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: 62 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

Head Pitch Angular Velocity Discriminates (Sub-)Acute Neck Pain Patients and Controls Assessed with the DidRen Laser Test.

Understanding neck pain is an important societal issue. Kinematic data from sensors may help to gain insight into the pathophysiological mec … re computed using Sequential Feature Selection methods. The best performing algorithm is the Linear Support Vector Machine with an accuracy of 82% and Area Under Curve of 84%. The best discriminative kinematic feature between ANSP patients and HCP is the first quartile of head pitch angular velocity. This study has shown that supervised ML algorithms could be used to cl …

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 35408420Открыть статью

Machine learning-based predictive models for identifying high active compounds against HIV-1 integrase.

HIV-integrase is an important drug target because it catalyzes chromosomal integration of proviral DNA towards establishing latent infection. Computer-aided drug design has immensely contributed to identifying and developing novel antiviral drugs. We have developed various machine learning-based predictive models for identifying high activity compounds against HIV-integrase. Multiclass models were built using support vector machine with reasonable accuracy on the test and evaluation sets. The developed models were evaluated by rigorous validation approaches and the best features were selected …

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 35410555Открыть статью

Machine learning prediction of pathologic myopia using tomographic elevation of the posterior sclera.

Qualitative analysis of fundus photographs enables straightforward pattern recognition of advanced pathologic myopia. However, it has limitations in defining the classification of the degree or extent of early disease, such that it may be biased by subjective interpretation. In this study, we used the fovea, optic disc, and deepest point of the eye (DPE) as the three major markers (i.e., key indicators) of the posterior globe to quantify the relative tomographic elevation of the posterior sclera (TEPS). Using this quantitative index from eyes of 860 myopic patients, support vector machine base…

СтатьяМногоцентровое 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 33772040Открыть статью

Graph-based feature extraction and classification of wet and dry cough signals: a machine learning approach.

This article proposes a unique approach to bring out the potential of graph-based features to reveal the hidden signatures of wet (WE) and d … y between WE and DE is obtained through the supervised machine learning techniques (MLTs)-quadratic support vector machine and neural net pattern recognition (NN), when compared to the unsupervised MLT, principal component analysis. The 93.90% classification accuracy with a precision of 97.00% suggests NN as a better classifier using complex network features. The study …

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 35003751Открыть статью

The TVGH-NYCU Thal-Classifier: Development of a Machine-Learning Classifier for Differentiating Thalassemia and Non-Thalassemia Patients.

Thalassemia and iron deficiency are the most common etiologies for microcytic anemia and there are indices discriminating both from common l … cohort and the sensitivity, specificity, positive and negative predictive values were calculated. A support vector machine (SVM) with Monte-Carlo cross-validation procedure was adopted to generate the classifier. The performance of our classifier was compared with original indices by calculating the average classification error rate and area under the curve (AUC) for 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 34574066Открыть статью

Convolutional Neural Network Classifies Pathological Voice Change in Laryngeal Cancer with High Accuracy.

Voice changes may be the earliest signs in laryngeal cancer. We investigated whether automated voice signal analysis can be used to distinguish patients with laryngeal cancer from healthy subjects. We extracted features using the software package for speech analysis in phonetics (PRAAT) and calculated the Mel-frequency cepstral coefficients (MFCCs) from voice samples of a vowel sound of /a:/. The proposed method was tested with six algorithms: support vector machine (SVM), extreme gradient boosting (XGBoost), light gradient boosted machine (LGBM), artificial neural network (ANN), one-dimension…

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 33113785Открыть статью

Severe Dengue Prognosis Using Human Genome Data and Machine Learning.

UNLABELLED: Dengue has become one of the most important worldwide arthropod-borne diseases. Dengue phenotypes are based on laboratorial and clinical exams, which are known to be inaccurate. OBJECTIVE: We present a machine learning approach for the prediction of dengue fever severity based solely on human genome data. METHODS: One hundred and two Brazilian dengue patients and controls were genotyped for 322 innate immunity single nucleotide polymorphisms (SNPs). Our model uses a support vector machine algorithm to find the optimal loci classification subset and then an artificial neural netwo…

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 30716030Открыть статью

Neural activity during affect labeling predicts expressive writing effects on well-being: GLM and SVM approaches.

Affect labeling (putting feelings into words) is a form of incidental emotion regulation that could underpin some benefits of expressive writing (i.e. writing about negative experiences). Here, we show that neural responses during affect labeling predicted changes in psychological and physical well-being outcome measures 3 months later. Furthermore, neural activity of specific frontal regions and amygdala predicted those outcomes as a function of expressive writing. Using supervised learning (support vector machines regression), improvements in four measures of psychological and physical healt…

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 28992270Открыть статью

Machine learning-based models to predict modes of toxic action of phenols to Tetrahymena pyriformis.

The phenols are structurally heterogeneous pollutants and they present a variety of modes of toxic action (MOA), including polar narcotics, … lopment Kit descriptors, are reported. Four machine learning techniques (ML), k-nearest neighbours, support vector machine, classification trees, and artificial neural networks, have been used to develop several models with higher accuracies and predictive capabilities for distinguishing between four MOAs. They showed global accuracy values between 95.9% and 97.7% and 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 29022372Открыть статью

Applying bioinformatics to proteomics: is machine learning the answer to biomarker discovery for PD and MSA?

Bioinformatics tools are increasingly being applied to proteomic data to facilitate the identification of biomarkers and classification of patients. In the June, 2012 issue, Ishigami et al. used principal component analysis (PCA) to extract features and support vector machine (SVM) to differentiate and classify cerebrospinal fluid (CSF) samples from two small cohorts of patients diagnosed with either Parkinson's disease (PD) or multiple system atrophy (MSA) based on differences in the patterns of peaks generated with matrix-assisted desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry (MALDI…

СтатьяКомментарийПолный 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 23115026Открыть статью

Classification of hyperspectral medical tongue images for tongue diagnosis.

Human tongue is one of the important organs of the body, which carries abound of information of the health status. The images of the human t … pproach to analyze the tongue surface information based on hyperspectral medical tongue images with support vector machines. The experimental results based on chronic Cholecystitis patients and healthy volunteers illustrate its effectiveness.

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 17920813Открыть статью

A novel surgical predictive model for Chinese Crohn's disease patients.

Due to the complexity of Crohn's disease (CD), it is difficult to predict disease course with a single stratification factor or biomarker. A … redictive models were employed using 5 popular machine learning algorithms: random forest (RF), LR, support vector machine (SVM), decision tree (DT) and artificial neural networks (ANN). The performance of each model was evaluated by accuracy, precision, F1-score, true negative (TN) rate, and the area under the receiver operating characteristic curve (AuROC). The result …

Сравнительное исследованиеСтатьяВалидационное 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 31725605Открыть статью

Bio-Inspired Deep Learning for Parkinson's Disease Detection: A Comparative Study Based on Vocal Biomarkers and Archimedean Spiral Analysis.

Parkinson's disease (PD) is the second most prevalent neurodegenerative disorder worldwide, and its early diagnosis remains a major challeng … ework establishes a direct mapping between neural processing pathways and model design decisions. A Support Vector Machine (SVM) classifier evaluated on the Kaggle vocal dataset achieved 87% test accuracy with no overfitting, outperforming AdaBoost, Random Forest, KNN, XGBoost, and Decision Trees in terms of generalization. The 1D CNN applied to UCI spiral drawing data …

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 42345658Открыть статью

PegaPlus─Interactive Machine Learning by Human Observation for Efficient Clustering and Analysis of Structure-Activity Data.

In the early stages of drug discovery, the identification of molecular series with lead-like properties is essential for structure-activity … proposed compound clustering by dragging data points in the drawing plane. At each step, an online support vector machine learns and improves its clustering predictions by incorporating user modifications and the molecular features of the compounds. The visualization is also updated based on the user's input and molecular similarity. PegaPlus was developed with the exp …

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 42334074Открыть статью

Interpretable machine learning model using peripheral blood for non-invasive detection of moderate-to-severe myelofibrosis in JAK2 V617F-positive MPNs: A multicentre pilot proof-of-concept study.

Progression to moderate-to-severe myelofibrosis (MF) in JAK2 V617F-positive myeloproliferative neoplasms (MPNs) is often clinically silent, … validation focused on interleukin-1β (IL-1β) in Jak2V617F knock-in mice and co-culture assays. The support vector machine model yielded the best discrimination (area under the curve [AUC] = 0.916, 95% CI 0.83-0.99), good calibration and highest clinical utility. SHapley Additive exPlanations (SHAP) interpretation identified haemoglobin, IL-1β and age as the most influe …

СтатьяМногоцентровое исследованиеПолный 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 42203504Открыть статью

Prediction of femoral shaft fracture healing and clinical decision support through integration of mechano-biological modeling and machine learning.

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Current clinical practice in preoperative planning for femoral shaft fractures lacks tools capable of quantitatively predicting outcomes across different treatment options, which significantly hinders the implementation of personalized precision treatment. This study aims to develop an integrated fracture healing prediction framework that combines mechano-biological modeling with machine learning. METHODS: First, a comprehensive mechano-biological model was constructed, incorporating four key modules: mechanical stimulus computation, angiogenesis prediction, cell mi

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 41880959Открыть статью

Machine Learning Triage of LDLR Variants of Uncertain Significance Using Predictor Concordance and ACMG-Aligned Evidence Mapping.

Background: Variants of uncertain significance (VUS) in the LDLR gene remain a major barrier to the molecular diagnosis of familial hypercho … ns and 45 engineered features (expanded to 68 encoded features) to train RandomForest, XGBoost, and support vector machine models. The framework incorporates predictor concordance analysis, splice-aware annotation, and explicit uncertainty modeling. Models were trained using nested cross-validation and evaluated on an independent ClinGen FH-VCEP expert-panel dataset. Re …

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 42792950Открыть статью

Structural imaging predictors of ketamine response in treatment-resistant depression: a machine learning approach.

Ketamine has demonstrated rapid antidepressant efficacy in treatment-resistant depression (TRD), but clinical decision-making is challenging due to variability in individual response. Current trial-and-error prescribing practices may expose patients to ineffective treatment and avoidable adverse effects, underscoring the need for reliable predictive tools to optimize treatment selection and support personalized, evidence-based care. We developed a machine-learning model (support vector classifier) to predict antidepressant response to ketamine using pre-treatment structural MRI data. The model

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 42120872Открыть статью

Machine Learning-Based Analysis of Serum Interleukin-39 and Interleukin-40 Levels for Differentiating Rheumatoid Arthritis and Systemic Lupus Erythematosus.

OBJECTIVE: Rheumatoid arthritis (RA) and systemic lupus erythematosus (SLE) are both severe autoimmune diseases characterised by immune dysr … 39 and IL-40 datasets. ML algorithms, namely logistic regression, random forest, decision tree, and support vector machine, were applied. Model performance was evaluated using sensitivity, accuracy, specificity, and area under the receiver operating characteristic curve. RESULTS: SLE patients exhibited significantly higher serum IL-39 and IL-40 levels than those of RA …

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 41479165Открыть статью

Methodological approach for the automatic discrimination of pictorial materials using fused hyperspectral imaging data from the visible to mid-infrared range coupled with machine learning methods.

Hyperspectral imaging represents a powerful tool for the study of artwork's materials since it permits to obtain simultaneously information … fused data is performed by testing the performance of ECOC-SVM (error-correcting output coding and support vector machine) model obtaining a good predictive result with only few pixels that are confused with other classes. The methodology described in this paper demonstrates that an accurate paint layer multiclass recognition is feasible, and the use of chemometric app …

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 37741099Открыть статью