BACKGROUND AND HYPOTHESIS: Schizophrenia is increasingly understood as a disorder of brain dysconnectivity. Recently, graph-based approaches … nnectivity matrix was extracted for each individual. We examined the performance of GCN relative to support vector machine (SVM), extracted the most salient regions contributing to both classification models, investigated the topological profiles of identified salient regions, and explored correlation between nodal topological properties of each salient region and sever …
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.
Voxel-based morphometry provides an opportunity to study Alzheimer's disease (AD) at a subtle level. Therefore, identifying the important brain voxels that can classify AD, early mild cognitive impairment (EMCI) and healthy control (HC) and studying the role of these voxels in AD will be crucial to improve our understanding of the neurobiological mechanism of AD. Combining magnetic resonance imaging (MRI) imaging and gene information, we proposed a novel feature construction method and a novel genetic multi-kernel support vector machine (SVM) method to mine important features for AD detection.…
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.
Usage of effective classification techniques on Magnetic Resonance Imaging (MRI) helps in the proper diagnosis of brain tumors. Previous studies have focused on the classification of normal (nontumorous) or abnormal (tumorous) brain MRIs using methods such as Support Vector Machine (SVM) and AlexNet. In this paper, deep learning architectures are used to classify brain MRI images into normal or abnormal. Gender and age are added as higher attributes for more accurate and meaningful classification. A deep learning Convolutional Neural Network (CNN)-based technique and a Deep Neural Network (DNN…
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.
Computer-aided diagnosis (CAD) of heart diseases using machine learning techniques has recently received much attention. In this study, we p … rders of SH coefficients. After applying principal component analysis (PCA) on the feature vectors, support vector machine (SVM), K-nearest neighbors (K-NN), and random forest (RF) were trained and tested using the leave-one-out cross-validation (LOOCV). The proposed method validation was performed via a dataset containing healthy and MI subjects selected from the autom …
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: Cardiotocography (CTG) signal abnormality classification plays an important role in the diagnosis of abnormal fetuses. This classification problem is made difficult by the non-stationary nature of CTG and the dataset imbalance. This paper introduces a novel application of Time-frequency (TF) features and Ensemble Cost-sensitive Support Vector Machine (ECSVM) classifier to tackle these problems.
METHODS: Firstly, CTG signals are converted into TF-domain representations by Continuous Wavelet Transform (CWT), Wavelet Coherence (WTC), and Cross-wavelet Transform (XWT). From these repr…
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.
BACKGROUND AND OBJECTIVE: The detection and analysis of brain disorders through medical imaging techniques are extremely important to get tr … , AdaBoost(AB), Decision Tree(DT), Logistic Regression(LR), Naive Bayes(NB), Random Forest(RF), and Support Vector Machine(SVM) were used as ML models. Besides, various Convolutional Neural Network(CNN) models and proposed ResNet50 modified Faster R-CNN model were used as DL models. Methods were validated using a novel brain dataset that contains both normal and abnorma …
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.
Currently, breast cancer diagnosis is an extensively researched topic. An effective method to diagnose breast cancer is to use histopatholog … obust ones according to the existing literature: XGBoost, random forest, multilayer perceptron, and support vector machine. Moreover, we performed content-based image retrieval to confirm the classification results and suggest a ranking for sets of images that were not labeled. The results obtained were considerably robust and proved to be effective for the composition …
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2019eng
Ultrasound (US) imaging is one of the most cost-effective imaging modality that utilizes sound waves for generating medical images of anatom … terization based on extracting features utilizing higher order spectral analysis (HOSA) was used. A Support Vector Machine (SVM) was applied on the extracted features to classify the thyroid texture. Since HOSA is a well suited technique for processing non-Gaussian data involving non-linear dynamics, good classification of thyroid texture can be obtained in US images as …
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.
PURPOSE: Contact endoscopy (CE) is a minimally invasive procedure providing real-time information about the cellular and vascular structure … ssifiers.
RESULTS: For classification of CE + NBI images based on the vascular pattern, polykernel support vector machine (SVM), SVM with radial basis function (RBF), k-nearest neighbor (kNN), and random forest (RF) show an accuracy of 97%, 96%, 96%, and 96%, respectively. For the classification based on the histopathology, Polykernel SVM showed an accuracy of 84%, 86% …
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.
Widespread use of endomysial autoantibody (EmA) test in diagnostics of celiac disease is limited due to its subjectivity and its requirement of an expert evaluator. The study aimed to determine whether machine learning can be applied to create a new observer-independent method of automatic assessment and classification of the EmA test for celiac disease. The study material comprised of 2597 high-quality IgA-class EmA images collected in 2017-2018. According to standard procedure, highly-experienced professional classified samples into the following four classes: I - positive, II - negative, II
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.
Presence of inflammation in knee joint is the early indication of arthritis. In this paper, we performed the inflamed region segmentation fr … . The RA classification rate obtained with accuracy based feature selection is 73% whereas existing support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE) and RELIEF methods provide 67% and 71% correct classification rate respectively. The area under the curve (AUC) of accuracy based feature selection, SVM-RFE, and RELIEF for RA classification are 0.72, 0.65 and …
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.
INTRODUCTION: Automatically identifying specific phenotypes in free-text clinical notes is critically important for the reuse of clinical da … these models with respects to irrelevant surrounding text.
METHODS: The authors trained one-class support vector machines (1C-SVMs) and two-class SVMs (2C-SVMs) to identify notes discussing breast cancer. Manually annotated visit summary notes (88 positive and 88 negative for breast cancer) were used to compare the performance of models trained on whole notes labeled …
Сравнительное исследованиеОценочное исследованиеСтатьяПоддержка 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.
BACKGROUND: Hypertension is one of the major risk factors for cardiovascular diseases. Research on the patient classification of hypertension has become an important topic because Traditional Chinese Medicine lies primarily in "treatment based on syndromes differentiation of the patients".
METHODS: Clinical data of hypertension was collected with 12 syndromes and 129 symptoms including inspection, tongue, inquiry, and palpation symptoms. Syndromes differentiation was modeled as a patient classification problem in the field of data mining, and a new multi-label learning model BrSmoteSvm was bu
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.
BACKGROUND: Digital mammography is the most reliable imaging modality for breast carcinoma diagnosis and breast micro-calcifications is rega … nalysis (PCA) was used to transform these descriptors to a compact and efficient vector expression. Support Vector Machine (SVM) classifier was used to classify potential micro-calcifications. Finally, we used the receiver operating characteristic (ROC) curve and free-response operating characteristic (FROC) curve to evaluate the performance of the CAD system.
RESULTS: …
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.
OBJECTIVES: This study aimed to determine which machine learning model is most suitable for predicting noise-induced hearing loss and the ef … oss. Tinnitus was the second most important indicator after age for noise-induced hearing loss. The support vector machine was the best-performing algorithm, with 90 per cent accuracy, 91 per cent F1 score, 95 per cent precision and 88 per cent recall.
CONCLUSION: The use of tinnitus as a risk factor in the support vector machine model may increase the success of occup …
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2015eng
Essential tremor (ET) is a highly prevalent movement disorder. Patients with ET exhibit a complex progressive and disabling tremor, and medi … ng of the acceleration signal can be classified through a machine learning application, such as the support vector machine. Preliminary application of deep brain stimulation with a smartphone for acquisition of a feature set and machine learning for classification has been successfully applied. The support vector machine achieved 100% classification between deep brain s …
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: Early differentiation of progressive supranuclear palsy from Parkinson's disease is challenging due to overlapping motor feature … t 128 Hz; and 48 curated spatiotemporal features. Eight classifiers, including logistic regression, support vector machine, k-nearest neighbors, neural network, decision tree, random forest, extreme gradient boosting, and a baseline, were trained to classify progressive supranuclear palsy versus Parkinson's disease at the participant level using cross-validation procedu …
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.
Human carbonic anhydrase (hCA) isoforms IX and XII are promising anticancer targets. Yet, their selective inhibition remains elusive due to … nterfactual explanations for molecular interpretability. After extensive benchmarking, we find that Support Vector Machines with extended-connectivity fingerprints consistently outperform more complex models, underscoring the importance of data quality and validation over algorithmic complexity. Here, conformal prediction provides rigorous activity estimation, while cou …
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.
Breast cancer is a life-threatening disease that is very common among women in the world. The early and correct diagnosis is necessary to en … the lesions. The hierarchical classification system combines the AF extraction and classifiers like Support Vector Machines (SVM) and Backpropagation Artificial Neural Networks (BPANN) to enhance the accuracy of the diagnostic. On 1293 breast ultrasound (BUS) images, our model manages to attain 95.38 % accuracy, which is better than the traditional texture-based and 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.
BACKGROUND: Electroencephalogram (EEG) microstates effectively characterise cognitive-related brain networks, and metal homeostasis is cruci … their microstate characteristics, clinical scale scores, and metal metabolism levels. We trained a support vector machine (SVM) with these integrated features to differentiate PDD from PDND.
RESULTS: (1) Compared with the PDND group, the PDD group showed increased occurrence and coverage of microstate A, prolonged duration of microstates B and C, increased occurrence …
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