Incipient Alzheimer's Disease (AD) is characterized by a slow onset of clinical symptoms, with pathological brain changes starting several y … as well as the early prediction of conversion to MCI and AD, were addressed through residual-based Support Vector Machines (SVM) modelling. We found reductions in most cortical volumes and thicknesses (with evident gender differences) as well as in sub-cortical regions, including greater atrophy in the hippocampus. The average accuracies (ACC) recorded for men and wome …
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.
Several neurobiological factors have been found to correlate with functional recovery after brain lesions. However, predicting the individual potential of recovery remains difficult. Here we used multivariate support vector machine (SVM) classification to explore the prognostic value of functional magnetic resonance imaging (fMRI) to predict individual motor outcome at 4-6 months post-stroke. To this end, 21 first-ever stroke patients with hand motor deficits participated in an fMRI hand motor task in the first few days post-stroke. Motor impairment was quantified assessing grip force and the …
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: Robust forecasting of hepatitis B trends is important for long-term surveillance and public health planning in China. However, e … A), Bayesian structural time series (BSTS), four standalone machine-learning models (random forest, support vector machine, XGBoost, and LightGBM), and four residual-based SARIMA-machine-learning hybrid models. Model performance was assessed using mean absolute error (MAE), range-normalized root mean square error (NRMSE), mean absolute percentage error (MAPE) and Nash-S …
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.
BACKGROUND: Bipolar disorder is a severe mental disorder characterized by recurrent episodes of depression and mania, with a low diagnostic … n F1 score of 0.854 compared to gradient boosting (ACC: 0.920; AUC: 0.967; F1 score: 0.828) and the support vector machine (ACC: 0.893; AUC: 0.956; F1 score: 0.808). Suicidal ideation, education level, hopelessness score, the retardation symptoms severity score, and thyroid stimulating hormone levels were identified as the top five predictors. Sensitivity analysis exclu …
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: Coronary heart disease (CHD) is a major cause of morbidity and mortality worldwide. Identifying key risk factors is essential fo … data and eliminating unnecessary variables. Five ML models-logistic regression, random forest (RF), support vector machine, Extreme Gradient Boosting, and Light Gradient-Boosting Machine-were applied for predicting CHD incidence. Model performance was evaluated using accuracy, sensitivity, specificity, precision, area under the curve, F1-score, calibration curves, obser …
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 develop a machine learning-based predictive model for acute-on-chronic liver failure (ACLF) risk in patients with decompensated cirrhosis using baseline clinical indicators at hospital admission.
MATERIALS AND METHODS: This retrospective cohort included 360 decompensated cirrhosis patients with intensive monitoring needs or infection/circulatory risk factors, randomly divided into training and validation sets at a 7:3 ratio. Three models-random forest, support vector machine, and logistic regression-were constructed. Model performance was evaluated using the area under the recei…
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.
This paper presents a LoRa-based system for real-time urban water quality monitoring. The proposed platform integrates several sensors, including ultraviolet (UV), infrared (IR), red-green-blue (RGB), pH, turbidity, and temperature sensors, to monitor different water quality parameters. A total of 1443 sensor records were collected during the experiments. Among these records, 75 UV measurements, corresponding to approximately 5.2% of the dataset, were missing or invalid while the Red, Green, and Blue (RGB) and IR measurements were available. Several regression and machine learning models were
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: Dopamine agonist resistance is observed in 10%-30% of patients with prolactinomas, resulting in therapeutic failure and tumour p … hted Gene Co-expression Network Analysis with machine learning techniques, including Random Forest, Support Vector Machine, and Least Absolute Shrinkage and Selection Operator. This was complemented by functional assays, which encompassed in vitro experiments involving gene overexpression and knockdown in GH3 cell models, alongside in vivo investigations using nude mous …
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.
Ovarian cancer remains among the deadliest gynaecological malignancies, with aberrant activation of the Forkhead Box M1 (FOXM1) transcription factor strongly implicated in tumour progression, therapy resistance, and poor prognosis. Given the limited availability of validated FOXM1 inhibitors and the lack of prior dedicated machine learning-based QSAR studies identified in our literature survey, this study employed a supervised machine learning framework to predict the bioactivity of structurally diverse small-molecule inhibitors. A curated dataset of 101 compounds with reported IC50 values was
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 study investigated gender disparities in random blood glucose (RBS) levels among Pakistani adults with Type 2 Diabetes (T2D), examining biological and sociocultural determinants. A cross-sectional analysis of 300 age-matched adults with T2D (150 men, 150 women; age 35-60 years) from four tertiary hospitals in Peshawar, Pakistan (February-July 2023). RBS was measured via the Microlab-300 system (Beer-Lambert Law). Multivariate regression and machine learning models (Ridge Regression, Random Forest, Support Vector Regression (SVR), Neural Network, Polynomial Regression) with nested cross-va
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: Accurate preoperative assessment of lymph node metastasis (LNM) is crucial for treatment planning and prognostic stratification … ociated with LNM were identified. Among the nine constructed models, the combined clinical-radiomic support vector machine (SVM) model demonstrated the best predictive performance, with AUCs of 0.927 in the training set, 0.852 in the internal test set, and 0.812 in the external test set. Decision curve analysis indicated that the combined model provided a favorable net …
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: Neuroinflammation can accelerate neurodegeneration in Parkinson’s disease (PD). This study aims to identify biomarkers related t … least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression analysis, random forest (RF) and support vector machine (SVM) were used to screen the core IRGs in PD pathogenesis. Potential drugs for core genes were screened through the ITCM and HERB databases, and the binding activity between the core targets and the drugs was verified by molecular docking. BV2 cell …
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 identify independent determinants influencing therapeutic outcomes of initial radioactive iodine (1 3 1I) therapy in differentia … f seven machine learning (ML) architectures including decision trees (DT), LR, random forests (RF), support vector machines (SVM), adaptive boosting (AdaBoost), eXtreme gradient boosting (XGBoost), and light gradient boosting machine (LightGBM). Model performance was systematically evaluated through ROC curves (AUC), calibration plots, and decision curve analysis (DCA), …
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.
INTRODUCTION: Degenerative cognitive disorders, such as Alzheimer's Disease (AD), impose a substantial burden on societies and families worl … eimer's Disease (AD). These embeddings were combined with four classic machine learning algorithms, Support Vector Machines (SVM), Random Forests (RF), K-Nearest Neighbors (KNN), and Logistic Regression (LR), to conduct classification experiments.
RESULTS: Results showed RoBERTa performed best, achieving 95.71% accuracy with SVM, followed by BERT. MacBERT, SimCSE, ERNI …
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 establish and validate short-term and long-term prediction models for the therapeutic outcomes of orthokeratology (OK) lenses in … ne learning algorithms were used to construct prediction models, including LightGBM, random forest, support vector machine (SVM), and artificial neural network (ANN). Model performance was evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), F1 score, sensitivity, specificity, calibration, and decision curve analyses. Model interpretability …
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.
BACKGROUND: Nasal obstruction measurement instruments are widely used in the field of nasal surgery. There are various scales that measure n … ory (IRT), and the following machine learning methods: linear regression, random forest regression, support vector machine regression, and neural network. We used the root-mean-square error (RMSE) of differences between predicted and observed scores to evaluate the quality of harmonization in 5-fold cross-validation.
RESULTS: The ML methods gave overall the best result …
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: Necrotizing enterocolitis (NEC) lacks predictive biomarkers and objective early diagnostic markers. Broadband optical spectrosco … itions or abdominal wall defects. Readings were graphed for descriptive comparison and analyzed via support vector machine supervised computer learning.
RESULTS: 96 infants were enrolled over a 3-year period in two large neonatal intensive care units. Four-quadrant abdominal measurements were obtained in under 2 min at the time of routine nursing care. Neither patient …
СтатьяНаблюдательное 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: Metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) is an emerging global health concern. This study was aimed at e … egating, random forest, naive Bayes, light gradient boosting machine (LightGBM), decision tree, and support vector machines, were employed to develop the MASLD prediction models.
RESULTS: The median age of the 6814 participants was 53 years (interquartile range: 37~65). MASLD was detected among 2611 (38.3%) participants. Key predictors selected via LASSO and Boruta alg …
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: Hypertension is a major cause of death and disability, and undiagnosed cases are particularly dangerous as they can cause severe … ur ML algorithms, including Gradient Booster (GB), Logistic Regression (LR), Random Forest (RF) and Support Vector Machine (SVM), were used in this study. Risk factors for hypertension and undiagnosed hypertension were identified using the best-performing ML model, selected based on metrics such as accuracy, sensitivity, specificity, precision, F1 score, receiver operat …
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.
Although asymbiotic orchid seed germination was first achieved in vitro in 1922, the prediction of germination requirements under in vitro c … one and pretreatment duration) yielded the optimal predictive balance. K-Nearest Neighbor (KNN) and Support Vector Machine (SVM) emerged as the superior models, achieving overall accuracies of 44.4% and 61.1%, respectively, with both achieving 100% accuracy for low-germinating species. Finally, we synthesized a novel database compiling new seed morphometrics from Armeni …
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