BACKGROUND: The aim of this study was to develop and internally validate an interpretable machine learning (ML) model for predicting the ris … sed on five machine learning models, including logistic regression (LR), K-nearest neighbour (KNN), support vector machine (SVM), random forest (RF) and artificial neural network (ANN). Receiver operating characteristic (ROC) curve, calibration curve and decision curve analysis (DCA) were used to evaluate the predictive performance of the model in terms of identificatio …
СтатьяВалидационное 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: Acute pancreatitis (AP) has become a significant global health concern, and a high body mass index (BMI) has been identified as … To identify the most informative genes, machine learning algorithms, including Random Forest (RF), Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination (SVM-RFE), and Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), were employed. Subsequent analysis focused on the colocalization of the Quantitative Trait Loci (eQTL) data associated with the selected genes and …
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: Visual interpretation of PET and CMR may fail to identify cardiac sarcoidosis (CS) with high specificity. This study aimed to ev … mity showed good results with small error bars (accuracy 0.75 and AUC 0.87). However, by applying a Support Vector Machine classifier to individual LGE-CMR features and creating a signature, a Random Forest classifier displayed better AUC and accuracy (0.91 and 0.84, respectively).
CONCLUSION: Using radiomic features may prove useful in identifying individuals with CS. …
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: This study aims to develop an interpretable machine learning (ML) model to accurately predict the probability of achieving total … dictive models were constructed using six ML algorithms: decision trees, K-nearest neighbors (KNN), support vector machine, light gradient boosting machine, and extreme gradient boosting. Model efficacy was assessed through various metrics, including receiver operating characteristic (ROC) curves, precision-recall (PR) curves, confusion matrices, calibration plots, 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.
BACKGROUND AND PURPOSE: Corpus callosum (CC) infarction is an extremely rare subtype of cerebral ischemic stroke, however, the symptoms of c … htGBM), Adaptive Boosting (AdaBoost), Gaussian Naïve Bayes (GNB), Complement Naïve Bayes (CNB), and Support vector machine (SVM) were established and their predictive performances were compared by different metrics. Importantly, the SHapley Additive exPlanations (SHAP) was also utilized to examine internal behavior of the highest-performance ML classifier.
RESULTS: The …
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: Unintentional injury is the leading cause of death in young children. Emergency department (ED) diagnoses are a useful source of … e learning classifiers, including decision tree, random forest, gradient boosting method (GBM), and support vector machine (SVM), were tuned by 4-fold cross-validation. The injury diagnoses were classified into 3 hierarchical classification tasks, as follows: injury versus noninjury (task A), intentional versus unintentional injury (task B), and type of unintentional in …
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: The prognosis of aortic intramural hematoma (IMH) is unpredictable, but computed tomography angiography (CTA) plays an important … orest (RF), K-nearest neighbor (KNN), Gaussian Naive Bayes, decision tree, logistic regression, and support vector machine (SVM). The clinical-radiomics combined nomogram model was established by multivariate logistic regression. The area under the receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC) was implemented to evaluate the discrimination performance of the model …
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.
Appropriate determination of the epileptic focus and its laterality are important for the diagnosis of mesial temporal lobe epilepsy (MTLE). … tient groups (LtMTLE, RtMTLE, and CTR), and used for machine learning prediction of the groups with support vector machine (SVM) with linear kernel function. Significant oscillatory power differences between MTLE and CTR were found in certain areas. In the theta to high-frequency oscillation bands, there were marked increases in the parietal lobe, especially on the left …
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: In developing countries, maternal undernutrition is the major intrauterine environmental factor contributing to fetal developmen … t classification models obtained for femur weight (Fw) and length (FI), and humerus weight (Hw) are Support Vector Machines classifiers with the leave-one-out cross-validation accuracy of 1. The rest of the accuracies are 0.98, 0.946 and 0.696 for the diameter of femur (Fd), diameter and length of humerus (Hd, Hl), respectively. With the feature importance analysis, the …
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.
OBJECTIVES: To evaluate whether the application of deep learning (DL) could achieve high diagnostic accuracy in differentiating between gree … ps: small, medium, and large. Convolutional neural network (CNN) analysis on a per-lesion basis and support vector machine (SVM) analysis on a per-patient basis were performed. The area under the receiver operating characteristic curve, sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value of the models were compared.
RESULTS: For small ROI …
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.
Objective. Approximately 57% of non-small cell lung cancer (NSCLC) patients face a 20% risk of brain metastases (BMs). The delivery of drugs … d deep lung-brain features were extracted using PyRadiomics and 3D neural networks, respectively. A support vector machine (SVM) was used to predict BMs. The receiver operating characteristic (ROC) curve and F1 score were used to assess BM prediction performance.Main result. The combination of shallow lung and shallow-deep lung-brain features demonstrated superior predi …
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.
Memories are not stored as static engrams, but as dynamic representations affected by processes occurring after initial encoding. Previous studies revealed changes in activity and mnemonic representations in visual processing areas, parietal lobe, and hippocampus underlying repeated retrieval and suppression. However, these neural changes are usually induced by memory modulation immediately after memory formation. Here, we investigated 27 healthy participants with a two-day functional Magnetic Resonance Imaging study design to probe how established memories are dynamically modulated by retriev
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: Prompt diagnosis and quantitation of pneumothorax impact decisions pertaining to patient management. The purpose of our study was t … ation of the region to the lung boundary, and 3) a shape descriptor based on regional anisotropy. A support vector machine (SVM) was trained for classification.
RESULT: We assessed performance of our program in a separate test dataset of 200 chest CT examinations, with (160/200, 75%) and without (40/200, 25%) pneumothorax. Data were analyzed to determine the accuracy, …
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.
Idiopathic dilated cardiomyopathy (DCM) is a complex disorder with a genetic and an environmental component involving multiple genes, many of which are yet to be discovered. We integrate genetic, epigenetic, transcriptomic, phenotypic, and evolutionary features into a method - Hridaya, to infer putative functional genes underlying DCM in a genome-wide fashion, using 213 human heart genomes and transcriptomes. Many genes identified by Hridaya are experimentally shown to cause cardiac complications. We validate the top predicted genes, via five different genome-wide analyses: First, the predicte
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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.
Pain can be elicited through all mammalian sensory pathways yet cross-modal sensory integration, and its relationship to clinical pain, is l … accompanied by concomitant reductions in clinical pain. A multivariate classification method using support vector machines (SVM) applied to visual-evoked brain activity distinguished patients with fibromyalgia from healthy controls with 82% accuracy. A separate SVM classification of treatment effects on visual-evoked activity reliably identified when patients were admi …
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.
OBJECTIVES: The growing demand for kidney transplant amid persistent organ scarcity demands improved donor -recipient compatibility assessme … eloped a novel AI framework employing 5 machine learning architectures (artificial neural networks, support vector machines, random forests, deep learning, and Bayesian belief networks ) that have been benchmarked across synthetic and real -world transplant registry datasets. We used a proprietary ranking algorithm to dynamically prioritize recipients based on multidime …
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.
Mild cognitive impairment (MCI) is a neuropsychological syndrome that is characterized by cognitive impairments. It typically affects adults … erm-memory (Bi-LSTM) was used, and several machine learning algorithms, such as decision tree (DT), support vector machine (SVM), and k-nearest neighbor (KNN). These algorithms were trained and tested using the extracted feature vectors from the control and the MCI groups. Additionally, the values of the coefficient matrix of those algorithms were compared and evaluated …
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.
Understanding which mammalian species participate in the sylvatic cycle of Trypanosoma cruzi is vital for clarifying the ecological processes that maintain Chagas disease transmission. Although more than 100 mammal species have been reported as naturally infected, the actual diversity of hosts is much broader. In this study, we employed a trait-based, machine-learning framework to evaluate mammals associated with natural infection. Data concerning life-history traits, morphological characteristics, environmental factors, trophic ecology, habitat use, biogeographic distributions, and spatial ov
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.
The monitoring of athletes is crucial to preventing injuries, identifying fatigue or supporting return-to-play decisions. The purpose of this study was to explore the ability of Kohonen neural network self-organizing maps (SOM) to objectively characterize movement patterns during sidestepping and their association with injury risk. Further, the network's sensitivity to detect limb dominance was assessed. The data of 67 athletes with a total of 613 trials were included in this study. The 3D trajectories of 28 lower-body passive markers collected during sidestepping were used to train a SOM. The
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.
There exist no objective markers for tinnitus or tinnitus disorders, which complicates diagnosis and treatments. The combination of EEG with sophisticated classification procedures may reveal biomarkers that can identify tinnitus and accurately differentiate different levels of distress experienced by patients. EEG recordings were obtained from 129 tinnitus patients and 142 healthy controls. Linear support vector machines were used to develop two classifiers: the first differentiated tinnitus patients from controls, while the second differentiated tinnitus patients with low and high distress l…
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