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: 64 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

A comparison of neural feature extraction methods for brain-machine interfaces.

Brain-machine interfaces (BMIs) have shown promise in augmenting people's control of their surroundings, especially for those suffering from … ng matched-filter energy, raw signal spectra, and an autocorrelation energy measure (AEM) approach. Support vector machines (SVMs) were trained offline to classify left from right going movements by utilizing features contained in the NAVs obtained by the different methods. Each method was evaluated for accuracy and robustness. Results show that most algorithms worked w …

Сравнительное исследованиеОценочное исследованиеСтатьяПоддержка 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 17946886Открыть статью

Comparative analysis of supervised and ensemble models with unsupervised exploration for alzheimer's disease prediction.

Alzheimer's disease is a progressive neurodegenerative disorder characterized by memory loss and cognitive decline, with no known cure. Earl … ing Studies" 2 (OASIS-2) dataset. Traditional models, including logistic regression, decision tree, support vector machine, and random forest, are benchmarked against ensemble models such as adaptive boosting, extreme gradient boosting, and a hyperparameter-tuned majority voting ensemble models. Performance is assessed using accuracy, precision, and the area under the r …

СтатьяСравнительное 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 41639293Открыть статью

Development and Validation of a Machine Learning-Based Model to Predict Peri-Implant Mucositis in Patients With Dental Implant Placement After 1-Year.

OBJECTIVES: To develop and validate an interpretable machine learning (ML) model for early prediction of peri-implant mucositis (PIM). MATE … were included in the external testing cohort. The Area Under Curves (AUCs) and Brier scores of the Support Vector Machine (SVM) model with 10 features were 0.902 and 0.129 in the validation set, while 0.797 and 0.256 in the external testing cohort, demonstrating superior discrimination and calibration compared to other algorithms. The SHAP algorithm interpreted that in …

СтатьяВалидационное исследованиеПолный 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 41937253Открыть статью

Actinic keratosis staging in multimodal image data.

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Actinic Keratosis (AK) is a common skin condition, usually appearing on sun-exposed areas, whose progression is as … network was used for feature extraction. Logistic Regression, k-Nearest Neighbors, Random Forests, Support Vector Machines and Multilayer Perceptrons with Sequential Feature Selection using 5-fold patient-wise cross-validation were used for feature-based classification. Additionally, multimodal TwinCNN was evaluated, with various pre-trained models as feature extractor …

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 41990405Открыть статью

Differentiation of Fat-poor and Atypical Adrenal Adenomas from Metastases: MRI-based Radiomic, Radiologic, and Radiomic-radiologic Machine Learning Models.

INTRODUCTION: The accurate differentiation of fat-poor and atypical adrenal adenomas from metastases remains a diagnostic challenge. This st … n was performed by reliability analysis and wrapper-based feature selection with five algorithms. A support vector machine (SVM) was used for classification, and performance was assessed using 10-fold cross-validation and unseen testing. Friedman test and post-hoc analyses compared bootstrapped unseen test area under the curve (AUCs). RESULTS: Only 12% of radiomic feat …

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 41968527Открыть статью

Machine learning and regional homogeneity reveal early and subtle brain changes in type 1 diabetes.

BACKGROUND AND PURPOSE: Type 1 diabetes mellitus (T1DM) usually begins early in life, and its development impacts brain functioning and cogn … ected for multiple comparisons via Gaussian Random Field theory (voxel p < .001, cluster p < .025). Support Vector Machine (SVM) models were trained using cluster-derived features identified in group comparisons, and performance was evaluated on a test set. RESULTS: The T1DM group showed increased ReHo values in occipital lobe areas and reduced ReHo values in cerebella …

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 42119663Открыть статью

Serum peptide biomarkers by MALDI-TOF MS coupled with machine learning for diagnosis and classification of hepato-pancreato-biliary cancers.

This study aimed to investigate the potential of peptide mass fingerprints (PMFs) of the serum peptidome using matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry (MALDI-TOF MS), in combination with machine learning algorithms-support vector machine (SVM) and random forest (RF)-for the diagnosis and classification of hepato-pancreato-biliary (HPB) cancers. Serum samples collected from healthy individuals and patients with various HPB cancers were analyzed to generate PMF profiles. The resulting data were randomly split into training and testing sets. Feature selection …

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 40783440Открыть статью

Continuous Heart Rate Recovery Monitoring With ECG Signals From Wearables: Identifying Risk Groups in the General Population.

Heart rate recovery (HRR) is a critical indicator of cardiovascular fitness and autonomic nervous system function, reflecting the balance between sympathetic and parasympathetic activity. Slower HRR is often linked to cardiovascular and metabolic disorders, highlighting its potential for identifying high-risk individuals. In this study, we developed a feature engineering approach integrated to wearable device data to classify individuals into high-risk (slower HRR) and low-risk (faster HRR) groups. Data were collected from 38 participants (aged 20 to 76 years, 55.26% women) during treadmill tr

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 40067718Открыть статью

Dental Age Estimation in Northern Chinese Han Children and Adolescents Using Demirjian's Method Combined with Machine Learning Algorithms.

OBJECTIVES: To investigate the application value of combining the Demirjian's method with machine learning algorithms for dental age estimation in northern Chinese Han children and adolescents. METHODS: Oral panoramic images of 10 256 Han individuals aged 5 to 24 years in northern China were collected. The development of eight permanent teeth in the left mandibular was classified into different stages using the Demirjian's method. Various machine learning algorithms, including support vector regression (SVR), gradient boosting regression (GBR), linear regression (LR), random forest regression

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 38847027Открыть статью

Comparison of Machine Learning Models Using Diffusion-Weighted Images for Pathological Grade of Intrahepatic Mass-Forming Cholangiocarcinoma.

Is the radiomic approach, utilizing diffusion-weighted imaging (DWI), capable of predicting the various pathological grades of intrahepatic … set in a ratio of 7:3. We established four different classifier models, namely random forest (RF), support vector machines (SVM), logistic regression (LR), and gradient boosting decision tree (GBDT), by manually contouring the region of interest and extracting prominent radiomic features. An external validation of the model was performed with the DWI data of 20 patient …

СтатьяСравнительное 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 38627269Открыть статью

A retrospective study differentiating nontuberculous mycobacterial pulmonary disease from pulmonary tuberculosis on computed tomography using radiomics and machine learning algorithms.

OBJECTIVE: To evaluate the effectiveness of a machine learning based on computed tomography (CT) radiomics to distinguish nontuberculous myc … ssion. The following four supervised learning classifier models were developed: random forest (RF), support vector machine (SVM), logistic regression (LR), and extreme gradient boosting (XGBoost). For assessment and comparison of the predictive performance among these models, receiver-operating characteristic (ROC) curves and the areas under the ROC curves (AUCs) were e …

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 39283049Открыть статью

Morphometrical Brain Markers of Sex Difference.

Many major neuropsychiatric pathologies, some of which appear in adolescence, show differentiated prevalence, onset, and symptomatology across the biological sexes. Therefore, mapping differences in brain structure between males and females during this critical developmental period may provide information about the neural mechanisms underlying the dimorphism of these pathologies. Utilizing a large dataset collected through the Adolescent Brain Cognitive Development study, we investigated the differences of adolescent (9-10 years old) male and female brains (n = 8325) by using a linear Support-

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 33774662Открыть статью

A Supervised Approach to Robust Photoplethysmography Quality Assessment.

Early detection of Atrial Fibrillation (AFib) is crucial to prevent stroke recurrence. New tools for monitoring cardiac rhythm are important … ervised machine learning techniques including k-nearest neighbors, decisions trees, and a two-class support vector machine (SVM). SVM provided the best performance. fPPG signals were used to build the model and achieved 0.9477 accuracy when tested on the data from the fPPG exclusive to the test set, and 0.9589 accuracy when tested on the rPPG data.

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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 30951482Открыть статью

Predictive role of Bladder wall dosimetry in conventional prostate Radiotherapy: Integrating AI and statistical Modelling.

BACKGROUND AND PURPOSE: Genitourinary toxicity is a common complication of prostate radiotherapy. Conventional bladder dosimetry may not adequately reflect the anatomical determinants of toxicity. This study evaluates the predictive value of bladder wall (BW) dosimetry and examines the added utility of artificial intelligence (AI) models. MATERIALS AND METHODS: A retrospective cohort of 177 prostate cancer patients treated with conventional radiotherapy was analyzed. Clinical, dosimetric, and toxicity data were collected. Logistic regression and machine learning (support vector machines, grad…

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 41905129Открыть статью

Machine learning algorithms to automate differentiating cardiac amyloidosis from hypertrophic cardiomyopathy.

Cardiac amyloidosis has a poor prognosis, and high mortality and is often misdiagnosed as hypertrophic cardiomyopathy, leading to delayed di … ive performance (AUC > 0.9). Compared with logistic regression (AUC 0.91), machine learning such as support vector machine (AUC 0.95, p = 0.477), random forest (AUC 0.97, p = 0.301) and gradient boosting machine (AUC 0.98, p = 0.230) demonstrated similar capability to distinguish cardiac amyloidosis and hypertrophic cardiomyopathy. With speckle tracking echocardiography …

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 36260236Открыть статью

Development of Risk Prediction Models for Severe Periodontitis in a Thai Population: Statistical and Machine Learning Approaches.

BACKGROUND: Severe periodontitis affects 26% of Thai adults and 11.2% of adults globally and is characterized by the loss of alveolar bone h … e developed using mixed-effects logistic regression (MELR), recurrent neural network, mixed-effects support vector machine, and mixed-effects decision tree models. A total of 21 features were considered as predictive features, including 4 demographic characteristics, 2 physical examinations, 4 underlying diseases, 1 medication, 2 risk behaviors, 2 oral features, and 6 l …

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 38096008Открыть статью

Prediction Model of Osteonecrosis of the Femoral Head After Femoral Neck Fracture: Machine Learning-Based Development and Validation Study.

BACKGROUND: The absolute number of femoral neck fractures (FNFs) is increasing; however, the prediction of traumatic femoral head necrosis r … s with FNF in 3 other hospitals. Least absolute shrinkage and selection operator regression and the support vector machine algorithm were used for variable selection. Logistic regression, random forest, support vector machine, and eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) were used to develop the model on the training set. The validation set was used to tune the model hyperpa …

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 34806984Открыть статью

Wearable Sensor-Based Mild Cognitive Impairment Identification: A Multi-Domain Gait Analysis Approach With Association Rule Mining.

Mild Cognitive Impairment (MCI) involves cognitive decline beyond age-expected norms without impairing daily function. Crucially, it often precedes dementia, making early identification vital for timely intervention. MCI identification remains challenging with conventional clinical methods. Existing studies have shown a significant association between motion behavior and cognitive performance, highlighting the promise of Inertial Measurement Units (IMUs) for motion-based portable MCI screening. Although some studies in the field of MCI identification have explored feature extraction based on I

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 42378146Открыть статью

Vestibular cortex-related effective connectivity signatures: characterization and differentiation of vestibular migraine patients via magnetic resonance imaging and machine learning.

BACKGROUND: Neuroimaging studies of vestibular migraine (VM) have revealed abnormal functional connectivity in the central vestibular system … sociations of directional influences with clinical variables. Classification models based on linear support vector machine (SVM) analysis were established to assess the performance of effective connectivity in discriminating VM patients from HCs and EM patients. RESULTS: Relative to the EM group and HC group, the VM group presented elevated positive influence from 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 42337425Открыть статью

Urine volatile organic compounds (VOCs) combined with machine learning algorithm in the diagnosis of gallstones with cholecystitis.

To evaluate the noninvasive, early identification capability of urine volatile organic compounds (VOCs) obtained via gas chromatography-ion … ng (30%) sets. Feature selection was performed on the training set to construct Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Neural Network (NN), and Decision Tree (DT) models. These models were optimized using 10-fold cross-validation and evaluated on the testing set, with Area Under the ROC Curve (AUC) as the primary metric. Simultaneously, model performance and …

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 41593140Открыть статью