A patient-specific epilepsy diagnostic solution in the form of a wireless wearable ambulatory device is presented. First, the design, VLSI implementation, and experimental validation of a resource-optimized machine learning algorithm for epilepsy seizure detection are described. Next, the development of a mini-PCB that integrates a low-power wireless data transceiver and a programmable processor for hosting the seizure detection algorithm is discussed. The algorithm uses only EEG signals from the frontal lobe electrodes while yielding a seizure detection sensitivity and specificity competitive
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.
Parkinson's Disease (PD) is currently the second most common neurodegenerative disease. One of the most characteristic symptoms of PD is resting tremor. Local Field Potentials (LFPs) have been widely studied to investigate deviations from the typical patterns of healthy brain activity. However, the inherent dynamics of the Sub-Thalamic Nucleus (STN) LFPs and their spatiotemporal dynamics have not been well characterized. In this work, we study the non-linear dynamical behaviour of STN-LFPs of Parkinsonian patients using ε -recurrence networks. RNs are a non-linear analysis tool that encodes th
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 objective of this research is to propose a methodology to analyse breast thermograms in order to detect breast abnormalities, including … r symmetry. Asymmetry analysis usually helps to detect abnormalities. Further, classifiers based on support vector machine and principal component analysis were tested on the dataset used for evaluation. Experimental results and statistical analysis support the proposed methodology is able to detect breast anomalies with higher accuracy. An average accuracy of 95%, sens …
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.
Amyloid is an insoluble fibrous protein and its mis-aggregation can lead to some diseases, such as Alzheimer's disease and Creutzfeldt⁻Jakob's disease. Therefore, the identification of amyloid is essential for the discovery and understanding of disease. We established a novel predictor called RFAmy based on random forest to identify amyloid, and it employed SVMProt 188-D feature extraction method based on protein composition and physicochemical properties and pse-in-one feature extraction method based on amino acid composition, autocorrelation pseudo acid composition, profile-based features 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.
Meningioma is the one of the most common type of brain tumor, it as arises from the meninges and encloses the spine and the brain inside the skull. It accounts for 30% of all types of brain tumor. Meningioma's can occur in many parts of the brain and accordingly it is named. In this paper, a mixture model based classification of meningioma brain tumor using MRI image is developed. The proposed method consists of four stages. In the first stage, with respect to the cells' boundary, it is necessary to further processing, which ensures the boundary of some cells is a discrete region. Mathematical
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.
Chronic liver diseases' hallmark is the fibrosis that results in liver function failure in advanced stages. One of the serious parasitic dis … ing the back-propagation neural network (BPNN). A comparative study of the used classifier with the support vector machine is also conducted. The comparative results established that the BPNN achieved superior accuracy of 98.3% compared to the linear SVM, quadratic SVM, and cubic SVM that provided 85%, 84%, and 80%; respectively. In conclusion, this work is of special v …
Сравнительное исследованиеСтатьяПолный 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.
Pharmacokinetic models are particularly useful to study the underlying and complex physiological mechanisms contributing to clinical differe … individual parameter values and combinations of parameters. Through an integrated approach using a support vector machine, principal component analysis and global sensitivity analysis, our approach revealed that specific combinations of parameters gave rise to a certain phenotype, while individual parameters influenced the shape of plasma concentration profile. Augment …
СтатьяПоддержка 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.
Breast cancer is the second leading cause of cancer death among women. Its early diagnosis is extremely important to prevent avoidable death … processing techniques, we build a feature vector for each image that serves as an input to an SVM (Support Vector Machine) classifier with a quadratic kernel. The method has been rigorously evaluated, first with a 5-fold cross-validation within an initial set of 120 images, second with an external set of 30 different images and third with images with artefacts included …
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.
People suffering from neuromuscular disorders such as locked-in syndrome (LIS) are left in a paralyzed state with preserved awareness and co … ealthy participants. An unsupervised feature extraction algorithm was implemented with an optimized support vector machine for classification. For all participants, when considering overt and covert classes regardless of words, classification accuracy of 92.88 ± 18.49% was achieved with oxy-hemoglobin (O2Hb) and 95.14 ± 5.39% with deoxy-hemoglobin (HHb) as a chromophore …
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.
Parkinson's disease (PD) patients regularly exhibit abnormal gait patterns. Automated differentiation of abnormal gait from normal gait can … ity, and center of pressure features facilitated successful classification of control and PD gaits. Support Vector Machine (SVM), K-nearest neighbor (KNN), random forest, and decision trees classifiers were used to build the prediction model. We found that SVM with cubic kernel outperformed other classifiers with an accuracy of 93.6%, the sensitivity of 93.1%, and speci …
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.
A brain-computer interface (BCI) can be used to restore some communication as an alternative interface for patients suffering from locked-in syndrome. However, most BCI systems are based on SSVEP, P300, or motor imagery, and a diversity of BCI protocols would be needed for various types of patients. In this paper, we trained the choice saccade (CS) task in 2 non-human primate monkeys and recorded the brain signal using an epidural electrocorticogram (eECoG) to predict eye movement direction. We successfully predicted the direction of the upcoming eye movement using a support vector machine (SV…
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 OBJECTIVES: The present study proposes an intelligent system for automatic categorization of Pap smear images to detect cervical dysplasia, which has been an open problem ongoing for last five decades.
METHODS: The classification technique is based on shape, texture and color features. It classifies the cervical dysplasia into two-level (normal and abnormal) and three-level (Negative for Intraepithelial Lesion or Malignancy, Low-grade Squamous Intraepithelial Lesion and High-grade Squamous Intraepithelial Lesion) classes reflecting the established Bethesda system of classificat
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: After identifying the most seizure-relevant characteristics by a previously developed heuristic classifier, a data-driven post-processor using a novel set of features is applied to improve the performance.
METHODS: The main characteristics of the outputs of the heuristic algorithm are extracted by five sets of features including synchronization, evolution, retention, segment, and signal features. Then, a support vector machine and a decision making layer remove the falsely detected segments.
RESULTS: Four datasets including 71 neonates (1023h, 3493 seizures) recorded in two differ…
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: Given the paucity of available data concerning radiotherapy-induced urinary toxicity, it is important to ensure derivation of the most robust models with superior predictive performance. This work explores multiple statistical-learning strategies for prediction of urinary symptoms following external beam radiotherapy of the prostate.
METHODS: The performance of logistic regression, elastic-net, support-vector machine, random forest, neural network, and multivariate adaptive regression splines (MARS) to predict urinary symptoms was analyzed using data from 754 participants accrued by
Сравнительное исследованиеСтатьяПоиск 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.
Colloids act as important transport carriers in subsurface environments, facilitating the migration of strongly sorbing contaminants and sig … ee machine-learning algorithms, namely Random Forest (RF), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), and Support Vector Machine (SVM), were evaluated for BTC prediction. Among them, RF exhibited the highest predictive accuracy with an R2 of 0.9982, RMSE of 1.23×10-2, and MAE of 5.89×10-3. Explainable artificial intelligence analyses based on feature importance and SHapley Ad …
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.
Post-harvest losses are the most economically damaging phase of quality deterioration in the Egyptian strawberry export corridor. Egypt is the world's leading exporter of individually quick-frozen strawberries and a top-three supplier of fresh strawberries globally, yet substantial losses arise from cold chain failures, suboptimal packaging, and logistical inefficiencies. The objectives of this study are (1) to develop the first ML-based post-harvest loss prediction framework calibrated to Egyptian strawberry export conditions; (2) to benchmark four model architectures (Random Forest, eXtreme
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.
Timely identification of seizure-related EEG states can support clinical assessment and motivate future monitoring tools. This study investigates a comparative machine-learning framework for EEG-based epileptic seizure state classification using sub-band analysis of the Bonn University EEG dataset. The signals are decomposed into delta, theta, alpha, beta, and gamma bands with bandpass filtering, and a set of lightweight statistical descriptors is extracted from each band. Support Vector Machines, Random Forest, XGBoost, CatBoost, Multi-Layer Perceptron, k-Nearest Neighbours, and Logistic Regr…
СтатьяСравнительное 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.
Aging is a major risk factor for atherosclerosis (AS), but the aging-associated molecular characteristics and immune heterogeneity of AS rem … d characterize immune landscapes. Typical genes were picked out using four machine learning models: Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), eXtreme Gradient Boosting (XGB), and Generalized Linear Model (GLM). The expression of central genes was verified through single-cell data analysis. Patients with AS were enrolled (n = 30), and atherosclerotic plaque and a …
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.
Zhonghua lao dong wei sheng zhi ye bing za zhi = Zhonghua laodong weisheng zhiyebing zazhi = Chinese journal of industrial hygiene and occupational diseases2026chi
Objective: To develop an interpretable machine learning model to predict the risk of respiratory failure in patients with pneumoconiosis. Me … ent boosting survival model (GBM), extreme gradient boosting survival model (XGBoost), and survival support vector machine (SSVM), as well as a traditional Cox proportional hazards regression model (CPH) were constructed. The performance of the model was evaluated using the concordance index (C-index), Brier score, area under the curve (AUC) of the receiver operating ch …
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: Severe disabling attacks neuromyelitis optica spectrum disorders (NMOSD) severely affect patients’ quality of daily life and life safety. METHODS: This retrospective study enrolled consecutive Chinese patients suffering from NMOSD who visited the China-Japan Friendship Hospital (Beijing, China) between October, 2010 and February, 2023. Correlation analysis was used to perform feature selection. The prediction model was constructed using the support vector machine (SVM) and extreme gradient boosting (XGBoost) algorithm. RESULTS: A total of 356 patients (mean [SD] age, 34.45[15.22] y…
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.
MedElevator
Войти в исследования