OBJECTIVES/BACKGROUND: Migraine is a disabling neurological disorder with substantial interindividual variability. Predicting whether an ong … ne persistence. Personalized and generalized models were developed using k-nearest neighbors (KNN), support vector machine, random forest, and eXtreme Gradient Boosting (XGBoost). Model performance was evaluated using discrimination, calibration, and sensitivity analyses.
RESULTS: A total of 25 patients were included. Compared with the generalized KNN model, the person …
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: The aim of this study was to develop a machine-learning model to assist in treatment decision-making for surgery, camouflage, and growth modulation in Class II malocclusion patients and to evaluate its validity and reliability.
MATERIAL AND METHODS: A total of 506 Class II malocclusion patients were included in the study, with patients randomly assigned to a training set (405) and a test set (101). Four machine-learning (ML) models - logistic regression (LR), decision tree (DT), random forest (RF), and support vector machine (SVM) - were trained to predict the most suitable treatm…
СтатьяСравнительное исследованиеПоиск 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.
One of the Interagency Coordinating Committee on the Validation of Alternative Method's (ICCVAM) top priorities is the development and evalu … . The variable groups were evaluated using two machine learning approaches, logistic regression and support vector machine, to predict human skin sensitization hazard. Models were trained on 72 substances and tested on an external set of 24 substances. The six models (three logistic regression and three support vector machine) with the highest accuracy (92%) used: (1) D …
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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 tumors are among the deadliest diseases in the modern world. This study proposes an optimized machine-learning approach for the detect … g various machine learning classifiers. An accuracy of 96.30% is obtained with 169 features using a support vector machine (SVM). Furthermore, the computational time is also reduced to 1 min compared to the non-optimized features used for training of the SVM. The findings are also compared with previous research, demonstrating that the suggested approach might assist ph …
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: The purpose of this study was to develop a machine learning model based on radiomic features extracted from baseline contrast-enhan … using the Trace4Research™ platform, and multiple machine learning models, including random forest, support vector machine, K-nearest neighbors, multilayer perceptron, and logistic regression, were trained and compared.
RESULTS: In the CHT/IT cohort, seven radiomic features were retained after outlier removal. Among the tested models, the support vector machine (SVM) c …
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоиск 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: Air pollution contributes to the most severe environmental and health problems due to industrial emissions and atmosphere contam … oost Regressor, Extreme Gradient Boosting Regressor, Random Forest Classifier, Logistic Regression, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor, and Decision Tree.
RESULTS: Cat Boost Regressor and Extreme Gradient Boosting Regressor were implemented to predict the latest PM2.5 concentrations for South African Cities with recording stations using past dated recordings, 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.
The selection of a DNA aptamer through the Systematic Evolution of Ligands by EXponential enrichment (SELEX) method involves multiple bindin … nucleotide sequences. Four ML algorithms (Logistic Regression, Decision Tree, Gaussian Naïve Bayes, Support Vector Machines) were trained using data from the NLP method along with sequence information. The best performing model was Support Vector Machines because it had the best ability to discriminate between positive and negative classes. In our model, an Accuracy (A) …
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаВалидационное исследованиеПоиск 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.
BackgroundPostoperative delirium is a frequent and serious complication after noncardiac surgery, linked to increased morbidity, prolonged hospitalization, and long-term cognitive decline. Although several prediction models have demonstrated good discriminative ability in external validation, challenges remain regarding implementation across clinical settings and model interpretability. This study compared three machine learning models-eXtreme Gradient Boosting, logistic regression, and support vector machine-for early postoperative delirium prediction.MethodsA retrospective cohort of 143 adul…
СтатьяСравнительное исследованиеПолный 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 soybean variety development and genetic improvement projects, iron deficiency chlorosis (IDC) is visually assessed as an ordinal response … d linear regression. Algorithmic modeling methods include Random Forest, Gradient Boosting Machine, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbors, Naïve Bayes, and Artificial Neural Network. We found that a Support Vector Machine model provided the most specific decisions of correctly discarding IDC susceptible genotypes, while a Random Forest model resulted in the best 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.
Geometric features of the aorta are linked to patient risk of rupture in the clinical decision to electively repair an ascending aortic aneu … cores consistent with FEA, which lead to an average risk classification accuracy of 95.58% by using support vector machine and an average regression error of 0.0332 by using support vector regression, while intuitive geometric features have relatively weak performance. Compared to FEA, this machine learning approach is magnitudes faster. In our future studies, material …
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.
BackgroundDementia disorders are affecting millions of people globally, characterized by memory loss, communication difficulties, and motor … ia disorders from healthy controls (HCs).MethodThe study implemented three machine learning models: Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression (LR), and Random Forest (RF), to discriminate between persons with dementia and HCs. The dataset consists of a cohort of 64 people with dementia (47 with Alzheimer's disease) and 67 HCs. The participants performed the TUG …
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.
Early and rapid diagnosis of non-puerperal mastitis (NPM), as well as elucidation of its specific pathological features, is of important cli … (PCA), linear discriminant analysis (LDA), partial least squares discriminant analysis (PLSDA), and support vector machine (SVM), were applied to establish diagnostic prediction models for NPM, yielding area under the curve (AUC) values exceeding 0.93. Our findings indicate that PBMC-based liquid biopsy coupled with Raman spectroscopy and machine learning provides novel …
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.
INTRODUCTION: This study harnessed AI-powered tools like principal component analysis (PCA) and multivariate models (PCA-MV) to integrate cl … nality reduction, followed by supervised machine learning models, including logistic regression and support vector machines (SVM). Model performance was assessed using F1-scores. RESULTS: Supervised classification models effectively differentiated PD patients from healthy controls. The PCA–SVM approach achieved high performance (F1-score = 0.92), with radial basis funct …
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: Chronic kidney disease (CKD) alters magnetic susceptibility within the basal ganglia, contributing to cognitive impairment (CI). … eceiver operating characteristic (ROC) analysis and DCA.
RESULTS: DCA identified the putamen based support vector machine (SVM) radiomics model as the optimal model. It achieved AUCs of 0.929 (95 % CI 0.870-0.972) in the training set and 0.891 (95 % CI 0.786-0.972) in the test set. The combined model showed further improvement, yielding AUCs of 0.964 (95 % CI 0.928-0.9 …
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: Identifying whether brain alterations in obsessive-compulsive disorder (OCD) represent the illness itself or an underlying genet … geneity (ReHo), and degree centrality (DC). Following covariate-controlled statistical comparisons, support vector machine (SVM) models with nested cross-validation were employed to evaluate the exploratory classification capacity of the identified functional features.
RESULTS: No significant main effects were found for ReHo across groups. However, OCD patients exhibit …
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.
Periodontitis (PD) is a complex oral inflammatory disease with diverse pathogenic factors, demanding effective multi-target therapeutic appr … enabled differential expression analysis. Machine learning models, including Random Forest (RF) and Support Vector Machine (SVM), were employed to evaluate the diagnostic potential of gene sets. Molecular docking was utilized to assess the interactions between active ingredients and targets, and MR analysis was conducted to explore the causal relationships with PD. Expe …
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.
OBJECTIVES: This study aimed to identify risk factors for diabetic retinopathy (DR) and develop machine learning (ML)-based predictive models using routine laboratory data in patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM).
METHODS: Clinical data from 4259 T2DM inpatients at Beijing Tongren Hospital were analyzed, divided into a model construction data set (N = 3936) and an external validation data set (N = 323). Using 39 optimal variables, a prediction model was constructed using the eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm and compared with four other algorithms: support vector machine (…
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: This study focused on utilizing machine learning techniques to construct a predictive nomograph for early identification of acute pancreatitis (AP) patients at risk of developing acute respiratory distress syndrome (ARDS).
METHODS: We retrospectively analyzed 427 AP patients from Tongji Hospital (2010-2021) and externally validated the model using the MIMIC-IV database. Six machine learning algorithms were compared, with the support vector machine (SVM) selected for nomogram construction. Key predictors included age, sex, SOFA score, C-reactive protein (CRP), platelet count (PLT),…
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.
Globally, the number of wheelchair users is steadily increasing. These people often adopt sitting patterns that reflect their functional sta … achine learning techniques, such as K-Nearest Neighbors (KNN), Artificial Neural Networks (ANN) and Support Vector Machines (SVM). The results show an accuracy of 90% in free-running tests and more than 99% in controlled runs. These results remained consistent despite variations in training subjects, validated by leave 2 out cross-validation. This innovative approach ha …
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: Functional cure is the ideal treatment goal for chronic hepatitis B (CHB) treatment. We developed and validated machine learning … 72 participants were cured in our study. Compared to baseline and week 12 strategies, week 24 using Support Vector Machine (SVM) model can better predict functional cure of CHB, with reliable predictive performance (AUC = 0.981), calibration and clinical applicability in external validation cohort. Age, ALT ratio at week 12, HBsAg at week 24 and HBsAg ratio at week 24 w …
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка 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.
MedElevator
Войти в исследования