The spectral fusion by Raman spectroscopy and Fourier infrared spectroscopy combined with pattern recognition algorithms is utilized to diag … ature extraction to reduce the dimension of high-dimension spectral data and spectral fusion. Then, support vector machine (SVM), back propagation neural network, extreme learning machine and learning vector quantization algorithms were employed to establish the discriminant diagnostic models. The accuracy of spectral fusion of the best analytical model PCA-SVM, single …
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.
The clinical manifestations of patients with schizophrenia and patients with depression not only have a certain similarity, but also change … hm (δ, θ, α, β). Then feature vectors were formed to classify these two types of patients using the support vector machine (SVM) and the naive Bayes (NB) classifier. Experimental results indicate that: ① The rPSD feature vector P performs the best in classification, achieving an average accuracy of 84.2% and a highest accuracy of 86.3%; ② The accuracy of SVM is obviousl …
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.
Eye disease is a major health problem among the elderly people. Cataract and corneal arcus are the major abnormalities that exist in the ant … avelet-based features are extracted from the segmented iris circle and used for classification. The Support Vector Machine (SVM) by Sequential Minimal Optimization (SMO) algorithm was used for the classification. In experiments, we used 228 VW eye images that belong to three different classes of anterior segment eye abnormalities. The proposed method achieved a predicti …
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 AND OBJECTIVE: A crucial step in a classification of electroencephalogram (EEG) records is the feature selection. The feature sel … s of the original signal and its finite differences. Secondly, we utilize the random forest (RF) or support vector machine (SVM) classifier.
RESULTS: We demonstrated the performance of our method on simulated data. We also applied it to the problem of classification of multichannel-EEG records related to a group of healthy adolescents (39 subjects) and a group of adole …
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.
Differentiating between ventricular tachycardia and ventricular fibrillation in clinical and preclinical research is based on subjective definitions that have yet to be validated using objective criteria. This is partly due to shortcomings in the discrimination ability of current objective approaches, typified by the algorithms that perform cardiac rhythm classification using low-dimensional feature representations of electrocardiogram (ECG) signals. These identify ventricular tachyarrhythmias, but do not discriminate between ventricular tachycardia and ventricular fibrillation. In order to ad
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.
The appropriate selection of a chemical space represented by the data set, the selection of its chemical data representation, the developmen … aracteristics have been used in this study, and classifications models have been built applying the support vector machine algorithm. For randomly selected training and test sets, values of accuracy and area under the receiver operating characteristic curve close to 100% have been obtained for the generation of the models and external validations in all cases.
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.
Tympanostomy tube placement has been commonly used nowadays as a surgical treatment for otitis media. Following the placement, regular sched … s to interact and adjust the system over time based on their otoscopic images and patient care. The support vector machine (SVM) algorithm has been applied to train all of the classifiers. Empirical evaluation of the proposed system on both high quality hospital images and low quality internet images demonstrates the effectiveness of the system. The offline classifier t …
СтатьяПоддержка 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.
Accurate classification of orange fruit diseases is important for precision agriculture and yield protection. This study develops and rigorously benchmarks a hybrid deep-feature framework for classifying Black Spot, Canker, Fresh, and Greening oranges (1,090 images), combining deep feature extraction, PCA-based dimensionality reduction, and classical machine-learning classification. Eight backbones (seven CNNs and a Vision Transformer, ViT) and four classifiers (32 configurations in total) were evaluated under 5 × 5 repeated stratified cross-validation, with PCA fitted exclusively on training-
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.
Traffic crashes involving pedestrians tend to result in the most casualties (minor, serious, or fatal). Therefore, accurately determining th … s of the Spanish Judiciary (SJ). Of the models analyzed, Decision Trees (DT), Naïve Bayes (NB), and Support Vector Machine (SVM) models produced the best initial performance. These three models were then compared, and the metrics showed that the DT model is the best option. Furthermore, the feature importance analysis of the 14 variables revealed that possessing a drive …
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: Tumor-Specific Peptides (TSPs) and Tumor-associated Overexpressed Proteins (TOPs) are promising biomarkers for cancer diagnosis … lidated using 5-fold stratified cross-validation (random seed = 42).
RESULTS: In cross-validation, Support Vector Machine (SVM) achieved the highest mean recall (0.88 ± 0.10) and AUC (0.962 ± 0.029) and was selected as the Stage-2 classifier. On the holdout test set (n=80), the two-stage TSP gate + Stage-2 ML strategy achieved accuracy 0.8875, recall 0.90, and a compos …
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.
Acute pancreatitis (AP) is a common gastrointestinal disease characterized by pancreatic cell damage and inflammation. Given the early clini … positive or negative for APs. For modeling obtained datasets with five different ML algorithms, the support vector machine model was chosen as the optimal model to differentiate with high accuracy, achieving an area under the receiver-operating characteristic curve (AUROC) of 0.944. It also showed a strong performance in an external independent validation set (AUROC: 0. …
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 AND OBJECTIVES: Multidrug Resistance has been identified by the World Health Organization as a major global health threat. It lea … e methods are used as inputs for MDR classification through Logistic Regression, Random Forest, and Support Vector Machines, with dimensionality reduction and kernel transformations applied to enhance model performance. For explainability, we employ graph-based methods to extract meaningful patterns from the data. Patient similarity networks are generated using the MTS- …
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: Despite wearable sensors' ability to provide continuous physiologic monitoring, migraine remains challenging to predict due to u … classification models, Extreme Gradient Boosting, Histogram-Based Gradient Boosting, Random Forest, Support Vector Machine, and K-Nearest Neighbors, were evaluated.
RESULTS: The highest predictive performance was achieved using the Savitzky-Golay filter. The Random Forest model demonstrated the best accuracy (0.858) and precision (0.815), and an F1-score of 0.677, indi …
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.
In this paper, we introduce QProteoML, a new quantum machine learning (QML) framework for predicting drug sensitivity in Multiple Myeloma (M … high-dimensional, imbalanced and redundant data. The framework integrates a combination of Quantum Support Vector Machine (QSVM), Quantum Principal Component Analysis (qPCA), Quantum Annealing (QA) for feature selection and Quantum Generative Adversarial Networks (QGANs) for data augmentation. These quantum algorithms exploit certain quantum phenomena (superposition an …
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: Inflammatory bowel disease (IBD) is a chronic nonspecific inflammatory disorder triggered by immune responses and genetic factor … three machine learning algorithms, namely, least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), support vector machine (SVM), and random forest (RF), to identify differentially expressed genes. Additionally, we conducted an in-depth analysis of the enriched molecular pathways of these differentially expressed genes through Gene Ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia o …
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.
This paper presents a detailed analysis of signal data acquired from wearable sensors such as accelerometers and barometric altimeters for h … By combining features derived from both sensors, traditional machine models such as random forest, support vector machine, XGBoost, logistic regression, and majority voter models were used for both classification problems. All of the aforementioned methods generally produced better results using combined features of both sensors compared to single-sensor models, highli …
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 explores the application of machine learning algorithms in predicting high-risk pregnancy among expectant mothers, aiming to cons … c regression (LR), decision tree (DT), random forest (RF), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), and support vector machine (SVM)-are employed to construct predictive models. It is worth noting that MLP demonstrates superior performance compared with the other five algorithms. By applying the MLP method, the study successfully established an efficient pregnancy risk pred …
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.
Asthma is a chronic respiratory disease characterized by wheezing and difficulty breathing, which disproportionally affects 4.7 million chil … r over-sampling) for asthma prediction in youth, including XGBoost, Neural Networks, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), and Logistic Regression. These models were further validated using the 2023 NHIS data. We examined the associations of potential risk factors identified from both Random Forest and Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) with …
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: Salivary hormone assessment is commonly used in menstrual cycle studies, but its validity for accurate menstrual cycle staging ha … rate forward and backwards counts of cycle days over 136 cycles from 68 women (age: 18-35 years). A Support Vector Machine (SVM) approach was chosen to evaluate improvements in prediction accuracy for cycle phases due to salivary hormone assessments, using a series of models designed to reflect practical scenarios in menstrual cycle research.
RESULTS: A singular saliva …
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.
This study investigates the use of machine learning (ML) algorithms to support faster and more accurate diagnosis of polycystic ovary syndrome (PCOS), with a focus on both predictive performance and clinical applicability. Multiple algorithms were evaluated-including Artificial Neural Networks (ANN), Support Vector Machines (SVM), Logistic Regression (LR), K-Nearest Neighbors (KNN), and Extreme Gradient Boosting (XGBoost). XGBoost consistently outperformed the other models and was selected for final development and validation. To align with the Rotterdam criteria, the dataset was structured in…
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.
MedElevator
Войти в исследования