OBJECTIVE: To identify factors affecting and key environmental factors of the Oncomelania hupensis snail density in the Yangtze River Delta … sity using the software R 4.3.0, including random forest (RF), eXtreme gradient boosting (XGBoost), support vector machine (SVM), gradient boosting machine (GBM) and neural network (NN). The XGBoost model was employed to construct a predictive model for the O. hupensis snail density, and the impact of each environmental factor on O. hupensis snail distribution was quant …
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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: Carotid artery plaques, especially those with intraplaque hemorrhage (IPH), are significant contributors to ischemic stroke. Alt … SSO regression, followed by model development with logistic regression, random forest, XGBoost, and support vector machine (SVM). Hyperparameter tuning was performed using 10-fold cross-validation. Model performance was assessed using AUC, ROC curves, calibration curves, precision-recall curves, and confusion matrices. SHAP analysis was employed to evaluate the importan …
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: Oral squamous cell carcinoma (OSCC) lacks practical and non-invasive biomarkers for case detection. Saliva is an attractive source for biomarker discovery; however, many reported candidates lack support from independent biological data layers.
METHODS: We performed untargeted salivary metabolomics in 40 patients with OSCC and 40 healthy controls. Differential metabolites were identified using multivariate and univariate analyses. Candidate diagnostic metabolites were prioritized by support vector machine-recursive feature elimination, random forest, and receiver operating characte…
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.
Non-invasive prenatal testing (NIPT) is a prenatal screening technique that analyzes cell-free fetal DNA in maternal blood plasma, widely us … ome signals in female fetuses, this study systematically compared decision tree, random forest, and support vector machine (SVM) models, constructing a multi-feature fusion-based classification system. In the task of classifying chromosomal abnormalities in female fetuses, the SVM model performed the best, with X-chromosome concentration and GC content identified as key …
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: Delayed lactogenesis II is a common early postpartum breastfeeding problem after cesarean delivery and may interfere with the es … ort at a ratio of 7:3. Five models were developed and compared: logistic regression, random forest, support vector machine (SVM), XGBoost, and LightGBM. Hyperparameters were selected within the training cohort using repeated stratified five-fold cross-validation, and the internal validation cohort remained untouched until final model evaluation. Model performance was as …
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.
Voice change is often the first sign of laryngeal cancer, leading to diagnosis through hospital laryngoscopy. Screening for laryngeal cancer solely based on voice could enhance early detection. However, identifying voice indicators specific to laryngeal cancer is challenging, especially when differentiating it from other laryngeal ailments. This study presents an artificial intelligence model designed to distinguish between healthy voices, laryngeal cancer voices, and those of the other laryngeal conditions. We gathered voice samples of individuals with laryngeal cancer, vocal cord paralysis,
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.
Mounting evidence suggests that function and connectivity of the striatum is disrupted in schizophrenia1-5. We have developed a new hypothesis-driven neuroimaging biomarker for schizophrenia identification, prognosis and subtyping based on functional striatal abnormalities (FSA). FSA scores provide a personalized index of striatal dysfunction, ranging from normal to highly pathological. Using inter-site cross-validation on functional magnetic resonance images acquired from seven independent scanners (n = 1,100), FSA distinguished individuals with schizophrenia from healthy controls with an acc
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАВалидационное 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.
Several studies have demonstrated that fully automated pattern recognition methods applied to structural magnetic resonance imaging (MRI) aid in the diagnosis of dementia, but these conclusions are based on highly preselected samples that significantly differ from that seen in a dementia clinic. At a single dementia clinic, we evaluated the ability of a linear support vector machine trained with completely unrelated data to differentiate between Alzheimer's disease (AD), frontotemporal dementia (FTD), Lewy body dementia, and healthy aging based on 3D-T1 weighted MRI data sets. Furthermore, we …
СтатьяПоддержка 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.
Because hypoperfusion of brain tissue precedes atrophy in dementia, the detection of dementia may be advanced by the use of perfusion inform … ons to a single ROI for the entire supratentorial brain. Classification was performed with a linear support vector machine classifier. For validation of the classification method on the basis of GM features, a reference dataset from the AD Neuroimaging Initiative database was used consisting of AD patients and healthy controls. In our early stage dementia population, th …
Оценочное исследованиеСтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: This study aims to evaluate whether radiomics methods used on breast mammography (MG) and ultrasound (US) could di … ployed for feature selection. Six machine learning classifiers, including logistic regression (LR), support vector machine (SVM), random forest (RF), extremely randomized trees (ExtraTrees), extreme gradient boosting (XGBoost), and light gradient boosting machine (LightGBM), were implemented in the radiomics, clinical, and imaging models (CC, MLO and US). A predictive n …
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: Early detection of carotid artery stenosis is critical for effective stroke prevention. We investigated the feasibility and diag … d features were used to train multiple machine-learning classifiers, including logistic regression, support vector machine (SVM), and naïve Bayes. The dataset was randomly split into training and test sets at an 8:2 ratio. Model hyperparameters were optimized in the training cohort via fivefold cross-validation. Model performance was assessed using metrics such as accur …
СтатьяВалидационное 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.
Ambiguity in software requirements is a major cause of misinterpretation, design defects, rework, and project delays in software engineering … most balanced performance across both datasets in practical terms, particularly when combined with Support Vector Machine classification, resulting in improved recall and F1-score, although statistical testing indicated that these gains over the strongest lexical baseline were not significant at the 5% level. By jointly modeling lexical vagueness, structural ambiguity …
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: Outcome prediction in neuro-oncology remains challenging due to heterogeneity in tumor biology, imaging characteristics, treatme … en relevant.
RESULTS: Traditional ML approaches including regression-based models, random forests, support vector machines, and gradient boosting algorithms have been applied to survival prediction, recurrence classification, treatment response estimation, and molecular biomarker prediction using clinical, imaging, molecular, and population-level datasets. More advance …
СтатьяОбзорПоиск 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.Anterior nucleus of the thalamus deep brain stimulation (ANT-DBS) is an effective therapeutic option for drug-resistant epilepsy ( … ). These features were subsequently integrated into a multidimensional feature space to construct a support vector machine (SVM) classifier. Model interpretability was further evaluated using the SHapley additive explanations (SHAP) framework.Main results.Non-responders exhibited significantly higher complexity in theδandσbands (q< 0.05), indicating impaired thalamocort …
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.
INTRODUCTION: The chorionic bump (CB) is a rare sonographic finding defined as an irregular protrusion from the choriodecidual surface into … atures were extracted from regions of interest using PyRadiomics. Furthermore, logistic regression, support vector machine (SVM), and random forest (RF)-alongside SHAP analysis, were employed to analyze the ultrasonographic radiomic features.
RESULTS: Sonographically, CB exhibited variable echogenicity and an absence of internal blood flow on color Doppler flow imaging …
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.
ObjectiveResponse to platelet-rich plasma (PRP) therapy varies among patients with osteoarthritic joint disease, underscoring the need for i … ohort using LASSO regression and bootstrap stability selection. Logistic regression, random forest, support vector machine, XGBoost, and LightGBM models were developed and assessed for discrimination, calibration, clinical utility, internal validation, and interpretability.ResultsAmong 312 screened patients, 226 were included; 136 were responders and 90 were non-respond …
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: Post-treatment lung destruction (LD) impairs quality of life in pulmonary tuberculosis (TB) survivors, yet early risk-stratifica … pwise multivariable logistic regression. Model performance was compared with random forest (RF) and support vector machine (SVM) classifiers. Discrimination (area under the receiver-operating characteristic curve, AUC), calibration (bootstrap-corrected curve; Brier score), and clinical utility (decision-curve analysis, DCA) were assessed; internal validation used 1,000- …
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: MRI magnetization-prepared rapid acquisition (MPRAGE) is an easily available imaging modality for dementia diagnosis. Previous s … rward neural network (FFNN) and the other most common artificial intelligence algorithms, including support vector machine (SVM), ensemble classifier (EC) and decision tree (DT), were used to build the models using various features.
RESULTS: The integration of brain regional volumes, radiomics and patient demographics attained the highest overall accuracy at 76.57% 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: The purpose of this study is to explore the differences of resting EEG in children with autism spectrum disorders and then analy … rain function complexity and brain function synchronization connectivity. Further, by combining the support vector machine (SVM) classification model to explore the location of abnormal channels of ASD children and realize the diagnosis of ASD children.
RESULTS: The WMSSE of the ASD group was lower than that of the healthy group. Furthermore, there was a significant di …
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.
PURPOSE: Hippocampal volumetry is an important biomarker to quantify atrophy in patients with mesial temporal lobe epilepsy. We investigate … and determined the most discriminating feature to identify patients with hippocampal sclerosis by a support vector machine (SVM).
RESULTS: Deep learning-based segmentation of the hippocampus was the most sensitive to detecting HS. The effect sizes of the volume asymmetries were larger with the DL-based segmentations (HS left d= -4.2, right = 4.2) than with FreeSurfer ( …
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