BACKGROUND: Central lymph nodes metastasis (CLNM) is common in papillary thyroid. Microcarcinoma (PTMC). Whilst prophylactic central lymph n … 3, T4, TPOAb and ultrasound of CLNM prediction were identified as key features of CLNM in patients. Support Vector Machine (SVM) model with 0.783 accuracy and 0.805 specificity in validation set was considered as the most favorable performance. Age, gender and tumor diameter were the top three contributing variables in SVM model.
CONCLUSION: This study established a ma …
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.
BACKGROUND: Hyperphosphatemia is a common complication in hemodialysis and serves as a key marker for evaluating dialysis adequacy. This stu … P) were applied to visualize feature importance and interpret individual predictions.
RESULTS: The support vector machine (SVM) model demonstrated superior performance (AUC = 0.840). The most influential predictors, in descending order, were PreCr, PreUrea, PreK, PreCO2CP, and PTH. Elevated PreCr, PreUrea, and PreK exert a positive effect on hyperphosphatemia, while es …
СтатьяМногоцентровое исследованиеПолный 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 accurate prediction of solubility and solvent properties in supercritical CO₂ systems remains a critical challenge in pharmaceutical process design due to the nonlinear and coupled effects of temperature and pressure. This study proposes a novel artificial intelligence-based modeling framework for predicting solvent density and paracetamol mole fraction under supercritical conditions using temperature and pressure as input variables. Three regression models-Multilayer Perceptron (MLP), Support Vector Regression (SVR), and Tweedie Regression (TDR)-were developed and systematically optimized
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.
OBJECTIVES: This study aimed to develop a method for extracting acoustic features to assess left anterior descending artery (LAD) stenosis severity.
METHODS: Heart sound data were collected from 75 participants (10 diastoles per participant) using a high-signal-to-noise ratio micro-electro-mechanical systems stethoscope. The diastolic signals were preprocessed, and empirical wavelet transform was applied to decompose their power spectra into three modes (0-150, 150-500, and > 500 Hz). The spectral energies (e(1), e(2), e(3)) of these modes were analyzed, and support vector machine (SVM) and e…
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.
Resting-state fMRI has been used to study aberrant functional connectivity properties in patients with anorexia nervosa (AN) at several stag … nectivity of various disorders. In this study, we employ a combination of local graph metrics and a support vector machine to distinguish between first-onset AN (N = 56) cases and controls (N = 64). We replicate and extend prior work evaluating the predictive value of an existing machine learning approaches in detecting functional connectivity differences in patients wi …
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: Post-stroke upper limb motor dysfunction is associated with complex alterations in brain function, but the frequency-specific ch … ion-related effects. Regional features showing significant group differences were used to construct support vector machine (SVM), Random Forest, and XGBoost classifiers, and model performance was evaluated on an independent testing set.
RESULTS: Compared with HCs, stroke patients showed widespread frequency-specific alterations in cerebellar, visual, cingulo-motor, tem …
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: Critical illness polyneuropathy (CIP) is a common cause of weakness in critically ill patients, and early diagnosis and treatmen … al diagnostic model, we compared several machine learning approaches, including K-nearest neighbor, support vector machine with radial basis function (SVM-RBF), SVM with Gaussian kernel, random forest, and extreme gradient boosting (XGB), using all electrophysiological features. These were also compared with nerve conduction studies of the peroneal and sural nerves. To …
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.
OBJECTIVE: To develop and validate a machine learning model for predicting postoperative corneal ectasia risk after refractive surgery by in … egression. Multiple algorithms-generalized linear model (GLM), gradient boosting machine (GBM), and support vector machine (SVM)-were compared via 10-fold cross-validation. The optimal SVM model was fine-tuned through grid search and further tested in a prospective temporal validation cohort (n = 40, January-September 2025). Model performance was evaluated by AUC, calib …
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.
OBJECTIVE: Age-related macular degeneration (AMD) is a retinal disorder that significantly impairs vision. This study investigates various machine learning models for predicting AMD risk, laying the groundwork for further research using big data and determining the most effective predictive model.
METHODS: Utilizing data from 8211 records with 39 features from the Fujian Eye Study, a cross-sectional epidemiological investigation, several machine learning models were developed and assessed. The models included logistic regression (LR), K-nearest neighbors (KNN), support vector machine (SVM), d…
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.
INTRODUCTION: Diabetic kidney disease (DKD) represents the predominant form of chronic kidney disease (CKD) linked with diabetes mellitus. T … e incorporated into eight distinct predictive models: Logistic Regression (LR), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Gaussian Naive Bayes (GNB), KNeighbors Classifier (KNN), Gradient Boosting Classifier (GBM), AdaBoost Classifier (AdaBoost), and Extreme Gradient Boosting (XGBoost). The models' predictive performance was assessed using metrics such as the ar …
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: The study developed an intelligent online evaluation system for mediolateral episiotomy, which incorporated machine learning algo … sed on the expert consultation method. Six machine learning models, namely Logistic regression(LR), Support Vector Machine(SVM), K-Nearest Neighb(KNN), Random Forest (RF), Light Gradient Boosting Machine(LightGBM), and eXtreme Gradient Boosting(XGBoost) were constructed on this basis. The models' performance was evaluated using accuracy, precision, recall, F1 value, an …
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: This study aims to analyze bladder morphology features for upper urinary tract dysfunction (UUTD) risk assessment and develop a … he most significant predictor of UUTD (AUC = 0.722, 95% confidence interval [CI]: 0.674-0.769). The support vector machine (SVM) model demonstrated the highest performance, with an AUC of 0.860 (95% CI: 0.820-0.899) in the training cohort and 0.830 (95% CI: 0.744-0.915) in the test cohort, which was significantly higher than the performance of using single features. How …
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.
Untreated neonatal jaundice can have severe consequences. Effective screening for neonatal jaundice can prevent long-term complications in i … ht machine learning models were compared for bilirubin level prediction. The best performing model, Support Vector Machine (SVM), was implemented in a web-based application (AmberSNAP) and tested using blind testing dataset. SVM paired with RRelief-F feature selection achieved optimal performance for head and sternum measurements, while SVM with Univariate Regression pe …
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.
Obstructive sleep apnea (OSA) is a commonly underdiagnosed condition that not only increases the risk of accidents but also significantly co … s, the most balanced performance was achieved by the Base Model of Non-OSA vs. Severe-OSA using the support vector machine algorithm, with 88.2% accuracy, 83.3% sensitivity, and 90.9% specificity. While Random Forests in the Base Model of Non-OSA vs. Mild-OSA achieved 100% sensitivity, its accuracy was lower (81.2%). The results confirm the reliability and robustness of …
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.
Despite its high preventability and curability, tuberculosis (TB) remains a leading cause of morbidity and mortality worldwide. One factor t … six HIERGs were identified through the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) and support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE) algorithms. Diagnostic models constructed using HIERGs exhibited high accuracy. Two immune escape-related subclusters were identified in TB samples, which delineated differences in immune infiltration cells wi …
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2024eng
Suicide poses a global health crisis with significant social and economic impact. Prevention may be possible if objective quantitative metho … ing symbolic transfer entropy (STE), 4) applying MLA to the STE features. Three common classifiers, Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), and K-Nearest Neighbor (KNN) were used in this study. Using 70% of the data for training and evaluation and 30% for testing, all three classifiers delivered a high accuracy, where the highest performance belonged to SVM wi …
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.
BACKGROUND: Contrast-enhanced ultrasound (CEUS) is frequently used to distinguish benign parotid tumors (BPTs) from malignant parotid tumors … EDICTOR VARIABLE: Predictor variable was preoperative diagnosis coded as BPTs and MPTs based on the support vector machine (SVM) algorithms, laboratory, and CEUS variables.
MAIN OUTCOME VARIABLE(S): Outcome variable was pathological diagnosis coded as BPTs and MPTs.
COVARIATES: Covariate was demographics.
ANALYSES: A senior surgeon labeled patients' tumors as BPTs or …
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.
Presently, close to two million patients globally succumb to gastrointestinal reflux diseases (GERD). Video endoscopy represents cutting-edg … btained a classification accuracy of 90.5%. Among the seven different machine learning classifiers, support vector machine (SVM) outperformed with classification accuracy of 87% compared to all other class outperformed combination of object detection, deep learning-based segmentation and machine learning classification enables the timely identification and surveillance …
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.
PURPOSE: This study aimed to develop a classifier using supervised machine learning to effectively assess the impact of clinical, demographical, and biochemical factors in accurately predicting the antiseizure medications (ASMs) treatment response in people with epilepsy (PWE).
METHODS: Data was collected from 786 PWE at the Outpatient Department of Neurology, Institute of Human Behavior and Allied Sciences (IHBAS), New Delhi, India from 2005 to 2015. Patients were followed up at the 2nd, 4th, 8th, and 12th month over the span of 1 year for the drugs being administered and their dosage, the s
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: This study aims to develop risk prediction models for neck and shoulder musculoskeletal disorders among healthcare professionals.
METHODS: A stratified sampling method was employed to select employees from medical institutions in Nanning City, yielding 617 samples. The Boruta algorithm was used for feature selection, and various models, including Tree-Based Models, Single Hidden-Layer Neural Network Models (MLP), Elastic Net Models (ENet), and Support Vector Machines (SVM), were applied to predict the selected variables, utilizing SHAP algorithms for individual-level local explanat…
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