Human Immunodeficiency virus (HIV) and its clinical entity, the Acquired Immunodeficiency Syndrome (AIDS) continue to represent an important … ion algorithms through machine learning. This research deals with Decision Trees, Naïve Bayes (NB), Support Vector Machines (SVMs), and Artificial Neural Networks (ANNs). This paper proposes a new methodology considering an undersampling approach to deal with imbalanced datasets and introduces two novel and differing approaches (MAREV-1 and MAREV-2). As theses approache …
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.
In the first trimester of pregnancy, accurately predicting the occurrence of pregnancy-induced hypertension (PIH) is important for both identifying high-risk women and adopting early intervention. In this study, we used four machine-learning models (LASSO logistic regression, random forest, backpropagation neural network, and support vector machines) to predict the occurrence of PIH in a prospective cohort. Candidate features for predicting the occurrence of middle and late PIH were acquired using a LASSO algorithm. The performance of predictive models was assessed using receiver operating cha…
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.
[123I]FP-CIT SPECT has been valuable for distinguishing Parkinson disease (PD) from essential tremor. However, its performance for quantitative assessment of motor dysfunction has not been established. A virtual reality (VR) application was developed and compared with [123I]FP-CIT SPECT/CT for detection of severity of motor dysfunction. Forty-four patients (21 males, 23 females, age 64.5 ± 12.4) with abnormal [123I]FP-CIT SPECT/CT underwent assessment of bradykinesia, activities of daily living, and tremor with VR. Support vector machines (SVM) machine learning models were applied to VR and SP…
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 identify relationships between thrombodynamic values and the severity of the condition in patients with schizophrenia spectrum … sis included machine learning (ML) techniques: logistic regression, random forests, decision trees, support vector machines with radial basis functions, statistically weighted syndromes, permutation method.
RESULTS: An analysis using permutation method revealed statistically significant different thrombodynamics values between groups of patients with weak and strong re …
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.
Pseudoexfoliation (PEX) is a known cause of secondary open angle glaucoma. PEX glaucoma is associated with structural and metabolic changes … can correctly classify the test dataset as PEX, POAG or control. Three different algorithms: linear support vector machines (SVM), deep learning, and a neural network were used for prediction. They all accurately classified the test datasets based on the AH metabolome of the sample. We next compared the AH metabolome with known AH and TM proteomes and genomes in order t …
СтатьяПоддержка 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.
Despite consensus on the neurological nature of autism spectrum disorders (ASD), brain biomarkers remain unknown and diagnosis continues to … interest was used for diagnostic classification, implementing several machine learning tools. While support vector machines in combination with particle swarm optimization and recursive feature elimination performed modestly (with accuracies for validation datasets <70%), diagnostic classification reached a high accuracy of 91% with random forest (RF), a nonparametric e …
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.
Structural and functional brain images are playing an important role in helping us understand the changes associated with neurological disorders such as Alzheimer's disease (AD). Recent efforts have now started investigating their utility for diagnosis purposes. This line of research has shown promising results where methods from machine learning (such as Support Vector Machines) have been used to identify AD-related patterns from images, for use in diagnosing new individual subjects. In this paper, we propose a new framework for AD classification which makes use of the Linear Program (LP) boo…
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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.
Clinical & translational oncology : official publication of the Federation of Spanish Oncology Societies and of the National Cancer Institute of Mexico2026eng
BACKGROUND: To evaluate whether baseline multi-parametric MRI radiomics models, integrating multiple regions of interest (ROIs), can predict … boosting decision trees via cross-validation. Four classifiers, logistic regression, random forest, support vector machine, and extra trees, were evaluated, with SMOTE applied to address class imbalance. Model performance was compared across ROI combinations, MRI sequences, and algorithms using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC).
RESULTS: …
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: Accurate intraoperative assessment of radiofrequency ablation (RFA) margins in hepatic malignancies remains a significant clinical … rmance was systematically evaluated using four supervised classifiers: Spectral Angle Mapper (SAM), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), and Linear Discriminant Analysis (LDA). The total delineated tissue area exhibited notable inter-method variability, ranging from 137,283 to 189,289 pixels (+ 37.9%), underscoring sensitivity to classifier architecture.
R …
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.
OBJECTIVES: This study aimed to develop and validate an integrated neuroimaging-based model for identifying severe obstructive sleep apnea ( … gorithm was employed for feature selection based on variable importance measures (VIM), followed by Support Vector Machine (SVM) modeling to classify severe OSA patients (ODI ≥ 30 events/hour).
RESULTS: The final model incorporated 28 features (2 demographic, 2 dFC, 24 structural). It achieved an accuracy of 70.91%, recall of 95.07%, precision of 72.25%, F1-score of 81 …
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.
Adverse Outcome Pathways (AOPs) describe the sequence of molecular and cellular events that lead to toxicity. Each pathway begins with a Mol … use in a neural tube defect (NTD) case study, where fine-tuned KPGT models outperformed traditional Support Vector Machine models with a radial basis function kernel (SVM-RBF) when predicting MIEs linked to developmental toxicity. The results highlight the potential of AI-driven toxicity modeling to accelerate AOP development, improve endpoint prioritization, and priori …
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: High-Intensity Focused Ultrasound (HIFU) is an emerging focal therapy for localized prostate cancer, offering an alternative to rad … iables (age, PSA density, ISUP grade, percentage of positive biopsy cores, and treated volume) in a Support Vector Machine (SVM) to predict early treatment failure. Model performance was evaluated using cross-validation.
RESULTS: The integrated model achieved the highest predictive accuracy, with an area under the receiver-operating characteristic curve of 0.79, compar …
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 temporal dynamics of forest-associated insects are closely associated with climatic variability, and identifying their temporal patterns and climatic associations is important for understanding insect population dynamics. In this study, automatically recorded Coleoptera and Lepidoptera in Rui'an City, Zhejiang Province, China, were selected as the target insect groups. Based on automatic insect monitoring and meteorological data, the temporal characteristics of recorded insect abundance and their associations with climatic factors were analyzed. Five machine learning models, including Mult
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.
IMPORTANCE: Sleep disorders are one of the most frequent comorbidities in children with autism spectrum disorder (ASD). However, the link be … , and aperiodic signals. Machine learning models including the Logistic Regression (LR) classifier, Support Vector Machine (SVM), and Random Forest (RF) model were trained using these features. We determined the autism class based on the prediction score of the classifier. The area under the receiver operating characteristics curve (AUC), accuracy, sensitivity, and spec …
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: With the global increase of cesarean delivery rates, the long-term effects of cesarean delivery have started to become clearer. … llected and analyzed using machine learning techniques. Logistic regression, multilayer perceptron, support vector machine, random forest, and naive Bayes algorithms were used for classification. The dataset was evaluated using 10-fold cross-validation. Correct classification rate, F-score, Matthews correlation coefficient, precision-recall curve area, and receiver oper …
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.
Tuberculosis (TB), caused by Mycobacterium tuberculosis (Mtb), remains a major global public health threat. The rising prevalence of HIV/TB … learning algorithms, including least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression, support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE), and Boruta. TargetScan was employed to predict miRNA target genes, and a regulatory network was visualized using Cytoscape. Subsequently, Gene Ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) …
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.
AIM: This investigation intended to develop machine learning predictive models to predict anxiety status of neurosurgical ICU patients' rela … ptimize hyperparameters. The comparison results of three machine learning models indicated that the support vector machine (SVM) algorithm delivered superior overall predictive efficacy, achieving favorable accuracy (0.8863), sensitivity (0.7264), specificity (0.9348), and F1 score (0.7463), and its AUC value reached 0.9364; the Random Forest model had the highest AUC v …
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.
OBJECTIVE: Parkinson disease (PD) is a progressive neurodegenerative disorder with highly variable progression rates. Accurate prediction of … um relevance (MRMR) algorithm identified the most predictive features from a total of 123 features. Support vector machines (SVM) and decision tree (DT) models were trained and evaluated using 5-fold cross-validation and receiver operating characteristic area under the curve (ROC AUC) analysis.
RESULTS: A total of 193 patients (135 males and 68 females) were included. …
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: Invasive ductal carcinoma (IDC), the predominant histopathological subtype comprising about 80% of breast malignancies, continues … chine (LGBM), XGBoost (XGB), Random Forest (RF), k-Nearest Neighbor (KNN), Neural Network (NN), and Support Vector Machine (SVM) were trained and validated.
RESULTS: The median follow-up duration was 5.7 years. Multivariate Cox regression analyses identified multiple factors significantly associated with RFS, including the rad-score, Ki-67 index, lymph node metastasis, …
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: Apply bioinformatics combined with machine learning algorithms to screen potential biomarkers of neonatal sepsis (NS) and explore … ee machine learning algorithms: least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression, support vector machine recursive feature elimination (SVM-RFE), and random forest cross-validation (RF-CV), and then the potential biomarkers of NS were identified by logistic regression analyses. The dataset was randomly split into training and test sets. A logistic regr …
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