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: 51 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

Principal component analysis-based features generation combined with ellipse models-based classification criterion for a ventricular septal defect diagnosis system.

In this study, a simple and efficient diagnostic system, which adopts a novel methodology consisting of principal component analysis (PCA)-b … nd cycle automatically segmented via the short time modified Hilbert transform (STMHT). In stage 3, support vector machines-based classification boundary curves for the dataset [Formula: see text] are first generated, and least-squares-based ellipse models are subsequently built for the classification boundary curve. Finally, based on the ellipse models, the classificat …

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 30238221Открыть статью

Local functional connectivity density is closely associated with the response of electroconvulsive therapy in major depressive disorder.

BACKGROUND: Electroconvulsive therapy (ECT) has been demonstrated to be an effective treatment of major depressive disorder (MDD). However, … ices as classification characteristics were entered into multivariate pattern analysis using linear support vector machine (SVM) to classify 23 MDD patients before ECT from 25 gender, age and years of education matched healthy controls. RESULTS: We found that the changes of local FCD (lFCD), not long-range FCD, of the left pre-/postcentral gyrus (Pre-/postCG), left sup …

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 28910748Открыть статью

Analysis of facial expressions in parkinson's disease through video-based automatic methods.

BACKGROUND: The automatic analysis of facial expressions is an evolving field that finds several clinical applications. One of these applications is the study of facial bradykinesia in Parkinson's disease (PD), which is a major motor sign of this neurodegenerative illness. Facial bradykinesia consists in the reduction/loss of facial movements and emotional facial expressions called hypomimia. NEW METHOD: In this work we propose an automatic method for studying facial expressions in PD patients relying on video-based METHODS: 17 Parkinsonian patients and 17 healthy control subjects were asked

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 28223023Открыть статью

Automated brain tumour detection and segmentation using superpixel-based extremely randomized trees in FLAIR MRI.

PURPOSE: We propose a fully automated method for detection and segmentation of the abnormal tissue associated with brain tumour (tumour core … MRI to ensure a robust classification. Extremely randomized trees (ERT) classifier is compared with support vector machine (SVM) to classify each superpixel into tumour and non-tumour. RESULTS: The proposed method is evaluated on two datasets: (1) Our own clinical dataset: 19 MRI FLAIR images of patients with gliomas of grade II to IV, and (2) BRATS 2012 dataset: 30 FL …

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 27651330Открыть статью

Feature selection and validated predictive performance in the domain of Legionella pneumophila: a comparative study.

BACKGROUND: Genetic comparisons of clinical and environmental Legionella strains form an essential part of outbreak investigations. DNA micr … each of four modeling techniques: classification and regression trees (CART), random forests (RF), support vector machines (SVM) and least absolute shrinkage and selection operator (LASSO). Validation was done in a second bootstrap re-sampling loop (200×) for evaluation of discriminatory model performance according to the AUC. RESULTS: The top 5 of selected features d …

Сравнительное исследованиеСтатьяПолный 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 26951763Открыть статью

Voluntary enhancement of neural signatures of affiliative emotion using FMRI neurofeedback.

In Ridley Scott's film "Blade Runner", empathy-detection devices are employed to measure affiliative emotions. Despite recent neurocomputational advances, it is unknown whether brain signatures of affiliative emotions, such as tenderness/affection, can be decoded and voluntarily modulated. Here, we employed multivariate voxel pattern analysis and real-time fMRI to address this question. We found that participants were able to use visual feedback based on decoded fMRI patterns as a neurofeedback signal to increase brain activation characteristic of tenderness/affection relative to pride, an equ

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 24847819Открыть статью

Artificial Intelligence in Snoring Sound Analysis: OSA Detection and Obstruction Site Classification, a Systematic Review.

OBJECTIVE: The aim of the systematic review is to evaluate the application of machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) models … models, data sets, feature extraction methods, and performance metrics. RESULTS: ML models such as support vector machine (SVMs), convolutional neural networks (CNNs), and hybrid deep learning architectures achieved high accuracy (up to 98.6%) in snore classification and OSA detection. Key features included mel-frequency cepstral coefficients (MFCCs), wavelet transform …

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 41521859Открыть статью

Interpretable machine learning for predicting mild cognitive impairment in elderly patients with type 2 diabetes mellitus: model development and performance assessment.

Type 2 diabetes mellitus (T2DM) is a prevalent chronic condition, particularly in the elderly, and is associated with an increased risk of c … Six machine learning (ML) algorithms-logistic regression (LR), extreme gradient boosting (XGBoost), support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN), random forest (RF), and decision tree (DT)-were trained and evaluated. SHapley Additive exPlanations (SHAP) were employed to interpret model predictions and provide insights into feature importance. Among 923 partici …

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 42457788Открыть статью

Assessing the reliability of non-cycloplegic refraction in children: a machine learning approach based on non-cycloplegic parameters.

BACKGROUND: Traditional cycloplegic refraction is the gold standard for pediatric vision screening but is often limited by low efficiency an … absolute shrinkage and selection operator (LASSO). Five models (decision tree, logistic regression, support vector machine, random forest, and multilayer perceptron) were developed. Performance was evaluated using accuracy, sensitivity, specificity, area under the receiver operating characteristic curve (AUC), and decision curve analysis (DCA), and interpretability was …

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 42445918Открыть статью

Machine learning optimization of obstructive sleep apnea screening: development and validation of a gradient boosting prediction model with a clinical implementation framework.

OBJECTIVE: This study aimed to develop and validate a machine learning-enhanced screening questionnaire utilizing gradient boosting algorith … ircumference, and Gender (STOP-Bang) items. We evaluated four machine learning algorithms: XGBoost, support vector machine (SVM), artificial neural network (ANN), and multinomial logistic regression model. Performance was measured using the area under the curve (AUC), net reclassification improvement (NRI), calibration metrics, and decision curve analysis, while propens …

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 42040608Открыть статью

Development and Validation of a Predictive Model for Surgical Site Infection in Open Hand Injuries.

PURPOSE: Surgical site infection (SSI) is a major complication in patients with open hand injuries. However, current clinical risk assessmen … orithms were constructed and compared, including logistic regression, decision tree, random forest, support vector machine, k-nearest neighbor, naive Bayes, extreme gradient boosting, and light gradient boosting machine. Model performance was evaluated using area under the curve (AUC), accuracy, sensitivity, specificity, and other metrics in internal cross-validation an …

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 41835196Открыть статью

Machine learning models for predicting cerebrospinal fluid bacterial culture outcomes in post-neurosurgical meningitis-development and temporal three-year validation.

Post-neurosurgical bacterial meningitis (PNBM) is a serious complication associated with substantial morbidity and mortality. Bacterial culture presently serves as the gold standard for diagnosis, however, clinical reliance on third-tier reports to address empirical antibiotic concerns, with a turnaround time of 3-5 days, can lead to imprecise antibiotic administration in patients. Therefore, we develop and validate a branch of machine learning method to predict the result of cerebrospinal fluid (CSF) culture, which can shorten the time for precise diagnosis to within 2 h. A cohort study was c

СтатьяВалидационное 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 42799883Открыть статью

Improving prediction accuracy of radiation-induced temporal lobe injury in nasopharyngeal carcinoma using ADC-based deep learning and dosiomics.

BACKGROUND: To investigate the potential of apparent diffusion coefficient (ADC) map-based deep learning and dose distribution-based dosiomi … chine learning classification models were trained to establish a prediction framework, encompassing Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor, Random Forest, Extremely Randomized Trees, eXtreme Gradient Boosting, Light Gradient Boosting Machine, Adaptive Boosting and Multilayer Perceptron. The performance of clinical, DTL, dosiomics and feature fusion model was compare …

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 41652361Открыть статью

Predicting the cell differentiation of Pit-1 positivity of pituitary incidentaloma using radiomics analysis based on MRI.

AIM: This study aimed to construct and assess a predictive model based on radiomics features derived from preoperative MRI images to identif … , which was subjected to analysis using four machine learning algorithms namely Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), and Naive Bayes (NB) to build predictive models. Their performance was evaluated using five-fold cross-validation to calculate the mean area under the curve (AUC), sensitivity, and specificity. RESULTS: 30 T1C feat …

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 41447742Открыть статью

Prognostic factors identification using machine learning in temporomandibular disorder treatment responders.

BACKGROUND: Temporomandibular disorders (TMD) are complex chronic conditions that significantly impair quality of life and impose a considerable social and economic burden. Although various treatment strategies have been developed, the prognostic factors influencing therapeutic outcomes remain poorly defined. This study aimed to identify relevant prognostic factors for treatment response using machine learning methods, with patient readiness for discharge serving as the primary outcome. METHODS: A total of 1050 medical records from patients diagnosed with TMD and treated at the Orofacial Pain

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 41436116Открыть статью

A machine learning-based risk score for prediction of mechanical ventilation in children with dengue shock syndrome: A retrospective cohort study.

BACKGROUND: Patients with severe dengue who develop severe respiratory failure requiring mechanical ventilation (MV) support have significan … bles were analyzed using supervised models, including Logistic Regression (LR), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbor (KNN), and eXtreme Gradient Boosting (XGBoost). Shapley Additive Explanations (SHAP) analysis was used to assess feature contribution. RESULTS: A total of 1,278 patients were included, with a median patient age of 8.1 year …

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 39642139Открыть статью

MRI-based artificial intelligence to predict infection following total hip arthroplasty failure.

PURPOSE: To investigate whether artificial intelligence (AI) can differentiate septic from non-septic total hip arthroplasty (THA) failure based on preoperative MRI features. MATERIALS AND METHODS: We included 173 patients (98 females, age: 67 ± 12 years) subjected to first-time THA revision surgery after preoperative pelvis MRI. We divided the patients into a training/validation/internal testing cohort (n = 117) and a temporally independent external-testing cohort (n = 56). MRI features were used to train, validate and test a machine learning algorithm based on support vector machine (SVM) 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 36786971Открыть статью

A Novel Medical Diagnosis model for COVID-19 infection detection based on Deep Features and Bayesian Optimization.

A pneumonia of unknown causes, which was detected in Wuhan, China, and spread rapidly throughout the world, was declared as Coronavirus dise … minative features were used to feed the machine learning algorithms, which were k-nearest neighbor, support vector machine (SVM), and decision tree. The hyperparameters of the machine learning models were optimized using the Bayesian optimization algorithm. The experiments were conducted on a public COVID-19 radiology database. The database was divided into two parts as …

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 32837453Открыть статью

Objective and automatic classification of Parkinson disease with Leap Motion controller.

BACKGROUND: The main objective of this paper is to develop and test the ability of the Leap Motion controller (LMC) to assess the motor dysf … were used to choose the most significant features. Logistic regression (LR), naive Bayes (NB), and support vector machine (SVM) were trained with tenfold cross validation with selected features. The maximum obtained classification accuracy with LR was 70.37%; the average area under the ROC curve (AUC) was 0.831. The obtained classification accuracy with NB was 81.4%, w …

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 30419916Открыть статью

Machine learning and dyslexia: Classification of individual structural neuro-imaging scans of students with and without dyslexia.

Meta-analytic studies suggest that dyslexia is characterized by subtle and spatially distributed variations in brain anatomy, although many variations failed to be significant after corrections of multiple comparisons. To circumvent issues of significance which are characteristic for conventional analysis techniques, and to provide predictive value, we applied a machine learning technique--support vector machine--to differentiate between subjects with and without dyslexia. In a sample of 22 students with dyslexia (20 women) and 27 students without dyslexia (25 women) (18-21 years), a classific…

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 27114899Открыть статью