Mild cognitive impairment (MCI) may be caused by Alzheimer's disease, Parkinson's disease (PD), cerebrovascular accident, nutritional or met … tests. The collected gait parameters are used in a machine learning classification model based on a support vector machine (SVM) and principal component analysis (PCA). The aim of the study is to predict different types of MCI patients based on gait information. It is shown that the machine learning classification model can predict different types of MCI patients. Speci …
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.
OBJECTIVES: Predicting mortality is vital for tailoring treatments, improving care and reducing costs. Machine learning (ML) has shown stron … A retrospective cohort of 600 MIMIC-III patient records was analysed. ML algorithms tested included support vector machine (SVM), K-nearest neighbour (KNN), decision trees (DT), gradient boosting (GB), random forests (RF), Naive Bayes (NB), logistic regression (LR) and extra trees (ET). Models were assessed with threefold cross-validation using F1 Score, sensitivity, sp …
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.
Violence related injuries and deaths mostly caused by firearms are a major problem throughout the world. Understanding the factors that cont … percent accuracy of 97.3, 97.5, and 98.3 for the decision tree (DT), k-nearest neighbors (kNN) and support vector machine (SVM) classifier, respectively. This approach may provide a useful framework in classifying the wound type, predicting the bullet impact velocity and its firing distance.
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: Bowel necrosis is a life-threatening condition requiring urgent surgical intervention. Early identification remains challenging … hine learning algorithms were developed and compared: logistic regression (LR), random forest (RF), support vector machine (SVM), gradient boosting machine (GBM), extreme gradient boosting (XGBoost), and artificial neural network (ANN). Model performance was evaluated using area under the receiver operating characteristic curve (AUC), sensitivity, specificity, and calib …
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное 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.
Leprosy is a dermatoneurological disease and can cause irreversible nerve damage. In addition to being able to mimic different rheumatological, neurological and dermatological diseases, leprosy is underdiagnosed because several professionals present lack of training. The World Health Organization instituted active search for new leprosy cases as one of the four pillars of the zero-leprosy strategy. The Leprosy Suspicion Questionnaire (LSQ) was created aiming to be a screening tool to actively detect new cases; it is composed of 14 simple yes/no questions that can be answered with the help of a
СтатьяВалидационное 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.
This study aimed to evaluate radiomic-based machine learning models for glioma grading on amide proton transfer weighted (APTw) images using … l edematous regions of gliomas. Radiomic features were extracted from these regions. Random forest, support vector machine, naïve bayes classifier, and logistic regression models were trained to distinguish grade 4 from non-grade 4 gliomas. These models were analyzed by Shapley values, permutation importance, and the method of anchors. The results of model explainabilit …
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2022eng
The camptocormia angle has been established as a strong indicator for evaluating the progress of Parkinson's disease and the efficacy of the … different dominant activities. An artificial neural network was the better classifier compared to a support vector machine to recognize certain common activities in patients with camptocormia. The artificial neural network's accuracy, sensitivity, and F1-score were 92.4 %, 82.9 %, and 82.1 %, respectively. Clinical Relevance- The presented approach is expected to lead t …
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2018eng
In this paper, we present a principal component analysis (PCA) method for estimating the respiration from overnight ECG recording. In comparison to other published methods, our method is very fast to compute and has low memory requirements, which makes it suitable for processing long duration ECG recordings. We used our method to derive respiratory features for the ECG which were then used to identify epochs of sleep apnoea from the ECG. Three classifiers including the extreme learning machine (ELM), linear discriminant analysis, and support vector machine were used to detect sleep apnoea. The…
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: To develop and evaluate radiomics-based models using contrast-enhanced T1-weighted imaging (CE-T1WI) for the non-invasive different … the artificial neural network (ANN) classifier achieved the highest AUC of 0.9305, followed by the support vector machine with polynomial kernels (SVMPOLY) classifier at 0.9226. Notably, the independent test revealed that the support vector machine with radial basis function (SVMRBF) classifier performed best, with an AUC of 0.9310 and the highest accuracy of 0.8780. T …
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: Cardiac amyloidosis (CA) shares similar clinical and imaging characteristics (e.g., hypertrophic phenotype) with aortic stenos … pervised PCA, sequential forwards selection] and machine learning classifiers (k-nearest neighbors, support vector machine, decision tree, logistic regression and gradient boosting) were assessed using a leave-one-out cross-validation. Data augmentation was performed using the synthetic minority oversampling technique. Finally, explainability analysis was performed by u …
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: The age of onset and causes of heart failure differ between high-income and low-and-middle-income countries (LMIC). Heart failur … acteristic curve was 0.82, 0.78, 0.77, 0.76, 0.75, and 0.62 for random forest, logistic regression, support vector machines (SVM), extreme gradient boosting, multilayer perceptron (MLP), and decision trees, and the accuracy during the test phase was 88, 87, 86, 82, 78, and 76% for random forest, MLP, SVM, extreme gradient boosting, decision trees, and logistic regressio …
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.
STUDY DESIGN: Retrospective cohort.
OBJECTIVE: Due to anterior cervical discectomy and fusion (ACDF) popularity, it is important to predict … nt an ACDF procedure (N=176,816). Traditional machine learning algorithms, logistic regression, and support vector machines, were compared with deep neural networks to predict: 90-day postoperative complications, 90-day readmission, and two-year reoperation. We further generated random deep learning model architectures and trained them on the 90-day complication task to …
Многоцентровое 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.
We provide a pipeline for data preprocessing, biomarker selection, and classification of liquid chromatography-mass spectrometry (LCMS) serum samples to generate a prospective diagnostic test for Lyme disease. We utilize tools of machine learning (ML), e.g., sparse support vector machines (SSVM), iterative feature removal (IFR), and k-fold feature ranking to select several biomarkers and build a discriminant model for Lyme disease. We report a 98.13% test balanced success rate (BSR) of our model based on a sequestered test set of LCMS serum samples. The methodology employed is general and can …
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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.
AIM: The aim of this study was to compare machine learning and radiomics models across institutions for predicting hepatocellular carcinoma … ion Operator (LASSO) regression with five-fold cross validation. Four machine learning classifiers (support vector machine [SVM], random forest [RF], eXtreme Gradient Boosting [XGBoost], and Light Gradient Boosting Machine [LightGBM]) were used. Model performance was evaluated based on discrimination (AUC, accuracy [ACC], recall, precision, and F1-score), clinical utili …
Сравнительное исследованиеОценочное исследованиеСтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка 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.
European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology2026eng
BACKGROUND: The precise prognostic stratification of intrahepatic cholangiocarcinoma (iCCA) remains challenging. We aimed to develop and val … reted predictions, and a clinically applicable web-based tool was developed.
RESULTS: The survival support vector machine (SSVM) model achieved the best predictive performance for both OS and DFS prediction. The SSVM_OS model achieved a C-index of 0.754, and the SSVM_DFS model achieved a C-index of 0.709. Both models showed excellent performance in the external validat …
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.
Machine learning (ML) is increasingly being used in food science due to its ability to extract insights from large datasets. However, the advantages of ML over traditional mechanistic knowledge-based models remain unclear, especially under the limited data conditions often encountered in food bioprocesses. This study aims to address this gap by critically evaluating supervised ML techniques-specifically decision trees, support vector machines, and neural networks-in comparison to a knowledge-based model (KB), using wine fermentation as a practical, experimental example. We evaluated these appr…
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.
Surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) has emerged as a powerful label-free technique for molecular-level identification of infectious a … aches (full spectra, manual peak selection, and principal component analysis (PCA)) were evaluated. Support vector machine (SVM) classifiers were trained using k-fold cross-validation and subsequently assessed via blind testing on independent inpatient samples. Although z-score normalization combined with PCA yielded the highest validation accuracy (>98%), min-max norma …
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.
Sepsis-induced acute kidney injury (S-AKI) is a common and serious complication in critically ill children with a poor prognosis, and its ea … was selected as common discriminative features. Among the 4 machine learning models evaluated, the support vector machine (SVM) demonstrated the best performance in both the discovery cohort (AUC 0.94, 95% CI: 0.91-0.98) and the external validation cohort (AUC 0.89, 95% CI: 0.82-0.96), enabling early prediction of S-AKI within 24 h. Furthermore, the U-MF panel was inte …
СтатьяНаблюдательное исследованиеМногоцентровое 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.
OBJECTIVE: Temporal lobe epilepsy (TLE) is the most common focal epilepsy but remains highly heterogeneous across hemispheric and structural … lection, the appropriate number of features were derived and input into Random Forest, XGBoost, and Support Vector Machine (SVM) classifiers to distinguish: TLE vs HCs, left vs right TLE, and magnetic resonance imaging (MRI)-negative (MRI-neg) vs hippocampal sclerosis (HS) TLE subtypes (TLE-HS). Model performance was evaluated on independent hold-out validation set usin …
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.
Alzheimer's disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder and the leading cause of dementia globally. Early prediction, prior to … o generate compact imaging descriptors. These features are classified using an ensemble composed of support vector machines (SVM), random forests (RF), and artificial neural networks (ANN), with outputs combined through soft voting. The model was evaluated using person-wise stratified cross-validation on 1,093 subjects from the OASIS-3 dataset, ensuring no data leakage …
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