PURPOSE: Chronic liver disease (CLD) is a significant health issue, and detection is crucial for effective treatment. This study aimed to de … st traditional machine learning (ML) algorithms, including logistic regression, k-nearest neighbor, support vector machines, and random forest. Model performance was evaluated using accuracy, precision, recall, F1-score, and confusion matrices.
RESULTS: The DeepCNN model achieved a 93% accuracy and an F1-score of 0.939. Precision and recall for CLD classification were …
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.
INTRODUCTION: Advances in hemophilia treatment have improved life expectancy, yet challenges remain in disease management, predicting clinic … ations, and prediction of adverse clinical outcomes. Frequently used algorithms were Random Forest, support vector machines (SVM), logistic regression, convolutional neural networks, XGBoost, and CatBoost.
CONCLUSION: Diagnostic models showed high predictive performance, whereas models for adverse outcomes demonstrated limited generalizability due to small and heteroge …
СтатьяОбзорПолный 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.
Light chain amyloidosis (AL) and multiple myeloma (MM) are interrelated plasma cell disorders characterized by malignant proliferation, yet … lly superior performance (p < 0.01) compared to conventional machine learning algorithms, including support vector machines (AUC = 0.78), and other deep learning architectures. Critical spectral analysis identified prominent Raman band variations at 500 cm-1, 1150 cm-1, and 1750 cm-1, providing molecular-level insights into the discriminatory characteristics. This spect …
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 develop and validate a non-invasive magnetic resonance imaging (MRI)-based deep learning and radiomics approach for the preopera … radiomic features from these segmented regions were leveraged to build machine learning classifiers-support vector machines (SVM), random forests (RF), logistic regression (LR), and decision trees (DT)-aimed at distinguishing p53-abnormal tumors from other molecular subtypes. Model efficacy was assessed using the Dice similarity coefficient (DSC) for segmentation accura …
СтатьяМногоцентровое 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.
PURPOSE: Cervical insufficiency is a major cause of spontaneous preterm birth. Although McDonald cerclage improves outcomes, adverse events … meters were incorporated into multiple ML models, including logistic regression, random forest (RF),support vector machines (SVM), decision trees (DT), and extreme gradient boosting (XGBoost). Model performance was evaluated using discrimination, calibration, and clinical utility, with SHAP analysis applied to interpret predictor contributions.
RESULTS: Logistic regres …
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 degree of motor impairment and profile of recovery after stroke are difficult to predict for each individual. Measures obtained from cli … el, we compared it to more standard machine learning (ML) classifiers including k-nearest neighbor, support vector machines (SVM), Decision Trees, Random Forests, Ada Boosting, and Naïve Bayes, whereby the inputs of these classifiers were the features taken from the fully connected layer of the CNN model. The highest accuracy and area under the curve values were 0.92 an …
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.
Objective: Chiari Type I Malformation (CM1) is a structural abnormality of the hindbrain that can cause a range of neurological symptoms and … ures were extracted using ResNet-50 and MobileNetV2 architectures and subsequently classified using Support Vector Machines (SVM), Logistic Regression (LR), Random Forest (RF), XGBoost, and voting-based ensemble models. Model performance was assessed through patient-level 5-fold cross-validation using accuracy, sensitivity, specificity, F1-score, PPV, NPV, and AUC metri …
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.
This article presents non-invasive sensing-based diagnoses of pneumonia disease, exploiting a deep learning model to make the technique non- … ed from the X-ray images for the pneumonia diagnosis. Moreover, machine learning algorithms such as support vector machines, decision trees, random forests, and naive Bayes are also implemented for the proposed model and compared with the proposed CNN-based model. Furthermore, to improve the CNN-based proposed model, transfer learning and fine tuning are also incorporat …
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.
This study explores the effect of climate factors on dengue incidence in Bangladesh and Singapore from 2000 to 2020. Various forecasting models, including Seasonal ARIMA, Poisson regression, artificial neural networks (ANN), support vector machines (SVM), and other statistical techniques, were applied to forecast dengue trends and generate future datasets. The results showed that Bangladesh has higher mean temperatures. The Poisson regression indicated that rainfall positively correlated with dengue cases in Bangladesh, while humidity and sunshine showed negative associations. In Singapore, te…
СтатьяСравнительное 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.
Accurate and real-time travel time information for buses can help passengers better plan their trips and minimize waiting times. A dynamic travel time prediction model for buses addressing the cases on road with multiple bus routes is proposed in this paper, based on support vector machines (SVMs) and Kalman filtering-based algorithm. In the proposed model, the well-trained SVM model predicts the baseline bus travel times from the historical bus trip data; the Kalman filtering-based dynamic algorithm can adjust bus travel times with the latest bus operation information and the estimated baseli…
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.
OBJECTIVE: To develop regulatory network to explore and model the regulatory relationships of protein biomarkers and classify different dise … nventional methods including Fisher linear discriminant (FLD), K-nearest neighborhood (KNN), linear support vector machines (linSVM) and radial basis function based support vector machines (rbfSVM).
CONCLUSION: The derived networks can effectively capture the unique regulatory patterns of protein markers associated with different patient groups and hence can be used fo …
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: Addiction is a multifaceted disorder driven by complex neurobiological and psychological mechanisms. The Addictions Neuroclinica … rationalized using behavioural and self-report measures. Four machine learning models (elastic net, support vector machines, random forest, and gradient boosting machines) with nested five-fold cross-validation were used to assess relations between ANA domains and hazardous drinking as measured via the Alcohol Use Disorder Identification Test (AUDIT), a validated screen …
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.
Heart disease (HD) is still one of the most common causes of death around the world. Early detection is very important, but it is often hard to do because the symptoms are not specific and the models are not very clear. We propose a two-layer stacked ensemble that combines four base learners-Support Vector Machine, K-Nearest Neighbors, Naïve Bayes, and Decision Tree-with Logistic Regression as a meta-learner. This ensemble was trained on a balanced sample from five public HD datasets. The model outperforms standard baselines with 93.69% accuracy, 93% F1-score, and 94.7% AUC. To ensure that pre…
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.
Silver Pomfret is increasingly threatened by many diseases under intensive artificial culturing conditions, yet conserved host biomarkers ac … ioritized six candidate genes associated with cross-pathogen infection responses. Random Forest and support vector machine analysis further supported their classification potential across the three infection models. Phylogenetic and structural analyses provided additional evidence for the conserved annotation of these proteins. GSVA-based signature analysis supported th …
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 light of the growing need to mitigate climate change impacts, this study presents an innovative methodology combining ensemble machine learning with experimental data to accurately predict the carbon dioxide footprint (CO2-FP) of fly ash geopolymer concrete. The approach employs adaptive boosting to enhance decision tree regression (DTR) and support vector regression (SVR), resulting in a robust predictive framework. The models used key material features, including fly ash concentration, fine and coarse aggregates, superplasticizer, curing temperature, and alkali activator levels. These fea
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.
Blood glucose prediction algorithms are key tools in the development of decision support systems and closed-loop insulin delivery systems for blood glucose control in diabetes. Deep learning models have provided leading results among machine learning algorithms to date in glucose prediction. However these models typically require large amounts of data to obtain best personalised glucose prediction results. Multitask learning facilitates an approach for leveraging data from multiple subjects while still learning accurate personalised models. In this work we present results comparing the effecti
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2016eng
Loss of balance is prevalent in older adults and populations with gait and balance impairments. The present paper aims to develop a method t … approaches are examined. The performance of three classification methods, i.e., k-nearest neighbor, support vector machines, and random forests, were investigated for accurate detection of CBRs. Our results show that features extracted in the 50-200Hz band, segmented using peak sEMG amplitudes, and a random forest classifier detected CBRs with an accuracy of 92.35%. Mor …
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: Pericoronary adipose tissue (PCAT) attenuation detected on coronary computed tomography angiography (CCTA) has been associated wi … on analysis, while the clinical-radiomics model and clinical-radiomics-DF model was developed using support vector machine.
RESULTS: In the validation cohort, the clinical-radiomics-DF model outperformed the clinical and the clinical-radiomics models. The AUC values were as follows: 0.708 for TCFA compared to 0.625 and 0.687; 0.738 for macrophage infiltration compared …
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: Over the past two decades, there has been a noticeable emergence of chronic kidney disease of uncertain etiology (CKDu) as a sub … nd Logistic Regression, Feed-Forward Neural Network (FFNN), Probabilistic Neural Network (PNN), and Support Vector Machine were employed to build the models. RESULTS: In the first phase, participants were classified as CKDu and healthy. In the second phase, they were characterized by severity as having microalbuminuria or macroalbuminuria. CKDu was linked to habitation, …
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.
Acute kidney injury (AKI) is a common and severe complication following renal transplantation, largely driven by ischemia-reperfusion injury … grated training cohort using least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression and support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE) to a four-gene signature comprising SOCS3, MYC, TGIF1, and LETM2. This signature showed excellent discriminative performance in the training cohort (10-fold cross-validation AUC = 0.969) and was validated in i …
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.
MedElevator
Войти в исследования