BACKGROUND: Parkinson's disease is a movement disorder featuring motor symptoms and cognitive decline, which can manifest as mild cognitive … son's Progression Markers Initiative dataset, we applied two different machine learning approaches, support vector machine and random forest, to explore combinations of neuroimaging and cerebrospinal fluid biomarkers for detection.
RESULTS: Overall, both machine learning techniques had an equivalent performance. In general, in those models for detecting Parkinson's dis …
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 study evaluated the diagnostic utility of midbrain radiomic features from transcranial color Doppler (TCCD) imaging for identifying Par … models performed well in the training set (e.g., XGBoost AUC = 0.96, SVM AUC = 0.91), but only the support vector machine (SVM) maintained stable performance on the test set, achieving an AUC of 0.79, accuracy of 0.74, and F1-score of 0.75. In contrast, XGBoost and random forest showed reduced performance, suggesting overfitting. Based on its consistent and balanced re …
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2025eng
Diagnosing Parkinson's disease (PD) is particularly challenging due to the intricate and variable nature of its biomarkers, which span motor … ostic center to evaluate the relevance of additional biomarkers for enhanced PD detection utilizing support vector machines (SVM) and federated dynamic model aggregation (Fed-Dyn). Additionally, gender-specific evaluations suggest that male-exclusive models outperform female models in biomarker representation. The study underscores the necessity of demographic-aware fra …
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.
Disseminated intravascular coagulation (DIC) is a thrombo-hemorrhagic disorder that can be life-threatening in critically ill children, and the quest for an accurate and efficient method for early DIC prediction is of paramount importance. Candidate predictors encompassed demographics, comorbidities, laboratory findings, and therapy strategies. A stepwise logistic regression model was employed to select the features included in the final model. Six machine learning algorithms-logistic regression (LR), extreme gradient boosting (XGB), random forest (RF), support vector machine (SVM), decision t…
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.
Generating new and efficient drugs through machine learning-assisted quantitative structure-activity relationships (ML-QSAR) has become a promising strategy for addressing multidrug-resistant gram-negative bacterial infections. We developed robust ML-QSAR models using Genetic Function Approximation (GFA), Support Vector Machine (SVM), and Artificial Neural Network (ANN) methods to predict the activity of experimentally known quinoline-based MsbA inhibitors, aiming to create more effective antibacterial drugs. The ML models were built using eight significant molecular descriptors: B09[N-Cl], CA…
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.
PURPOSE: Optimal performance in military tasks is crucial for operational success. These tasks are often simulated in training, assessing personnel performance within a military environment. However, these assessments are time-consuming and a potential injury risk. Physical characteristics such as muscular strength, power, aerobic endurance, and circumferences can be used to predict these dynamic and demanding tasks. Utilizing machine learning models to predict assessment outcomes may lead to optimized management of personnel, time, and interventions in the military.
METHODS: This study recru
СтатьяПоддержка 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.
Prolonged exposure to cold air can impair reaction time and cognitive function, which can lead to serious consequences. One mitigation strat … y in detecting performance deterioration in a task associated with assessing short-term memory, our support vector machine classifier with HRV features showed an 82.4% accuracy, with a sensitivity of 84.2% and a specificity of 80.6%, whereas a 55.4% accuracy with a sensitivity of 44.7% and a specificity of 66.7% was obtained with EDA features. Our results demonstrate 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.
Additively manufactured drug products, typically produced using small-scale, on-demand batch mode, require rapid and non-destructive quantification methods. A tunable modular design (TMD) approach combining porous polymeric freeze-dried modules and an additive manufacturing method, inkjet printing, was proposed in an earlier study to fabricate accurate and patient-tailored doses of an antidepressant citalopram hydrobromide. This approach addresses the unmet medical needs associated with antidepressant tapering. Non-destructive quantification of printed porous structures is challenging due to t
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: International Classification of Disease (ICD) codes can accurately identify patients with certain congenital heart defects (CHDs … ith a text classification system. We compare performances for three text classification strategies: support vector machines (SVMs) using text-based features, a robustly optimized Transformer-based model (RoBERTa), and a scalable tree boosting system using non-text-based features (XGBoost).
RESULTS: Using SVM for both CHD and ASD resulted in the best performance for the …
СтатьяResearch Support, N.I.H., IntramuralПоддержка 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.
Rheumatoid arthritis (RA) is a chronic autoimmune disease affecting millions worldwide, leading to inflammation, joint damage, and reduced q … applicability. We evaluated multiple machine learning models, AdaBoost, Random Forest, XGBoost, and Support Vector Machines, using data from Austrian RA patients. We externally validated the results on an independent dataset from the Erlangen Hospital. To improve the reliability of probability estimates for actionable risk stratification, we employed calibration techniq …
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.
AIM: Parkinson's disease (PD) and progressive supranuclear palsy (PSP) present similar clinical symptoms, but their treatment options and cl … linical assessment scales.
RESULTS: The classification performance of logistic regression (LR) and support vector machine (SVM) models, based on multiple index combinations, was significantly superior to that of other machine learning models and combinations when utilizing automatic anatomical labeling (AAL) templates. This has been verified across different templates. …
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.
Visceral Leishmaniasis (VL), also known as Kala-Azar, poses a significant global public health challenge and is a neglected disease, with relapses and treatment failures leading to increased morbidity and mortality. This study introduces an explainable machine learning approach to predict VL relapse and identify critical risk factors, thereby aiding patient monitoring and treatment strategies. Leveraging data from a follow-up study of 571 patients, the survival machine learning models are applied, including Random Survival Forest (RSF), Survival Support Vector Machine (SSVM), and eXtreme Gradi…
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.
Early diagnosis is crucial for effective treatment of socially significant diseases, such as type 1 diabetes mellitus (T1DM), pneumonia, and … r classifying these spectra, utilizing a variational autoencoder for dimensionality reduction and a support vector machine method for classification. The results demonstrate that the proposed hybrid approach outperforms other machine learning method combinations.
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.
The goal of this paper is to build an automatic way to interpret conclusions from brain molecular imaging reports performed for investigatio … Molecular Imaging Division of Geneva University Hospitals. The 6 Machine Learning (ML) algorithms (Support Vector Machine (Linear and Radial Basis function), Naive Bayes, Logistic Regression, Random Forrest, and K-Nearest Neighbors) were trained and evaluated with a 5-fold cross-validation scheme to assess their performance and generalizability. The best classifier was …
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.
Drug-induced Torsade de Pointes (TdP), a life-threatening polymorphic ventricular tachyarrhythmia, emerges due to the cardiotoxic effects of … cted the torsadogenic risks of various pharmaceutical compounds. To develop this model, we employed Support Vector Machine (SVM) and ensemble techniques, including Random Forest (RF), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), and Categorical Boosting (CatBoost). We enhanced the model's predictive accuracy through a rigorous two-step feature selection process. Furthermore, we …
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: Diseases are medical situations that are allied with specific signs and symptoms. A disease may be instigated by internal dysfun … ation parameters like accuracy and losses were evaluated.
RESULTS: 92% accuracy was obtained using Support Vector Machine using Gray Level Difference Statistics and Shape features with Principal Component Analysis as a feature selection technique while Inception V3 resulted in 95.6% accuracy while the cascaded model resulted in 96.21% accuracy.
CONCLUSION: The cascade …
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.
Brain neural signal at different frequency bands relates to different functions. However, the frequency-specific properties of spontaneous b … two sample t-test to compare the between-group differences of each metrics in each frequency band. Support vector machine (SVM) was conducted to classify TTH patients and HCs on the basis of altered spontaneous brain activities. TTH patients showed lower fALFF values in the left cerebellar lobule X, left parahippocampal gyrus, and right supplementary motor area in slow …
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.
BACKGROUND: Cervical cancer (CC) is among the most prevalent cancer types among women with the highest prevalence in low- and middle-income … st predictors. Five models; logistic regression (LR), random forest (RF), K-Nearest neighbor (KNN), support vector machine (SVM), and multi-layer perceptron (MLP) were applied to identify the out-performer. The confusion matrix and the area under the receiver operating characteristic curve (AUC/ROC) were used to evaluate the models.
RESULTS: The results revealed that d …
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.
OBJECTIVES: To establish a quantitative MR model that uses clinically relevant features of tumor location and tumor volume to differentiate … ould be differentiated by extracted features. For nine machine learning methods, stack modeling and support vector machine achieved the highest performance (institution-based sampling validation set, AUC > 0.900, classifier accuracy > 0.790; repeat random sampling, average validation set AUC > 0.930, classifier accuracy > 0.850). For the LASSO method, regression model b …
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.
Machine learning methods have been widely used in recent years for detection of neuroimaging biomarkers in regions of interest (ROIs) and as … t the multilevel ROI features. Filter- and wrapper- based feature selection method and multi-kernel support vector machine (SVM) are used in the classification algorithm. T1-weighted brain magnetic resonance (MR) images of 69 PD patients and 103 normal controls from the Parkinson's Progression Markers Initiative (PPMI) dataset are included in the study. The machine lear …
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.
MedElevator
Войти в исследования