BACKGROUND: Recently, a biologically-driven psychosis classification (B-SNIP Biotypes) was derived using brain-based cognitive and electrophysiological markers. Here, we characterized a local functional-connectivity measure, regional homogeneity (ReHo), as a biomarker across Biotypes and conventional DSM diagnoses.
METHODS: Whole-brain ReHo measures of resting-state functional MRI were examined in psychosis patients and healthy controls organized by Biotype and by DSM-IV-TR diagnosis (n = 737). Group-level ANOVA and individual-level prediction models using support vector machines (SVM) were e…
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.
In clinical diagnosis of nasopharyngeal carcinoma (NPC) lesion, clinicians are often required to delineate boundaries of NPC on a number of tumor-bearing magnetic resonance images, which is a tedious and time-consuming procedure highly depending on expertise and experience of clinicians. Computer-aided tumor segmentation methods (either contour-based or region-based) are necessary to alleviate clinicians' workload. For contour-based methods, a minimal user interaction to draw an initial contour inside or outside the tumor lesion for further curve evolution to match the tumor boundary is prefer
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.
Automatic heartbeat classification is an important technique to assist doctors to identify ectopic heartbeats in long-term Holter recording. In this paper, we introduce a novel disease-specific feature selection method which consists of a one-versus-one (OvO) features ranking stage and a feature search stage wrapped in the same OvO-rule support vector machine (SVM) binary classifier. The proposed method differs from traditional approaches in that it focuses on the selection of effective feature subsets for distinguishing a class from others by making OvO comparison. The electrocardiograms (ECG…
Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка 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.
The false-negative rate of ultrasound-guided sextant prostate biopsy has been estimated to be as high as 35 %. A significant percentage (10- … ere grouped by diagnosis from standard histopathological procedure and then classified using linear support vector machine. Preliminary data are encouraging. ESS data showed strong spectral trends correlating with the histopathological assignments. The classification results showed a sensitivity of 0.83 and specificity of 0.87 for distinguishing dysplastic prostatic tis …
Сравнительное исследованиеСтатьяПолный 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: Differentiating Parkinson's disease (PD) from essential tremor (ET) is often challenging, especially in early or atypical cases. … using DaTQUANT® v2.0 and BasGanV2™ v.2. Classification tree (ClT), k-nearest neighbour (k-NN), and support vector machine (SVM) models were trained and validated with stratified shuffle split (250 iterations). Diagnostic accuracy was compared between the two software packages. Results: All classifiers reliably distinguished PD from ET. DaTQUANT® consistently achieved h …
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 systematic review analyzed machine learning (ML) techniques for predicting and classifying mortality in traumatic brain inju … (n=17, 12.9%) and age (n=14, 10.6%). The best machine learning techniques to predict mortality were Support Vector Machine, Logistic Regression, Random Forest and eXtreme Gradient Boosting. The areas under the curve (AUC) ranged from 0.757 to 0.968.
CONCLUSION: Machine learning techniques seem to be useful and promising tools for predicting mortality in TBI victims, an …
СтатьяСистематический обзорПоиск 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: Obstructive Sleep Apnea-Hypopnea Syndrome (OSAHS) has a high global prevalence and is prone to causing various serious complicat … hed five machine learning models-Multilayer Perceptron (MLP), Random Forest, XGBoost, LightGBM, and Support Vector Machine (SVM)-by integrating 25 clinical features. Through cross-validation and continuous adjustment of model parameters, the optimal predictive model was determined. By calculating model accuracy and F1-score, XGBoost was identified as the best-performing …
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 distribution and abundance of Phlebotomus papatasi, the primary vector of zoonotic cutaneous leishmaniasis in most semi-/arid countries, … GIS framework. Applicability of three classifiers: (vanilla) logistic regression, random forest and support vector machine (SVM) were compared for predicting presence/absence of the vector. Predictive performances were compared using an independent dataset to generate area under the ROC curve (AUC) and Kappa statistics. All three models successfully predicted the presen …
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: Early detection of gastric cancer is crucial for improving prognosis, yet current diagnostic biomarkers remain insufficient for … machine-learning methods [i.e., least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression, support vector machine recursive feature elimination (SVM-RFE), and random forest (RF)] were applied to screen feature genes. A diagnostic support vector machine (SVM) model was constructed based on the overlapping DEGs. External validation was conducted using The Cancer …
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 explore the risk factors affecting adolescents' Internet addiction behavior and build a prediction model for adolescents' Inte … a logistic regression model. Six methods-multi-level perceptron, random forest, K-nearest neighbor, support vector machine, logistic regression, and extreme gradient boosting-were used to construct the model. The model's indicators under each algorithm were compared, evaluated with a confusion matrix, and the optimal model was selected.
RESULT: The proportion of male 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.
The condition of fetal overgrowth, also known as macrosomia, can cause serious health complications for both the mother and the infant. It i … and medical history to predict macrosomia. Three different algorithms, namely logistic regression, support vector machine, and random forest, were used to develop the model. Based on the evaluation metrics, the logistic regression algorithm provided the best results among the three. The logistic regression algorithm was chosen as the final algorithm to predict macrosom …
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.
Mosquito-borne infectious diseases, such as Rift Valley fever, Dengue, Chikungunya and Zika, have caused mass human death with the transnati … and machine learning methods Three relatively popular and robust machine learning models, including support vector machine (SVM), gradient boosting machine (GBM) and random forest (RF), were used. During the fine-tuning process based on training datasets of A. aegypti and A. albopictus, RF models achieved the highest performance with an area under the curve (AUC) of 0.9 …
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: Early identification of cirrhosis among patients with hepatitis is important for timely risk stratification and clinical manag … incorporating missingness indicators (ET + indicator) achieved the highest AUC (0.841), whereas the support vector machine model incorporating missingness indicators (SVM + indicator) achieved the highest AUPRC (0.813). By contrast, FIB-4 and APRI had AUC values of 0.537 and 0.519, respectively. Incorporating missingness indicators further improved the performance of ET …
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: To develop and validate a machine learning-based predictive model for identifying high axillary nodal burden (≥ pN2) in SLNB-pos … SLN、Positive SLN. Logistic Regression (validation AUC: 0.850, accuracy: 0.857, F1-score: 0.602) and Support Vector Machine (validation AUC: 0.857, accuracy: 0.853, F1-score: 0.596) demonstrated the most stable performance across datasets. A nomogram was developed for intuitive clinical use. CONCLUSION: The proposed machine learning model accurately predicts high nodal b …
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.
Early differentiation of mild cognitive impairment (MCI) from Alzheimer's disease (AD) remains difficult because diagnosis integrates cognit … participant-grouped 10-fold cross-validation (CV). Five classifiers were compared under LOSO, and a support vector machine (SVM) was retained. LOSO, used as the primary evaluation of generalization to unseen participants, achieved 84.09% accuracy (95% Wilson CI, 82.38-85.67%), with class-wise recall of 94.47% for AD, 56.59% for controls, and 21.18% for MCI (UAR, 57.41%; …
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.
Electroencephalogram (EEG)-based biometric sensing provides a promising pathway for secure and user-specific human authentication, but pract … bsets. Power spectral density, differential entropy, and log-variance features were evaluated using support vector machine, linear discriminant analysis, logistic regression, random forest, and a compact convolutional neural network designed for EEG decoding (EEGNet). Both closed-set identification and biometric verification were assessed using Rank-N accuracy, cumulati …
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.
Sarcopenia is an ageing-related disease characterised primarily by skeletal muscle functional decline. Despite of fatty acid metabolism (FAM) affecting oxidative stress within muscle tissue, the key roles of critical genes linking FAM and sarcopenia are unclear. The GSE8479, GSE1428, and GSE136344 datasets were downloaded and intersected for identifying FAM-related differentially expressed genes (FAMRDEGs) screened by enrichment analysis, LASSO regression, and Support Vector Machine (SVM) analyses. Cytoscape software was used for visualising mRNA-transcription factor (TF) and mRNA-miRNA networ…
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.
To address the strong dependence of space object orbit prediction on physical models and initial conditions, as well as the difficulty of co … orbit prediction results. The experimental results show that the ATLSTM model outperforms the LSTM, support vector machine (SVM), back propagation neural network (BP), and bidirectional long short-term memory (BiLSTM) models in both orbital error prediction and correction. The residual ratios of ATLSTM in the X, Y, and Z axes are reduced to 3.68%, 4.77%, and 2.37%, resp …
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.
The event-related potential/field component N400(m) is a widely accepted neural index for semantic prediction. Top-down input from inferior … temporal generalization, to test the effect of inferior frontal gyrus (IFG) on temporal regions. A support vector machine (SVM) classifier was trained on IFG activity to classify less predicted (LP) and highly predicted (HP) nouns and tested on superior/middle temporal gyri (STG/MTG) activity, time-point by time-point. The reverse procedure was then performed to establ …
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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.
Alzheimer's disease (AD) is a neurodegenerative illness causing a significant decrease in cognitive function, and early, accurate diagnosis is of great therapeutic and diagnostic value. Currently, there is promising potential for applying various types of artificial intelligence techniques, such as enhanced models of deep learning, for classifying Alzheimer's disease. Therefore, this study proposes an Outline of deep learning to classify Alzheimer's disease with segmentation using the Multi-Layer U-Net and a hybrid classification approach combining multi-scale EfficientNet with SVM. The propos
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.
MedElevator
Войти в исследования