Mean field variational Bayesian inference for support vector machine classification

A mean field variational Bayes approach to support vector machines (SVMs) using the latent variable representation on Polson & Scott (2012) is presented. This representation allows circumvention of many of the shortcomings associated with classical SVMs including automatic penalty parameter selection, the ability to handle dependent samples, missing data and variable selection. We demonstrate on simulated and real datasets that our approach is easily extendable to non-standard situations and outperforms the classical SVM approach whilst remaining computationally efficient.Comment: 18 pages, 4 figure

How to improve tax compliance? Evidence from population-wide experiments in Belgium

We study the impact of deterrence, tax morale, and simplifying information on tax compliance. We ran _ve experiments spanning the tax process which varied the communication of the tax administration with all income taxpayers in Belgium. A consistent picture emerges across experiments: (i) simplifying communication increases compliance, (ii) deterrence messages have an additional positive effect, (iii) invoking tax morale is not effective. Even tax morale messages that improve knowledge and appreciation of public services do not raise compliance. In fact, heterogeneity analysis with causal forests shows that tax morale treatments backfire for most taxpayers. In contrast, simplification has large positive effects on compliance, which diminish over time due to follow-up enforcement. A discontinuity in enforcement intensity, combined with the experimental variation, allows us to compare simplification with standard enforcement measures. Simplification is far more cost-effective, allowing for substantial savings on enforcement costs, and also improves compliance in the next tax cycle

Multiproject–multicenter evaluation of automatic brain tumor classification by magnetic resonance spectroscopy

Contains fulltext : 75361.pdf (publisher's version ) (Open Access)14 p

Efficacy and safety of oral semaglutide in patients with type 2 diabetes and moderate renal impairment (PIONEER 5): a placebo-controlled, randomised, phase 3a trial

Background: Oral semaglutide is the first oral glucagon-like peptide-1 (GLP-1) receptor agonist for glycaemic control in patients with type 2 diabetes. Type 2 diabetes is commonly associated with renal impairment, restricting treatment options. We aimed to investigate the efficacy and safety of oral semaglutide in patients with type 2 diabetes and moderate renal impairment. Methods: This randomised, double-blind, phase 3a trial was undertaken at 88 sites in eight countries. Patients aged 18 years and older, with type 2 diabetes, an estimated glomerular filtration rate of 30–59 mL/min per 1·73 m2, and who had been receiving a stable dose of metformin or sulfonylurea, or both, or basal insulin with or without metformin for the past 90 days were eligible. Participants were randomly assigned (1:1) by use of an interactive web-response system, with stratification by glucose-lowering medication and renal function, to receive oral semaglutide (dose escalated to 14 mg once daily) or matching placebo for 26 weeks, in addition to background medication. Participants and site staff were masked to assignment. Two efficacy-related estimands were defined: treatment policy (regardless of treatment discontinuation or rescue medication) and trial product (on treatment without rescue medication) in all participants randomly assigned. Endpoints were change from baseline to week 26 in HbA1c (primary endpoint) and bodyweight (confirmatory secondary endpoint), assessed in all participants with sufficient data. Safety was assessed in all participants who received at least one dose of study drug. This trial is registered on ClinicalTrials.gov, number NCT02827708, and the European Clinical Trials Registry, number EudraCT 2015-005326-19, and is now complete. Findings: Between Sept 20, 2016, and Sept 29, 2017, of 721 patients screened, 324 were eligible and randomly assigned to oral semaglutide (n=163) or placebo (n=161). Mean age at baseline was 70 years (SD 8), and 168 (52%) of participants were female. 133 (82%) participants in the oral semaglutide group and 141 (88%) in the placebo group completed 26 weeks on treatment. At 26 weeks, oral semaglutide was superior to placebo in decreasing HbA1c (estimated mean change of −1·0 percentage point (SE 0·1; −11 mmol/mol [SE 0·8]) vs −0·2 percentage points (SE 0·1; −2 mmol/mol [SE 0·8]); estimated treatment difference [ETD]: −0·8 percentage points, 95% CI −1·0 to −0·6;

Classification of Brain Tumors Based on Magnetic Resonance Spectroscopy (Classificatie van hersentumoren op basis van magnetische resonantie spectroscopie)

De diagnosestelling en behandeling van een hersentumor is gebaseerd op klinische symptomen, radiologische bevindingen en vaak worden hierbij histopathologische bevindingen in acht genomen. Magnetische resonantie beeldvorming (MRB) is een voorname, niet-invasieve techniek voor het beoordelen van de anatomie van tumoren. Een aantal karakteristieken, zoals het type en graad van een tumor, is echter moeilijk te achterhalen met behulp van MRB. Hierdoor blijft histopathologisch onderzoek van een weefselstaal, ondanks het bijhorende risico van een operatie om dit biopt te bekomen, nog steeds de gouden standaard. Anderzijds is er steeds meer toenem ende interesse voor het gebruik van magnetische resonantie spectroscopie (MRS) vermits deze methode, welke een metabolisch profiel verschaft, een meer gedetailleerde en specifieke evaluatie van hersentumoren toelaat op niet-invasieve wijze. Magnetische resonantie spectroscopische beeldvorming (MRSB) is in het bijzonder aantrekkelijk daar deze techniek het mo gelijk maakt om het heterogene, ruimtelijke karakter van tumoren, zowel binnen als buiten het detecteerbare gebied op MRB, te visualiseren. Uit een magnetische resonantie (MR) spectroscopisch onderzoek vloeit doorgaans een grote hoeveelheid aan spectroscopische gegevens voort. Vermits het manueel en individueel beschouwen en analyseren van deze hoeveelheid spectrale patronen bijzonder tijdrovend is en specifieke spectroscopische deskundigheid vereist, blijkt de methodologie bijzonder moeilijk werkbaar in de klinische praktijk. Wijdverspreid gebruik van magnetische resonantie spectroscopische technieken vergt immers gespecialiseerde verwerking en evaluatie van gegevens en eenvoudige, snelle weergave van resultaten op basis van afbeeldingen om de bevindingen te beoordelen. In deze thesis ligt de nadruk op het ontwikkelen van methodieken om MRB, MRS en MRSB gegevens te verwerken en te integreren voor diagnosestelling van hersentumoren, en om de bekomen resultaten op een aantrekkelijke manier voor te stellen voor clinici. De thesis besteedt aandacht aan de vele moeilijkheden die opduiken bij het realiseren van deze doelstellingen en stelt mogelijke oplossingen voor. Meer in het bijzonder komen het extraheren van kenmerken uit MR spectra, (meerklasse) classificatie op basis van MRS(B) en het grafisch voorstellen van een bekomen weefseltypering aan bod. Het uitgevoerde onderzoek, beschreven in deze thesis, is tot stand gebracht binnen het kader van twee Europese projecten van het Sixth F ramework Programme for Research and Technological Development. Zowel HealthAgents (Agent-based distributed decision support system for bra in tumour diagnosis and prognosis, 2006-2008) als eTUMOUR (Web acc essible MR decision support system for brain tumour diagnosis and progno sis, incorporating in vivo and ex vivo genomic and metabolomic data, 2004-2009) streven het ontwerp van beslissingssystemen ter ondersteuning van de clinici na. Verscheidene wetenschappelijke bijdragen van de huid ige thesis zijn reeds gëimplementeerd in deze ondersteunende beslissings systemen. Dit schept de mogelijkheid om het gebruik van MR spectroscopie , ter diagnosestelling en prognose van hersentumoren, verder uit te brei den binnen de klinische praktijk en het opent de deur voor meer geoptimaliseerde, patiëntgerichte therapie-ontwikkeling.nrpages: 256status: publishe

Learning effects in repeated speech intelligibility tests

status: publishe