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: 48 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

Demographic and Symptomatic Features of Voice Disorders and Their Potential Application in Classification Using Machine Learning Algorithms.

BACKGROUND: Studies have used questionnaires of dysphonic symptoms to screen voice disorders. This study investigated whether the differenti … ne learning algorithms, including decision tree, linear discriminant analysis, K-nearest neighbors, support vector machine, and artificial neural network, were applied to classify voice disorders. RESULTS: The results showed that demographic features were more effective for detecting neoplastic and phonotraumatic lesions, whereas symptoms were useful for detecting voca …

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 30184538Открыть статью

Parkinson's Disease Action Tremor Detection with Supervised-Leaning Models.

People with Parkinson's Disease (PD) have multiple symptoms, such as freezing of gait (FoG), hand tremors, speech difficulties, and balance … upervised machine learning models, including Logistic Regression (LR), K-Nearest Neighbours (KNNs), Support Vector Machines (SVMs), and Convolutional Neural Networks (CNNs), for detecting PD action tremors. These models were evaluated with 30 PD patients' data. The performance of all models using our features has more than 90% of F1 scores in five-fold cross-validations …

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 37745176Открыть статью

SVM-based prediction of propeptide cleavage sites in spider toxins identifies toxin innovation in an Australian tarantula.

Spider neurotoxins are commonly used as pharmacological tools and are a popular source of novel compounds with therapeutic and agrochemical … precursor must be predicted bioinformatically. We evaluated different machine learning strategies (support vector machines, hidden Markov model and decision tree) and developed an algorithm (SpiderP) for prediction of propeptide cleavage sites in spider toxins. Our strategy uses a support vector machine (SVM) framework that combines both local and global sequence infor …

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 23894279Открыть статью

The artificial intelligence driven on the development of diabetic retinopathy prognostic scoring tool among type 2 diabetes mellitus patients: A review.

INTRODUCTION: Diabetic retinopathy, a major microvascular complication of type 2 diabetes mellitus, remains a leading cause of preventable b … rated the highest predictive performance, with area under the curve values between 0.803 and 0.966. Support Vector Machine also performed well in smaller cohorts. Key predictors across studies included HbA1c, duration of diabetes, renal function markers, blood pressure, lipid profile, and body mass index. CONCLUSION: AI-driven prognostic tools show strong potential to …

СтатьяОбзорПолный 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 41617521Открыть статью

Machine Learning-Based Prediction Model for Multidrug-Resistant Organisms Infections: Performance Evaluation and Interpretability Analysis.

BACKGROUND: Multidrug-resistant organism (MDRO) infections pose a significant global health threat, particularly in intensive care units (IC … , treatments, and laboratory data. Six machine learning algorithms-Neural Networks, Random Forests, Support Vector Machines, Logistic Regression, Decision Trees, and Gaussian Naive Bayes-were evaluated based on AUC, accuracy, and calibration curves. SHAP analysis provided both global and local interpretability. RESULTS: Among 825 eligible cases (375 MDRO infections), t …

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 40353201Открыть статью

Machine learning-based prediction of postpartum hemorrhage using maternal clinical and biochemical features.

OBJECTIVE: This study evaluates the predictive performance of various machine learning (ML) algorithms for postpartum hemorrhage (PPH), peri … uding hemoglobin, body mass index, uterine scar, and comorbidities, were used to develop ML models: support vector machine (SVM), logistic regression, random forest, gradient boosting, and naive Bayes. Model performance was evaluated using accuracy, F1 score, and area under the ROC curve (AUC). Reduced-feature models with ten predictors were also assessed. RESULTS: The …

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 41144864Открыть статью

Explainable machine learning for movement disorders - Classification of tremor and myoclonus.

BACKGROUND: Treatment for essential tremor (ET) and cortical myoclonus (CM) differs. As their clinical distinction can be difficult, with large inter- and intra-observer variability, there is a need for additional diagnostic tools. OBJECTIVES: We aim to develop a machine learning based approach using accelerometry data to support clinicians in their diagnosis of ET versus CM. METHODS: We recorded the upper body movements of 19 ET and 19 CM patients performing 21 tasks using eight accelerometry sensors. The phenotype was classified by applying an explainable machine learning method called gen

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 40345135Открыть статью

Machine learning-assisted colorimetric sensor array on a superwettable microchip for on-site authentication of ginseng.

Panax ginseng is widely used for its significant bioactivities, but adulteration and quality counterfeiting remain critical issues. Herein, a machine learning-assisted superwettable colorimetric sensor array microchip is proposed for the rapid ginseng authentication. The microchip targets diol groups of ginseng-derived monosaccharides using 3-nitrophenylboronic acid as the cross-reactive receptor, generating distinct colorimetric fingerprints via pH response and indicator displacement assay (IDA) mechanisms. The excellent determination capability of the microchip was demonstrated through the c

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 42541882Открыть статью

Machine Learning-Integrated Metabolomics for Precision Pharmacotherapy: Advances, Challenges, and Clinical Translation.

Machine learning (ML) integrated with metabolomics has emerged as a promising strategy to advance precision pharmacotherapy, enabling data-driven prediction of drug response. This review provides an overview of commonly applied ML methodologies in metabolomics-based pharmacological studies, including supervised models (Random Forest, Extreme Gradient Boosting, Support Vector Machine, Logistic Regression, K-Nearest Neighbors), unsupervised models (K-Means Clustering, Principal Component Analysis), and deep learning approaches. We summarize recent progress in the application of metabolomics-driv…

СтатьяОбзорПоиск 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 42646336Открыть статью

Blood biomarkers predict conversion from cognitively stable to mild cognitive impairment or Alzheimer's disease in Down syndrome at 16-month follow-up in ABC-DS.

INTRODUCTION: Individuals with Down syndrome (DS) face high risk for Alzheimer's disease (AD), yet presymptomatic detection of cognitive decline is hindered by lifelong intellectual disability. METHODS: Using data from the Alzheimer's Biomarker Consortium-Down Syndrome (ABC-DS), blood samples from 246 participants were analyzed, yielding 404 longitudinal observations (45 Converters, 359 Stable) collected at 0, 16, and 32 months were analyzed. A Support Vector Machine was trained on 25 plasma biomarkers spanning neurodegeneration, inflammation, and vascular health, along with demographic facto…

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 42449162Открыть статью

Interpretable multimodal MRI fusion in Alzheimer's disease classification using extended parallel multilink joint ICA and 3D ResNet.

Accurate identification of Alzheimer's disease (AD) stages is important for improving clinical understanding and supporting early-stage assessment. In this study, two multimodal MRI fusion strategies were developed to integrate structural MRI, resting-state functional MRI, and diffusion tensor imaging for pairwise binary classification among four groups: normal cognition (NC), subjective cognitive decline (SCD), mild cognitive impairment (MCI), and AD dementia (ADD). The extended parallel multilink joint independent component analysis (Epml-jICA) combined with a support vector machine (SVM) ap…

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 42750836Открыть статью

Application of artificial intelligence models in the identification of severe scrub typhus.

This retrospective study enrolled 492 patients with scrub typhus in Jiangmen from 2013 to 2025. Clinical and laboratory data were analyzed using univariate logistic regression and LASSO regression to identify risk factors for severe illness. Seven machine-learning models, including logistic regression, support vector machine, random forest, XGBoost, Naive Bayes, k-nearest neighbor, and decision tree, were constructed and externally validated. Variable importance was ranked using SHAP analysis. Mechanical ventilation represented the strongest predictor of severe disease, indicating that respira…

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 42559118Открыть статью

GAINSeq: glaucoma pre-symptomatic detection using machine learning models driven by next-generation sequencing data.

Congenital glaucoma, a complex and diverse condition, presents considerable difficulties in its identification and categorization. This research used Next Generation Sequencing (NGS) whole-exome data to create a categorization framework using machine learning methods. This study specifically investigated the effectiveness of decision tree, random forests, and support vector classification (SVC) algorithms in distinguishing different glaucoma genotypes. Proposed methodology used a range of genomic characteristics, such as percentage variation, PhyloP scores, and Grantham scores, to comprehensiv

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 40593953Открыть статью

Label-free surface-enhanced Raman spectroscopy of serum with machine-learning algorithms for gallbladder cancer diagnosis.

Gallbladder cancer (GBC) is a rare but frequently fatal biliary tract malignancy that is typically discovered when it is already advanced. In this study, we investigated a novel technique for the quick and non-invasive diagnosis of GBC based on serum surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS). SERS spectra of serum from 41 patients with GBC and 72 normal subjects were recorded. Principal component analysis-linear discriminant analysis (PCA-LDA), and PCA-support vector machine (PCA-SVM), Linear SVM and Gaussian radial basis function-SVM (RBF-SVM) algorithms were used to establish the classifica…

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 37004836Открыть статью

Diagnostic spectro-cytology revealing differential recognition of cervical cancer lesions by label-free surface enhanced Raman fingerprints and chemometrics.

Herein we have stepped-up on a strategic spectroscopic modality by utilizing label free ultrasensitive surface enhanced Raman scattering (SE … irical discrimination. Moreover, all the spectral invention was subjected to chemometrics including Support Vector Machine (SVM) which furnished an average diagnostic accuracy of 94%, 74% and 92% of the three grades. Combined SERS read-out and machine learning technique in field trial promises its potential to reduce the incidence in low resource countries.

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 32736038Открыть статью

Classification of Wood Chips Using Electrical Impedance Spectroscopy and Machine Learning.

Wood chips are extensively utilised as raw material for the pulp and bio-fuel industry, and advanced material analyses may improve the proce … rection. Three machine learning methods were used: K-nearest neighbor (KNN), decision tree (DT) and support vector machines (SVM). The heartwood content of pine chips and bark content of birch chips were classified with an accuracy of 91% using EIS from pure materials combined with a k-nearest neighbour classifier. When using mixed materials and multiple classes, 73% co …

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 32079155Открыть статью

Visualizing Functional Network Connectivity Difference between Healthy Control and Major Depressive Disorder Using an Explainable Machine-learning Method.

Major depressive disorder (MDD) is a complex mental disorder characterized by a persistent sad feeling and depressed mood. Recent studies re … d MDD from HC by estimating whole-brain connectivity using several classification methods including support vector machine, random forest, XGBoost, and convolutional neural network. In addition, we leveraged the SHapley Additive exPlanations (SHAP) approach as a feature learning method to model the difference between these two groups. We found a consistent result among …

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 33018257Открыть статью

Construction and validation of a machine learning-based prediction model for social isolation in patients with colorectal cancer after stoma surgery.

OBJECTIVE: To investigate the current status and influencing factors of social alienation in patients with enterostomy after colorectal canc … ned with Logistic regression. Five machine learning algorithms, including Logistic regression (LG), support vector machine (SVM), naive Bayes, K-nearest neighbor (KNN), and extreme gradient boosting (XGBoost), were employed to establish prediction models for social alienation. The predictive performance was evaluated and compared using the area under the receiver operat …

СтатьяВалидационное 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 42243692Открыть статью

Interpretable Machine Learning Enables Preoperative Physiologic Risk Stratification for Dysphagia After Anti-Reflux Surgery.

Postoperative dysphagia remains one of the most clinically significant complications following anti-reflux surgery, yet existing preoperativ … An ensemble machine learning framework integrating logistic regression, random forest, XGBoost, and support vector machine models was developed using engineered higher-order physiologic interaction features and subsequently translated into an interpretable point-based scoring system. The ensemble model demonstrated strong discrimination in the derivation cohort (AUC = 0 …

СтатьяПрепринтПоиск 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 42523562Открыть статью

Using Machine Learning to Predict Linezolid-Associated Thrombocytopenia.

OBJECTIVE: Using artificial intelligence and machine learning to predict linezolid-induced thrombocytopenia helps identify related risk factors in patients. METHODS: Between January 2020 and December 2023, 284 patients receiving linezolid from Beijing Chaoyang Hospital were enrolled. The data underwent filtering to ensure completeness and quality. The filtered data were then randomly divided into training and validation sets at a 3:1 ratio using stratified sampling. Four machine learning methods-logistic regression, Lasso regression, support vector machine (SVM), and random forest-were employ…

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 40438533Открыть статью