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: 44 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

Enhanced Diagnosis of Lung and Colon Cancer Severity Through Deep Feature Analysis Using DenseNet201 and SVM With Histopathological Images: A Super-Resolution Approach.

BACKGROUND AND AIM: The worldwide healthcare system faces significant challenges due to the increasing prevalence of lung and colon cancer, … ted using a Fast Super-Resolution Convolutional Neural Network (FSRCNN) for image enhancement and a Support Vector Machine (SVM) model based on DenseNet201 for classification. The FSRCNN was employed to improve the clarity and detail of images by increasing their resolution, which is crucial for accurate cancer detection. RESULTS: The proposed model demonstrated superi …

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 41432706Открыть статью

Hepatotoxicity Evaluation of Levornidazole and Its Three Main Impurities: Based on Structure-Toxicity Classification Prediction Combined with Zebrafish Toxicity Assessment.

Levornidazole, a nitroimidazole compound, has been linked to hepatotoxic adverse effects in clinical settings. However, the hepatotoxicity of levornidazole and its impurities has not been fully elucidated. This study aimed to predict and evaluate the potential hepatotoxicity of levornidazole, and elucidate the underlying mechanisms of action. Computational models based on support vector machines (SVM) and artificial neural networks (ANN) predicted that levornidazole, ornidazole, and impurity II exhibited hepatotoxic effects. The hepatotoxicity of levornidazole and impurity II was confirmed usi…

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 40076220Открыть статью

A potential diagnostic biomarker for schizophrenia based on local functional connectivity using dynamic regional phase synchrony.

OBJECTIVES: Though schizophrenia (SZ) has the well-established diagnostic criteria, the clinical conundrum of diagnostic inaccuracies still … synchrony (DRePS) of BOLD signals were analyzed, as a potential discriminator from both HC and BD. Support vector machine (SVM) model, trained and tested for classifying SZ from HC in one center, was applied directly to external independent dataset. The same model was also trained and tested for classifying the SZ and BD subjects. RESULTS: We found significant reducti …

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 40120156Открыть статью

Heterogeneity of Neutrophils and Immunological Function in Neonatal Sepsis: Analysis of Molecular Subtypes Based on Hypoxia-Glycolysis-Lactylation.

Objective: Hypoxia-glycolysis-lactylation (HGL) may play a crucial role in neonatal sepsis (NS). This study aims to identify HGL marker gene … ied and validated as marker genes, and the diagnostic prediction model for NS constructed using the support vector machine (SVM) algorithm exhibited optimal predictive performance. Based on gene expression patterns, two distinct NS subtypes were identified. Functional enrichment analysis highlighted significant immune-related pathways, while immune infiltration analysis …

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 40177399Открыть статью

Analyzing and enhancing motorized two-wheeler overtaking safety: A comprehensive study on two-way two-lane urban roads.

OBJECTIVE: Motorized two-wheelers (MTW) are popular in congested urban areas with heavy traffic since they offer a quick and adaptable means … ntifying relevant influencing factors. To evaluate prediction capabilities, the performance of BLM, support vector machine (SVM) and decision tree were compared. Additionally, a decision tree was constructed to provide guidance to MTW riders during overtaking maneuvers on two-way two-lane urban roads. RESULTS: The essential input variables for the BLM included the spee …

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 40036648Открыть статью

Impact of image preprocessing methods on MRI radiomics feature variability and classification performance in Parkinson's disease motor subtype analysis.

To evaluate the impact of various magnetic resonance imaging (MRI) preprocessing methods on radiomic feature reproducibility and classificat … rain regions. Feature reproducibility was assessed using intraclass correlation coefficients (ICC). Support Vector Machine (SVM) classifiers were developed using all features and only reproducible features to compare classification performance across preprocessing methods. Wavelet-based features showed the highest reproducibility, with 37% demonstrating excellent ICC va …

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 41238628Открыть статью

Identification of potential shared core biomarkers in type 2 diabetes and sarcopenia.

Type 2 diabetes (T2D) and sarcopenia (SA) commonly co-occur in clinical settings. This study aims to identify overlapping biomarkers for T2D … ed by functional enrichment analysis. A risk assessment model was established and evaluated through Support Vector Machine (SVM) analysis. Additionally, regulatory networks, including miRNAs and transcription factors, were constructed to investigate gene regulation. qRT‒PCR and western blotting were employed to validate the expression of these biomarkers in the muscle t …

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 40659717Открыть статью

Development of a four autophagy-related gene signature for active tuberculosis diagnosis.

BACKGROUND: Tuberculosis (TB) diagnostics urgently require non-sputum biomarkers to address the limitations of conventional methods in distinguishing active TB (ATB) from latent infection (LTBI), healthy controls (HCs), and TB-mimicking diseases (ODs, other diseases). METHODS: Transcriptomic data from GSE83456 and GSE152532 were combined to form the selection dataset. Marker genes were identified from differentially expressed autophagy-related genes using a Random Forest classifier. The optimal gene signature was selected based on optimal performance through a linear Support Vector Machine (S…

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 40487315Открыть статью

Structural disruption in subjective cognitive decline and mild cognitive impairment.

Subjective cognitive decline (SCD) marks the initial stage in Alzheimer's disease continuum. Nonetheless, current research findings regardin … m with neuropsychological assessments. Additionally, classification analysis was performed by using support vector machines (SVM) categorize participants into three groups based on MRI features. Both SCD and MCI showed decreased volume in left inferior parietal lobe (IPL) compared to HC, while SCD showed altered morphologies in the right inferior temporal gyrus (ITG), r …

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 39370448Открыть статью

Altered White-Matter Functional Network in Children with Idiopathic Generalized Epilepsy.

RATIONALE AND OBJECTIVES: The white matter (WM) functional network changes offers insights into the potential pathological mechanisms of cer … d by graph theory and the correlations with clinical and neuropsychological scores were analyzed. A support vector machine algorithm model was employed to classify individuals with IGE using WM functional connectivity as features, and the model's accuracy was evaluated using leave-one-out cross-validation. RESULTS: In IGE group, at the network level, the WM functional …

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 38350813Открыть статью

A Novel Radial Basis Neural Network-Leveraged Fast Training Method for Identifying Organs in MR Images.

We propose a new method for fast organ classification and segmentation of abdominal magnetic resonance (MR) images. Magnetic resonance imaging (MRI) is a new type of high-tech imaging examination fashion in recent years. Recognition of specific target areas (organs) based on MR images is one of the key issues in computer-aided diagnosis of medical images. Artificial neural network technology has made significant progress in image processing based on the multimodal MR attributes of each pixel in MR images. However, with the generation of large-scale data, there are few studies on the rapid proc

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 32454883Открыть статью

Identification of potential histone deacetylase1 (HDAC1) inhibitors using multistep virtual screening approach including SVM model, pharmacophore modeling, molecular docking and biological evaluation.

Histone Deacetylases (HDACs) play a significant role in the regulation of gene expression by modifying histones and non-histone substrates. Since they are key regulators in the reversible epigenetic mechanism, they are considered as promising drug targets for the treatment of various cancers. In the present study, we have developed a workflow for identification of HDAC1 inhibitors using a multistage virtual screening approach from Maybridge and Chembridge chemical library. Initially, a support vector machine based classification model was generated, followed by generation of a zinc-binding gro…

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 31411124Открыть статью

False-positive reduction in computer-aided mass detection using mammographic texture analysis and classification.

BACKGROUND AND OBJECTIVE: The aim of computer-aided-detection (CAD) systems for mammograms is to assist radiologists by marking region of in … he most discriminative features. Moreover, we considered several classifiers such as Random Forest, Support Vector Machine and Decision Tree to distinguish between normal tissues and masses. Our experiments were carried out on a large dataset of 10168 ROIs (8254 normal tissues and 1914 masses) constructed from the Digital Database for Screening Mammography (DDSM). To si …

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 29728249Открыть статью

Automatic screening of cervical cells using block image processing.

BACKGROUND: Cervical cancer is the second leading cause of female-specific cancer-related deaths after breast cancer, especially in developi … blocks with and without suspicious cells. Therefore these features can be used as the input of the support vector machine classifier. 1100 non-background blocks (110 suspicious blocks) are trained to build a model, while 1040 blocks (491 non-background blocks) from 12 other WSCCIs are tested to verify the feasibility of the algorithm. RESULTS: The experimental results …

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 26847685Открыть статью

Boosting diagnosis accuracy of Alzheimer's disease using high dimensional recognition of longitudinal brain atrophy patterns.

OBJECTIVE: Boosting accuracy in automatically discriminating patients with Alzheimer's disease (AD) and normal controls (NC), based on multidimensional classification of longitudinal whole brain atrophy rates and their intermediate counterparts in analyzing magnetic resonance images (MRI). METHOD: Longitudinal percentage of brain volume changes (PBVC) in two-year follow up and its intermediate counterparts in early 6-month and late 18-month are used as features in supervised and unsupervised classification procedures based on K-mean, fuzzy clustering method (FCM) and support vector machine (S…

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 25889456Открыть статью

Online LS-SVM based multi-step prediction of physiological tremor for surgical robotics.

Performance of robotics based hand-held surgical devices in real-time is mainly dependent on accurate filtering of physiological tremor. The presence of phase delay in sensors (hardware) and filtering (software) processes affects the cancellation accuracy. This paper focuses on developing an estimation algorithm to improve the estimation accuracy in the presence of phase delay for real-time implementations. Moving window based online training approach for least squares-support vector machines (LSSVM) is employed in this paper for tremor estimation. A study is conducted with tremor data recorde…

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 24111117Открыть статью

Tissue-based Alzheimer gene expression markers-comparison of multiple machine learning approaches and investigation of redundancy in small biomarker sets.

BACKGROUND: Alzheimer's disease has been known for more than 100 years and the underlying molecular mechanisms are not yet completely unders … s: information gain, mean decrease accuracy of random forest and a wrapper of genetic algorithm and support vector machine (GA/SVM). Information gain and random forest are two commonly used methods. We compare their output to the results obtained from GA/SVM. GA/SVM is rarely used for the analysis of microarray data, but it is able to identify genes capable of classifyi …

Сравнительное 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 23066814Открыть статью

Blood-based gene expression profiles models for classification of subsyndromal symptomatic depression and major depressive disorder.

Subsyndromal symptomatic depression (SSD) is a subtype of subthreshold depressive and also lead to significant psychosocial functional impai … ng drug-free first-episode subjects with SSD, MDD, and matched controls (8 subjects in each group). Support vector machines (SVMs) were utilized for training and testing on candidate signature expression profiles from signature selection step. Firstly, we identified 63 differentially expressed SSD signatures in contrast to control (P< = 5.0E-4) and 30 differentially exp …

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 22348066Открыть статью

A dissimilarity-based multiple classifier system for trabecular bone texture in detection and prediction of progression of knee osteoarthritis.

There is a growing need for classification systems that can accurately detect and predict knee osteoarthritis (OA) from plain radiographs. For this purpose, a system based on a support vector machine (SVM) classifier and distances measured between trabecular bone (TB) texture images was developed and tested in previous work. Unlike other systems, it allows an image classification without the calculation and selection of numerous texture features, and it is invariant to a range of imaging conditions encountered in a routine X-ray screening of knees. Although the system exhibited 85.4% classific…

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 23185959Открыть статью

The value of machine learning models in differentiating alzheimer's disease from Moderate-to-Severe cerebral small vessel disease.

OBJECTIVE: To establish machine learning models to differentiate Alzheimer’s Disease (AD) from moderate-to-severe cerebral small vessel dise … to identify significant imaging markers. Predictive models, including logistic regression (Logit), support vector machine (SVM), gradient boosting machine (GBM), and decision tree (DT) classifiers, were established and compared for their ability to distinguish AD from CSVD. RESULTS: The logistic regression model differentiated AD with a sensitivity of 76.53%, specifici …

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 41483227Открыть статью