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

Machine learning applications in risk management: Trends and research agenda.

Risk management has become a foundational aspect in numerous industries, propelling the implementation of machine learning technologies for … th the pandemic of severe acute respiratory syndrome (SARS-CoV-2). Key terms include random forest, support vector machines (SVM), and credit risk assessment, while terms such as prediction, postpartum depression, big data, and security emerge as new areas of study. Furthermore, there is a transition from traditional approaches such as stacking to advanced deep learning …

СтатьяОбзорПоиск 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 41059130Открыть статью

Development of an Explainable Machine Learning Model to Predict Mortality Risk in Sepsis Patients: Insights From a Real-World Clinical Data.

BACKGROUND: Sepsis is a life-threatening dysregulated host response to infection; early risk stratification is essential to guide intensive … e Synthetic Minority Oversampling Technique. Seven models-Random Forest (RF), k -Nearest Neighbors, Support Vector Machine, logistic regression, eXtreme Gradient Boosting, least absolute shrinkage and selection operator-logistic regression, and light gradient boosting machine-were trained and evaluated using area under the receiver operating characteristic curve (AUC), …

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 41144909Открыть статью

Single-shot, receptor-free, rapid detection and classification of five respiratory viruses by machine learning integrated SERS sensing platform.

A machine learning integrated SERS sensing platform is developed for a single-shot, receptor-free, rapid detection and classification of fiv … of the order of 1011. Various machine learning (ML) algorithms like Random Forest Classifier (RF), Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression (LR), k-Nearest Neighbor (KNN), and Multilayer Perceptron (MLP) are trained on SERS spectra dataset of CNS for classification of the viruses. MLP shows the best performance for the analysis and classification of complex SE …

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 40139050Открыть статью

Machine Learning Approaches for Blood Pressure Classification from Photoplethysmogram: A Comparative Analysis.

The cuffless estimation of blood pressure (BP) has become a prominent area of research in recent years fueled by its potential clinical implications and the growing interest from the wearable device industry. It has been accelerated by the emergence of learning-based models. Most use multiple pulse signals such as ECG, PPG, etc. rely on pulse transit time estimates and related features for estimating BP. However, the accuracy and reliability of such methods are questionable and hence there has been limited clinical uptake. This study focuses on evaluating the accuracy obtained from different m

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 40040211Открыть статью

Machine learning models and dimensionality reduction for improving the Android malware detection.

Today, a great number of attack opportunities for cybercriminals arise in Android, since it is one of the most used operating systems for many mobile applications. Hence, it is very important to anticipate these situations. To minimize this problem, the analysis of malware search applications is based on machine learning algorithms. Our work uses as a starting point the features proposed by the DREBIN project, which today constitutes a key reference in the literature, being the largest public Android malware dataset with labeled families. The authors only employ the support vector machine to d…

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 39896377Открыть статью

Advancing Interstitial Cystitis/Bladder Pain Syndrome (IC/BPS) Diagnosis: A Comparative Analysis of Machine Learning Methodologies.

Background/Objectives. This study aimed to improve machine learning models for diagnosing interstitial cystitis/bladder pain syndrome (IC/BP … ons of urine samples involving 2009 participants. The models utilized included logistic regression, support vector machines, random forests, k-nearest neighbors, and AutoGluon. Results. Expanding the dataset for model training and evaluation resulted in improved performance metrics compared to previously published findings. The implementation of AutoML methods yielded 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 39682641Открыть статью

Diffusion tensor imaging (DTI) Analysis Based on Tract-based spatial statistics (TBSS) and Classification Using Multi-Metric in Alzheimer's Disease.

BACKGROUND: Alzheimer's disease (AD) is a brain disorder characterized by atrophy of cerebral cortex and neurofibrillary tangles. Accurate i … fasciculus were the white matter fiber tracts which mainly suffered the severe damage in ADs. Using support vector machine recursive feature elimination (SVM-RFE) method, the classification performance received a decent improvement. In addition, the integration of fractional anisotropy (FA) + mean diffusivity (MD) + radial diffusivity (RD) into multi-metric could effect …

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 37519167Открыть статью

Cerebral hemodynamic response to generalized anxiety disorder.

BACKGROUND: Generalized anxiety disorder (GAD) is the least studied among anxiety disorders. Therefore, we aimed to compare the cervical blo … sed. The Resistive Index (RI) showed a significant increase in all patients with GAD. Moreover, the Support Vector Machine (SVM) model showed the best accuracy in identifying anxiety disorder. CONCLUSION: GAD is associated with hemodynamic alterations of extracranial cervical arteries. With a larger sample size and more generalized data, it is possible to make a robust …

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 37229961Открыть статью

Machine-Learning-Based Detecting of Eyelid Closure and Smiling Using Surface Electromyography of Auricular Muscles in Patients with Postparalytic Facial Synkinesis: A Feasibility Study.

Surface electromyography (EMG) allows reliable detection of muscle activity in all nine intrinsic and extrinsic ear muscles during facial mu … face during standardized eye closure and smiling tasks. Machine-learning EMG classification with a support vector machine allowed for the reliable detection of eye closure or smiling from the ear muscle recordings with clear distinction to other mimic expressions. These results show that the EMG of the auricular muscles in patients with PFS may contain enough informati …

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 36766657Открыть статью

Two-channel EEG based diagnosis of panic disorder and major depressive disorder using machine learning and non-linear dynamical methods.

The current study aimed to investigate the possibility of rapid and accurate diagnoses of Panic disorder (PD) and Major depressive disorder (MDD) using machine learning. The support vector machine method was applied to 2-channel EEG signals from the frontal lobes (Fp1 and Fp2) of 149 participants to classify PD and MDD patients from healthy individuals using non-linear measures as features. We found significantly lower correlation dimension and Lempel-Ziv complexity in PD patients and MDD patients in the left hemisphere compared to healthy subjects at rest. Most importantly, we obtained a 90% …

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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 37054495Открыть статью

Rapid and accurate screening of cystic echinococcosis in sheep based on serum Fourier-transform infrared spectroscopy combined with machine learning algorithms.

Cystic echinococcosis (CE) in sheep is a serious zoonotic parasitic disease caused by Echinococcus granulosus sensu stricto (s.s.). Presentl … ep and healthy control sheep, principal component analysis (PCA), linear discriminant analysis, and support vector machine (SVM) algorithms were used to analyze the data. Among all the bands, 1500-1700 cm-1 band has the best classification effect; its diagnostic sensitivity, specificity, and accuracy of PCA-SVM were 100%, 95.74%, and 96.66%, respectively. The study show …

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 36707914Открыть статью

Using machine learning models to predict acute pancreatitis in children with pancreaticobiliary maljunction.

PURPOSE: To develop a model to identify risk factors and predictors of acute pancreatitis in children with pancreaticobiliary maljunction (PBM). METHODS: We screened consecutive PBM patients treated at two centers between January, 2015 and July, 2021. For machine learning, the cohort was divided randomly at a 6:4 ratio to a training dataset and a validation dataset. Three parallel models were developed using logistic regression (LR), a support vector machine (SVM), and extreme gradient boosting (XGBoost), respectively. Model performance was judged primarily based on the area under the receive…

СтатьяРандомизированное 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 35943628Открыть статью

Prediction of biphasic separation in CO2 absorption using a molecular surface information-based machine learning model.

Carbon dioxide capture technologies have become a focus to overcome global warming. Biphasic absorbents are one of the promising approaches … quantum calculation and machine learning models, including random forest, logistic regression, and support vector machine models. There are 61 mixed-solvent absorbents containing alkanolamine/glycol ether or alcohol in the dataset. The machine learning models successfully predicted the phase states of the mixed-solvent absorbents before and after CO2 absorption with ac …

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 36374193Открыть статью

Decoding rumination: A machine learning approach to a transdiagnostic sample of outpatients with anxiety, mood and psychotic disorders.

OBJECTIVE: To employ machine learning algorithms to examine patterns of rumination from RDoC perspective and to determine which variables pr … worry, generalized anxiety and depressive symptoms, and current diagnosis of panic disorder. Linear support vector machine learning differentiated individuals with high levels of rumination from those ones with low (AUC = 0.83, sensitivity = 75, specificity = 71). CONCLUSIONS: Rumination is known to be associated with poor prognosis in mental health. This study suggest …

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 31865210Открыть статью

Inter-subject variability in brain connectivity predicts nicotine dependence severity and differentiates smokers via machine learning.

BACKGROUND: Tobacco use disorder (TUD) is a major public health issue with significant individual differences. A deeper understanding of its … machine learning models (random forest, gradient boosting, extra trees, multi-layer perceptron, and support vector machine) were trained to classify the groups based on IVFC features. Univariate regression was conducted with each lobe's IVFC predicting clinical scores. Multivariate stepwise regression was then performed to identify the best combination of IVFC predictor …

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 42289141Открыть статью

Pediatric diabetes prediction using machine learning.

Diabetes is a chronic condition that affects a substantial portion of the global population and is linked to elevated mortality rates and a … stic Regression, Naive Bayes, Decision Trees, Adaptive Boosting, Random Forests, Gradient Boosting, Support Vector Machines, and K-Nearest Neighbors. Model performance was evaluated using several metrics: Accuracy, Precision, Mean Squared Error, and Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve. Among the models tested, the ANN classifier demonstrated the highe …

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 41540069Открыть статью

Explainable machine learning-based mortality risk stratification for older adults with COVID-19: pinpointing core immunological biomarkers and revealing dose-threshold effects.

BACKGROUND: Older adults are the high-risk group for COVID-19-related death. This study aimed to develop an accurate, efficient, clinically … ng the maximum relevance-minimum redundancy principle. Five ML algorithms-Logistic Regression (LR), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), XGBoost (XGB), Light Gradient Boosting Machine (LGBM) were optimized via bayesian optimization (BO). We performed 10 rounds of random stratified data splitting; models were fitted on the training set, with intermediate scr …

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 42266687Открыть статью

Machine learning-based prediction of activities of daily living in patients with stroke and other acquired brain injuries.

In rehabilitation research, machine learning (ML) algorithms are being increasingly applied to predict the ability of patients with stroke a … o received rehabilitation at our hospital between September 2008 and August 2022. Three ML models - support vector machine (SVM), random forest (RF), and Light Gradient-Boosting Machine (LightGBM) - were used to classify Functional Independence Measure scores. Predictors included age, sex, Japan Coma Scale score, and Brunnstrom recovery stage. All models performed above …

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 41731752Открыть статью

Machine learning versus deep learning for screening ischemic stroke among asymptomatic population.

Ischemic stroke puts great health burden in public. However, the diagnosis is based on head CT or MRI scanning. We aim to develop classifier models to screen asymptomatic ischemic stroke based on clinical data without imaging. The subjects (age ≥ 20 years) were recruited into our study who attended health examination. We developed models to classify subjects with or without ischemic stroke using support vector machine (SVM), random forest (RF), extreme gradient boosting (XGBoost), and convolutional neural network (CNN). The candidate variables included sex, age, height, weight, blood pressure,…

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 42297925Открыть статью

Machine learning integrating immune-related cells, immunoglobulins, and immuno-inflammatory markers identifies risk factors for pulmonary comorbidities in ankylosing spondylitis: stratified analyses by chronic obstructive pulmonary disease and pulmonary nodules.

OBJECTIVE: Ankylosing spondylitis (AS) and pulmonary diseases (PD) comorbidities accelerates functional decline and increases disease burden … election operator (LASSO). Four ML algorithms, including decision tree, random forest, XGBoost, and support vector Machine (SVM), were developed and evaluated to distinguish between AS and AS+PD. Subgroup analyses were conducted for pulmonary nodules (PN) and chronic obstructive pulmonary disease (COPD), and sensitivity analysis was performed using unimputed data. RESU …

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 42688271Открыть статью