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: 50 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 comparative study of antihypertensive drugs prediction models for the elderly based on machine learning algorithms.

BACKGROUND: Globally, blood pressure management strategies were ineffective, and a low percentage of patients receiving hypertension treatme … five ML models to evaluate all datasets using 5-fold cross-validation. Include random forest (RF), support vector machine (SVM), light gradient boosting machine (LightGBM), artificial neural network (ANN), and naive Bayes (NB) models. And the performance of the models was evaluated using the micro-F1 score. RESULTS: Our experiments showed that by statistical methods a …

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 36531716Открыть статью

Prediction of Recurrence-associated Death from Localized Prostate Cancer with a Charlson Comorbidity Index-reinforced Machine Learning Model.

Research has failed to resolve the dilemma experienced by localized prostate cancer patients who must choose between radical prostatectomy (RP) and external beam radiotherapy (RT). Because the Charlson Comorbidity Index (CCI) is a measurable factor that affects survival events, this research seeks to validate the potential of the CCI to improve the accuracy of various prediction models. Thus, we employed the Cox proportional hazard model and machine learning methods, including random forest (RF) and support vector machine (SVM), to model the data of medical records in the National Health Insur…

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 31428684Открыть статью

Predicting multidimensional quality of life among autistic people and people with intellectual disability in Saudi Arabia: An explainable machine-learning study.

BACKGROUND: Quality of life (QoL) among autistic people with or without co-occurring intellectual disability (ID) and people with ID without autism is multidimensional and shaped by interacting individual and contextual factors. METHODS: A multi-region cross-sectional study included 275 adults aged 18-65 years with autism, ID, or co-occurring autism and ID recruited through disability-service, vocational rehabilitation, adult support, and community networks across Riyadh, Jeddah, and Dammam, Saudi Arabia. Eligibility required a documented diagnosis established by a qualified healthcare profes

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 42863254Открыть статью

A hybrid SMOTE and Gaussian mixture model based optimized XGBoost framework for bipolar disorder detection.

The identification of bipolar disorder (BD), a severe psychiatric condition characterized by recurrent mood fluctuations, remains challengin … imental conditions, the proposed framework consistently outperforms baseline classifiers, including Support Vector Machine, Decision Tree, Logistic Regression, and Random Forest, with performance improvements ranging from 6 to 12%, depending on the comparator. The results indicate that combining SMOTE-based data balancing, GMM-driven latent feature enrichment, and gradi …

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 41775771Открыть статью

AI-driven hybrid rehabilitation: synergizing robotics and electrical stimulation for upper-limb recovery after stroke.

This study presents an AI-enhanced hybrid rehabilitation system that integrates a dual-arm robotic platform with electromyography (EMG)-guided neuromuscular electrical stimulation (NMES) to support upper-limb motor recovery in stroke survivors. The system features a symmetrical robotic arm with real-time anatomical adaptation for bilateral therapy and incorporates a Support Vector Machine (SVM)-based model for continuous muscle fatigue detection using time-frequency features extracted from EMG signals. A ROS2-based architecture enables real-time signal processing, adaptive control, and remote …

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 40635696Открыть статью

Smarter biopsy decisions in thyroid nodules via dual-modal photoacoustic and ultrasound imaging.

Thyroid nodules are primarily diagnosed using ultrasound imaging (USI), but its low specificity leads to unnecessary fine-needle aspiration … adient, oxygen saturation, and skewness of the oxygen saturation distribution-were combined using a support vector machine. Following USI-based American Thyroid Association (ATA) guidelines, they were used to develop the ATA-Photoacoustic (ATAP) scoring system. The ATAP score achieved 97% sensitivity and 38% specificity in distinguishing nodules requiring FNAB. Our appr …

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 40864699Открыть статью

Proteomic data and structure analysis combined reveal interplay of structural rigidity and flexibility on selectivity of cysteine cathepsins.

Addressing the elusive specificity of cysteine cathepsins, which in contrast to caspases and trypsin-like proteases lack strict specificity determining P1 pocket, calls for innovative approaches. Proteomic analysis of cell lysates with human cathepsins K, V, B, L, S, and F identified 30,000 cleavage sites, which we analyzed by software platform SAPS-ESI (Statistical Approach to Peptidyl Substrate-Enzyme Specific Interactions). SAPS-ESI is used to generate clusters and training sets for support vector machine learning. Cleavage site predictions on the SARS-CoV-2 S protein, confirmed experimenta…

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 37095140Открыть статью

Analysis of zebrafish periderm enhancers facilitates identification of a regulatory variant near human KRT8/18.

Genome-wide association studies for non-syndromic orofacial clefting (OFC) have identified single nucleotide polymorphisms (SNPs) at loci where the presumed risk-relevant gene is expressed in oral periderm. The functional subsets of such SNPs are difficult to predict because the sequence underpinnings of periderm enhancers are unknown. We applied ATAC-seq to models of human palate periderm, including zebrafish periderm, mouse embryonic palate epithelia, and a human oral epithelium cell line, and to complementary mesenchymal cell types. We identified sets of enhancers specific to the epithelial

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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 32031521Открыть статью

Prevalence, associated factors, and machine learning-based prediction of depression, anxiety, and stress among university students: a cross-sectional study from Bangladesh.

BACKGROUND: Mental health challenges are a growing global public health concern, with university students at elevated risk due to academic a … Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Categorical Boosting (CatBoost), Logistic Regression (LR), and Support Vector Machine (SVM) were employed to predict mental health outcomes. RESULTS: The prevalence of depression, anxiety, and stress was 56.9%, 69.5%, and 32.2%, respectively. Significant associated factors for depression included unfriendly family relationships, enr …

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 41088459Открыть статью

Label-free identification of human coronary atherosclerotic plaque based on a three-dimensional quantitative assessment of multiphoton microscopy images.

The rupture of coronary atherosclerotic plaque (CAP) and the resulting intracoronary thrombosis account for most acute coronary syndromes. T … ture features in CAP discrimination. Furthermore, by combining the 3D microstructural indicators, a support vector machine model that classifies CAP from the normal arterial wall with an accuracy of >97% was established. In conjunction with advances in multiphoton endoscopy, the proposed method shows great potential in providing a quantitative, label-free, and real-time …

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 34168910Открыть статью

Automatic identification of different stage of Alzheimer's disease using multimodal MRI and artificial intelligence.

BACKGROUND: This study aimed to use multimodal MRI and artificial intelligence to automatically identify cognitive normal (CN), subjective cognitive decline (SCD), mild cognitive impairment (MCI), and alzheimer’s disease (AD). METHODS: 715 participants with different cognitive status (CN, SCD, MCI, AD) were enrolled from ADNI (for training/validation) and OASIS-3 (for external validation). All participants underwent structural MRI (sMRI) and resting-state functional MRI (rs-fMRI). The sMRI of whole brain was segmented into 116 regions and the volumes of each region was obtained using 3D-VB-Net

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 41826878Открыть статью

Machine Learning and Blood-Targeted Proteomics Enable Early Prediction and Etiological Discrimination of Hypertensive Pregnancy Disorders.

Imperfect first-trimester screening for hypertensive disorders of pregnancy (HDP) means many high-risk women miss the window for preventive … ) from chronic hypertension (CAH) was linked to lipid metabolism (HRG, APOA4, APOC2). An 18-protein support vector machine (SVM) model for predicting PE demonstrated exceptional performance, with 94% sensitivity and 100% specificity, significantly outperforming the standard Fetal Medicine Foundation (FMF) screening algorithm. Pathway analysis confirmed that PE is associ …

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 41683823Открыть статью

Diffusion spectrum imaging-based machine learning for temporal lobe epilepsy lateralization.

OBJECTIVE: Accurate preoperative lateralization of temporal lobe epilepsy (TLE) remains challenging, particularly in cases with subtle or MRI-negative lesions. This study aimed to overcome limitations of conventional MRI by developing a diffusion spectrum imaging (DSI)-based machine learning approach for noninvasive TLE lateralization. METHODS: We retrospectively analyzed DSI scans from 49 unilateral TLE patients (29 left, 20 right) and 25 healthy controls (HC). Local connectome fingerprints and quantitative anisotropy (QA) features were extracted. A support vector machine (SVM) was trained 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 41506339Открыть статью

Artificial intelligence-based machine learning models for preoperative diagnosis and staging of ovarian tumors.

BACKGROUND: Ovarian cancer remains the most lethal gynecological malignancy, necessitating precise diagnostic strategies to improve patient … gn, 40 as borderline, and 178 as malignant. The analysis employed four machine learning classifiers support vector machine (SVM), random forest (RF), logistic regression (LR), and decision tree utilizing 39 features derived from blood tests, imaging, and the patient's background to generate diagnostic outcomes. The study focused on assessing the significance of these fe …

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 41486333Открыть статью

A Risk Prediction Model Based on Combined CBC and CPD Parameters for Triage of Non-Hodgkin Lymphoma Inpatients.

OBJECTIVE: This study aimed to construct and validate a machine learning triage model based on combined routine complete blood count (CBC) a … SC, LY-WX, and MO-WZ. Five machine learning algorithms (logistic regression [LR], naive Bayes [NB], support vector machine [SVM], neural network [NNET], k-nearest neighbor [KNN]) were established. Model performance was evaluated via ROC curves, calibration curves, and decision curve analysis (DCA). SHapley Additive exPlanations (SHAP) analysis was applied to interpret f …

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 42790934Открыть статью

Machine Learning Models Can Predict Tinnitus and Noise-Induced Hearing Loss.

OBJECTIVES: Despite the extensive use of machine learning (ML) models in health sciences for outcome prediction and condition classification … rtificial neural networks (ANNs), K-nearest neighbors, logistic regression, random forest (RF), and support vector machines. RESULTS: The study revealed that tinnitus prevalence was over twice as high in the NIHL group compared with the ARHL group, with a frequency of 27.85% versus 8.85% in constant tinnitus and 18.55% versus 10.86% in intermittent tinnitus. In pattern …

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 40325514Открыть статью

Review on Epileptic Seizure Prediction: Machine Learning and Deep Learning Approaches.

Источник пометил публикацию как отозванную

Epileptic seizures occur due to brain abnormalities that can indirectly affect patient's health. It occurs abruptly without any symptoms and thus increases the mortality rate of humans. Almost 1% of world's population suffers from epileptic seizures. Prediction of seizures before the beginning of onset is beneficial for preventing seizures by medication. Nowadays, modern computational tools, machine learning, and deep learning methods have been used to predict seizures using EEG. However, EEG signals may get corrupted with background noise, and artifacts such as eye blinks and physical movemen

СтатьяОбзорОтозванная публикацияПоиск 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 35096136Открыть статью

Exhaled human breath analysis in active pulmonary tuberculosis diagnostics by comprehensive gas chromatography-mass spectrometry and chemometric techniques.

Tuberculosis (TB) is the deadliest infectious disease, and yet accurate diagnostics for the disease are unavailable for many subpopulations. … ues. From the entire spectrum of volatile metabolites in breath, three machine learning algorithms (support vector machines, partial least squares discriminant analysis, and random forest) to select discriminatory volatile molecules that could potentially be useful for active TB diagnosis were employed. Random forest showed the best overall performance, with sensitiviti …

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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 30394364Открыть статью

Prediction of Acute Cardiac Rejection Based on Gene Expression Profiles.

Acute cardiac rejection remains a significant challenge in the post-transplant period, necessitating meticulous monitoring and timely interv … re used to train eight machine learning models: random forest, logistic regression, decision trees, support vector machines, gradient boosting machines, K-nearest neighbors, XGBoost, and neural networks. Models were trained, tested, and validated on the GSE150059 dataset (MMDx-based diagnosis of rejection). Eight algorithms achieved great performance in predicting acute …

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 38673037Открыть статью

A Machine Learning Framework for Prognostic Modeling in Stage III Colon Cancer.

Objective: To evaluate overall survival and to identify clinical, pathological, and demographic factors associated with survival in patients … predictions were evaluated using machine learning algorithms, including coarse tree, bagged trees, support vector machines, and k-nearest neighbors. Furthermore, an explainable artificial intelligence framework was incorporated to improve model transparency and reveal clinically meaningful feature contributions. Model performance was assessed using accuracy, sensitivit …

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 42074893Открыть статью