Surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) is regarded as a powerful tool for rapid drug identification in the liquid phase. However, the im … loped a soft voting classifier which incorporates random forest (RF), extra-trees (ET), XGBoost and support vector machine (SVM) models. This architecture delivers 90.7 % average accuracy in classifying 6 drugs combinations (unary/binary mixtures), outperforming single-algorithm approaches by 21.4-26.7 %. (134) SIGNIFICANCE: This rationally designed substrate effectivel …
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.
Breast cancer is one of the most important causes of death among women due to cancer. With the early diagnosis of this condition, the probab … dies in various fields. In the classification part, known Machine Learning (ML) algorithms, such as Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), Neural Network (NN), Naïve Bayes (NB), Decision Tree (DT), and a combination of them have been compared in outcome measures, namely accuracy, specificity, sensitivity, and precision. Also, with the use of data augmen …
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: Adenomyosis is a gynecological condition characterized by the invasion of endometrial tissue into the myometrium, causing symptom … rformed to assess uterine tissue stiffness, with ML algorithms (logistic regression, random forest, support vector machine, K-nearest neighbors) applied to predict symptoms based on SWE measurements and clinical features. Clinical symptoms such as dysmenorrhea, dyspareunia, non-cyclic chronic pelvic pain, and menorrhagia were evaluated. Statistical analysis was conducte …
СтатьяНаблюдательное 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: The HELLP syndrome represents three complications: hemolysis, elevated liver enzymes, and low platelet count. Since the causes a … st, and logistic regression (LR) had an F1 score of over 0.95, while this value was around 0.90 for support vector machine (SVM), and the lowest values were below 0.90 for decision tree (DT). According to the modeling output, some variables, such as platelet, gestational age, and alanine aminotransferase (ALT), were the most important in diagnosing HELLP syndrome.
CONC …
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: Rising osteoporosis from low bone mineral density (BMD) due to an aging population presents a major health challenge. Timely ris … DXA, with low BMD defined as T-scores ≤ -1. We trained four ML algorithms—Logistic Regression (LR), Support Vector Machine with a linear kernel (SVM), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), and Categorical Boosting (CatBoost)—on this data, evaluating model performance using the area under the ROC curve (AUC), accuracy, sensitivity, specificity, precision, and F1-score, an …
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.
Osteomyelitis, a severe skeletal infection, involves complex pathogenic mechanisms. Mitophagy (mitophagy) is crucial for cellular homeostasi … and genomes, were conducted. Four machine learning models (generalized linear model, random forest, support vector machine, and extreme gradient boosting) identified 9 key genes for a diagnostic model. Gene set enrichment analysis and immune cell infiltration analysis using CIBERSORT were performed. Furthermore, RT-qPCR was performed to experimentally validate the expre …
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: Lipid droplet autophagy (lipophagy) is the breakdown and recycling of lipids within cells via autophagy. Some research suggests … o-expression network analysis (WGCNA). The minimum absolute contraction selection operator (LASSO), support vector machine recursive feature elimination (SVM-RFE) and Boruta algorithm are used to identify candidate genes for OP-related feature genes, and the expression of key genes is analyzed. In addition, we constructed a nomogram to predict the incidence of OP patien …
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.
STUDY DESIGN: Systematic review.
OBJECTIVE: To review the application of machine learning (ML) in scoliosis management, while addressing th … n=7). The most used models included convolutional neural networks (n=38), random forest (n=11), and support vector machines (n=9). Only 16 studies reported external validation, while none implemented their model in practice. Common limitations reported were small sample size, artifacts obscuring images, potential selection bias, limited variety in disease severity, excl …
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: Post-traumatic stress disorder (PTSD) is a debilitating psychiatric disorder triggered by exposure to traumatic events. Emerging ev … and Genomes (KEGG) pathway analyses. Next, least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), support vector machine recursive feature elimination (SVM-RFE), and random forest were employed to screen and prioritize potential biomarkers, followed by validation through receiver operating characteristic (ROC) analysis and independent cohort from human verification. W …
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.
Systemic lupus erythematosus patients' brain functional network impairments are incompletely clarified. This study investigates the brain fu … stical analysis Predict software was used to classify systemic lupus erythematosus from controls by support vector machine. The subnets that contributed the most to systemic lupus erythematosus classification were also identified. For global indicators, the systemic lupus erythematosus group exhibited significantly lower values for the normalized clustering coefficient …
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: Post-endoscopic retrograde cholangiopancreatography (ERCP) pancreatitis (PEP) is one most frequent and severe complication of ERCP. In consideration of recent advancements in both endoscopic and artificial intelligence research, it is possible to construct a practical risk prediction model to facilitate the identification of PEP patients at elevated risk.
AIM: We developed and validated a concise predictive model for post-ERCP pancreatitis risk with logistic regression (LR), LightGBM, Support Vector Machine (SVM), XGBoost, and Multilayer Perceptron (MLP) neural network models.
ME…
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.
Chronic hepatitis B (CHB) infection represents a significant global public health issue, often leading to hepatitis B virus (HBV)-related li … ), LightGBM, random forest (RF), AdaBoost, Gaussian naive Bayes (GNB), multilayer perceptron (MLP), support vector machine (SVM), and k-nearest neighbors (KNN). The data set was partitioned into an 80% training set (n = 621) and a 20% independent testing set (n = 156). Cross-validation (CV) facilitated hyperparameter tuning and internal validation of the optimal model. …
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: HIV/TB co-infection presents substantial public-health challenges, showing greater treatment-failure and mortality rates than tu … etic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). Six ML classifiers-Random Forest, XGBoost, LightGBM, Support Vector Machine, Extra Trees and CatBoost-were trained after grid-search hyper-parameter tuning. Model performance was assessed with the area under the receiver-operating-characteristic curve (AUC), accuracy, recall, precision, specificity and F1-score. Multi-crite …
СтатьяСравнительное 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.
BACKGROUND: The blood-brain barrier (B3) acts as a membrane that is a major concern in treating central nervous system (CNS) disorders. The … directional gated recurrent unit (BiGRU), Deep Forest, and machine learning models, i.e., CatBoost, Support Vector Machine. BiGRU-based DeepB3Pred model attained better results than the other state-of-the-art B3PPs predictors. The prediction efficacy of the proposed model on fivefold cross-validation in terms of accuracy is 0.945, MCC of 0.877, and area under the curv …
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: Currently, there is a lack of ideal risk prediction tools in the field of emergency general surgery (EGS). The American Associat … data retrospectively from five centers in China. Five ML algorithms, including Random Forest (RF), Support Vector Machine, Naive Bayes, XGBoost, and Logistic Regression, were employed to construct predictive models for postoperative mortality, pneumonia, surgical site infection, thrombosis, and mechanical ventilation >48 h. The optimal models for each outcome event wer …
СтатьяМногоцентровое 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.
PURPOSE: To develop a predictive model using machine learning for levothyroxine (L-T4) dose selection in patients with differentiated thyroid cancer (DTC) after resection and radioactive iodine (RAI) therapy and to prospectively validate the accuracy of the model in two institutions.
METHODS: A total of 266 DTC patients who received RAI therapy after thyroidectomy and achieved target thyroid stimulating hormone (TSH) level were included in this retrospective study. Sixteen clinical and biochemical characteristics that could potentially influence the L-T4 dose were collected; Significant featu
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное 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: The prevalence of nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) is a major form of chronic liver disease. This study aimed to scrutinize the diagnostic biomarkers of NAFLD and their correlation with the immune microenvironment through bioinformatic analysis.
METHODS: To identify genes associated with nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD), we obtained microarray datasets (GSE63067 and GSE89632) from the Gene Expression Omnibus (GEO) database. Machine learning techniques such as Support Vector Machine (SVM), Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) and Random Forest (RF…
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.
Early assessment and accurate staging of liver fibrosis may be of great help for clinical diagnosis and treatment in patients with chronic hepatitis B (CHB). We aimed to identify serum markers and construct a machine learning (ML) model to reliably predict the stage of fibrosis in CHB patients. The clinical data of 618 CHB patients between February 2017 and September 2021 from Zhejiang Provincial People's Hospital were retrospectively analyzed, and these data as a training cohort to build the model. Six ML models were constructed based on logistic regression, support vector machine, Bayes, K-n…
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.
Major depressive disorder (MDD), a prevalent mental health issue, affects more than 8% of the US population, and almost 17% in the young gro … s including random forest, gradient boosting decision tree, XGBoost, penalized logistic regression, support vector machine (SVM), and neural network were examined to evaluate the model performances. All predictive models were compared using model performance metrics such as accuracy, balanced accuracy, area under ROC curve (AUC), sensitivity and specificity. Our propose …
Многоцентровое исследованиеСтатьяПоддержка 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.
PURPOSE: This study aimed to evaluate and optimize intraocular lens (IOL) power selection for cataract patients with high axial myopia receiving trifocal IOLs.
DESIGN: A multi-center, retrospective observational case series was conducted. Patients having an axial length ≥26 mm and undergoing cataract surgery with trifocal IOL implanted were studied.
METHODS: Preoperative biometric and postoperative outcome data from 139 eyes were collected to train and test various machine learning (ML) models (support vector machine, linear regression, and stacking regressor) using five-fold cross-validatio…
Клинический случайСтатьяМногоцентровое исследованиеНаблюдательное 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.