Breast cancer screening is currently performed by mammography, which is limited by overlying anatomy and dense breast tissue. Computer-aided detection (CAD) systems can serve as a double reader to improve radiologist performance. In this paper, we have applied a novel approach to segmentation of suspicious region by mammogram and classification based on hybrid features with learning classifier. We formulated differentiation of lesion from normal tissue as a supervised learning problem, and applied this learning method to develop the classification algorithm. The algorithm has been verified wit
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.
Phospholipidosis is an adverse effect caused by numerous cationic amphiphilic drugs and can affect many cell types. It is characterized by t … mbination of the two. We also observe very similar performance in general between Random Forest and Support Vector Machine models.
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.
Accurate detection of cardiac arrhythmias is crucial for preventing premature deaths. The current study employs a dual-stage Discrete Wavele … tion. The classifiers' performance is evaluated using the MIT-BIH Arrhythmia Database (MIT-BIH AD). Support Vector Machine (SVM) and Ensemble Tree classifiers demonstrate superior performance in classifying the five different classes. Particularly, the Support Vector Machine classifier achieves high sensitivity (97.44%), specificity (99.36%), positive predictive value ( …
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.
Accurate detection of cardiac arrhythmias is crucial for preventing premature deaths. The current study employs a dual-stage Discrete Wavele … tion. The classifiers' performance is evaluated using the MIT-BIH Arrhythmia Database (MIT-BIH AD). Support Vector Machine (SVM) and Ensemble Tree classifiers demonstrate superior performance in classifying the five different classes. Particularly, the Support Vector Machine classifier achieves high sensitivity (97.44%), specificity (99.36%), positive predictive value ( …
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 paper presents a novel method for discrimination between innocent and pathological murmurs using the growing time support vector machine (GTSVM). The proposed method is tailored for characterizing innocent murmurs (IM) by putting more emphasis on the early parts of the signal as IMs are often heard in early systolic phase. Individuals with mild to severe aortic stenosis (AS) and IM are the two groups subjected to analysis, taking the normal individuals with no murmur (NM) as the control group. The AS is selected due to the similarity of its murmur to IM, particularly in mild cases. To inv…
Оценочное исследованиеСтатьяПоддержка 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.
Chronic stress is a time-dependent condition characterized by sustained dysregulation across neural, autonomic, and endocrine systems, with … eactivity-based inference. Across modalities, classical machine learning (ML) methods, particularly support vector machines (SVMs) and tree-based ensembles, remain the most commonly used approaches, largely because available datasets are small and most pipelines still depend on engineered features. Deep learning (DL) methods are beginning to emerge, but their use remain …
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.
Early detection of Obsessive-Compulsive Disorder (OCD), a chronic mental health condition characterized by intrusive thoughts and repetitive … , as well as biochemical and clinical biomarkers. Studies demonstrate that ML techniques, including support vector machines (SVM), convolutional neural networks (CNN), and deep learning hybrids, can achieve diagnostic accuracies exceeding 90%. XAI methods like SHAP enhance interpretability and clinical trust. Despite promising results, challenges such as dataset variabi …
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.
Rare cells, despite constituting only a small fraction of the population, play a critical role in health and disease. For instance, a minor subset of cancer cells can drive tumor initiation and progression. However, detecting and analyzing rare cells remain challenging due to their low abundance and the need for high-precision identification methods. Microfluidic impedance-based flow cytometry (μIFC) provides a label-free and highly informative approach for single-cell characterization. In this study, we present a multifrequency μIFC platform enhanced by a support vector machine (SVM) learning…
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.
In this paper, we present an Internet of Medical Things (IoMT)-based platform that depends on electrooculography (EOG) to assist, control, a … ree types of Machine Learning (ML) algorithms in addition to a Deep Learning (DL) algorithm, namely Support Vector Machines (SVM), Kernel Neural Networks (KNN), Ensemble Tree (ET), and Convolutional Neural Networks (CNN) classifiers. The proposed approach reveals the best results in comparison with the results of previous methods. A high average accuracy of 97.7% is ach …
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.
Chronic rhinosinusitis with nasal polyps (CRSwNP) is a prevalent inflammatory disease of the sinuses that significantly diminishes patients' … fy ERS-related differentially expressed genes in CRSwNP. We employed 4 machine learning algorithms: support vector machine, random forest, extreme gradient boosting, and least absolute shrinkage and selection operator. These methods facilitated the identification of hub genes, which were then used to construct a nomogram for disease prediction. Twenty-eight genes relate …
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.
Non-coding variants in cis-regulatory elements such as promoters and enhancers contribute to inherited retinal diseases (IRDs), however, characterizing the functional impact of most regulatory variants remains challenging. To improve identification of variants of interest, we implemented machine learning using a gapped k-mer support vector machine approach trained on single nucleus ATAC-seq data from specific cell classes of the adult and developing human retina. We developed 18 distinct ML models to predict the impact of non-coding variants on 39,437 cell-class-specific regulatory elements. T…
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.
Tyrosine-protein kinase Src plays a key role in cell proliferation and growth under favorable conditions, but its overexpression and genetic … achine learning models including random forest (RF), k-nearest neighbors (K-NN), decision tree, and support vector machine (SVM), were trained using already available bioactivity data of Src kinase targeting compounds. The performance evaluation of these models demonstrated SVM as the best model, which was further utilized to shortlist 51 highly potent compounds by scre …
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.
OBJECTIVE AND DESIGN: This study aims to identify key genes of sepsis and construct a model for sepsis identification through integrated mul … ulting from the overlap of three analyses along with differential expression analyses. We then used support vector machine recursive feature elimination to construct a model for sepsis identification based on these key genes. The GSE185263 dataset was used for training, while GSE69063 and GSE134347 were used for testing. The accuracy of the model in identifying of sepsi …
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 risks and prognosis of mild intracerebral hemorrhage (ICH) patients were easily overlooked by clinicians. Our goal was to us … eloped ND, and 35 (24.3%) mild ICH patients had a 90-day poor prognosis. In the validation set, the support vector machine (SVM) models achieved an AUC of 0.846 (95% confidence intervals (CI), 0.627-1.000) and an F1-score of 0.667 for predicting ND, and an AUC of 0.970 (95% CI, 0.928-1.000), and an F1-score of 0.846 for predicting 90-day prognosis. The SHAP analysis res …
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.
The escalating global burden of chronic kidney disease (CKD), particularly end-stage renal disease (ESRD), has intensified reliance on hemod … al prediction models (IDH-1 and IDH-2) were developed using Light Gradient Boosting Machine (LGBM), Support Vector Machine (SVM), and TabNet algorithms. IDH-1 estimates immediate hypertension risk by analyzing pre-dialysis vital signs and longitudinal treatment patterns, whereas IDH-2 predicts subsequent session risks by synthesizing real-time dialysis parameters with h …
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.
Arthritis, a common chronic disease encompassing multiple subtypes of osteoarthritis and rheumatoid arthritis, was explored in this study as a risk-related factor based on data from the 2023 U.S. National Health Interview Survey (NHIS). The study included 26,031 participants (6,849 in the arthritis group; 19,182 in the control group), and 21 variables were found to be significantly different between groups by chi-square test. Fourteen key predictors were screened using support vector machine recursive feature elimination (SVM-RFE): age, general health, chronic obstructive pulmonary disease, ge…
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.
Salmonella enterica is a leading cause of foodborne illnesses globally, with significant mortality rates, especially among vulnerable popula … IR Biotyper was used to acquire spectra from these isolates. Machine learning algorithms, including support vector machines, were trained to classify the isolates. The accuracy of classifiers was validated using a validation set to determine sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value. Initial classifiers showed high accuracy for 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 AND OBJECTIVE: Practicing mindfulness is a mental process toward interoceptive awareness, achieving stress reduction and emotion … rning (ML) algorithms and 3 sessions (i.e., resting, focus-breathing, and body-scan).
RESULTS: The support vector machine and naïve Bayes classifiers exhibited significant accuracies above the chance level across all three sessions, and the decision tree algorithm reached the highest prediction accuracy of 91.7 % with the resting state, compared to the classification a …
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: Heart disease is a severe health issue that results in high fatality rates worldwide. Identifying cardiovascular diseases such a … gression (LR), Decision Tree (DT), XGBoost, Random Forest (RF), Convolutional Neural Network (CNN), Support Vector Machine (SVM), K Nearest Neighbor (KNN), Bidirectional LSTM and Long Short-Term Memory (LSTM). The performance of the ensemble models and a novel model are compared in this study. The Alizadeh Sani dataset, which consists of a random sample of 216 cases wit …
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 aims to develop machine learning (ML)-assisted models for analyzing datasets related to Gleason scores in prostate cancer, conducting statistical analyses on the datasets, and identifying meaningful features. We retrospectively collected data from 717 hormone-sensitive prostate cancer (HSPC) patients at Yunnan Cancer Hospital. Of these, data from 526 patients were used for modeling. Seven auxiliary models were established using Logistic Regression (LR), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Decision Tree (DT), Extreme gradient boosting tree (XGBoost), Adaptive Boosting (…
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