A computer-aided diagnosis (CAD) system that employs a super learner to diagnose the presence or absence of a disease has been developed. Each clinical dataset is preprocessed and split into training set (60%) and testing set (40%). A wrapper approach that uses three bioinspired algorithms, namely, cat swarm optimization (CSO), krill herd (KH) ,and bacterial foraging optimization (BFO) with the classification accuracy of support vector machine (SVM) as the fitness function has been used for feature selection. The selected features of each bioinspired algorithm are stored in three separate data…
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 compare tuned end-to-end and hybrid deep learning strategies for image-based classification of common oral conditions under small and imbalanced data conditions, and to determine whether the same pattern persists in a clinically focused periodontal subset.
MATERIALS AND METHODS: A total of 10,735 oral images were analyzed. We compared tuned end-to-end and frozen-feature hybrid models across ResNet18, EfficientNetV2-S, and ConvNeXt-Tiny backbones. Post-hoc classifiers included K-nearest neighbors (KNN), random forest (RF), linear support vector machine (SVM), and radial basis fun…
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: Determination of estrogen receptor (ER) and progesterone receptor (PR) status is critical for breast cancer subtyping and guidin … orrection (rubber-band algorithm) and z-score normalization. Seven AI models - logistic regression, support vector machine (SVM), decision tree, XGBoost, feedforward neural network (FNN), recurrent neural network (RNN), and convolutional neural network (CNN) - were trained and optimized using a genetic algorithm. Model performance was assessed via repeated cross-validat …
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: Renal failure (RF) requires rapid and accurate diagnosis to improve patient outcomes and quality of life. Conventional diagnosti … was used for data reduction, partial least squares regression (PLSR) for creatinine prediction, and support vector machine (SVM) and partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) for sample classification. No treatment regimen or adverse-event assessment was involved.
RESULTS: AuNP-assisted SERS enhanced Raman signals and enabled discrimination between healthy a …
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: PTSD diagnosis is challenging. Symptoms overlap with depression and panic attacks. This causes misdiagnosis and delayed treatment. Current methods lack objective biomarkers. This study presents a hybrid AI framework. It combines CNNs and SVMs. The system detects PTSD from ECG signals.
METHODS: ECG data from 79 participants were analyzed. Four groups were included. PTSD patients numbered 20. Depression patients numbered 20. Panic attack patients numbered 19. Healthy controls numbered 20. Wavelet transform created scalograms. Three CNN models were tested. AlexNet, GoogLeNet, and Res
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: Progressive supranuclear palsy (PSP) and Parkinson's disease (PD) share overlapping motor features, making early differential di … and normalized to physiologically meaningful reference distances. Machine-learning models-including support vector machine (SVM), random forest (RF), and gradient boosting (GB)-were trained using nested cross-validation. An independent 20% hold-out set was reserved for external-style validation. Model performance was evaluated using accuracy, sensitivity, specificity, a …
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: fcMRI correlates of autism spectrum disorder (ASD) diagnosis and familial liability were studied in 24-month-olds at high (older affected sibling) and low familial likelihood for ASD.
METHODS: fcMRI comparisons of high-familial-likelihood (HL) ASD-positive (HLP, N = 23) and ASD-negative (HLN, N = 91), and low-likelihood ASD-negative (LLN, N = 27) 24-month-olds from the Infant Brain Imaging Study (IBIS) Network were conducted, employing object oriented data analysis (OODA), support vector machine (SVM) classification, and network-level fcMRI enrichment analyses.
RESULTS: OODA (alp…
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.
OBJECTIVE: To investigate EEG activity following transcranial magnetic stimulation (TMS) of the dorsolateral prefrontal cortex of Alzheimer's Disease (AD) patients and control subjects using a data-driven characterization of brain oscillatory activity without prescribed frequency bands.
METHODS: We employed multivariate empirical mode decomposition (MEMD) to analyze the TMS-EEG response of 38 AD patients and 21 control subjects. We used the distinct features of EEG oscillatory modes to train a classification algorithm, a support vector machine.
RESULTS: AD patients exhibited a weakened slow-…
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.
Previous studies of brain function alterations that are associated with modified electroconvulsive therapy (MECT) for major depressive disor … ning at two time points (baseline and posttreatment). Voxel-mirrored homotopic connectivity (VMHC), support vector machine (SVM), and support vector regression (SVR) analyses were employed to analyze the imaging data. Compared with HCs, patients at baseline exhibited greater VMHC in the cerebellum_2 and cerebellum_8. Following treatment, patients exhibited the restorati …
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 AND OBJECTIVE: Asynchronous breathing (AB) occurs when a mechanically ventilated patient's breathing does not align with the mech … AB. Three types of classifier are integrated with the CNN-LSTM model which are random forest (RF), support vector machine (SVM) and logistic regression (LR). Clinical data inputs include measured airway pressure from 7 MV patients in IIUM Hospital ICU under informed consent with a total of 4500 breaths. Model performance is first assessed in a k-fold cross-validation a …
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.
Fractional exhaled nitric oxide (FeNO) is widely recognized as a reliable biomarker for asthma. FeNO sensors can help diagnose asthma and mo … thma biomarkers. A diagnostic model distinguishing asthma from non-asthma was constructed using the support vector machine (SVM) algorithm, achieving an overall accuracy, sensitivity, and specificity of 0.81, 0.88, and 0.75, respectively. The area under the curve (AUC) value for all subjects in the receiver operating characteristic (ROC) curve was 0.92. The severity of …
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: Bladder cancer (BLCA) exists a profound molecular diversity, with basal and luminal subtypes having different prognostic and the … WSIs. WSI level deep learning features were extracted from tumor patches based on the RetCCL model. Support vector machine (SVM), random forest (RF), and logistic regression (LR) were developed using these features to classify basal and luminal subtypes.
RESULTS: Kaplan-Meier survival and prognostic meta-analyses showed that basal BLCA patients had significantly worse …
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 objective of this study is to propose a novel methodology for intracranial pressure (ICP) waveform subpeak identification by incorporating arterial blood pressure (ABP) and electrocardiogram (ECG) signals from patients who have undergone traumatic brain injury (TBI).
METHODS: This approach consisted of 1) multimodal signal pre-processing and initial manual ICP waveform morphology labeling, 2) semi-supervised training of a support vector machine (SVM) ICP waveform morphological classifier, and 3) a dynamic time warping barycenter averaging (DBA) based ICP waveform template gener…
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.
Primary Central Nervous System tumors in the brain are among the most aggressive diseases affecting humans. Early detection and classificati … led SIBOW-SVM, which integrates the Bag-of-Features model with SIFT feature extraction and weighted Support Vector Machines. This new approach can effectively extract hidden image features, enabling differentiation of various tumor types, provide accurate label predictions, and estimate probabilities of images belonging to each class, offering high-confidence classifica …
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.
This study aims to establish a random forest model for detecting the severity of Graves Orbitopathy (GO) and identify significant classifica … to differentiate mild GO from severe GO and finally was compared with logistic regression analysis, Support Vector Machine (SVM), and Naive Bayes. A random forest model with 15 variables was constructed. Blurred vision, disease course, thyroid-stimulating hormone receptor antibodies, and age ranked high both in mini-decreased gini and mini decrease accuracy. The accurac …
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.
Specific phobia represents an anxiety disorder category characterized by intense fear generated by specific stimuli. Among specific phobias, … uals with SAP based on gray matter features, by using a machine learning method known as the binary support vector machine. Moreover, the contribution of specific structural macro-networks, such as the default mode, the salience, the executive, and the affective networks, in separating phobic subjects from controls was assessed. Thirty-two subjects with SAP and 90 match …
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.
Dry eye syndrome is one of the most frequently reported eye diseases in ophthalmological practice. The diagnosis of this disease is a challe … d Ripley's K function; feature selection using Greedy Stepwise; classification using the algorithms Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Naive Bayes (NB), Multilayer Perceptron (MLP), Random Tree (RT) and Radial Basis Function Network (RBFNet); and (6) validation of results. The best result, using the RF classifier, we obtained classification rates higher t …
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.
Loss of cognitive ability is commonly associated with dementia, a broad category of progressive brain diseases. However, major depressive di … eening was explored. The machine learning part includes feature selection using LASSO algorithm and support vector machine (SVM) with linear kernel as the predictive model with age-matched symptomatic depression patient and dementia patient as the database. High accuracy, sensitivity, and specificity was obtained in both training session and testing session. The resulti …
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.
Adolescence is a time of extensive neural restructuring, leaving one susceptible to atypical development. Although neural maturation in humans can be measured using functional and structural MRI, the subtle patterns associated with the initial stages of abnormal change may be difficult to identify, particularly at an individual level. Brain age prediction models may have utility in assessing brain development in an individualized manner, as deviations between chronological age and predicted brain age could reflect one's divergence from typical development. Here, we built a support vector regre
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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 herpesvirus, polyomavirus, papillomavirus, and retrovirus families are associated with breast cancer. More effort is needed to assess th … ther available fuzzy clustering methods to prove the efficacy of the proposed approach. We compared support vector machine (SVM), decision tree (DT), rough set data analysis (RSDA) and Fuzzy-SVM classification algorithms for achieving an optimal classification result. The outcomes of the studies show that the proposed approach is highly effective with clustering and als …
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