BACKGROUND: Assessment and selection of donor lungs remain largely subjective and experience based. Criteria to accept or decline lungs are … ng a clinical CT scanner before transplantation while stored in the icebox. We trained and tested a supervised machine learning method called dictionary learning, which uses CT scans and learns specific image patterns and features pertaining to each class for a classification task. The results were evaluated with donor and recipient clinical measures.
RESULTS: Of the 100 lu …
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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.
BACKGROUND: Children with intractable functional constipation (IFC) who are refractory to traditional pharmacological intervention develop severe symptoms that can persist even in adulthood, resulting in a substantial deterioration in their quality of life. In order to better manage IFC patients, efficient subtyping of IFC into its three subtypes, normal transit constipation (NTC), outlet obstruction constipation (OOC), and slow transit constipation (STC), at early stages is crucial. With advancements in technology, machine learning can classify IFC early through the use of validated questionn
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.
European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society2025eng
PURPOSE: To examine factors influencing non-routine discharge in ACDF patients stratified by age utilizing machine learning.
METHODS: A cohort of 219,380 weighted ACDF cases from the National Inpatient Sample (NIS) database spanning 2016-2020 was divided into three age groups: 50-64, 65-79, and 80 + years. Eight supervised machine learning models predicted non-routine discharge based on patient characteristics, including age, length of stay (LOS), and comorbidities. Chi-square and t-tests compared outcomes. After Bonferroni correction, significance was set at P < 0.004.
RESULTS: Across all a…
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: Sinus node dysfunction because of abnormal impulse generation or sinoatrial conduction block causes bradycardia that can be diff … data were determined [median (25%-75%)]. Recordings were randomly assigned to training or testing. Supervised machine learning of the training data was evaluated with the testing data. The computer model included impulse rate, exit block probability, and HP/LSM.
RESULTS: Confusion matrices illustrated the effectiveness in diagnosing by both machine learning and Poincaré de …
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: Artificial intelligence (AI) algorithms for the detection of retinoblastoma (RB) by fundus image analysis have been proposed as … 902 fundus images were included, of which 5944 (60%) had confirmed RB. Only one dataset used a semi-supervised machine learning (ML) based method, all other studies used supervised ML, three using architectures requiring high computational power and two using more economical models. The pooled analysis of all models showed a sensitivity of 98.2% (95% CI: 0.947-0.994), a spec …
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоиск 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 scoping review maps how artificial intelligence (AI) is being connected to teacher competence in recent research. The review was based … fficacy, ethical reasoning, readiness, and teacher-AI co-teaching. The review found frequent use of supervised machine learning, regularized regression, EFA, CFA, SEM, and learning analytics, but limited reported use of explainable AI, subgroup fairness analysis, multimodal validation, and longitudinal designs. Quality appraisal indicated stronger support for measurement-str …
СтатьяСистематический обзорПоиск 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.
STATEMENT OF PROBLEM: Screw loosening is a common mechanical complication in implant-supported restorations, yet early detection remains challenging because of the lack of noninvasive, quantitative assessment tools.
PURPOSE: This in vitro study aimed to evaluate the ability of resonance frequency analysis (RFA) combined with machine learning techniques to detect screw loosening in 3 implant-abutment connection designs: conical, internal tri-channel, and external hexagonal.
MATERIAL AND METHODS: Three connection types were tested using 6 implants inserted into mandibular jaw models. RFA was c
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.
Osteoporosis, a major global epidemic, often goes undetected until a fracture occurs, largely due to poor access to screening using gold standard methods, such as dual-energy X-ray absorptiometry (DXA). As a potential nonionizing radiation alternative, we present a transcutaneous spatially offset Raman spectroscopy (SORS) approach combined with machine learning (ML) to recover bone spectra through overlying soft tissue and extract diagnostic information. In a human cadaveric study spanning normal, osteopenic, and osteoporotic donors, we acquired paired Raman measurements from transcutaneous fi
СтатьяПрепринтПоиск 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.
INTRODUCTION/AIMS: There are currently no imaging or blood diagnostic biomarkers that can differentiate amyotrophic lateral sclerosis (ALS) from primary lateral sclerosis (PLS) patients early in their disease courses. Our objective is to examine whether patients with PLS can be differentiated from ALS reliably by using plasma lipidome profile and supervised machine learning.
METHODS: 40 ALS and 28 PLS patients derived from the Multicenter Cohort study of Oxidative Stress (COSMOS) and 28 healthy control volunteers (CTR) were included. ALS, PLS, and CTR were matched by age and sex. Plasma sampl…
Многоцентровое исследованиеСтатьяПоддержка 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.
BACKGROUND: A comparison of pneumonias due to SARS-CoV-2 and influenza, in terms of clinical course and predictors of outcomes, might inform prognosis and resource management. We aimed to compare clinical course and outcome predictors in SARS-CoV-2 and influenza pneumonia using multi-state modelling and supervised machine learning on clinical data among hospitalised patients.
METHODS: This multicenter retrospective cohort study of patients hospitalised with SARS-CoV-2 (March-December 2020) or influenza (Jan 2015-March 2020) pneumonia had the composite of hospital mortality and hospice dischar…
Многоцентровое исследованиеСтатьяПоиск 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: During emergency surgery, patients with acute type A aortic dissection (ATAAD) experience unfavourable outcomes throughout their … tio of 7 to 3. The objective of our research was to create predictive models by employing different supervised machine learning techniques, such as XGBoost, logistic regression, support vector machine (SVM) and random forest (RF), to assess and compare their respective performances. Furthermore, we employed SHapley Additive exPlanation (SHAP) measures to allocate interpretiv …
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.
Traditional Intrusion Detection Systems (IDSs) are largely unable to provide the level of protection required to safeguard modern network environments against ever-evolving cyber threats. Conventional machine-learning-based feature representations are static and cannot capture temporal behaviour in network traffic, limiting performance under heterogeneous conditions. Deep learning approaches have improved detection accuracy, but challenges remain in feature diversity, class imbalance, and cross-environment generalisation. To overcome these limitations, we propose DeepShieldIDS, a hybrid deep l
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: The illegal addition of febuxostat (FEB) to functional foods poses a significant food safety risk and calls for rapid and reliable analytical methods. Conventional single-signal lateral flow immunoassays (LFIAs) often show limited quantitative reliability in complex matrices because each signal mode is affected by matrix interference and modality-dependent bias.
RESULTS: A machine learning-assisted multimodal LFIA based on urchin-like Au@Pt nanoparticles was developed, which simultaneously generated colorimetric (catalytic), fluorescence, and photothermal readouts on a single stri
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.
PURPOSE: To examine associations between pathogenic variant carrier status, cancer status, health-related quality of life (QoL), and perceiv … ted instruments. Analyses included descriptive and inferential statistics, logistic regression, and supervised machine learning models (Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, and Logistic Regression).
RESULTS: Overall, 61.8% of participants were pathogenic variant carriers and 27.4% had a history of cancer, predominantly colorectal cancer. Carriers reported poorer …
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.
Predictive new approach methodologies (NAMs) for developmental and reproductive toxicity (DART) assessment are increasingly needed as reliance on conventional mammalian studies decreases and chemical safety evaluation demands continue to expand. Whole-organism NAMs, including Caenorhabditis elegans, provide a scalable non-mammalian strategy because they preserve conserved biological pathways within an intact physiological system. We recently developed vivoDART, a rapid and repeatable C. elegans assay that quantifies in utero embryo development and overcomes key limitations of traditional labor
СтатьяПрепринтПоиск 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/Objectives: Deep brain stimulation (DBS) is an effective surgical treatment for Parkinson's Disease (PD) and other movement disorders. Despite its benefits, DBS explantation occurs in 5.6% of cases, with costs exceeding USD 22,000 per implant. Traditional statistical methods have struggled to identify reliable risk factors for explantation. We hypothesized that supervised machine learning would more effectively capture complex interactions among perioperative factors, enabling the identification of novel risk factors. Methods: The Medical Informatics Operating Room Vitals and Events…
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: Diabetes mellitus (DM) is a chronic condition that can lead to a variety of consequences. Diabetes is a condition that is caused … ne learning approaches for early diabetes prediction and how to apply a variety of supervised and unsupervised machine learning algorithms to the dataset to achieve the best accuracy are addressed in this paper.. Furthermore, the work will be expanded and refined to create a more precise and general predictive model for diabetes risk prediction at an early stage. Different m …
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: Supervised machine learning models have been widely used to predict and get insight into diseases by classifying patients based on personal health records. However, a class imbalance is an obstacle that disrupts the training of the models. In this study, we aimed to address class imbalance with a conditional normalizing flow model, one of the deep-learning-based semi-supervised models for anomaly detection. It is the first introduction of the normalizing flow algorithm for tabular biomedical data.
METHODS: We collected personal health records from South Korean citizens (n = 706), …
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/Objectives: Reliable preoperative assessment of treatment response after neoadjuvant chemoimmunotherapy in locally advanced non-small-cell lung cancer (NSCLC) remains challenging because conventional imaging may not accurately distinguish viable tumour from treatment-related fibrosis or immune-mediated changes. This study investigated whether CT-derived radiomic features combined with machine learning could improve the identification of patients achieving pathological complete response (pCR). Methods: Twenty-nine consecutive patients with stage III NSCLC who underwent surgical resec
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.
OBJECTIVES: The purpose of this study was to examine whether the use of machine learning improved the ability of a neuromuscular screen to i … mpetitive season. Risk profiling was assessed using traditional regression analyses and compared to supervised machine learning algorithms constructed using decision trees.
RESULTS: Using continuous data, multivariate logistic analysis identified SLCMJ asymmetry as the sole significant predictor of injury (OR 0.94, 0.92-0.97, p<0.001), with a specificity of 97.7% and sensit …
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