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: 55 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 machine learning-based model for perioperative stroke prediction in noncardiac, nonvascular, and nonneurosurgical patients.

INTRODUCTION: Perioperative stroke is a rare but severe complication that significantly impacts postoperative recovery and survival. This st … icity of 81.0%, and an F1 score of 67.1%. In comparison, other models, such as logistic regression, support vector machine (SVM), and neural networks, exhibited lower AUC and less favorable performance metrics. Overall, GBM outperformed all models, demonstrating the best balance across accuracy, sensitivity, specificity, and F1 score. CONCLUSION: The GBM model demonstr …

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 40621196Открыть статью

Data-driven prediction of regional brain metabolism using neuropsychological assessment in Alzheimer's disease and behavioral variant Frontotemporal dementia.

BACKGROUND: This study aimed to evaluate the capacity of neuropsychological assessment to predict the regional brain metabolism in a cohort … dictors for different brain regions. In our experiments, classical Machine Learning models, such as support vector machines enhanced by a preliminary feature selection step using GAs outperformed ANNs. CONCLUSIONS: A successful prediction of regional brain metabolism of patients with AD and bvFTD was achieved based on the results of neuropsychological examination and M …

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 39793260Открыть статью

Addendum to "Predicting treatment pathways in Class II malocclusion patients using machine learning: A comparative study of four algorithms for classifying camouflage, growth modulation, and surgical decisions" [Int Orthod. 24 (2026) 101070].

OBJECTIVES: The aim of this study was to develop a machine learning model to assist in treatment decision-making for surgery, camouflage, and growth modulation in Class II malocclusion patients and to evaluate its validity and reliability. MATERIAL AND METHODS: A total of 506 Class II malocclusion patients were included in the study, with patients randomly assigned to a training set (405) and a test set (101). Four machine learning (ML) models - logistic regression (LR), decision tree (DT), random forest (RF), and support vector machine (SVM) - were trained to predict the most suitable treatm…

Опубликованное исправлениеПоиск 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 42190352Открыть статью

Machine learning models using serum gastric biomarkers for the non-invasive prediction of atrophic gastritis: a comparative study.

BACKGROUND AND AIMS: The early, non-invasive detection of chronic atrophic gastritis (CAG), a precancerous lesion, remains a clinical challe … tus. Using these predictors, eight models-including Logistic Regression (as baseline), Elastic Net, Support Vector Machine, Neural Network, and tree-based ensembles-were trained and optimized via 5-fold cross-validation. Model performance was rigorously evaluated on the held-out test set using discrimination (AUC, sensitivity, specificity), calibration (Brier score), an …

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 41788735Открыть статью

Study on reconstruction of rectal sensation based on wavelet packet analysis and SVM strategy.

To control anal incontinence, we have developed an artificial anal sphincter system with sensor feedback. The artificial anal sphincter syst … of the rectal pressure signal, then the rectal sensation prediction model is constructed based on a support vector machine for defecation pattern recognition. The results show that the proposed method is an effective approach for the reconstruction of patients' rectal sensation.

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 22455610Открыть статью

Machine learning-based algorithms applied to drug prescriptions and other healthcare services in the Sicilian claims database to identify acromegaly as a model for the earlier diagnosis of rare diseases.

Acromegaly is a rare disease characterized by a diagnostic delay ranging from 5 to 10 years from the symptoms' onset. The aim of this study … earning algorithms (i.e., the Recursive Partitioning and Regression Tree, the Random Forest and the Support Vector Machine) were used, and their performance was evaluated. The random forest (RF) algorithm achieved the highest Area under the ROC Curve value of 0.83 (95% CI 0.79-0.87). The sensitivity in the test set, computed at the optimal threshold of predicted probabi …

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 38485706Открыть статью

Stroke prediction in elderly patients with atrial fibrillation using machine learning combined clinical and left atrial appendage imaging phenotypic features.

BACKGROUND: Atrial fibrillation (AF) is one of the primary etiologies for ischemic stroke, and it is of paramount importance to delineate th … roke risk were subsequently analyzed. Machine learning algorithms-Logistic Regression, Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM), Random Forest, and Extreme Gradient Boosting-were selected to develop a predictive model for stroke risk in this patient cohort. The model was assessed using the Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve, Hosmer-Lemeshow tests, a …

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 40413386Открыть статью

Video-based Detection of Delirium in Hospitalized Adults.

Delirium, a dynamic neuropsychiatric condition associated with morbidity and mortality, remains underdiagnosed due to reliance on subjective … limb postures and movements. Four machine learning models (logistic regression, gradient boosting, support vector machines, and random forests) were trained to predict delirium status from extracted features. Model performance was evaluated on 20 repetitions of three-fold cross-validation using the area under the curve of the receiver operating characteristics curve (A …

СтатьяПрепринтПоиск 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 42180362Открыть статью

Video-based detection of Delirium in hospitalized adults.

Delirium, a dynamic neuropsychiatric condition associated with morbidity and mortality, remains underdiagnosed due to reliance on subjective … limb postures and movements. Four machine learning models (logistic regression, gradient boosting, support vector machines, and random forests) were trained to predict delirium status from extracted features. Model performance was evaluated on 20 repetitions of three-fold cross-validation using the area under the curve of the receiver operating characteristics curve (A …

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 42213702Открыть статью

Simulation-informed kernel-based regression models for predicting temperature distribution in microwave hyperthermia.

This work analyzes heat transfer in microwave heating process using hyperthermic approach. Predictive performance of artificial intelligence … stage of the study was carried out using three nonlinear kernel-driven learning approaches, namely Support Vector Machine (SVM), Kernel Ridge Regression (KRR), and Relevance Vector Machine (RVM), with the spatial coordinates serving as predictors of the temperature field. Model-specific hyperparameters were determined through a Cuckoo Search-based optimization procedur …

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 42675102Открыть статью

Rupture-Related Features of Cerebral Arteriovenous Malformations and Their Utility in Predicting Hemorrhage.

BACKGROUND: Evaluating rupture risk in cerebral arteriovenous malformations currently lacks quantitative hemodynamic and angioarchitectural … es and developed logistic regression (clinical features), decision tree (hemodynamic features), and support vector machine (angioarchitectural features) models. These 3 models were combined into an ensemble model using a weighted soft-voting strategy. The performance of the models in discriminating ruptured arteriovenous malformations and predicting subsequent hemorrhag …

СтатьяПоддержка 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 38511314Открыть статью

Prediction of drowsiness using EEG signals in young Indonesian drivers.

Indonesia is among the countries with the highest accident rates in the world. Fatigue and drowsiness are among the main causes of the incre … ts. The methods used in this study include statistical significance tests, logistic regression, and support vector machine. The results showed that sleep deprivation had a significant effect on increasing alpha, beta, and theta waves. In addition, driving duration significantly increased the theta power and all EEG ratios and decreased the beta power in the alert group. …

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 37810083Открыть статью

The identification of gene signatures in patients with extranodal NK/T-cell lymphoma from a pair of twins.

BACKGROUND: There is no unified treatment standard for patients with extranodal NK/T-cell lymphoma (ENKTL). Cancer neoantigens are the resul … L. Seventy samples were analyzed by Robust Multi-array Analysis (RMA). Two methods (elastic net and Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination) were used to select unique genes. Next, we performed functional enrichment analysis and pathway enrichment analysis. Then, we conducted single-sample gene set enrichment analysis of immune infiltration and validated th …

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 34872521Открыть статью

Single-cell responses to three-dimensional structure in a functionally defined patch in macaque area TEO.

Both dorsal and ventral visual pathways harbor several areas sensitive to gradients of binocular disparity (i.e., higher-order disparity). A … e receptive fields of the responsive TEO cells were relatively small and generally foveal. A linear support vector machine classifier showed that this population of disparity-selective TEO neurons contains reliable information about the sign of curvature and the position in depth of the stimulus. NEW & NOTEWORTHY We recorded in a part of the macaque area TEO that is act …

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 30230993Открыть статью

Arrhythmia recognition and classification using combined linear and nonlinear features of ECG signals.

Arrhythmia is a cardiac condition caused by abnormal electrical activity of the heart, and an electrocardiogram (ECG) is the non-invasive me … r their ability to differentiate different classes of data using different classifiers, namely, the support vector machine and neural network methods with tenfold cross-validation. Our proposed method is able to classify the N, S, V, F and U arrhythmia classes with high accuracy (98.91%) using a combined support vector machine and radial basis function method.

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 27000289Открыть статью

Diagnosing developmental dyscalculia on the basis of reliable single case FMRI methods: promises and limitations.

FMRI-studies are mostly based on a group study approach, either analyzing one group or comparing multiple groups, or on approaches that corr … mental dyscalculia is a disorder characterized by heterogeneous brain activation differences. Using support vector machine analysis and cluster analysis, we tried to group dyscalculic and typically developing children according to brain activation. Fronto-parietal systems seem to qualify for a distinction between the two groups. However, this was only effective when rel …

СтатьяРандомизированное исследованиеПоддержка 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 24349547Открыть статью

Deqi Sensation to Predict Acupuncture Effect on Functional Dyspepsia: A Machine Learning Study.

OBJECTIVES: The aim of the study was to predict the effect of acupuncture for treating functional dyspepsia (FD) using the support vector machine (SVM) techniques based on initial deqi sensations of patients. METHODS: This retrospective study involved 90 FD patients who had received four weeks of acupuncture treatment. The support vector classification model was used to distinguish higher responders (patients with Symptom Index of Dyspepsia improvement score ≥ 2) from lower responders (patients with Symptom Index of Dyspepsia improvement score < 2). A support vector regression model was used …

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 36159564Открыть статью

Adult Age Estimation of CT Image Reconstruction of the Laryngeal Cartilages and Hyoid Bone Based on Data Mining.

Objective To explore the feasibility of the CT image reconstruction of laryngeal cartilage and hyoid bone in adult age estimation using data mining methods. Methods The neck thin slice CT scans of 413 individuals aged 18 to <80 years were collected and divided into test set and train set, randomly. According to grading methods such as TURK et al., all samples were graded comprehensively. The process of thyroid cartilage ossification was divided into 6 stages, the process of cricoid cartilage ossification was divided into 5 stages, and the synosteosis between the greater horn of hyoid and hyoid

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 33780179Открыть статью

Specific diagnostic model for bacterial pneumonia constructed by combining multiple omics and multi machine learning models.

Due to the difficulty in quickly discriminating bacterial pneumonia (BPs) from pneumonia caused by other pathogens in clinic, the research f … ine learning (ML) classification algorithms including logistic regression (LR), random forest (RF), support vector machine (SVM), eXtreme gradient boosting (XGBoost), light gradient boosting machine (LightGBM) and extreme random tree (ExtraTree) were applied. Among the models, LR achieves the highest AUC value of 0.892 (95%CI: 0.723-0.992) with the sensitivity and speci …

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 41747564Открыть статью

Reading the immune clock: a machine learning model predicts mouse immune age from cellular patterns.

Aging is accompanied by profound alterations in the immune system; yet, an accurate prediction of immunological age remains challenging. While transcriptomic approaches have yielded insights into immune aging, protein-level profiling and machine learning-based prediction tools remain underdeveloped. Here, we employ mass cytometry to analyse murine splenic CD45⁺ immune cells across various age groups, profiling the expression of 30 protein markers and monitoring age-related immune changes. By analysing six major immune subsets (CD8⁺ T cells, CD4⁺ T cells, B cells, conventional type 1 and type 2

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 41372235Открыть статью