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: 56 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 Model for Predicting Serum Creatinine-Defined Acute Kidney Injury in Older Adults After Cardiac Surgery.

BACKGROUND: Cardiac surgery-associated acute kidney injury (CSA-AKI) is a frequent and devastating postoperative complication, particularly … g. Six machine learning (ML) models, including Logistic Regression (LR), K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), and Light Gradient Boosting Machine (LightGBM), were developed utilizing five-fold cross-validation. Predictive performance was assessed using the area under the receiver operating char …

СтатьяВалидационное 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 42306297Открыть статью

Machine learning for early screening of influenza A-associated invasive pulmonary aspergillosis in hospitalized patients: a real-world study.

BACKGROUND: Influenza A-associated invasive pulmonary aspergillosis (IAPA) is a severe fungal complication with high mortality, while early … of IAPA. Five machine learning algorithms, including Logistic Regression (LR), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), XGBoost, and LightGBM, were constructed and compared to identify the most clinically applicable model for early screening. RESULTS: Multivariate logistic regression identified seven independent predictors of IAPA, including smoking history, …

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 42494852Открыть статью

The predictive value of multiple artificial intelligence models in axillary lymph node metastasis of breast cancer detected by ultrasound - a network meta-analysis.

OBJECTIVE: To compare the diagnostic performance of different AI models in predicting axillary lymph node metastasis in breast cancer detect … ealed that the sensitivity of Boosting-based algorithm models was significantly higher than that of Support Vector Machines (0.17, 95% CI: 0.01-0.33), and the negative predictive value was significantly higher than that of Support Vector Machines (0.09, 95% CI: 0.01-0.17). No statistically significant differences were observed in the predictive performance of the remain …

СтатьяСистематический обзорПоиск 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 42444833Открыть статью

Seasonal Land Use and Land Cover Mapping in South American Agricultural Watersheds Using Multisource Remote Sensing: The Case of Cuenca Laguna Merín, Uruguay.

Recent advancements in Earth Observation sensors, improved accessibility to imagery and the development of corresponding processing tools have significantly empowered researchers to extract insights from Multisource Remote Sensing. This study aims to use these technologies for mapping summer and winter Land Use/Land Cover features in Cuenca de la Laguna Merín, Uruguay, while comparing the performance of Random Forests, Support Vector Machines, and Gradient-Boosting Tree classifiers. The materials include Sentinel-2, Sentinel-1 and Shuttle Radar Topography Mission imagery, Google Earth Engine, …

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 39797019Открыть статью

Diagnostic performance of classification trees and hematological functions in hematologic disorders: an application of multidimensional scaling and cluster analysis.

BACKGROUND: Several hematological indices have been already proposed to discriminate between iron deficiency anemia (IDA) and β-thalassemia trait (βTT). This study compared the diagnostic performance of different hematological discrimination indices with decision trees and support vector machines, so as to discriminate IDA from βTT using multidimensional scaling and cluster analysis. In addition, decision trees were used to determine the diagnostic classification scheme of patients. METHODS: Consisting of 1178 patients with hypochromic microcytic anemia (708 patients with βTT and 470 patients…

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 34758828Открыть статью

Preoperative Prediction of Axillary Lymph Node Metastasis in Breast Carcinoma Using Radiomics Features Based on the Fat-Suppressed T2 Sequence.

RATIONALE AND OBJECTIVES: To investigate the value of radiomics method based on the fat-suppressed T2 sequence for preoperative predicting axillary lymph node (ALN) metastasis in breast carcinoma. MATERIALS AND METHODS: The data of 329 invasive breast cancer patients were divided into the primary cohort (n = 269) and validation cohort (n = 60). Radiomics features were extracted from the fat-suppressed T2-weighted images on breast MRI, and ALN metastasis-related radiomics feature selection was performed using Mann-Whitney U-test and support vector machines with recursive feature elimination; t…

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 31879160Открыть статью

Brain tumor classification using the diffusion tensor image segmentation (D-SEG) technique.

BACKGROUND: There is an increasing demand for noninvasive brain tumor biomarkers to guide surgery and subsequent oncotherapy. We present a n … were computed within the VOI. Classification of tumor type using D-SEG spectra was performed using support vector machines. D-SEG was computationally fast and stable and delineated regions of healthy tissue from tumor and edema. D-SEG spectra were consistent for each tumor type, with constituent diffusion characteristics potentially reflecting regional differences in t …

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 25121771Открыть статью

Prediction of patients with idiopathic generalized epilepsy from healthy controls using machine learning from scalp EEG recordings.

Epilepsy detection is essential for patients with epilepsy and their families, as well as for researchers and medical staff. The use of elec … GE. XGB was 6.26% more accurate than the k-Nearest Neighbours method and was more accurate than the support vector machine (10.61%), decision tree (9.71%) and Gaussian Naïve Bayes (11.83%). Besides, the proposed XGB method showed the highest area under the curve (AUC 98%) and balanced accuracy (98.13%) of all methods tested. Application of ML technique in EEG of patient …

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 36328069Открыть статью

Exploring the application of various condenser microphones for wrist pulse measurement using machine learning models.

Wrist pulse measurement offers significant insights into cardiovascular health. However, the application of various sensors, such as optical, pressure, image, and ultrasonic, is limited due to issues like bright environments, incompatibility with pressure adjustments, and system complexity. Recent studies suggest condenser microphones as promising alternatives, though the optimal type among various condenser microphones remains unclear. This study explores the application of three different condenser microphones using four regression-based machine learning models (Partial Least Square Regressi

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 41528717Открыть статью

Enhanced interhemispheric resting-state functional connectivity of the visual network is an early treatment response of paroxetine in patients with panic disorder.

This study aimed to detect alterations in interhemispheric interactions in patients with panic disorder (PD), determine whether such alterat … ) after paroxetine treatment for 4 weeks. A voxel-mirrored homotopic connectivity (VMHC) indicator, support vector machine (SVM), and support vector regression (SVR) were used in this study. Patients with PD showed reduced VMHC in the fusiform, middle temporal/occipital, and postcentral/precentral gyri, relative to those of HCs. After treatment, the patients exhibited 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 37253876Открыть статью

Abnormal spontaneous neural activity in hippocampal-cortical system of patients with obsessive-compulsive disorder and its potential for diagnosis and prediction of early treatment response.

Early brain functional changes induced by pharmacotherapy in patients with obsessive-compulsive disorder (OCD) in relation to drugs per se o … (40 mg/d). Resting-state functional magnetic resonance imaging (fMRI), regional homogeneity (ReHo), support vector machine (SVM), and support vector regression (SVR) were applied to acquire and analyze the imaging data. Compared with HCs, patients with OCD had higher ReHo values in the right superior temporal gyrus and bilateral hippocampus/parahippocampus/fusiform gyru …

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 35910254Открыть статью

An Enhanced Gas Sensor Data Classification Method Using Principal Component Analysis and Synthetic Minority Over-Sampling Technique Algorithms.

This study addresses the challenge of multi-dimensional and small gas sensor data classification using a gelatin-carbon black (CB-GE) composite film sensor, achieving 91.7% accuracy in differentiating gas types (ethanol, acetone, and air). Key techniques include Principal Component Analysis (PCA) for dimensionality reduction, the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) for data augmentation, and the Support Vector Machine (SVM) and K-Nearest Neighbor (KNN) algorithms for classification. PCA improved KNN and SVM classification, boosting the Area Under the Curve (AUC) scores by 15.7% …

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 39770254Открыть статью

Characterization of selected commercially available grilled lamb shashliks based on flavor profiles using GC-MS, GC × GC-TOF-MS, GC-IMS, E-nose and E-tongue combined with chemometrics.

HS-SPME-GC-MS, SPME-Arrow-GC × GC-TOF-MS, HS-GC-IMS, Electronic-nose, and Electronic-tongue systems were applied in a feasibility study of the flavor characterization of five commercially available Chinese grilled lamb shashliks. A total of 198 volatile organic compounds (VOCs) were identified (∼71% by GC × GC-TOF-MS). Using data fusion strategies, five predictive models were applied to the composition of VOCs and brand identification of the lamb shashliks. Compared with partial least squares regression, support vector machine, deep neural network, and RegBoost modeling, a momentum deep belief…

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 37172501Открыть статью

Identification of ankle sprain motion from common sporting activities by dorsal foot kinematics data.

This study presented a method to identify ankle sprain motion from common sporting activities by dorsal foot kinematics data. Six male subjects performed 300 simulated supination sprain trials and 300 non-sprain trials in a laboratory. Eight motion sensors were attached to the right dorsal foot to collect three-dimensional linear acceleration and angular velocity kinematics data, which were used to train up a support vector machine (SVM) model for the identification purpose. Results suggested that the best identification method required only one motion sensor located at the medial calcaneus, a…

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 20394934Открыть статью

Classification of Temporomandibular disorder from electromyography signals via Directed Transfer Function.

A new approach for the detection of Temporomandibular joint disorders (TMDs) from the recorded electromyography (EMG) signals from the muscl … en the channels. The DTF energy parameters were chosen as the features for EMG classification using support vector machine (SVM). The method described here has a potential to detect and classify the type and level of muscular disorder from the way the muscle signals interact with each other.

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 19163313Открыть статью

Vocal folds disorder detection using pattern recognition methods.

Diagnosis of pathological voice is one of the most important issues in biomedical applications of speech technology. This study focuses on the classification of pathological voice using the HMM(Hidden Markov Model), the GMM(Gaussian Mixture Model) and a SVM (Support Vector Machine), and then compares the results to work done previously using an ANN (Artificial Neural Network). Speech data were collected from those without and those with vocal disorders. Normal and pathological speech data were mixed in out experiment. Six characteristic parameters (Jitter, Shimmer, NHR, SPI, APQ and RAP) were …

Оценочное исследованиеСтатьяПоиск 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 18002689Открыть статью

Sensory Classification of Brazilian Coffea arabica by Laser-Assisted Rapid Evaporative Ionization Mass Spectrometry and Machine Learning Algorithms.

Brazil plays an important role in coffee quality assessment since it is the top producer and exporter. New technologies must be developed to … least-squares discriminant analysis (PLS-DA) was inferior in its predictive capability compared to support vector machines (SVM) and artificial neural networks (ANN), which achieved up to 100% accuracy. The high sensitivity to distinct sensory classes enabled a tentative identification of spectral signals, such as fatty acids, chlorogenic acids, and phospholipids, whic …

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 40385162Открыть статью

Global pathogenomic analysis identifies known and candidate genetic antimicrobial resistance determinants in twelve species.

Surveillance programs for managing antimicrobial resistance (AMR) have yielded thousands of genomes suited for data-driven mechanism discovery. We present a workflow integrating pangenomics, gene annotation, and machine learning to identify AMR genes at scale. When applied to 12 species, 27,155 genomes, and 69 drugs, we 1) find AMR gene transfer mostly confined within related species, with 925 genes in multiple species but just eight in multiple phylogenetic classes, 2) demonstrate that discovery-oriented support vector machines outperform contemporary methods at recovering known AMR genes, re…

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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 38001096Открыть статью

Prediction of Parkinson Disease Using Long-Term, Short-Term Acoustic Features Based on Machine Learning.

Background: Parkinson's disease (PD) is the second most common neurodegenerative disorder after Alzheimer's disease, affecting countless ind … hms, including random forest (RF), K-nearest neighbors (KNN), decision tree (DT), naïve Bayes (NB), support vector machines (SVM), and logistic regression (LR). Cross-validation technique was applied to ensure the reliability of performance metrics on train and test subsets. These metrics (accuracy, recall, and precision), help determine the most effective models for di …

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 40722330Открыть статью

A review of image analysis and machine learning techniques for automated cervical cancer screening from pap-smear images.

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Early diagnosis and classification of a cancer type can help facilitate the subsequent clinical management of the … n an open pap-smear data set, segmented using CHAMP digital image software. K-nearest-neighbors and support vector machines algorithms have been reported to be excellent classifiers for cervical images with accuracies of over 99.27% and 98.5% respectively when applied to a 2-class classification problem (normal or abnormal). CONCLUSION: The reviewed papers indicate tha …

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 30195423Открыть статью