BACKGROUND AND OBJECTIVE: Polycystic ovary syndrome is one of the most common types of endocrine and metabolic diseases in women of reproduc … ne learning algorithms (multilayer perceptron classifier, eXtreme gradient boosting classifier, and support vector machine) were used to construct the classification models to predict the presence of polycystic ovary syndrome.
RESULTS: TB-L, TB-a, TB-b, TC-L, TC-a, h3, and h4/h1 in tongue and pulse parameters were statistically associated with polycystic ovary syndrome …
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 investigates the application of machine learning (ML) techniques combined with neuroimaging and speech signal processing for the early detection of neurological disorders, including Alzheimer's disease, Parkinson's disease, and epilepsy. A multisource analysis dataset consisting of neuro-images and speech features was utilized to train and evaluate various ML classifiers, such as K-nearest neighbors (KNN), Support Vector Machines, Random Forest, Naive Bayes, Decision Trees, XGBoost, and ADABoost. Performance assessment was based on metrics like accuracy, precision, recall, F1 score,…
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: Thyroid dysfunction is a prevalent side effect among patients using lithium and links to refractory mood disorders. Existing pre … ived lithium carbonate between January 2010 and December 2021. Models were developed using XGBoost, Support Vector Machine, and Logistic Regression, with SHAP-based feature selection strategy applied to construct a simplified model. Performance and SHAP interpretability were compared between the original and simplified models at both global and individual levels.
RESUL …
СтатьяМногоцентровое 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.
The diseases transmitted through vectors such as mosquitoes are named vector-borne diseases (VBDs), such as malaria, dengue, and leishmanias … he machine learning models used were Light Gradient Boosting Machine, Random Forest, Decision Tree, Support Vector Machine, and Multi-Layer Perceptron for model training. Their results were compared and analyzed to select the best model for disease prediction in Punjab, Pakistan. Random Forest was the selected model with 93.97% accuracy. Accuracy was measured using an F …
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.
This study proposes a nondestructive method for evaluating egg freshness using laser Doppler vibrometry. A vibration measurement platform wa … tion and dimensionality reduction. Six classification models were developed and compared, including support vector machine, k-nearest neighbor, random forest, naive Bayes, discriminant analysis, and linear discriminant analysis. The model based on moving average filtering, successive projections algorithm, and discriminant analysis using measurements from three egg loca …
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.
Mirabilite is a widely used mineral medicine with notable purgative and anti-inflammatory activities. However, medicinal mirabilite (MM) and … first derivative (SG + 1D) were modeled using partial least squares discriminant analysis (PLS-DA), support vector machine (SVM), and random forest (RF). Among these models, SVM achieved the best classification performance, with accuracy, precision, recall, and F1-score all reaching 100% in both the training and test sets. Furthermore, an eXtreme Gradient Boosting (XGBo …
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.
This study identifies diagnostic biomarkers of OA-related synovitis from synovial tissue expression and develops a validated diagnostic nomo … is to identify phenotype-linked modules, followed by 4 machine learning models (random forest [RF], support vector machine [SVM], xtreme gradient boosting (XGB), generalized linear model [GLM]) to rank genes, selection of hub genes from the top SVM features, construction and validation of a multigene nomogram predicting OA-related synovitis vs control, and integrative p …
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.
Cancer is considered one of the deadliest diseases worldwide. Early detection of cancer can significantly improve patient survival rates. In … blood images to classify each case as ALL or normal. Three classifiers which are Naïve Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM) and K-nearest Neighbor (K-NN) were utilized to classify the images based on selected features. Ant Colony Optimization (ACO) was combined with the classifiers as a feature selection method to identify the optimal subset of features among the e …
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.
A dangerous hematological malignancy, acute lymphoblastic leukemia (ALL) has a survival rate that is drastically affected by how long it takes to diagnose the disease. Though convolutional neural networks (CNNs) have improved medical imaging, the clinical dependability of most previous research is limited due to their reliance on single models, imbalance in the datasets, and absence of statistical validation. This study proposes an ensemble framework integrating pre-trained CNNs (DenseNet-121, ResNet-34) for feature extraction with machine learning classifiers-Support Vector Machine (SVM), 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.
BACKGROUND: Non-puerperal mastitis (NPM) arises from heterogeneous factors ranging from autoimmune dysregulation to occult infections. To es … clinical, imaging, and microbial features, three machine learning models-logistic regression (LR), support vector machine (SVM), and gradient boosting decision tree (GBDT)-were trained to distinguish NPM.
RESULTS: The GBDT model achieved a superior diagnostic performance (AUROC = 0.98, accuracy = 0.95, and specificity = 0.95), outperforming the LR (AUROC = 0.98, accur …
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 create a reliable and scalable framework for detecting Parkinson's disease (PD) using spiral drawings. It inte … FE), Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), and ANOVA. Six different classifiers (Support Vector Machine [SVM], Random Forest [RF], Multi-Layer Perceptron [MLP], XGBoost, CatBoost, and voting classifiers) were tested. The system's diagnostic accuracy was measured using four metrics: accuracy, sensitivity, F1-score, and AUC-ROC. Heatmaps and ROC curves …
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.
We introduce a supervised learning method that classifies each test point by selecting the class for which its inclusion causes minimum disp … d model with various state of the art supervised learning algorithms including Neural Network (NN), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), K-Nearest Neighbor (KNN) and Logistic Regression (LR) using Pima Indian Diabetes (PID) dataset and Wisconsin breast cancer dataset, which are popular datasets in machine learning research. Our analyses suggest the performa …
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.
Preterm birth is a significant public health concern, given its correlation with neonatal mortality and morbidity. The aetiology of preterm birth is complex and multifactorial. The objective of this study was to develop and compare machine learning models for predicting the risk of preterm birth. Data were collected from 50 patients in a maternity ward, with an analysis performed based on the timing of delivery (preterm vs. term). The applicability of XGBoost, CatBoost, logistic regression, support vector machines (SVM), and decision trees for predicting preterm delivery was evaluated through …
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2025eng
Reliable and continuous psycho-physical symptoms monitoring is essential to improve cancer patients' quality of life. Scales and questionnai … scribing the 90% of the total variance, to feed three ML algorithms - logistic regression (LogReg), support vector machine (SVM), and random forest (RF). A bootstrap approach was used to enhance the robustness of the results. SVM and RF provide consistently better performance compared to LogReg, achieving a better balance across the evaluated performance metrics. Tiredn …
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: Essential tremor (ET) is among the most common neurological disorders, requiring precise diagnosis and severity assessment for p … pipeline that combines Principal Component Analysis (PCA), linear discriminant analysis (LDA), and support vector machines (SVMs) to classify ET severity based on Archimedean spiral radius data.
RESULTS: By incorporating the Fahn-Tolosa-Marin Tremor Rating Scale (FMT-TRS), the pipeline effectively distinguishes between tremor presence and severity. Its robustness was …
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.
Air pollution is the fifth and sixth leading risk factor for global mortality and reduced life expectancy. Studies have established a link b … nd the incidence of tuberculosis. To model the disease, machine learning (ML) techniques, including support vector machines (SVM) and k-nearest neighbors (KNN), were employed. Among these, SVM demonstrated the highest accuracy, with a correlation coefficient of 92.4% between the experimental data and the model's training outputs.
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.
Parkinson's disease (PD) is the second most prevalent neurodegenerative disorder, and it remains incurable. Currently there is no definitive … achieved an average accuracy of 95.6% and an AUC of 99% during a binary classification task using a Support Vector Machine.
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.
INTRODUCTION: The global burden of multiple myeloma (MM) is increasing every year. Here, we have developed machine learning models to provide a reference for the early detection of MM.
METHODS: A total of 465 patients and 150 healthy controls were enrolled in this retrospective study. Based on the variable screening strategy of least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), three prediction models, logistic regression (LR), support vector machine (SVM), and random forest (RF), were established combining complete blood count (CBC) and cell population data (CPD) parameters in the trai…
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.
Interaction of polarized light with healthy and abnormal regions of tissue reveals structural information associated with its pathological c … age processing technique such as Machine learning (ML) output images were analysed effectively. The support vector machine image classification model achieved 95.78% validation accuracy and 94.81% testing accuracy with polarization parameter dataset. The study's findings demonstrate the potential of Stokes-Mueller polarimetry in tissue characterization and diagnosis, pr …
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.
OBJECTIVE: The objective was to utilize nine machine learning (ML) methods to predict the prognosis of antibody positive autoimmune encephalitis (AE) patients.
METHODS: The encephalitis data from the Global Burden of Disease (GBD) study is analyzed to reflect the disease burden of encephalitis. This study included 187 patients with AE. 121 patients as training set and 67 patients as validation set. Decision trees (DT), random forest (RF), extreme gradient boosting (XGBoost), k-nearest neighbor (KNN), support vector machine (SVM), naive bayes (NB), neural network (NN), light gradient boosting …
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