MedElevator Войти в исследования
Открытая медицинская библиотека

Результаты поиска

Медицинские публикации, первоисточники и полные тексты.
Для клинического вопроса, нового знания и следующего исследования.

Ищем по исходному запросу. Уточняем медицинские термины для поиска на других языках…

Результаты поиска

5 387 публикаций

Поиск: 29 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1 392 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

Clinical heterogeneity mapping and machine learning-based prediction of recurrence in gallstone disease: a retrospective cohort study of 9,939 patients.

BACKGROUND: Gallstone disease constitutes a substantial global health burden, characterized by notable clinical heterogeneity and a complex risk of recurrence. However, large-scale studies systematically characterizing this heterogeneity and translating these findings into clinically applicable prediction tools remain limited. This study sought to systematically elucidate the clinical heterogeneity within a large cohort of gallstone patients, identify independent risk factors for postoperative recurrence, and develop a machine learning-based model for postoperative recurrence prediction. METH

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42733804Открыть статью

Immune Microenvironment Characterization and Machine Learning-Guided Identification of Diagnostic Biomarkers for Ulcerative Colitis.

BACKGROUND: Ulcerative colitis (UC) is a chronic inflammatory bowel disease hallmarked by dysregulated immune responses. Current treatments often show limited efficacy, highlighting the need for novel diagnostic and therapeutic approaches. METHODS: RNA-Seq data from 495 UC patients and 320 controls (training dataset) and 389 UC patients and 209 controls (testing dataset) were analyzed. Immune cell infiltration was assessed via the ImmuCellAI algorithm, while differential expression analysis and WGCNA were performed to identify key immune-related genes. Moreover, machine learning models, inclu

СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40661186Открыть статью

Exploring the molecular mechanism of Shenling baizhu formula in the treatment of ulcerative colitis via the cGMP-PKG signaling pathway.

ETHNOPHARMACOLOGICAL RELEVANCE: Ulcerative colitis (UC) is a chronic inflammatory bowel disease characterized by symptoms such as persistent diarrhea. Shenlingbaizhu Formula (SLBZ), a classical Chinese herbal formula with centuries of clinical application, has long been used to treat such gastrointestinal disorders. This historical efficacy provides a strong ethnopharmacological rationale for investigating its therapeutic potential and underlying mechanisms in UC. AIM OF THE STUDY: To elucidate the molecular mechanism by which SLBZ ameliorates UC by restoring the intestinal barrier via the sG

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41796620Открыть статью

Exploring T-cell metabolism in tuberculosis: development of a diagnostic model using metabolic genes.

OBJECTIVES: The early diagnosis and immunoregulatory mechanisms of active tuberculosis (ATB) and latent tuberculosis infection (LTBI) remain unclear, and the role of metabolic genes in host-pathogen interactions requires further investigation. METHODS: Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) was applied to analyze peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) from 7 individuals, including 2 healthy controls (HC), 2 LTBI patients, and 3 ATB patients. We identified T-cell-associated metabolic differentially expressed genes (TCM-DEGs) through integrated differential expression analysis and machine l

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40524207Открыть статью

Driving style diversity in highway weaving areas: A drone-based analysis of population distribution patterns and operational parameter relationships.

Driving style heterogeneity significantly influences traffic safety and efficiency in highway weaving areas, yet how operational parameters systematically shape population-level behavioral patterns remains unclear. This study examines the relationships between weaving area operational characteristics and driving style population distribution patterns using drone-collected trajectory data from seven highway weaving areas, obtaining 12,707 complete vehicle trajectories. Six driving style features incorporating speed and acceleration metrics were extracted, and Gaussian Mixture Model clustering i

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41335626Открыть статью

Magnetic resonance imaging characteristics of chronic prostatitis in patients under the age of 50: is it more than the eye can see?

BACKGROUND: The magnetic resonance (MRI) diagnosis of chronic prostatitis (CP) is insufficiently evaluated. PURPOSE: To evaluate the MRI appearance of CP in young patients by comparing it to individuals with non-prostatic related pathology. MATERIAL AND METHODS: The study included 47 patients with prostatitis-like symptoms evaluated by urologists and referred to pelvic MRI examination (mean age=40.23±7 years; age range=23-49 years) and 93 age-matched individuals with non-prostatic related pathology (mean age=37.5±7 years; age range=21-49 years). All MRI examinations were performed on a 1.5-T

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 33940959Открыть статью

Adolescent depression recognition and symptom prediction based on multi-view EEG network: an exploratory study.

BACKGROUND: Adolescent depression diagnosis currently relies primarily on subjective self-report questionnaires, with a notable lack of objective neurobiological biomarkers. This study aimed to compare the diagnostic performance of traditional psychological scales with a newly developed Multi-view Adaptive Graph Convolutional Network (MVA-GCN) based on resting-state electroencephalography (EEG), and to exploratorily examine the associations between MVA-GCN-derived brain network features and psychological resilience in adolescents. METHODS: Resting-state EEG data were collected from 44 adolesc

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42601901Открыть статью

Label-free detection of glioma radioresistance using exosomal SERS spectra and machine learning.

Glioma ranks among the most intractable malignancies. Given the intricate anatomy of the brain, complete surgical resection is seldom achievable, making radiotherapy a necessary adjunct. Nevertheless, radioresistance, which is closely linked to recurrence, still represents a critical clinical barrier. Effective tumor biomarkers and novel detection methods are urgently required to predict treatment resistance and monitor therapeutic response. Here, we employed surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) coupled with proteomics to profile, for the first time, the characteristic spectral patterns

СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42497545Открыть статью

Analysis of the Relationship Between NF-κB1 and Cytokine Gene Expression in Hematological Malignancy: Leveraging Explained Artificial Intelligence and Machine Learning for Small Dataset Insights.

This study measures expression of nuclear factor kappa B (NF-κB)1 and related cytokine genes in bone marrow mononuclear cells in patients with hematological malignancies, analyzing the relationship between them with an integrated framework of statistical analyses, machine learning (ML), and explainable artificial intelligence (XAI). While traditional dimensionality reduction techniques-such as principal component analysis, linear discriminant analysis, and t-distributed stochastic neighbor embedding-showed limited differentiation embedding, ML classifiers (k-Nearest Neighbors, Naïve Bayes Clas

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40303498Открыть статью

Occurrence and Distribution of Antibacterial Quaternary Ammonium Compounds in Chinese Estuaries Revealed by Machine Learning-Assisted Mass Spectrometric Analysis.

Antimicrobial resistance (AMR) undermines the United Nations Sustainable Development Goals of good health and well-being. Antibiotics are known to exacerbate AMR, but nonantibiotic antimicrobials, such as quaternary ammonium compounds (QACs), are now emerging as another significant driver of AMR. However, assessing the AMR risks of QACs in complex environmental matrices remains challenging due to the ambiguity in their chemical structures and antibacterial activity. By machine learning prediction and high-resolution mass spectrometric analysis, a list of antibacterial QACs (n = 856) from indus

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 38871667Открыть статью

Cortical thickness in clinical moyamoya disease: A magnetic resonance imaging study.

Moyamoya disease (MMD) is a progressive cerebrovascular disorder, with an unknown pathogenesis and aetiology. MMD is characterized by steno-occlusive changes at the terminal portion of the internal carotid artery (ICA), which is accompanied by variable development of the basal collaterals, also known as moyamoya vessels. Patients with MMD show variable patterns of brain damage and may experience recurrent multiple transient ischaemic attacks, intracranial bleeding and cerebral infarction. In this study, we investigate the potential for structural T1 magnetic resonance imaging (MRI) to help cha

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 34370351Открыть статью

Identification and experimental validation of KMO as a critical immune-associated mitochondrial gene in unstable atherosclerotic plaque.

BACKGROUND: The heightened risk of cardiovascular and cerebrovascular events is associated with the increased instability of atherosclerotic plaques. However, the lack of effective diagnostic biomarkers has impeded the assessment of plaque instability currently. This study was aimed to investigate and identify hub genes associated with unstable plaques through the integration of various bioinformatics tools, providing novel insights into the detection and treatment of this condition. METHODS: Weighted Gene Co-expression Network Analysis (WGCNA) combined with two machine learning methods were

СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39026250Открыть статью

A machine learning-assisted analytical approach for the prediction of non-small cell lung cancer using UHPLC-HILIC-FLD serum N-glycan profiles.

The lack of robust early-stage molecular biomarkers severely limits the timely diagnosis of non-small cell lung cancer (NSCLC). To address this analytical challenge, we developed an integrated workflow combining serum N-glycan profiling with machine learning (ML) algorithms to explore the discriminatory patterns of serum N-glycan profiles between NSCLC and control groups and across disease stages. N-Glycans were analyzed using ultra-high-performance liquid chromatography with hydrophilic interaction chromatography and fluorescence detection (UHPLC-HILIC-FLD). The resulting high-dimensional chr

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42861559Открыть статью

Characterization of the Sequence of Cytopenia after Total-body Irradiation using Unsupervised Machine Learning.

Hematopoietic acute radiation syndrome (H-ARS) elicits multidimensional effects, as total-body irradiation (TBI) induced myelosuppression results in distinct patterns of loss and recovery across blood cell lineages. This study aimed to characterize the sequence of pancytopenia after TBI in male and female non-human primates (NHPs) with and without sargramostim treatment using unsupervised machine learning (ML). Longitudinal blood cell measures from three 60-day randomized, controlled trials of NHPs (N = 501) exposed to TBI and administered either vehicle (n = 173) or sargramostim (n = 328) wer

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42252102Открыть статью

Enhancing clinically cardiovascular machine learning model for risk prediction via sample augmentation.

BACKGROUND: Small sample dataset and heterogeneous distributions limit the robustness and implementability of machine learning models for structured clinical data. To evaluate the value of moderate data augmentation for cardiovascular risk modeling and propose an interpretable and deployable solution within a "continuous risk to thresholding" framework. METHODS: The heart disease classification dataset was randomly divided into training and validation sets with an 8:2 ratio. Constrained feature space augmentation was performed within the training set, and the effects of four thresholds (0×, 1

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42344498Открыть статью

Explainable machine learning on resting-state magnetoencephalography power spectra reveals neural alterations in knee osteoarthritis.

This study aimed to investigate abnormal patterns of resting-state magnetoencephalography (MEG) power spectra in patients with knee osteoarthritis (KOA) and to identify the spectral features most relevant to group classification using explainable machine learning approaches. A total of 80 patients with KOA who met the diagnostic criteria and 80 age- and sex-matched healthy controls were recruited. Resting-state MEG signals were recorded for all participants and preprocessed through filtering, artifact rejection, and independent component analysis. Power spectral density was estimated using the

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42302108Открыть статью

Machine learning of whole-brain resting-state fMRI signatures for individualized grading of frontal gliomas.

PURPOSE: Accurate preoperative grading of gliomas is critical for therapeutic planning and prognostic evaluation. We developed a noninvasive machine learning model leveraging whole-brain resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI) biomarkers to discriminate high-grade (HGGs) and low-grade gliomas (LGGs) in the frontal lobe. METHODS: This retrospective study included 138 patients (78 LGGs, 60 HGGs) with left frontal gliomas. A total of 7134 features were extracted from the mean amplitude of low-frequency fluctuation (mALFF), mean fractional ALFF, mean percentage amplitude of

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40760665Открыть статью

Smart farming with AI: Enhancing anemia detection in small ruminants.

Accurate classification of FAMACHA© scores is essential for assessing anemia in small ruminants and optimizing parasite management strategies in livestock agriculture. The FAMACHA© system categorizes anemia severity on a scale from 1 to 5, where scores 1 and 2 indicate healthy animals, score 3 represents a borderline condition, and scores 4 and 5 indicate severe anemia. In this study, a dataset of 4700 images of the lower eye conjunctiva of young male goats was collected weekly over six months using a Samsung A54 smartphone. Traditional FAMACHA© assessment methods rely on subjective visual exa

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40499254Открыть статью

A Systematic Review of Wearable Sensors in Rett Syndrome-What Physiological Markers Are Informative for Monitoring Disease States?

Rett syndrome (RTT) presents with a wide range of symptoms spanning various clinical areas. Capturing symptom change as the disorder progresses is challenging. Wearable sensors offer a non-invasive and objective means of monitoring disease states in neurodevelopmental disorders. The goal of this study was to conduct a systematic literature review to critically appraise the literature on the use of wearable sensors in individuals with RTT. The PRISMA criteria were used to search four databases without time restriction and identified 226 records. After removing duplicates, the titles and abstrac

СтатьяСистематический обзорПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41228920Открыть статью

Graph features based classification of bronchial and pleural rub sound signals: the potential of complex network unwrapped.

The study presents a novel technique for lung auscultation based on graph theory, emphasizing the potential of graph parameters in distinguishing lung sounds and supporting earlier detection of various respiratory pathologies. The frequency spread and the component magnitudes are revealed from the analysis of eighty-five bronchial (BS) and pleural rub (PS) lung sounds employing the power spectral density (PSD) plot and wavelet scalogram. The low-frequency spread, and persistence of the high-intensity frequency components are visible in BS sounds emanating from the uniform cross-sectional area

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 38954378Открыть статью