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: 55 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

Machine Learning Models with Preoperative Risk Factors and Intraoperative Hypotension Parameters Predict Mortality After Cardiac Surgery.

OBJECTIVES: Machine learning models used to predict postoperative mortality rarely include intraoperative factors. Several intraoperative fa … aoperative phases separately: (1) logistic regression, (2) random forests, (3) neural networks, (4) support vector machines, and (5) extreme gradient boosting (XGB). Mortality was predicted using area under the receiver operating characteristic curve. Of 5,015 patients included, 112 (2.2%) died. XGB model from the outside-CPB phase predicted mortality better with area u …

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 32747203Открыть статью

Using machine learning to understand neuromorphological change and image-based biomarker identification in Cavalier King Charles Spaniels with Chiari-like malformation-associated pain and syringomyelia.

BACKGROUND: Chiari-like malformation (CM) is a complex malformation of the skull and cranial cervical vertebrae that potentially results in … deformation features were automatically selected from the resulting deformation maps. A kernelized support vector machine was used for classifying characteristic localized changes in morphology. RESULTS: Candidate biomarkers were identified with receiver operating characteristic curves with area under the curve (AUC) of 0.78 (sensitivity 82%; specificity 69%) for the …

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 31552689Открыть статью

Suicide risk prediction and analysis of associated factors among high school students in four provinces of China based on explainable machine learning.

BACKGROUND: Suicidal ideation (SI) among adolescents is a severe global public health issue; however, accurate identification and mechanisti … nce of five classification models-logistic regression (LR), decision tree (DT), random forest (RF), support vector machine (SVM), and artificial neural network (ANN)-was compared using DeLong's test. Finally, the SHAP framework was applied to conduct global and local explanation analyses of the best-performing model. RESULTS: The prevalence rate of SI was 30.6%, with s …

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 42409222Открыть статью

Sex-estimation method for three-dimensional shapes of the skull and skull parts using machine learning.

Sex estimation is an indispensable test for identifying skeletal remains in the field of forensic anthropology. We developed a novel sex-est … is (PCA) or partial least squares regression (PLS). The components of PCA and PLS were applied to a support vector machine (SVM), and the accuracy rates of sex estimation were assessed. High accuracy rates in sex estimation were observed in SVM after reducing the dimensionality of data with PLS. The rates exceeded 90 % in two of the nine regions examined, whereas the SV …

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 40527270Открыть статью

Utilizing Machine Learning to Predict Liver Allograft Fibrosis by Leveraging Clinical and Imaging Data.

BACKGROUND AND AIM: Liver transplant (LT) recipients may succumb to graft-related pathologies, contributing to graft fibrosis (GF). Current … h with grid-search for hyperparameter fine-tuning to train an artificial neural network (ANN) and a support vector machine (SVM) to classify mild fibrosis (F0-F1) and significant fibrosis (F2-F4) on 1131 patients. We calculated Shapley values to identify top-ranked features, determining the contribution of each feature to model predictions. For the imaging-based 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 40245174Открыть статью

A network-based response feature matrix as a brain injury metric.

Conventional brain injury metrics are scalars that treat the whole head/brain as a single unit but do not characterize the distribution of b … using the two reconstructed datasets separately, and then by combining all datasets into one. Using support vector machine, the network-based injury predictor consistently outperforms four baseline scalar metrics including peak maximum principal strain of the whole brain (MPS), peak linear/rotational acceleration, and peak rotational velocity across all five selected pe …

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 31760600Открыть статью

Early identification of posttraumatic stress following military deployment: Application of machine learning methods to a prospective study of Danish soldiers.

BACKGROUND: Pre-deployment identification of soldiers at risk for long-term posttraumatic stress psychopathology after home coming is important to guide decisions about deployment. Early post-deployment identification can direct early interventions to those in need and thereby prevents the development of chronic psychopathology. Both hold significant public health benefits given large numbers of deployed soldiers, but has so far not been achieved. Here, we aim to assess the potential for pre- and early post-deployment prediction of resilience or posttraumatic stress development in soldiers by

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 26093830Открыть статью

Screening, validation, and transcriptional regulation analysis of oxidative stress-related biomarkers in gestational diabetes mellitus: SH3BP5, ITGAM, PRRG1, and MIS12.

BACKGROUND: Gestational diabetes mellitus (GDM) is a common pregnancy complication linked to adverse outcomes, highlighting the need for new … nes (DEGs) were further screened using the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE), and RandomForest algorithms to identify pivotal genes. A diagnostic radial-kernel support vector machine (SVM) classifier was constructed and rigorously evaluated through a 5 × 5 nested cross-validation frame …

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 41787525Открыть статью

Automatic measurement of mesenteric vascular and portal vein parameters via PE-NET in the diagnosis of Crohn's disease.

OBJECTIVE: Vascular changes are concomitant of the course of Crohn's disease (CD). In this study, we evaluated the value of the parallel encoder network (PE-NET) method for the automated measurement of mesenteric vascular and portal vein parameters and explored the performance of PE-NET combined with support vector machine (SVM) classifier in CD diagnosis. METHODS: The automatic vascular segmentation model was trained using computed tomography enterography (CTE) imaging data from our hospital based on PE-NET. The segmentation performance of the trained model was evaluated using the sensitivit…

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 41210880Открыть статью

Harnessing Consumer Wearable Digital Biomarkers for Individualized Recognition of Postpartum Depression Using the All of Us Research Program Data Set: Cross-Sectional Study.

BACKGROUND: Postpartum depression (PPD) poses a significant maternal health challenge. The current approach to detecting PPD relies on in-pe … sion (ie, PPD diagnosis) periods. Models were built using generalized linear models, random forest, support vector machine, and k-nearest neighbor algorithms and evaluated using the κ statistic and multiclass area under the receiver operating characteristic curve (mAUC) to determine the algorithm with the best performance. The specificity of our individualized ML approa …

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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 38696234Открыть статью

Interpretable and non-linear machine learning models for quantitative ICG perfusion assessment in colorectal cancer anastomosis: A feasibility study.

BACKGROUND: Anastomotic leakage (AL) remains a major complication after colorectal cancer surgery (CCS). Intraoperative indocyanine green (I … regression with elastic-net regularisation and three non-linear algorithms (random forest, XGBoost, support vector machine) were trained using perfusion metrics-only, clinical variables-only, and combined feature sets. Performance was evaluated with repeated stratified 5-fold cross-validation and bootstrap confidence intervals. RESULTS: Using perfusion-only features, e …

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 42202707Открыть статью

Deep Learning-Based Evaluation of Maxillary Dental Midline Deviation on Orthodontic Frontal Photographs.

Aim: This study aimed to detect the maxillary dental midline region on orthodontic frontal photographs using a YOLOv8-based deep learning ap … train 11 classifiers (including Naive Bayes, Logistic Regression with L1 and ElasticNet penalties, Support Vector Machine, AdaBoost, and others). Performance was assessed using accuracy (with 95% Wilson confidence intervals), precision, recall, F1-score, and ROC-AUC. Optimization of hyperparameters for the downstream classifiers employed five-fold cross-validation alon …

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 42351931Открыть статью

A web-based tool for predicting gastric ulcers in Chinese elderly adults based on machine learning algorithms and noninvasive predictors: A national cross-sectional and cohort study.

BACKGROUND: As the Chinese population continues to age, the prevalence of gastric ulcers, a common nutrition and diet-related disorder, is r … factors were utilized to predict the current and future occurrence of gastric ulcers. In our study, Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), and Light Gradient Boosting Machine (LGBM) achieved an accuracy of 0.97 for predicting gastric ulcers over seven years; Logistic Regression, Adaptive Boosting, SVM, RF, Gradient Boosting Machine, LGBM, and K-Nearest Neighb …

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 40416072Открыть статью

Multisensory Integration for Identifying the Milling States in Robot-Assisted Cervical Laminectomy.

OBJECTIVE: In spinal surgery, precise identification of high-speed bur milling states is crucial for patient safety. This study investigates … ulti-perception spatial vector for subsequent analysis, including five machine learning algorithms: Support Vector Machine (SVM), K Nearest Neighbors (KNN), Naive Bayes (NB), Linear Discriminant Analysis (LDA), and Decision Tree (DT), and deep learning models: Long Short-Term Memory networks (LSTM). RESULTS: Based on the 18-D features of tactile and auditory multisenso …

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 41067886Открыть статью

Integrating miRNA profiling and machine learning for improved thyroid cancer diagnosis.

BACKGROUND: The incidence of thyroid cancer is rising significantly worldwide. It is particularly important to improve the diagnostic accura … uently, advanced machine learning algorithms such as logistic regression (GLM), random forest (RF), support vector machine (SVM), XGBoost (XGB), and K-nearest neighbors (KNN) were employed to construct diagnostic models on the training set. Model performance was evaluated on the testing set by receiver operating characteristic (ROC) curve analysis, and the model with th …

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 42769903Открыть статью

Machine learning models for predicting metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease prevalence using basic demographic and clinical characteristics.

BACKGROUND: Metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) is a global health concern that necessitates early screening an … cision tree, K-nearest neighbours, light gradient boosting machine, naive Bayes, random forest, and support vector machine. These models were externally validated using the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) 2017-2023 datasets. RESULTS: In the hospital outpatient cohort, machine learning algorithms demonstrated robust predictive capabilities. Not …

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 40155991Открыть статью

Identification of potential biomarkers of papillary thyroid carcinoma.

UNLABELLED: Papillary thyroid cancer (PTC) is the predominant form of malignant tumor affecting the thyroid gland. AIM: This study aimed to … he processed dataset, machine learning algorithms such as Random Forest (RF), Naive Bayes (NB), and Support Vector Machines (SVM) are utilized. RESULTS: Bioinformatics and machine learning analyses indicate that the genes RXRG, CDH2, ETV5, QPCT, LRP4, FN1, and LPAR5 are integral to the progression of thyroid cancer. This study attained the highest accuracy utilizing 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 39400774Открыть статью

Machine learning-driven in-hospital mortality prediction in HIV/AIDS patients with Cytomegalovirus infection: a single-centred retrospective study.

Introduction. Cytomegalovirus (CMV) is a widely disseminated betaherpesvirus that typically induces latant infections. In immunocompromised … score matching to equalize baseline characteristics, three machine-learning models (Random Forest, Support Vector Machine and eXtreme Gradient Boosting) were deployed to forecast factors influencing prognosis. The SHapley Additive exPlanations tool explained the models.Results. A total of 1102 HIV/AIDS patients with CMV infection were analysed. There was no statistical …

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 39606806Открыть статью

Prediction of post-COVID chronic fatigue syndrome using data mining and machine learning techniques in Isfahan COVID cohort study.

BACKGROUND: Post-COVID Fatigue (PCF) is one of the most common issues people face after recovering from COVID-19. Due to the heterogeneity o … fter preparing the data, we applied several machine learning models, including Logistic Regression, Support Vector Machines, Decision Trees, and Random Forest to predict PCF. We then compared how well each model performed using different evaluation criteria. The analysis was done using R-Studio version 4.1.2. RESULTS: We found 37 factors that were significantly related …

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 42000587Открыть статью

An interpretable machine learning model for biomarker identification and diagnostic nomogram development in hypo-productive thrombocytopenia.

Thrombocytopenia is a common hematological disorder with diverse etiologies. This study aimed to identify potential biomarkers and to develo … e selection was performed using least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression, support vector machine recursive feature elimination (SVM-RFE), and Boruta algorithms, followed by univariate and multivariate logistic regression analyses. Six machine learning (ML) models were developed and compared based on residual analysis and receiver operating char …

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 42323406Открыть статью