Crystal violet (CV), a prohibited dye frequently misused in aquaculture, presents notable toxicological concerns and continues to threaten f … gnals. To achieve accurate quantification, three regression algorithms-Partial Least Squares (PLS), Support Vector Machine regression (SVM), and Random Forest (RF)-were comparatively evaluated. The findings show that PLS performance is limited by its linear assumptions and susceptibility to overfitting (R2 = 0.9529), whereas SVM demonstrates robustness mainly at lower c …
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.
High-risk pregnancies pose a major challenge in maternal and neonatal healthcare, defined as conditions where medical, social, or obstetric … method. Five supervised models, K-Nearest Neighbors (KNN), Random Forest (RF), Decision Tree (DT), Support Vector Machine (SVM), and Multilayer Perceptron (MLP), were trained and evaluated using multiple performance and statistical criteria. The study contributes an integrated framework combining feature-group comparison, Taguchi-based optimization, and TOPSIS-based mu …
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 aimed to develop a machine learning (ML)-based ultrasound (US) radiomics model for prediction of 6-month local treatment response (LTR) ofthermal ablation (TA) for benign thyroid nodules (BTNs).
METHODS: Between January 2018 and July 2021, a total of 388 patients who underwent US-guided TA in three centers were included. US radiomics features were extracted from preoperative grayscale US images and data dimensionality reduced using principal component analysis and least absolute shrinkage and selection operator. Then, support vector machine (SVM), logistic regression, a …
СтатьяМногоцентровое 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.
BACKGROUND: Differentiating fungal from chronic sinusitis remains a diagnostic challenge due to overlapping symptoms.
OBJECTIVES: This stud … ancy Maximum Relevance (mRMR), and lasso regression. A comparative analysis of logistic regression, support vector machine, and random forest models selected the optimal model based on AUC performance.
RESULTS: Using mRMR followed by LASSO regression, 19 key radiomic features were selected to distinguish fungal sinusitis from chronic sinusitis. Among logistic regressio …
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: Currently, diagnosis of manifest Huntington disease (HD) is made when there is ≥ 99% confidence that observed motor abnormalitie … learning techniques including elastic net logistic regression, random forest and our novel "robust support vector machine" (rSVM) designed to handle data uncertainty, to build three different classification models for predicting HD class (manifest/non-manifest) based on motor scores. Existing DCL-based classifications formed the reference standard. Models were trained …
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.
Tuberculosis (TB) remains a major cause of infectious disease mortality. Early diagnosis is crucial for curbing transmission and initiating … THP-1 cell model (P < 0.01). Using the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) and Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination (SVM-RFE) algorithms, we prioritized three hub markers (STAT2, CASP1 and COX7B) to construct a blood-based diagnostic model. The SVM-based model achieved robust diagnostic performance in differentiating TBD in the train …
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.
BackgroundMagnetic resonance imaging (MRI) findings for neural nuclei are an important reference for the diagnosis of Parkinson's disease (P … ng characteristic (ROC) curve, and decision curve analysis (DCA).ResultsThe logistic regression and support vector machine models optimally distinguished Good and Poor, with areas under the curve (AUCs) of 0.844 and 0.853, respectively. The ROC curve, calibration curves, and DCA demonstrated that the integrated clinical-radiomics model had the highest clinical benefit a …
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.
Dementia rates are projected to increase significantly by 2050, posing considerable challenges for healthcare systems worldwide. Developing … ls, the Instrumental Activities of Daily Living (IADL) scale, age, and sodium levels. The nonlinear Support Vector Machine (SVM) with a Radial Basis Function (RBF) kernel achieve the best performance for MCI classification, with an accuracy of 69%, an AUC of 0.75, and a Matthews Correlation Coefficient (MCC) of 0.43. For distinguishing healthy controls from those with 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.
A number of processes and pathways have been reported in the development of Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD), however, novel biomarkers need to be identified for a better diagnosis and management. We used the Limma package to identify differential genes, combined with weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) and five machine learning algorithms to screen, and finally obtained five key genes. We used eight machine learning algorithms to construct the predictive model, and the results demonstrated that the support vector machine (SVM) algorithm had the best predictive efficiency…
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
OBJECTIVE: To investigate the potential of machine learning systems for the clinical classification of palatal salivary gland tumors into five diagnostic categories using only demographic and clinical data.
METHODS: Four machine learning models-Multilayer Perceptron (MLP), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), and XGBoost-were implemented based on demographic and clinical attributes from 100 patients. The methodology involved a four-step process: Hyperparameter optimization using systematic search for combinations (Grid Search), fivefold cross-validation comprising training and te…
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 objective of this study is to develop and assess a wearable assistive device, enabled by the Internet of Things (IoT), that imp … asonic sensor, and text-to-speech feedback interface. Deep learning and machine learning algorithms-Support Vector Machine (SVM) for facial detection, ResNet-50 Convolutional Neural Network (CNN) for facial identification, and YOLOv4 for object detection-were employed to facilitate precise, low-latency performance. An evaluation of the system was performed under various …
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: Breast cancer metastasis (BCM) metastasizes preferentially to certain organs. Important genetic markers can be used for early de … e top 25 important genes to nine important genes. Three machine learning models-Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), and Artificial Neural Networks (ANN)-were employed to predict metastatic sites from gene expression profiles. Model performance was assessed by accuracy, precision, recall, and F1-score measures. Radviz visualization investigated gene-metasta …
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.
INTRODUCTION: Prolonged length of stay (PLOS) in hospitals is a critical metric representing quality and efficiency of care, especially for … s basic demographic, clinical, and procedure status variables. Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Support Vector Machine (SVM), and Artificial Neural Network (ANN) machine learning algorithms were used, with hyperparameters optimized using GridSearchCV. The SA2DELA framework was used to build ensemble models. Performance metrics were analyzed holistically using a crit …
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: Chronic kidney disease (CKD) patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19) are at significant risk of death. However, clinic … hrough least absolute shrinkage and selection operator and stepwise selection. Logistic regression, support vector machine (SVM), random forest, and extreme gradient boosting were applied for ML model development. A predictive score for mortality was constructed using logistic regression. We compared predictive ability between the proposed score and other published scor …
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: Using methylation characteristics of human genes to construct machine learning predictive models for screening cervical cancer an … outcome, machine learning predictive models based on the random forest (RF), naive Bayes (NB), and support vector machine (SVM) algorithm, respectively, were constructed. A total of 144 outpatient specimens were used as the training set and 80 cervical exfoliated cell specimens from women participating in the cervical cancer screening program were used as the test set …
СтатьяВалидационное исследованиеАннотация на английскомПоиск 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: To develop machine learning models, facilitate a more accurate diagnosis of ovarian cancer (OC), and explore potential markers. … and laboratory test results were collected. Models were developed using artificial neural network, support vector machine, random forest, and extreme gradient boosting (XGBoost).
RESULTS: All four models achieved high accuracy, with XGBoost achieving the highest area under the curve (AUC). When using the XGBoost model to differentiate OC from borderline and benign OTs …
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.
Dengue with warning signs (DWS) and severe dengue are significant public health concerns in tropical and subtropical regions globally. Accur … nd 82.9% in differentiating between DWS and severe dengue, respectively, using the efficient linear support vector machine model. In addition, other performance metrics were used in the models, such as recall/sensitivity (90.8%), F1 score (73.8%), area under the curve (71.3%), and Cohen kappa (0.3593). The predictor weights were also analyzed with their Shapley values; …
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: Scrub typhus (ST) is a life-threatening infectious disease caused by Orientia tsutsugamushi. Early prediction of whether the dis … spectively, indicating its possible clinical application. Additionally, a simplified model based on Support Vector Machine was constructed and evaluated as an alternative optimal model.
CONCLUSIONS: This study is the first to use machine learning algorithms to accurately predict the developments of ST patients upon admission to hospitals. The models can help clinicians …
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.
In this paper, an automated feature selection (FS) method is presented to optimize machine learning (ML) models' performances, enhancing ear … thod was used in this study. The performance of three classifiers namely K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machine (SVM), and Artificial Neural Networks (ANN) was evaluated, yielding classification accuracies of 96.79% and 96.68% for KNN, 98.95% and 97.08% for SVM, and 95.64% and 95.62% for ANN when distinguishing between 2 and 4 keratoconus classes, respectivel …
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: Chronic Kidney Disease (CKD) is a common severe complication after radical nephrectomy in patients with renal cancer. The timely … -surgery. We constructed seven different machine-learning models based on Logistic Regression (LR), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Light Gradient Boosting Machine (Lightgbm), Gaussian Naive Bayes (GaussianNB), and K-Nearest Neighbors (KNN). The performance of all predictive models was evaluated using the area under …
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