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: 60 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

Development and validation of a screening model for early diagnosis of biliary atresia in neonates with cholestasis.

BACKGROUND: Biliary atresia (BA) is a progressive neonatal cholestatic liver disease that requires timely diagnosis and intervention. Differentiating BA from other causes of neonatal cholestasis remains a significant clinical challenge. METHODS: In this study, we retrospectively analyzed the clinical and biochemical data of 243 cholestatic neonates, comprising 61 with BA and 182 with non-BA. We utilized five supervised machine learning algorithms-logistic regression (LRM), decision tree (DET), multilayer perceptron (MLP), support vector machine (SVC), and random forest (RF)-to construct diagn…

СтатьяВалидационное исследованиеПоиск 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 41420648Открыть статью

Olfactory ERP-based classification of anosmia and normosmia using machine learning.

OBJECTIVE: This study aimed to investigate whether electroencephalogram (EEG) data can be used to classify normosmia and anosmia using machi … hemosensory event-related potential (CSERP) datasets per participant. Three machine learning models-support vector machine (SVM), random forest (RF), and convolutional neural network (CNN)-were used to classify normosmia and anosmia. RESULTS: Among all single and combined odor conditions, the combination of PEA_Right + H₂S_Left + H₂S_Right achieved the highest performa …

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 42328463Открыть статью

Lymph Node Invasion Prediction in Prostate Cancer: A Comparative Machine-Learning Study.

BACKGROUND: Accurate preoperative prediction of lymph node invasion (LNI) in prostate cancer is critical for guiding lymph node dissection. … plied to balance the dataset. Four machine-learning algorithms (k-Nearest Neighbors, Random Forest, Support Vector Machine, and Extreme Gradient Boosting [XGBoost]) were trained using 10-fold cross-validation. Model performance was evaluated using accuracy, sensitivity, specificity, and area under the receiver operating characteristic curve. SHapley Additive exPlanation …

СтатьяСравнительное исследованиеПоиск 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 41284205Открыть статью

Predicting perineural invasion of intrahepatic cholangiocarcinoma based on CT: a multicenter study.

OBJECTIVE: This study explored the feasibility of preoperatively predicting perineural invasion (PNI) of intrahepatic cholangiocarcinoma (IC … eveloped based on these three features using five algorithms: multilayer perceptron, random forest, support vector machine, logistic regression, and XGBoost. The AUCs of the models exceeded 0.86, 0.84, 0.79, and 0.72 in the training cohort, internal validation cohort, external validation cohorts, and prospective cohort, respectively. CONCLUSIONS: Machine learning model …

СтатьяМногоцентровое исследованиеПоиск 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 40888893Открыть статью

Mandibular and dental measurements for sex determination using machine learning.

The present study tested the combination of mandibular and dental dimensions for sex determination using machine learning. Lateral cephalograms and dental casts were used to obtain mandibular and mesio-distal permanent teeth dimensions, respectively. Univariate statistics was used for variables selection for the supervised machine learning model (alpha = 0.05). The following algorithms were trained: logistic regression, gradient boosting classifier, k-nearest neighbors, support vector machine, multilayer perceptron classifier, decision tree, and random forest classifier. A threefold cross-vali…

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 38671054Открыть статью

The Use of Artificial Intelligence for the Prediction of Periprosthetic Joint Infection Following Aseptic Revision Total Knee Arthroplasty.

Periprosthetic joint infection (PJI) following revision total knee arthroplasty (TKA) for aseptic failure is associated with poor outcomes, … derwent re-revision surgery for PJI. Three machine learning algorithms (artificial neural networks, support vector machines, k-nearest neighbors) were developed to predict this outcome and these models were assessed by discrimination, calibration, and decision curve analysis. This is a retrospective study. Among the three machine learning models, the neural network mode …

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 36731501Открыть статью

A predictive model for the diagnosis of non-alcoholic fatty liver disease based on an integrated machine learning method.

Diagnostic markers for non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) are still needed for screening individuals at risk. In recent years, the ma … curves (AUROCs) for the selected indicators using logistic regression (LR), random forest (RF) and support vector machine (SVM) were 0.814, 0.837 and 0.810, respectively. Then the binary logistic regression was used to construct the predictive model. What's more, the AUROC of the predicted model was 0.732 in the validation cohort of patients with NAFLD. And the combine …

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 34956485Открыть статью

Integrated Intratumoral and Peritumoral Ultrasound Radiomics Models for Breast Nodule Diagnosis Using Machine Learning.

AIMS/BACKGROUND: The differentiation of benign and malignant breast nodules, particularly those categorized as Breast Imaging Reporting and … achine learning models-including random forest (RF), multilayer perceptron (MLP), extra trees (ET), support vector machine (SVM), logistic regression (LR), k-nearest neighbor (KNN), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), Adaptive Boosting (AdaBoost), Gradient Boosting Decision Tree (GBDT), and Light Gradient Boosting Machine (LightGBM)-were trained and compared using area …

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 42528422Открыть статью

Predicting a few or many friends in schoolchildren: a machine learning approach.

Machine learning algorithms were used to determine whether Peruvian 8-12-year-olds (N = 730) believe they have many or few friends based on sociodemographic and psychological variables. Theoretical variables were depression (PHQ-8), subjective well-being (SWB-3), sorrow, bullying, and birthplace. With stratified 10-fold cross-validation, the easyML R package examined six algorithms: Random Forest, XGBoost, Support Vector Machine, Neural Network, Logistic Regression, and Decision Tree. The cross-validation pipeline used SMOTE to correct class imbalance (25.6% few vs. 74.4% many friends). Logist…

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 42313573Открыть статью

Construction of a mild cognitive impairment prediction model for Parkinson's disease patients on the basis of multimodal data.

This research aimed to establish a model predicting mild cognitive impairment in Parkinson's disease patients (PDMCI) by integrating multimodal indicators. We prospectively collected general demographic data, clinical scales, gait parameters, eye tracking parameters, and neuroimaging parameters from 50 PDMCI patients, 50 Parkinson's disease patients with normal cognition (PDNCs), and 20 healthy controls (HCs). Support Vector Machine (SVM) classifiers and nested cross-validation were used to evaluate 31 feature combinations. Results demonstrated that the combination of clinical, gait, eye track…

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 41253859Открыть статью

Feature-Level Fusion of Surface Electromyography and Mechanomyography Signals for MVC-Normalized Shoulder Abduction Force-Level Classification in Healthy Adults.

BACKGROUND: Accurate recognition of upper-limb force levels is important for wearable movement monitoring and rehabilitation engineering, ye … evaluated classifiers were logistic regression (LR), k-nearest neighbors (KNN), decision tree (DT), support vector machine with a radial basis function kernel (SVM-RBF), random forest (RF), extremely randomized trees (ET), histogram-based gradient boosting decision tree (HGBDT), and multi-layer perceptron (MLP). Models were evaluated using group-aware five-fold cross-va …

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 42515236Открыть статью

In situ detection of dead cells from live cells via a DC plus low frequency AC resistive pulse sensor.

Differentiation and detection of live and dead cells are critical for assessing cell viability in biomedical research, evaluating drug effic … d human mesenchymal stem cells (hMSCs) were used to demonstrate the device's utility. A soft margin support vector machine (SVM) was applied to define the decision boundary based on analysis of the four parameters. For both cell types, live and dead cells formed distinct clusters, achieving maximum classification accuracies of up to 100%. Additionally, HUVECs treated wi …

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 41686337Открыть статью

Short-Term Effects of Aerobic Exercise on Brain Connectivity in Individuals With Subthreshold Depression.

BACKGROUND: Subthreshold depression (StD) is a significant risk factor for major depressive disorder (MDD). Aerobic exercise can alleviate d … vity (FC) with the bilateral hippocampus to examine the between-group and within-group differences. Support vector machine (SVM) was used to test whether differences in brain regions before aerobic exercise could effectively distinguish between StD and HCs. Finally, we evaluated the relationship between GCA or FC and clinical characteristics in individuals with StD. RE …

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 41957685Открыть статью

CT-based radiomics and nnU-Net deep features for predicting calcaneal spurs: Development and validation of a combined clinical imaging model (A retrospective study).

This study aimed to develop and validate a computed tomography (CT)-based model that combines radiomics features, deep features derived from … coefficient, between-group testing, and least absolute shrinkage and selection operator regression. Support vector machine models with ten-fold cross-validation and grid search were used to generate the radiomics score (Rad-score) and nnU-Net score. Logistic regression was used to develop the clinical and combined models. Model performance was assessed with receiver ope …

СтатьяВалидационное исследованиеПоиск 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 42566642Открыть статью

Research on Depression Recognition Based on EEG Microstate Functional Connectivity.

BACKGROUND: To examine potential differences in electroencephalogram (EEG) dynamic functional connectivity between patients with major depre … ion performance of the fused features and individual features was then assessed using three models: Support Vector Machine (SVM), Backpropagation Neural Network (BP), and K-Nearest Neighbors (KNN). RESULTS: The findings indicate that network features derived from microstate C exhibited higher discriminative ability. Across all classification models, node degree feature …

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 41762051Открыть статью

Multi-Domain CoP Feature Analysis of Functional Mobility for Parkinson's Disease Detection Using Wearable Pressure Insoles.

Parkinson's disease (PD) impairs balance and gait through neuromotor dysfunction, yet conventional assessments often overlook subtle postural deficits during dynamic tasks. This study evaluated the diagnostic utility of center-of-pressure (CoP) features captured by pressure-sensing insoles during the Timed Up and Go (TUG) test. Using 39 PD and 38 control participants from the recently released open-access WearGait-PD dataset, the authors extracted 144 CoP features spanning positional, dynamic, frequency, and stochastic domains, including per-foot averages and asymmetry indices. Two scenarios w

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 41013102Открыть статью

Enhanced particle swarm optimization for feature selection in SVM-based Alzheimer's disease diagnosis.

Alzheimer's Disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder marked by neuronal loss, leading to cognitive and behavioral decline. W … ng factors (D), termed OLDPSO, is proposed to improve feature selection and classification within a Support Vector Machine (SVM) model for AD diagnosis using magnetic resonance imaging (MRI) data. MRI, as a non-invasive modality, reveals structural brain changes, particularly in gray matter (GM) and white matter (WM) volumes, which are key biomarkers for AD. However, ex …

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 40624099Открыть статью

AI-powered chronic kidney disease detection integrating TabNet and LSTM for precision diagnosis.

Chronic kidney disease (CKD) is a leading cause of morbidity and mortality worldwide, with early detection being vital for effective treatment and management. Traditional diagnostic methods often struggle with the difficulty of CKD datasets, leading to delays in diagnosis and intervention. Despite advancements in machine learning, there remains a need for more effective and accurate models that can manage the intricacies of CKD data. This paper proposes an advanced AI-based system for early detection and diagnosis of CKD by developing an AI-based system that can efficiently handle complicated

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 41201086Открыть статью

MRI-based differentiation of Parkinson's disease by cerebellar gray matter volume.

BACKGROUND: The underlying mechanism of Parkinson's disease (PD) is associated with the neurodegeneration of the dopaminergic neurons, and t … patients with PD and healthy controls (HC) by using voxel-based morphometric (VBM) measurements and support vector machine (SVM) methods based on independent component analysis (ICA). METHODS: Cerebellar gray matter volume was measured using VBM in patients with PD (n = 27) and HC (n = 16) from the Neurocon dataset. ICA analysis was performed on the gray matter volume …

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 40023444Открыть статью

Differential large-scale network functional connectivity in cocaine-use disorder associates with drug-use outcomes.

Cocaine-use disorder (CUD) affects both structure and function of the brain. A triple network model of large-scale brain networks has been useful for identifying aberrant resting-state functional connectivity (rsFC) associated with mental health disorders including addiction. The present study investigated differences between people with CUD vs. controls (CONs) and whether putative differences were associated with drug-use outcomes. Participants with CUD (n = 38) and CONs (n = 34) completed a resting functional magnetic resonance imaging (fMRI) scan. Participants with CUD completed several men

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 40113802Открыть статью