BACKGROUND: Alzheimer's disease (AD) is a widespread neurodegenerative disease, often accompanied by multiple comorbidities, significantly i … clinical information of AD patients. Multiple logistic regression, LASSO regression, random forest, Support Vector Machine (SVM), and Extreme Gradient Boosting (XGBoost) models were used to screen for feature factors significantly correlated with aCCI. By comparing model performance, evaluating the classification ability and prediction accuracy of each method, and ultim …
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: Hypocalcemia occurs frequently in intensive care units (ICUs) and is independently associated with excess mortality. Conventiona … SSO) regression and applied to eight ML algorithms: logistic regression, k-nearest neighbors (KNN), support vector machine, decision tree, random forest, artificial neural network, eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), and LightGBM. Model discrimination, calibration, and clinical utility were quantified using the area under the receiver operating characteristic curve (AU …
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.
Molecular diffusion of drugs is of major importance for development and understanding drug delivery systems. Indeed, the main phenomenon which is controlling the rate of release is molecular diffusion which can be controlled via different phenomena such as interactions with the drug carrier and solution. In this work, we developed a novel hybrid model based on mass transfer and machine learning for predicting drug diffusion in a 3D space. The mass transfer equation including diffusion is solved in the domain and then the data is extracted for building machine learning models. The present study
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: To construct a predictive model for the reduction in methadone maintenance treatment (MMT) and evaluate the effects of different interventions and other clinical factors on methadone reduction using Shapley additive explanations (SHAP).
METHODS: Two clinical trials of acupuncture for methadone reduction in MMT patients were analyzed, and the baseline data, MMT related information, intervention measures, the data related to dose-reduction outcomes were collected. The predictive model was constructed by means of 6 machine learning algorithms including support vector machine (SVM), K-…
Аннотация на английскомСтатьяПолный 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.
Cell death has long been a focal point in life sciences research, and recently, scientists have discovered a novel form of cell death induce … d potential biomarkers, were selected using the least absolute shrinkage and selection operator and support vector machine recursive feature elimination analysis. The receiver operating characteristic (ROC) curves for both the training and validation groups were used to calculate the area under the curve to assess discriminatory properties. CIBERSORT was used to assess …
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: Ferroptosis is involved in the pathogenesis of Lupus nephritis (LN), but its mechanism of action in LN remains unknown. This stu … in LN based on DEGs. The genes associated with ferroptosis were obtained from the FerrDb database. Support vector machine recursive feature elimination (SVM-RFE) was used to screen candidate key genes. The expression and the diagnostic ability of candidate key genes was evaluated using an external validation set. Immune infiltration analysis was performed using CIBERSO …
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: Chronic progression is a major clinical challenge in human brucellosis (HB), affecting nearly one-third of patients and leading … (random forest [RF], LightGBM, XGBoost, logistic regression [LR], multilayer perceptron [MLP], and support vector machine [SVM]) were constructed and evaluated by discrimination, calibration, clinical utility, and predictive metrics. Model interpretability was assessed using SHapley Additive exPlanations (SHAP), and a web-based prediction tool was developed.
RESULTS: …
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.
Pheochromocytoma (PCC) is a rare neuroendocrine tumor driven by complex molecular mechanisms, notably involving the oncogenic c-Myc/Max and … ociated with bioactivity were identified using a genetic programming-based approach. Random Forest, Support Vector Machines, and Gradient Boosting classifiers were trained and cross-validated using 10-fold cross-validation to predict pIC50 values, achieving high performance (mean accuracy: 0.98, AUC >0.97). Feature importance analysis consistently identified pIC50, mole …
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.
OBJECTIVES: Understanding the impact of epilepsy on pediatric brain tumors is crucial to diagnostic precision and optimal treatment selectio … asis, elongation, area density, information correlation 1, midbrain and intensity range. The Linear Support Vector Machine (SVM) model yielded the best prediction performance, when implemented with a combination of radiomics features and tumor location features, as evidenced by the following metrics: precision (0.955), recall (0.913), specificity (0.960), accuracy (0.93 …
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: Major adverse cardiovascular events (MACE) represent critical endpoints in cardiovascular research. The occurrence of MACE in pa … Chains (CC), Label Powerset (LP), Random k-Labelsets (RAkEL), Multi-label k-Nearest Neighbor, Twin Support Vector Machine to Multi-label Learning, and Wrapping multi-label learning with label-specific features generation. BR, CC, LP, and RAkEL models were constructed using four base classifiers: Decision Tree, Random Forest, Extreme Gradient Boosting, and Light Gradien …
СтатьяНаблюдательное исследованиеПоддержка 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.
AIMS: Diabetic peripheral neuropathy (DPN) is the most common complication of diabetes mellitus. Early identification of individuals at high risk of DPN is essential for successful early intervention. Traditional Chinese medicine (TCM) tongue diagnosis, one of the four diagnostic methods, lacks specific algorithms for TCM symptoms and tongue features. This study aims to develop machine learning (ML) models based on TCM to predict the risk of diabetic peripheral neuropathy (DPN) in patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM).
METHODS: A total of 4723 patients were included in the analysis (4
СтатьяНаблюдательное исследованиеВалидационное 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: Brain segmentation using structural MRI is effective for identifying regional atrophy in Parkinsonian syndromes. However, clinic … rain volumes from the segmentations were used as input features for multi-class classification with support vector machine (SVM), random forest, and XGBoost models, evaluated by area under the receiver operating characteristic curve (AUROC). Five-fold cross-validation was used for internal validation and tested on an external dataset. Three radiologists analyzed an exte …
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.
PURPOSE: To evaluate and compare the predictive performance of machine learning methods using clinical-semantic, radiomic, and combined feat … re finalized, comprising 4 clinical-semantic and 6 radiomic features. In the validation cohort, the support vector machine (SVM) classifier demonstrated promising predictive performance. When integrating clinical-semantic and radiomic features, the combined model (AUC = 0.871) showed potential in distinguishing NSCLC pathological subtypes, outperforming models based sol …
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.
OBJECTIVES: Post-therapy pneumonitis (PTP) is a relevant side effect of thoracic radiotherapy and immunotherapy with checkpoint inhibitors ( … ng physical dose and EQD2. Four ML-algorithms (random forest (rf), logistic elastic net regression, support vector machine, logitBoost) were trained and tested using 5-fold nested cross validation and Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) for resampling in R. Prediction was evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) on t …
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.
OBJECTIVES: Developing a deep learning radiomics model from longitudinal breast ultrasound and sonographer's axillary ultrasound diagnosis f … achine learning models based on random forest were developed using pre-NAC and post-NAC features. A support vector machine integrated these data into a fusion model, evaluated via the area under the curve (AUC), decision curve analysis, and calibration curves. We compared the fusion model's performance against sonographer's diagnosis from pre-NAC and post-NAC axillary u …
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.
BACKGROUND: Early diagnosis of hypertension (HT) is crucial for preventing end-organ damage. This study aims to identify the risk factors fo … e date of data collection. Hypertension prediction was carried out using three distinct ML methods: Support Vector Machine, Random Forest, and Least Absolute Shrinkage and Selection Operator. The identification of variables significant for future HT was based on the outcomes of these models.
RESULTS: This study comprised 516 patients, with a mean follow-up duration of …
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: Diabetes is a common chronic metabolic disease. The progression of the disease promotes vascular inflammation and the formation … at the dataset of full data had the highest ACC values under different machine learning models. The support vector machine method showed the best specificity, sensitivity, and accuracy for this dataset.
CONCLUSIONS: In this study, the clinical data and pericoronary radiomics data of CCTA were fused to predict the occurrence of coronary heart disease in diabetic patient …
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.
OBJECTIVE: To construct a highly accurate and interpretable feeding intolerance (FI) risk prediction model for preterm newborns based on machine learning (ML) to assist medical staff in clinical diagnosis.
METHODS: In this study, a sample of 350 hospitalized preterm newborns were retrospectively analysed. First, dual feature selection was conducted to identify important feature variables for model construction. Second, ML models were constructed based on the logistic regression (LR), decision tree (DT), support vector machine (SVM) and eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithms, after whi…
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: To develop a multiparametric machine-learning (ML) framework using high-resolution 3 dimensional (3D) magnetic resonance (MR) fin … of slices above an adaptive threshold. These probabilities and clinical variables were input into a support vector machine for individual-level classification. Fivefold cross-validation was performed and performance metrics were reported using receiver-operating-characteristic-curve analyses.
RESULTS: FCD versus HC classification yielded mean sensitivity, specificity, …
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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: To develop and validate a nomogram model that combines radiomics features, clinical factors, and coagulation function indexes (CFI) … al factors. ROC analysis was performed to evaluate the performance for IBL diagnosis.
RESULTS: The support vector machine model incorporating all three modalities achieved an AUC of 0.873 (95% CI 0.769-0.941) and a sensitivity of 1.000 (95% CI 0.846-1.000) in the internal test set, with an AUC of 0.806 (95% CI 0.725-0.872) and a sensitivity of 0.873 (95% CI 0.799-0.922 …
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка 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.
MedElevator
Войти в исследования