool to enhance cognitive function in old … working memory task pre-/post-intervention. MRI-derived current models were passed through a linear Support Vector Machine (SVM) learning algorithm to characterize crucial tDCS current components (intensity and direction) that induced working memory improvements in tDCS responders versus non-responders.
MAIN RESULTS: SVM models of tDCS current components had 86% overal …
Клиническое исследование II фазыСтатьяРандомизированное исследованиеПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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.
Children of individuals with bipolar disorder (bipolar offspring) are at increased risk for developing mood disorders, but strategies to predict mood episodes are unavailable. In this study, we used support vector machine (SVM) to characterize the potential of proton magnetic resonance spectroscopy (1H-MRS) in predicting the first mood episode in youth bipolar offspring. From a longitudinal neuroimaging study, 19 at-risk youth who developed their first mood episode (converters), and 19 without mood episodes during follow-up (non-converters) were selected and matched for age, sex and follow-up …
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 hypochromic microcytic anemia (HMA) commonly found in Thailand are iron deficiency anemia (IDA) and thalassemia trait (TT). … g k-nearest neighbor (k-NN), decision tree, random forest (RF), artificial neural network (ANN) and support vector machine (SVM), were applied to construct a discriminant model. Performance was assessed and compared with thirteen existing discriminant formulas and indices.
RESULTS: The data of 186 patients (146 patients with TT and 40 with IDA) were enrolled. The inter …
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.
According to previous studies, many neuroanatomical alterations have been detected in patients with tinnitus. However, the results of these … n (SFFS) methods was performed to select features. Then, the selected features were used to train a support vector machine (SVM) model. The area under the curve (AUC) and accuracy were used to assess the performance of the classification model. As a result, a combination of 13 cortical/subcortical brain regions was found to have the highest classification accuracy for e …
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: Human immunodeficiency virus (HIV) is an infective agent that causes an acquired immunodeficiency syndrome (AIDS). Therefore, th … achine learning methods (e.g. multiple linear regression (MLR), artificial neural network (ANN) and support vector machine (SVM)), and to study a molecular docking.
RESULTS: The significant descriptors relating to the anti-HIV activity included JGI2, Mor24u, Gm and R8p+ descriptors. The predictive performance of the models gave acceptable statistical qualities as obser …
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: Several models for predicting the risk of death in people with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) exist but have not u … ruction, exacerbations) at predicting death over 1-3 years measured using logistic regression and a support vector machine learning (SVM) method of analysis.
RESULTS: The age-standardised mortality rate was 32.8 (95%CI 32.5-33.1) and 25.2 (95%CI 25.4-25.7) per 1000 person years for men and women respectively. Complete data were available for 54879 patients to predict 1 …
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАВалидационное 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.
In this paper, we investigated the problem of computer-aided diagnosis of Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) using machine learning techniques. With the ADHD-200 dataset, we developed a Support Vector Machine (SVM) model to classify ADHD patients from typically developing controls (TDCs), using the regional brain volumes as predictors. Conventionally, the volume of a brain region was considered to be an anatomical feature and quantified using structural magnetic resonance images. One major contribution of the present study was that we had initially proposed to measure the regional…
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.
High-dimensional classification methods have been a major target of machine learning for the automatic classification of patients who suffer … ensional sMRI sample. Finally, the proposed feature-selection method for early detection of AD with support vector machine (SVM) classifiers compared to other standard feature selection methods, such as partial least squares (PLS) techniques, is assessed. The performance of the proposed technique is evaluated using 130 AD and 130 HC MRI data from the ADNI dataset with 1 …
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: Autism spectrum disorder (ASD) is a neurodevelopmental disorder, of which Asperger syndrome and high-functioning autism are subtype … tump, alternating decision trees, multi-class alternating decision trees, logistic model trees, and support vector machines.
RESULTS: For SNP-based classification, three decision-tree-based models performed better than the other two machine-learning models. The performance metrics for three decision-tree-based models were similar: decision stump was modestly better tha …
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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: Parkinson's disease (PD) diagnosis remains largely subjective, relying on clinical symptom assessment. The convergence of machin … or speech and voice modality. Binary classification was the most common ML task (74.5% of studies). Support Vector Machines (SVM) and Random Forests (RF) were the predominant classifiers. While multimodal data fusion demonstrated a promising trend toward improved performance (observed in 75% of studies), this finding requires cautious interpretation due to the limited s …
СтатьяСистематический обзорПолный 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: Myopia is a growing public health concern among school-going children, with increased screen time and reduced outdoor activities … be followed every 6 months over 2 years. Machine learning algorithms, including linear regression, support vector machines, XGBoost, and deep learning models such as convolutional neural networks, will be trained on this dataset. An AI-based mobile application will be developed to enable field-level prediction and screening.
DISCUSSION: This study will generate the fi …
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.
MedElevator
Войти в исследования