Comment diagnostiquer une maladie auto-immune ?

Un diagnostic repose sur des tests sanguins, des examens cliniques et des antécédents médicaux.

Quels tests pour le diabète ?

Les tests incluent la glycémie à jeun, l'HbA1c et le test de tolérance au glucose.

Comment identifier une infection bactérienne ?

Des cultures de prélèvements et des tests sanguins sont utilisés pour identifier les bactéries.

Quels examens pour une maladie cardiaque ?

Les examens incluent l'électrocardiogramme, l'échocardiogramme et les tests d'effort.

Comment diagnostiquer une dépression ?

Le diagnostic repose sur des évaluations cliniques et des questionnaires standardisés.

Quels sont les symptômes de l'asthme ?

Les symptômes incluent la toux, la respiration sifflante et l'essoufflement.

Comment reconnaître une crise d'angoisse ?

Les symptômes incluent palpitations, sueurs, tremblements et sensation de perte de contrôle.

Quels signes d'une infection urinaire ?

Les signes incluent des douleurs lors de la miction, des urines troubles et des envies fréquentes.

Quels symptômes d'une maladie thyroïdienne ?

Les symptômes varient, incluant fatigue, prise de poids ou perte de poids, et changements d'humeur.

Comment se manifeste une allergie alimentaire ?

Les symptômes incluent démangeaisons, éruptions cutanées, et troubles digestifs après ingestion.

Comment prévenir les maladies cardiovasculaires ?

Adopter une alimentation équilibrée, faire de l'exercice et éviter le tabac sont essentiels.

Quelles mesures pour éviter le diabète ?

Maintenir un poids santé, pratiquer une activité physique régulière et surveiller la glycémie.

Comment prévenir les allergies ?

Éviter les allergènes connus et maintenir un environnement propre peut réduire les risques.

Quelles stratégies pour éviter les infections ?

Se laver les mains régulièrement, se faire vacciner et éviter les contacts avec les malades.

Comment prévenir le cancer ?

Éviter le tabac, adopter une alimentation saine et se soumettre à des dépistages réguliers.

Quels traitements pour l'hypertension ?

Les traitements incluent des médicaments antihypertenseurs, des changements de mode de vie et une alimentation saine.

Comment traiter une dépression ?

Le traitement peut inclure des antidépresseurs, une thérapie psychologique et des changements de mode de vie.

Quelles options pour l'asthme ?

Les traitements incluent des bronchodilatateurs, des corticostéroïdes et des mesures préventives.

Comment traiter une infection bactérienne ?

Les antibiotiques sont prescrits selon le type d'infection et la sensibilité bactérienne.

Quels traitements pour l'arthrite ?

Les traitements incluent des anti-inflammatoires, des thérapies physiques et parfois des médicaments immunosuppresseurs.

Quelles complications du diabète ?

Les complications incluent des maladies cardiaques, des lésions nerveuses et des problèmes rénaux.

Quels risques d'une hypertension non traitée ?

Une hypertension non traitée peut entraîner des AVC, des crises cardiaques et des insuffisances rénales.

Quelles complications de l'asthme ?

Les complications peuvent inclure des crises d'asthme sévères et des infections respiratoires fréquentes.

Quels effets secondaires des traitements anticancéreux ?

Les effets secondaires incluent la fatigue, les nausées, et une susceptibilité accrue aux infections.

Quelles complications de l'arthrite ?

Les complications peuvent inclure des déformations articulaires et une mobilité réduite.

Quels facteurs de risque pour le cancer ?

Les facteurs incluent le tabagisme, l'obésité, l'exposition à des substances cancérigènes et l'hérédité.

Quels sont les facteurs de risque de l'hypertension ?

Les facteurs incluent l'obésité, le stress, une alimentation riche en sel et l'hérédité.

Quels facteurs de risque pour le diabète de type 2 ?

L'obésité, le manque d'activité physique et des antécédents familiaux augmentent le risque.

Quels facteurs de risque pour les maladies cardiaques ?

Les facteurs incluent le tabagisme, l'hypertension, le diabète et un mode de vie sédentaire.

Quels sont les facteurs de risque d'allergies ?

Les antécédents familiaux, l'exposition précoce à des allergènes et la pollution peuvent jouer un rôle.

Éléments de réponse - Informations médicales vérifiées

Support Vector Machine Classifier via L

Oct 2022

DOI: 10.1109/TPAMI.2021.3092177 PMID: 34166185

Support vector machines (SVM) have drawn wide attention for the last two decades due to its extensive applications, so a vast body of work has developed optimization algorithms to solve SVM with vario...

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Safe screening rules for multi-view support vector machines.

Sep 2023

DOI: 10.1016/j.neunet.2023.07.021 PMID: 37541164

Multi-view learning aims to make use of the advantages of different views to complement each other and fully mines the potential information in the data. However, the complexity of multi-view learning...

Support Vector Machine Algorithms

Tropical support vector machines: Evaluations and extension to function spaces.

Jan 2023

DOI: 10.1016/j.neunet.2022.10.002 PMID: 36334541

Support Vector Machines (SVMs) are one of the most popular supervised learning models to classify using a hyperplane in an Euclidean space. Similar to SVMs, tropical SVMs classify data points using a ...

Support Vector Machine Normal Distribution Forecasting

Learning Performance of Weighted Distributed Learning With Support Vector Machines.

Jul 2023

DOI: 10.1109/TCYB.2021.3131424 PMID: 34919528

The divide-and-conquer strategy is a very effective method of dealing with big data. Noisy samples in big data usually have a great impact on algorithmic performance. In this article, we introduce Mar...

Support Vector Machine Algorithms Learning Markov Chains

Ensemble and optimization algorithm in support vector machines for classification of wheat genotypes.

30 Sep 2024

DOI: 10.1038/s41598-024-72056-0 PMID: 39349934

This study aimed to classifying wheat genotypes using support vector machines (SVMs) improved with ensemble algorithms and optimization techniques. Utilizing data from 302 wheat genotypes and 14 morph...

Triticum Support Vector Machine Genotype Algorithms

Churn prediction in telecommunication industry using kernel Support Vector Machines.

2022

DOI: 10.1371/journal.pone.0267935 PMID: 35609023

In this age of fierce competitions, customer retention is one of the most important tasks for many companies. Many previous works proposed models to predict customer churn based on various machine lea...

Algorithms Machine Learning Support Vector Machine Telecommunications

Decoding fMRI data with support vector machines and deep neural networks.

01 Jan 2024

DOI: 10.1016/j.jneumeth.2023.110004 PMID: 37914001

Multivoxel pattern analysis (MVPA) examines fMRI activation patterns associated with different cognitive conditions. Support vector machines (SVMs) are the predominant method in MVPA. While SVM is int... We compared the two methods when they are applied to the same datasets. Two datasets were considered: (1) fMRI data collected from participants during a cued visual spatial attention task and (2) fMRI... We found that (1) both SVM and CNN are able to achieve above-chance decoding accuracies for attention control and emotion processing in both the primary visual cortex and the whole brain, (2) the CNN ... By comparing SVM and CNN we pointed out the similarities and differences between the two methods.... SVM and CNN rely on different neural features for classification. Applying both to the same data may yield a more comprehensive understanding of neuroimaging data....

Humans Magnetic Resonance Imaging Support Vector Machine Neural Networks, Computer Brain +1 autres

Capped Linex Metric Twin Support Vector Machine for Robust Classification.

31 Aug 2022

DOI: 10.3390/s22176583 PMID: 36081040

In this paper, a novel robust loss function is designed, namely, capped linear loss function Laε. Simultaneously, we give some ideal and important properties of Laε, such as boundedness, nonconvexity ...

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Bayesian Optimization with Support Vector Machine Model for Parkinson Disease Classification.

13 Feb 2023

DOI: 10.3390/s23042085 PMID: 36850682

Parkinson's disease (PD) has become widespread these days all over the world. PD affects the nervous system of the human and also affects a lot of human body parts that are connected via nerves. In or...

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Support vector machine embedding discriminative dictionary pair learning for pattern classification.

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DOI: 10.1016/j.neunet.2022.08.031 PMID: 36166977

Discriminative dictionary learning (DDL) aims to address pattern classification problems via learning dictionaries from training samples. Dictionary pair learning (DPL) based DDL has shown superiority...

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