IMPORTANCE: Magnetic resonance imaging (MRI) paired with appropriate disease-specific machine learning holds promise for the clinical differentiation of Parkinson disease (PD), multiple system atrophy (MSA) parkinsonian variant, and progressive supranuclear palsy (PSP). A prospective study is needed to test whether the approach meets primary end points to be considered in a diagnostic workup.
OBJECTIVE: To assess the discriminative performance of Automated Imaging Differentiation for Parkinsonism (AIDP) using 3-T diffusion MRI and support vector machine (SVM) learning.
DESIGN, SETTING, AND P…
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.
OBJECTIVES: We aimed to develop a predictive model based on textural features of noncontrast cardiac magnetic resonance (CMR) imaging for risk stratification toward adverse events in patients with cardiac amyloidosis (CA).
METHODS: A cohort of 78 patients with CA was grouped into training (n = 54) and validation (n = 24) sets at a ratio of 7:3. A total of 275 textural features were extracted from the CMR images. MaZda and a support vector machine (SVM) were used for feature selection and model construction. An SVM model incorporating radiological and textural features was built to predict end…
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: To use a multimodal approach to classify individuals with tinnitus from controls, and individuals with mild versus severe tinnitu … ively. The f1-score, a measure of classification accuracy, increased from 0.73 to 0.86 when using a support vector machine classifier for differentiating low versus high tinnitus loudness.
CONCLUSIONS: Subjective tinnitus is a condition that can only be described by the individual experiencing it, as there are currently no objective measures to determine tinnitus prese …
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: To develop and validate a model based on MRI radiomics modals for predicting surgical high FIGO(IB3 and ≥ IIA2) and low FIGO(IB1, I … univariate analysis and the Least Absolute Shrinkage Selection Operator technique was performed. A support vector machine-based model was eventually constructed. Predictive accuracy of the training and validation datasets was assessed in terms of area under the ROC curve (AUC).
RESULTS: A total of 1130 features were extracted from SPAIR-T2WI and CET1WI images respecti …
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка 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.
Hippocampal subregions (HIPsub) and their network connectivities are generally aberrant in patients with subjective cognitive decline (SCD). … re analyzed so as to identify alterations in HIPsub connectivity associated with SCD. Afterwards, a support vector machine (SVM) approach was applied using the alterations in order to evaluate to what extent we could distinguish SCD from healthy controls (CN). In the second cohort, a 2-week rTMS course of 5-day, once-daily, was used to activate the altered HIPsub networ …
СтатьяРандомизированное исследованиеПоддержка 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 obtain predictors of suicidal ideation, which can also be used for an indirect assessment of suicidal ideation (SI). To create a classifier for SI based on variables of the Patient Health Questionnaire (PHQ) and sociodemographic variables, and to obtain an upper bound on the best possible performance of a predictor based on those variables.
METHODS: From a consecutive sample of 9025 primary care patients, 6805 eligible patients (60% female; mean age = 51.5 years) participated. Advanced methods of machine learning were used to derive the prediction equation. Various classifiers w
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.
Digestive and liver disease : official journal of the Italian Society of Gastroenterology and the Italian Association for the Study of the Liver2026eng
BACKGROUND: Clinical practice currently lacks objective and accurate screening tools for minimal hepatic encephalopathy (MHE). Therefore, we aimed to develop an MHE prediction model based on common risk factors.
METHODS: A total of 514 and 191 cirrhotic patients were included in the training and external validation cohorts, respectively. Best subset selection was applied to screen for predictors. Logistic regression was selected for model development because it outperformed four machine learning algorithms (Random Forest, Adaptive Boosting, Support Vector Machines, and Naive Bayes) in this st…
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное 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.
Apple pomace represents a sustainable source of phenolic compounds with significant antioxidant potential. This study investigated the recov … rved between phenolic content and antioxidant activity. Artificial neural networks, random forests, support vector machines, and a hybrid ensemble model were applied to predict extraction outcomes, with predictive performance varying substantially among biochemical responses and modelling approaches. Multi-objective optimization using the NSGA-II formulation identified …
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: Breast cancer (BC) is a worldwide health task, and its increasing frequency and the associated burden on healthcare professionals … y reviews the AI tools incorporating advanced DL models, such as artificial neural networks (ANNs), support vector machines (SVMs), convolutional neural networks (CNNs), and faster R-CNN, which have demonstrated high accuracy in analyzing medical images from various modalities, including cytology and histopathology. AI applications also extend to combined imaging-pathol …
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.
The current study aimed to estimate the prevalence of self-harm and nonsuicidal self-injury (NSSI) in children with learning disabilities (L … rvised ML algorithms (penalized logistic regression, random forests, extreme gradient boosting, and support vector machines) and simple ensembles were trained and evaluated using tenfold cross-validation. Lifetime NSSI was reported by 16.1% of children and self-harm by 9.2%. All ML models showed excellent discrimination for NSSI (AUC up to 0.99), with extreme gradient b …
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: This systematic review investigates the use of machine learning (ML) algorithms in predicting survival outcomes for ovarian canc … ations emerged after 2021. Commonly used algorithms for survival prediction included random forest, support vector machines, logistic regression, XGBoost, and various deep learning models. Evaluation metrics such as area under the curve (AUC) (18 studies), concordance index (C-index) (11 studies), and accuracy (11 studies) were frequently employed. Age at diagnosis, tum …
СтатьяСистематический обзорСравнительное 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: Tendinopathy, a degenerative condition of tendon collagen protein, is a common sports injury among elite athletes. Despite its p … thods used in the selected studies included random forest, convolutional neural networks and linear support vector machines. The results showed that all selected studies demonstrated the relevance of ML in moderately (Reviewer 2, Comment 2) predicting tendinopathy. The pooled diagnostic yield of the ML algorithms estimated an overall sensitivity of 0.74 (95% CI: 0.64 to …
СтатьяМетаанализСистематический обзорПоиск 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.
We explored the diagnostic utility of tumor-derived extracellular vesicles (tdEVs) in breast cancer (BC) by performing comprehensive proteom … emented a hybrid machine learning framework integrating LsBoost, convolutional neural networks, and support vector machines. Among the identified candidates, four EV proteins. ECM1, MBL2, BTD, and RAB5C. not only exhibited strong discriminatory performance, particularly for triple-negative breast cancer (TNBC), but also demonstrated potential relevance to disease recurr …
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 paper presents a novel classifier based on the Clark distance for early detection of Parkinson's disease (PD) using voice data. The nonlinear nature of human voice signals and their inherent fluctuations pose significant challenges for traditional machine learning classifiers such as Random Forest (RF), Support Vector Machines (SVM), Decision Trees (DT), K-Nearest Neighbors (KNN), and Logistic Regression (LR), which struggle to capture meaningful relationships within the voice data for accurate classification. The proposed classifier addresses these limitations by segmenting the data feat…
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.
BackgroundMild cognitive impairment (MCI) is a risk factor for dementia, and early screening is crucial for patient prognosis.ObjectiveTo co … ed on logistic regression and five machine learning methods (random forests, multilayer perceptron, support vector machines, extreme gradient boosting trees, and convolutional neural networks) were used to construct 36 MCI screening tools. Finally, the diagnostic efficacy of the models was evaluated based on the area under the receiver operating characteristic curve (AU …
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.
UNLABELLED: Infectious diseases, including tuberculosis (TB), HIV/AIDS, and emerging pathogens like COVID-19 pose severe global health chall … (mNGS) data.
RESULTS: The findings reveal that ML algorithms, such as deep neural networks (DNNs), support vector machines (SVM), and K-nearest neighbours (KNN), achieve high accuracy rates, often exceeding 95 %, in diagnosing infectious diseases. Deep learning methods excel in genomic and metagenomic data analysis, while traditional algorithms like Gaussian mixture mo …
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.
Fruit wines, produced through the fermentation of various fruits, are well-documented for their distinct flavor profiles. Intelligent sensor … ng algorithms combined with five machine learning models Neural Networks (NN), Random Forests (RF), Support Vector Machines (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), Logistic Regression (LR) applied and identified both 58 key features from volatiles. LR and KNN achieved an overall classification of 0.95 and an F1 score greater than 0.9. For the IMS data, NN, LR, and KNN models …
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.
To analyse the types and applications of artificial intelligence (AI) technologies to predict treatment response in rheumatoid arthritis (RA … f them). AI models primarily employed supervised machine learning techniques (e.g., random forests, support vector machines), unsupervised clustering, and deep learning. Data sources included electronic medical records, clinical biomarkers, genetic and proteomic data, and imaging. Predictive performance varied by methodology, with accuracy ranging from 60 to 70% and AUC …
СтатьяScoping ReviewПоддержка 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: The neurasthenia-depression controversy has lasted for several decades. It is challenging to solve the argument by symptoms alon … e neurasthenia and MDD groups. Machine Learning methods such as random forest, logistic regression, support vector machines, and k nearest neighbors were also used for classification between groups to extend the identification that there is a significant different pattern between neurasthenia and MDD.
RESULTS: We analyzed 305 patients with neurasthenia and 45 patients …
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.
Smoking cessation is an important public health policy worldwide. However, as far as we know, there is a lack of screening of variables related to the success of therapeutic intervention (STI) in Brazilian smokers by machine learning (ML) algorithms. To address this gap in the literature, we evaluated the ability of eight ML algorithms to correctly predict the STI in Brazilian smokers who were treated at a smoking cessation program in Brazil between 2006 and 2017. The dataset was composed of 12 variables and the efficacies of the algorithms were measured by accuracy, sensitivity, specificity,
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.
MedElevator
Войти в исследования