BACKGROUND: and Purpose: This study proposed a machine learning method for identifying ≥50% stenosis of the extracranial and intracranial arteries.
PATIENTS AND METHODS: A total of 8211 patients with both carotid ultrasound and cerebral angiography were enrolled. Support vector machine (SVM) was employed as the machine learning classifier. Carotid Doppler parameters and transcranial Doppler parameters were used as the input features. Feature selection was performed using the Extra-Trees (extremely randomized trees) method.
RESULTS: For the machine learning method, the sensitivities and speci…
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.
OBJECTIVES: To extract structured injury features of knee trauma from forensic case files, and to assess knee functional impairment using a … nal validation to evaluate the model's generalization ability.
RESULTS: The average AUC values for support vector machine, random forest, and extreme gradient boosting all exceeded 0.9. In 5-fold cross-validation, each of the three individual models achieved an average AUC value of 0.89. After integrating these three models using the voting method, the average AUC of 5 …
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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: We evaluate MR radiomics and develop machine learning-based classifiers to predict MYCN amplification in neuroblastomas.
METHOD … relevance and minimum redundancy algorithm were applied for feature selection. Logistic regression, support vector machine, and random forest were employed as the classifiers. Receiver operating characteristic (ROC) analysis was performed to evaluate the diagnostic accuracy of the classifiers on the external test set.
RESULTS: The logistic regression model and the rand …
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 Elevated serum uric acid, associated with cardiovascular conditions such as atherosclerotic heart disease, hypertension, and hear … e and enhancement in node purity. Four machine learning algorithms - Random Forest, Neural Network, Support Vector Machine, and Gradient Boosting regressions - were applied to pinpoint clinical influencers. Results Significant features include uncontrolled diabetes, index estimated Glomerular Filtration Rate (eGFR) level, absence of insulin, action of indapamide, and ab …
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: Asthma is the most frequent chronic airway illness in preschool children and is difficult to diagnose due to the disease's hetero … from a total of 63 features. Six machine learning models: random forest, extreme gradient boosting, support vector machines, adaptive boosting, extra tree classifier, and logistic regression were then trained and tested using 10-fold stratified cross-validation.
RESULTS: Among all features, age, weight, C-reactive protein, eosinophilic granulocytes, oxygen saturation, …
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.
Measuring bite force is essential for assessing the masticatory system and diagnosing oral disease. Existing measurement devices have low sp … l Neural Network (CNN) and classical ML approaches. ResNet-18 is compared with Logistic Regression, Support Vector Machine (SVM), Random Forest, XGBoost (Extreme Gradient Boosting), Extra Trees, and k-Nearest Neighbors (kNN) trained on handcrafted features. On sector classification, Logistic Regression achieved the best performance (98.71% accuracy). On the weight predi …
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: Motor outcomes after stroke can be predicted using structural and functional biomarkers of the descending corticomotor pathway, … with moderate to severe upper limb weakness within a week after stroke were included in this study. Support vector machine classifiers were trained using metrics from T1- and diffusion-weighted MRI to classify motor evoked potential status, empirically measured using transcranial magnetic stimulation.
RESULTS: Support vector machine classification of motor evoked poten …
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.
OBJECTIVES: Computerized detection of voice disorders has attracted considerable academic and clinical interest in the hope of providing an … ed vowel. The performances of three machine learning algorithms, namely, deep neural network (DNN), support vector machine, and Gaussian mixture model, were evaluated based on a fivefold cross-validation. Collective cases from the voice disorder database of MEEI (Massachusetts Eye and Ear Infirmary) were used to verify the performance of the classification mechanisms. …
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.
BACKGROUND: Digital mammography is one of the most promising options to diagnose breast cancer which is the most common cancer in women. How … se in the CADx systems is needed.
METHODS: We propose a feature selection method based on multiple support vector machine recursive feature elimination (MSVM-RFE). We compared our method with four previously proposed feature selection methods which use support vector machine as the base classifier. Experiments were performed on lesions extracted from the Digital Databa …
Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАВалидационное 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: Identifying patients at risk of chemoresistant osteosarcoma enables risk-adapted management. This study aimed to predict chemore … e was assessed in the internal test set, and the best model was externally validated.
RESULTS: The support vector machine model combining eight tumor radiomics features and four clinical-imaging parameters (presence of tumor necrosis > 50% on contrast-enhanced MRI, age, body mass index, and presence of metastasis at presentation) demonstrated the best performance. In t …
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.
OBJECTIVE: The aim of this study was to develop a non-invasive method using multi-sensor fusion to discriminate between abnormal swallows in patients with post-stroke dysphagia and normal swallows in healthy individuals.
METHODS: Acceleration signals, nasal airflow signals, and sound signals were obtained from 108 healthy adults and 108 post-stroke dysphagia patients. Each swallowing signal was segmented according to videofluoroscopic swallowing study (VFSS), followed by features extraction and selection. Support Vector Machine, Decision Tree, K-Nearest Neighbor, Naïve Bayes, and Logistic Reg…
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.
Air-quality forecasting in urban areas is difficult because of the uncertainties in describing both the emission and meteorological fields. The use of incomplete information in the training phase restricts practical air-quality forecasting. In this paper, we propose a hybrid artificial neural network and a hybrid support vector machine, which effectively enhance the forecasting accuracy of an artificial neural network (ANN) and support vector machine (SVM) by revising the error term of the traditional methods. The hybrid methodology can be described in two stages. First, we applied the ANN or …
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.
BACKGROUND: Among patients undergoing thoracic surgery, the impact of intraoperative variables on postoperative complications is unclear. Be … tive and intraoperative variables. Machine learning classification algorithms using random forests, support vector machines, and logistic regression models were compared. These models were analyzed with and without synthetic minority over-sampling technique (SMOTE). All models used the same split of training and test data.
RESULTS: Of 121 surgeries, there were 54 (44.6 …
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.
Proposal techniques that reduce financial costs in the diagnosis and treatment of animal diseases are welcome. This work uses some machine learning techniques to classify whether or not cases of canine visceral leishmaniasis are present by physical examinations. For validation of the method, four machine learning models were chosen: K-nearest neighbor, Naïve Bayes, support vector machine and logistic regression models. The tests were performed on three hundred and forty dogs, using eighteen characteristics of the animal and the ELISA (enzyme-linked immunosorbent assay) serological test as vali…
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 aimed to compare four commonly used machine learning techniques, Support Vector Machine (SVM), XGBoost, Long Short-Term Memory (LSTM), and a Hybrid Transformer, for predicting non-contact lower limb and lower back injuries in female varsity soccer players. Special emphasis was placed on predictive performance and interpretability, with analyses designed to identify movement phases relevant to injury risk in applied sports settings. Twenty-five female soccer athletes completed pre-season and mid-season biomechanical assessments involving anthropometrics, performance and functional ta…
СтатьяСравнительное 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.
Anterior cruciate ligament (ACL) injuries are common in athletes and often result in long-term complications such as altered gait and an inc … the K-nearest neighbors (KNN), gradient boosting machine (GBM), XGBoost (XGB), random forest (RF), support vector machine (SVM), and multilayer perceptron (MLP). KNN demonstrated superior performance, achieving the highest balanced accuracy, precision, recall, and F1 score (0.98), with an area under the curve (AUC) of 0.99. Feature importance analysis revealed that 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.
We evaluated the ability of Electrodermal Activity (EDA), Heart Rate Variability (HRV), and Pupil Diameter (PD) to detect emotional states via machine learning to determine whether simple arousal metrics can distinguish complex emotional labels: Amusement, Awe, Disgust, Nurturant Love, and Sadness. In a laboratory session, participants (N = 47) selected the most appropriate emotional label out of five immediately after viewing 10 short videos. Classifications relied solely on the three psychophysiological measures and by applying three machine learning models: Support Vector Machine (SVM/SVC),…
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.
Primary aldosteronism (PA) is associated with an increased risk of cardiometabolic diseases, especially in unilateral subtype. Despite its h … o the training and test cohorts. Four supervised machine learning classifiers; logistic regression, support vector machines, random forests (RF), and gradient boosting decision trees, were used to develop predictive models from 21 clinical variables. The accuracy and the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) for predicting of subtype diagnosis of …
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.
Background/Objectives: Dental age estimation is important in clinical and forensic practice, particularly when skeletal indicators are unavailable or compromised. Machine-learning models often achieve lower regression errors than conventional dental methods; however, whether this translates into better classification performance at legally relevant age thresholds remains unclear. This study compared the Demirjian and Willems methods with several machine learning models for overall accuracy and threshold-specific performance at the jurisdiction-specific ages of 12 and 15 years. Methods: A total
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: Diabetic Retinopathy (DR) is among the most severe microvascular complications of diabetes, leading to visual impairment and dim … -based framework for predicting diabetic retinopathy risk using data from the Fujian Eye Study. The support vector machine (SVC) model demonstrated superior predictive capability. The identified key risk factors-diabetes history, age, pulse pressure difference, left eye near visual acuity, and height-provide actionable insights for early stratification. These findings p …
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