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急性冠状动脉综合征的机器学习风险预测模型和在行政数据中使用非甾体类抗炎药的死亡
我们的目的是调查机器学习方法对人群水平上关联的行政健康数据的有用性，以预测使用非甾体类抗炎药（NSAID）后老年患者急性冠状动脉综合征的一年风险和死亡。从2003年1月1日至2004年12月31日之间提供NSAID的西澳大利亚心血管群的患者从药品福利计划数据中识别出了NSAID。 链接的医院入院数据和药物病史的合并症是输入。 在第一个供应日期以来一年内急性冠状动脉综合征或死亡的入院是产出。 机器学习分类方法用于构建模型来预测AC和死亡。 模型性能是通过接收器操作特征曲线（AUC-ROC），灵敏度和特异性下的区域测量的。 NSAID人群中有68,889名患者，平均年龄为76岁，女性为54％。 1882患者因急性冠状动脉综合征入院，5405例患者在第一次供应NSAID后一年内死亡。 应用多层神经网络，梯度提升机和支持向量机进行构建各种分类模型。 梯度提升机的平均AUC-ROC为0.72，预测ACS和0.84预测死亡。 应用于链接的管理数据的机器学习模型可以潜在地改善不良结果风险预测。 需要进一步研究其他数据和方法，以改善不良结果风险预测的绩效。从药品福利计划数据中识别出了NSAID。链接的医院入院数据和药物病史的合并症是输入。在第一个供应日期以来一年内急性冠状动脉综合征或死亡的入院是产出。 机器学习分类方法用于构建模型来预测AC和死亡。 模型性能是通过接收器操作特征曲线（AUC-ROC），灵敏度和特异性下的区域测量的。 NSAID人群中有68,889名患者，平均年龄为76岁，女性为54％。 1882患者因急性冠状动脉综合征入院，5405例患者在第一次供应NSAID后一年内死亡。 应用多层神经网络，梯度提升机和支持向量机进行构建各种分类模型。 梯度提升机的平均AUC-ROC为0.72，预测ACS和0.84预测死亡。 应用于链接的管理数据的机器学习模型可以潜在地改善不良结果风险预测。 需要进一步研究其他数据和方法，以改善不良结果风险预测的绩效。在第一个供应日期以来一年内急性冠状动脉综合征或死亡的入院是产出。机器学习分类方法用于构建模型来预测AC和死亡。模型性能是通过接收器操作特征曲线（AUC-ROC），灵敏度和特异性下的区域测量的。NSAID人群中有68,889名患者，平均年龄为76岁，女性为54％。1882患者因急性冠状动脉综合征入院，5405例患者在第一次供应NSAID后一年内死亡。应用多层神经网络，梯度提升机和支持向量机进行构建各种分类模型。梯度提升机的平均AUC-ROC为0.72，预测ACS和0.84预测死亡。应用于链接的管理数据的机器学习模型可以潜在地改善不良结果风险预测。需要进一步研究其他数据和方法，以改善不良结果风险预测的绩效。
拉曼增益新模型的开发...
多年来，光纤中的拉曼过程一直受到电信行业的关注，因为它可用作长距离信号传输的宽带光放大器 [1, 2]。然而，研究界对拉曼过程和拉曼放大仍然很感兴趣。这方面的许多工作都集中在信号传播过程中对短光脉冲的影响。这类研究不可避免地涉及大量的计算机模拟。为了使计算机模拟能够准确预测沿拉曼放大器的增益光纤传播的光脉冲的频谱演变，必须考虑放大器的增益频谱。对于拉曼放大器，增益频谱并不是如其振动起源所暗示的单一无特征曲线，而是一系列重叠的峰，从而产生更复杂的结构。 Stolen 等人 [3] 首次测量了纯硅芯光纤的增益光谱，如图 1 所示。
分形维度：分析其作为使用机器学习
结果：来自肿瘤和非肿瘤区域的FD措施能够区分LGG和HGG患者。在15种不同的FD度量中，增强肿瘤区域的一般结构FD值高精度（93％），敏感性（97％），特定城市（98％）和接收器工作特征曲线（AUC）分数（98％）下的面积（98％）。无肿瘤的GM骨骼FD值也得出了良好的准确性（83.3％），灵敏度（100％），特异性（60％）和AUC分数（80％），以分类肿瘤等级。在LGG和HGG患者之间，还发现这些措施显着（P <0.05）。另一方面，在25种纹理特征（增强的肿瘤区域特征）中，即对比度，相关性和熵，揭示了LGG和HGG之间的显着差异。在机器学习中，增强的肿瘤区域纹理特征具有很高的精度，灵敏度，特定的牙齿和AUC分数。
心房起搏，过早心房拍打，模式切换和心房高速率
月份； p = 0.015，p = 0.033，p = 0.041;早产次：1个月时为6.8±2.3％，3个月时为7.1±2.1％，在6个月时为7.2±1.9％； p = 0.015，p = 0.022，p = 0.031）。AHRE患病率从1个月的9.7±2.3％增加到3个月时的18.1±4.1％，在6个月时为23.3±5.9％。但是，这些关联在6个月后减少，在1年和2年时持续较少。接收器工作特征曲线分析确定了1个月的94.5％心房起搏百分比截止比例，敏感性为68％，特异性为82％[曲线（AUC）下的面积（AUC）：0.806，P <0.001]，在3个月时截止94％，敏感性和特异性为68％和901％，<0.8001，<0.8001。对于模式开关发作，1和3个月的1.5截止值分别产生73％和74％的敏感性，分别为99％和98％（AUC：0.890和0.895和0.895，p <0.001）。
Microsoft Word -17。具有自适应电流保护功能的电池管理系统（Suhariningsih）
充电时，锂离子电池通常会出现过热和过度充电。因此，即使放电时，也会发生过度发电，过热和过电流，如果它与特征曲线不匹配（t = -8.75*i+60）。这会损坏电池电池，因此终身电池。这项研究是由电池管理系统（BMS）系统创建的，该系统通过传感器阅读来监视温度和电流。如果充电时温度超过最大极限（45°C），则系统将通过停用MOSFET（开关）来保护系统。保护时会发生。从充电数据的结果中，该系统能够以0.43％的误差保护过热，并计算出充电状态（SOC）值，如果超过85％，误差为0.01％，则将切换到放电模式。出院后，当温度和 / /电流的量超过60，误差为1.74％时，系统将能够保护，如果SOC小于40％，ERRROR为0.018％，则能够切换到电荷模式。
机器学习检测颈动脉粥样硬化患者在CT血管造影术中的有症状斑块
结果：这项回顾性单中心研究评估了268例有症状和无症状的颈动脉粥样硬化患者的计算机断层扫描扫描（衍生物集为163例，在2013年3月至2013年3月之间进行了106例）。基于狭窄程度（0.51，p <0.001），测试队列上的机器学习通过机器学习（0.89）的机器学习特征曲线明显高于传统logit分析的区域，存在插入式出血的存在（0.69，p <0.001）和0.78（0.69，p <0.001）和0.78。在内部验证时获得了可比的性能。调整后与较高的症状状态显着相关的已识别成分和相关的截止值是laplaque出血与脂质体积的比率（≥50％，38.5 [10.1-205.1]；比值比，比值比，95％CI）和intapla cipe of Intapla fem nignage Hemargage Hemage Somegrage（5％）（5.7≥10％）。优势比，95％CI）。
基于人工智能的快速脑容量测定显著改善了痴呆症的鉴别诊断
注意：由于 n = 17 且每个案例可以分配 5 分，因此正确点的最大数量为 85。要分配的总点数为 275。错误点数是指在 FTD 病例或健康对照中错误分配的 AD 点总数。因此，正确和错误分配的点数不一定加起来等于 85。P 值是使用 DeLong 检验相关 ROC 曲线和配对 Student t 检验计算的。统计上显著的 p 值（p < 0.05）以粗体标记。–AI：没有 AI 支持的结果，+ AI：有 AI 支持的结果。缩写：AI，人工智能；+ AI，有 AI 支持；− AI，没有 AI 支持；AD，阿尔茨海默病； AUC，受试者工作特征曲线下面积；BCR，委员会认证的放射科医生；BCNR，委员会认证的神经放射科医生；CI，置信区间；FTD，额颞叶痴呆；ROC，受试者工作特征；RR，放射科住院医师。
DNA修复缺陷的癌症协会与整个
癌症中抽象的DNA修复缺陷可能会导致特征性突变模式，例如BRCA1/2的缺乏和PARP抑制剂的疗效预测所示。我们基于全基因组突变模式（包括结构变异，Indels和碱基替代特征）的145个单个DNA损伤反应基因的功能丧失（LOF）训练和评估。我们鉴定了24个基因，它们的缺乏症可以很好地预测，包括BRCA1/2，MSH3/6，TP53和CDK12 LOF变体的预期突变模式。cdk12与串联重复相关，我们在这里证明，这种关联可以准确预测前列腺癌的基因缺乏（接收器操作员特征曲线下的面积= 0.97）。我们的新型关联包括ATRX，IDH1，HERC2，CDKN2A，PTEN和SMARCA4的单或双重LOF变体，并且我们的系统方法产生了预测模型的目录，这可能提供了用于进一步研究和开发治疗的目标，并有助于指导治疗。
鉴定有症状性脊柱转移发作的危险因素：一项对128例无症状脊髓转移患者的前瞻性队列研究
简单摘要：症状性脊柱转移（SSM）发作的危险因素尚不清楚。这项前瞻性队列研究旨在统计分析显着的风险因素。前瞻性注册了一名洪水和二十八名无症状患者。数据是从16名候选人中收集的，包括独立的人口统计学和临床因素，包括脊柱肿瘤不稳定性评分（SINS）。进行了多变量分析以确定SSM发作的风险因素。此外，阈值是使用Youden索引从接收器操作特征曲线计算得出的。37例患者（28.9％）在随访期间开发了SSM。总罪被确定为最重要的因素。罪恶的截止值为9.5（敏感性：67.6％；特定城市：83.5％）。这项研究确定了SSM发作和罪恶阈值的显着风险因素。如果预期长期生存，则应考虑使用痛苦≥10的患者进行干预以防止SSM。
使用机器学习的研究文章可以预测低级神经胶质瘤，脑膜瘤和Acousti
使用大量的患者中HRQOL预后的大量前瞻性数据集在手术治疗的低年级神经瘤，声学神经瘤和脑膜瘤治疗的患者中，我们研究了ML预测A）在TUMOR切除和B）中均在60个月之间持续12到60个月的HRQOL持续的临床，而在60个月之间，在全球HRQOL中持续了12个月，而始于12个月份的临床均在12个月之间进行了较小的临床范围，而均应差距为60个月，而在较小的临床中均可差一点差异。使用十倍的交叉验证来测量接收器操作特征曲线下的面积（AUC），Precision-Recall曲线（PR-AUC）下的面积，模型的敏感性和特异性。根据结果探索了六种ML算法：随机森林分类，决策树分类器，逻辑回归，K邻居分类器，支持向量机和梯度提升机。