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

9 759 публикаций

Поиск: 40 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 544 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

Prediction of paroxysmal Atrial Fibrillation: A machine learning based approach using combined feature vector and mixture of expert classification on HRV signal.

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Paroxysmal Atrial Fibrillation (PAF) is one of the most common major cardiac arrhythmia. Unless treated timely, PAF might transform into permanent Atrial Fibrillation leading to a high rate of morbidity and mortality. Therefore, increasing attention has been directed towards prediction of PAF, to enable early detection and prevent further progression of the disease. Notwithstanding the pharmacological and electrical treatments, a validated method to predict the onset of PAF is yet to be developed. We aim to address this issue through integrating classical and modern m

Оценочное исследованиеСтатьяПоиск 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 30337081Открыть статью

Left-hemisphere glioma drives systematic patterns of contralesional functional connectivity.

Gliomas can cause changes in functional networks both proximal and distal to the lesion. Understanding glioma-induced functional reorganizat … otypical controls (mean age 49 years, 44 males). We employed machine learning techniques, including support vector machines, to assess whether the pattern of right-hemispheric resting-state functional connectivity could distinguish left-hemisphere glioma patients from controls, and predict glioma characteristics, including isocitrate dehydrogenase mutation, World Health …

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 41020177Открыть статью

Optimized polycystic ovarian disease prognosis and classification using AI based computational approaches on multi-modality data.

Polycystic Ovarian Disease or Polycystic Ovary Syndrome (PCOS) is becoming increasingly communal among women, owing to poor lifestyle choice … res are applied to various machine learning algorithms such as Logistic Regression, Naïve Bayes and Support Vector Machine. The performance of each method is evaluated based on accuracy, precision, recall, F1-score and the result shows that among three models, Support Vector Machine model achieved high accuracy of 94.44%. In addition to this, 3856 ultrasound images are …

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 39354496Открыть статью

Machine learning model for predicting excessive muscle loss during neoadjuvant chemoradiotherapy in oesophageal cancer.

BACKGROUND: Excessive skeletal muscle loss during neoadjuvant concurrent chemoradiotherapy (NACRT) is significantly related to survival outcomes of oesophageal cancer. However, the conventional method for measuring skeletal muscle mass requires computed tomography (CT) images, and the calculation process is labour-intensive. In this study, we built machine-learning models to predict excessive skeletal muscle loss, using only body mass index data and blood laboratory test results. METHODS: We randomly split the data of 232 male patients treated with NACRT for oesophageal cancer into the traini

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 34145771Открыть статью

Machine Learning Predicts Lymph Node Metastasis in Early-Stage Oral Tongue Squamous Cell Carcinoma.

PURPOSE: Early-stage oral tongue squamous cell cancer (OTSCC) has a rate of metastasis to the cervical lymph nodes of 20 to 50%. This study … raining (70%) and testing (30%) sets. Four common ML algorithms-logistic regression, random forest, support vector machine, and naive Bayes-were used to predict pathologic nodal metastasis of early-stage OTSCC. The area under the receiver operating characteristic curve (AUC), sensitivity, and specificity were used to assess the performance of these models and convention …

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 32649894Открыть статью

A Study on the Optimal Artificial Intelligence Model for Determination of Urolithiasis.

PURPOSE: This paper aims to develop a clinical decision support system (CDSS) that can help detect the stone that is most important to the diagnosis of urolithiasis. Among them, especially for the development of artificial intelligence (AI) models that support a final judgment in CDSS, we would like to study the optimal AI model by comparing and evaluating them. METHODS: This paper proposes the optimal ureter stone detection model using various AI technologies. The use of AI technology compares and evaluates methods such as machine learning (support vector machine), deep learning (ResNet-50, …

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 36203253Открыть статью

Predicting executive functioning from walking features in Parkinson's disease using machine learning.

Parkinson's disease is characterized by motor and cognitive deficits. While previous work suggests a relationship between both, direct empirical evidence is scarce or inconclusive. Therefore, we examined the relationship between walking features and executive functioning in patients with Parkinson's disease using state-of-the-art machine learning approaches. A dataset of 103 geriatric Parkinson inpatients, who performed four walking conditions with varying difficulty levels depending on single task walking and additional motor and cognitive demands, was analyzed. Walking features were quantifi

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 39604483Открыть статью

Predicting cervical cancer among women living with HIV/AIDS at public health facilities in a resource-limited setting in Ethiopia using machine learning analysis.

INTRODUCTION: Cervical cancer is a malignancy associated with human immunodeficiency virus, characterized by abnormal cervical cell mutation … predictors, seven machine learning models, Logistic Regression, Random Forest, K-Nearest Neighbors, Support Vector Machine, Decision Tree, Extreme Gradient Boosting, and AdaBoost were implemented to identify the top-performing model. Model performance was assessed using the confusion matrix and the Area under the Receiver Operating Characteristic Curve. RESULTS: The fin …

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 42032352Открыть статью

Development and Interpretation of Machine Learning Models for Short-Term Functional Recovery and 90-Day Readmission in Patients with Cardiovascular Disease.

BACKGROUND: Early prediction of functional recovery and post-discharge readmission may support multidisciplinary rehabilitation planning, fo … nd selection operator regression. Ten ML algorithms were trained and compared: logistic regression, support vector machine, neural network, k-nearest neighbors, decision tree, random forest (RF), gradient boosting machine, light gradient boosting machine, extreme gradient boosting (XGBoost), and naïve Bayes. Model performance was evaluated using area under the receiver …

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 42519302Открыть статью

The Feasibility of a Machine Learning Approach in Predicting Successful Ventilator Mode Shifting for Adult Patients in the Medical Intensive Care Unit.

Background and Objectives: Traditional assessment of the readiness for the weaning from the mechanical ventilator (MV) needs respiratory par … asso Regression, Ridge Regression, Elastic Net, Random Forest, Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Support Vector Machine, and Artificial Neural Network according to the area under the Receiver Operating Characteristic curves (AUROC). Results: Two models were built to predict the success shifting from full to partial support ventilation (WPMV model) or from partial sup …

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 35334536Открыть статью

Machine Learning-Based Periprocedural Prediction Model for No-Reflow Risk After Percutaneous Coronary Intervention in Patients With Acute Coronary Syndrome.

Coronary no-reflow (NR) after percutaneous coronary intervention (PCI) predicts adverse prognosis in patients with acute coronary syndrome ( … algorithm, and the overlapping variables were utilized to construct 5 models: Logistic regression, support vector machine, random forest, extreme gradient boosting, and light gradient boosting machine (LightGBM). Model performance was validated in the test set. Among 989 included patients, 145 (14.7%) developed NR. The final predictors included cardiac troponin, aspart …

СтатьяНаблюдательное исследованиеПоиск 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 42208718Открыть статью

Antepartum prediction of shoulder dystocia using machine learning.

PURPOSE: Shoulder dystocia (SD) is a serious delivery complication, often occurring without identifiable risk factors. Accurate risk assessm … ized. Multiple machine learning models-including logistic regression, decision tree, random forest, support vector machine, XGBoost, and CatBoost-were evaluated using cross-validation and area under the ROC curve (AUC). RESULTS: Among 51,628 deliveries, 94 (0.18%) involved SD. SD was associated with higher BMI, shorter stature, and increased diabetes rates (all p < 0.0 …

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 41474475Открыть статью

New onset delirium prediction using machine learning and long short-term memory (LSTM) in electronic health record.

OBJECTIVE: To develop and test an accurate deep learning model for predicting new onset delirium in hospitalized adult patients. METHODS: Using electronic health record (EHR) data extracted from a large academic medical center, we developed a model combining long short-term memory (LSTM) and machine learning to predict new onset delirium and compared its performance with machine-learning-only models (logistic regression, random forest, support vector machine, neural network, and LightGBM). The labels of models were confusion assessment method (CAM) assessments. We evaluated models on a hold-o…

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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 36303456Открыть статью

The Face of Excess Cortisol: Clinical and Morphologic Insights Into Cushing Syndrome.

OBJECTIVE: Cushing syndrome (CS) is characterized by excess cortisol and distinct facial features, including moon face and facial fat accumu … nd obesity controls were compared. Clinical features related to CS facial features were analyzed. A support vector machine-based diagnostic model was developed using distinct facial features. RESULTS: A total of 42 patients with CS and 42 controls were enrolled (age, sex, and body mass index matched). Measurement values of CS facial parameters revealed significant chee …

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 41167562Открыть статью

An MRI radiomics approach to discriminate haemorrhage-prone intracranial tumours before stereotactic biopsy.

PURPOSE: To explore imaging biomarkers predictive of intratumoral haemorrhage for lesions intended for elective stereotactic biopsy. METHOD … aging images. Features informative of haemorrhage were then selected by the LASSO algorithm, and an Support Vector Machine model was built with selected features. The Support Vector Machine model was further simplified by discarding features with low importance and calculating them using a "permutation importance" method. The model's performance was evaluated with confu …

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 38537059Открыть статью

Incidence and predictors of cardiogenic shock following surgical or transcatheter tricuspid valve intervention.

OBJECTIVE: The objective of this study was to evaluate the incidence of and risk factors associated with cardiogenic shock (CS) following su … ality. Multivariable logistic regression modeling was performed for primary and secondary outcomes. Support vector machine analysis was performed for sensitivity analysis. RESULTS: From 2008 to 2020, a total of 122 patients underwent isolated TV surgery (n = 58, 14 TV repair, and 44 TV replacement) or TTVI (n = 64, 36 TV repair, and 28 TV replacement). Surgical patient …

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 35066989Открыть статью

Discriminating cognitive motor dissociation from disorders of consciousness using structural MRI.

An accurate evaluation and detection of awareness after a severe brain injury is crucial to a patient's diagnosis, therapy, and end-of-life … n MRIs were qualitatively assessed for lesions in 18 brain regions. We used logistic regression and support vector machine algorithms to first identify the most relevant brain regions predicting a patient's outcome in the development set. We next built a diagnostic MRI-based score and estimated its optimal diagnostic cut-off point. The classifiers were then tested on th …

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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 33836454Открыть статью

Predicting future kidney function in type 2 diabetes mellitus using machine learning and baseline health information.

UNLABELLED: Diabetic kidney disease (DKD) is a common type 2 diabetes mellitus (T2DM) complication, often leading to end-stage kidney diseas … variable were included in three ML algorithms (Light Gradient Boosting Machine, Random Forest, and Support Vector Machine [SVM]). Their predictive performance was compared with each other and with a benchmark multiple linear regression (MLR) model, evaluated using the coefficient of determination (R2) and root mean squared error, with 95% confidence intervals (95% CIs) …

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 41896659Открыть статью

Predicting Prostate Cancer Risk and Its Associated Factors Using Machine Learning Techniques: A Retrospective Study.

BACKGROUND AND AIMS: Prostate cancer affects many people around the world and is fatal. Today, artificial intelligence-based techniques are … nt prediction algorithms, including Logistic Regression, Gradient Boosting, Random Forest, XGBoost, Support Vector Machine, and Neural Networks algorithms developed based on 49 confirmed factors. 597 medical records were reviewed. 342 patients (57.29%) had prostate cancer, and 255 patients (42.71%) had benign prostate hyperplasia. The algorithm's performance was evaluat …

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 42088668Открыть статью

Research on the Identification of Composite Spices Based on Terahertz Spectroscopy and Machine Learning Algorithms.

The similar appearance and composition of pungent spices frequently give rise to adulteration, which not only causes market confusion but also results in inconsistent product quality. This study employed terahertz time-domain spectra and absorption spectra coupled with three machine learning algorithms-Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), and Deep Neural Network (DNN)-for the classification and identification of five spices (garlic, green pepper, Zanthoxylum bungeanum, Toona sinensis, and Qin pepper) as well as their binary mixtures. For single-component spices, all three models a…

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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 41241168Открыть статью