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: 61 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

Comprehensive duck DNA fingerprinting based on machine learning for breed identification.

Duck is one of the most widely distributed waterfowl in the world, with more than 6 billion of them farmed annually in the world, and has gr … and Fixation Index (FST)) and four machine learning classification algorithms (Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Linear Discriminant Analysis (LDA), and Naive Bayes (NB)) were tested. The results showed that AED indicator had the best performance in selecting SNP markers in ducks, and the classification accuracy was the highest (98.38 %) when 2000 SNP 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 40489932Открыть статью

Fetal birthweight prediction with measured data by a temporal machine learning method.

BACKGROUND: Birthweight is an important indicator during the fetal development process to protect the maternal and infant safety. However, birthweight is difficult to be directly measured, and is usually roughly estimated by the empirical formulas according to the experience of the doctors in clinical practice. METHODS: This study attempts to combine multiple electronic medical records with the B-ultrasonic examination of pregnant women to construct a hybrid birth weight predicting classifier based on long short-term memory (LSTM) networks. The clinical data were collected from 5,759 Chinese

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 33494752Открыть статью

Machine Learning-Based Taylor Cone Analysis for Electrospinning Process-Window Identification and Cell-Laden Nanofiber Scaffold Fabrication.

Electrospinning is a powerful biofabrication technique for constructing fibrous scaffolds that mimic extracellular matrix architectures. How … ted from three representative polymer systems (PVDF, PVB, and PEO), random forest models outperform support vector machine and minimum description length, achieving moderate-to-good prediction of Taylor cone descriptors (R²≈0.57-0.83) across varied voltages, flow rate, and needle-collector distances. We further extend this framework to PEO-based cell electrospinning. By …

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 42906577Открыть статью

The FINESSE (Artificial Intelligence Stress Echo) study to develop and validate machine learning-based model to improve risk prediction in patients undergoing stress echocardiography for the assessment of inducible myocardial ischaemia (FINESSE Protocol).

AIMS: Coronary artery disease (CAD) remains a leading cause of morbidity and mortality worldwide, necessitating accurate diagnostic strategi … using QRISK3, (2) development and optimization of supervised ML models (including ensemble methods, support vector machines, and neural networks), and (3) longitudinal risk prediction using linked NHS England data (such as all-cause mortality and major adverse cardiovascular events, including cardiovascular death, non-fatal myocardial infarction, stroke, unplanned revas …

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 42695072Открыть статью

The influence of AI on surgical and ablative treatments for colorectal liver metastases: a review of the current literature.

OBJECTIVES: Artificial intelligence (AI) has gained increasing interest in supporting clinicians in patient selection, treatment planning, a … d five surgical resection for CRLM. Most studies used traditional machine learning methods, such as support vector machines and random forests, combined with radiomics for predictive model building. While most studies demonstrated high performance, they frequently involved small sample sizes, and machine learning techniques often lacked robustness. CONCLUSIONS: AI show …

СтатьяОбзорПолный 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 41225274Открыть статью

Intelligent Cloud Resource Usage Potentially to Improve Task Scheduling by the use of Artificial Intelligence.

BACKGROUND: The high variability of workloads makes it very difficult for cloud datacenters to efficiently schedule their tasks and resource allocation. The correct forecasting of future resource utilization allows us to proactively scale and implement more sophisticated scheduling policies, which eventually results in has potential to improve resource utilization and fewer failures. METHODS: This study uses the Google Cluster Trace v3 dataset, which contains a wealth of job and task data (start and end times, CPU and memory usage, scheduling class, and priority) to create supervised machine

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 42851260Открыть статью

Integrating dietary patterns and metabolomics with machine learning for metabolic syndrome risk assessment in a rural population.

This study aimed to identify dietary patterns and metabolomic signatures associated with metabolic syndrome (MetS) and develop machine learn … compared to using dietary patterns and pattern-associated metabolites (AUC: 0.640-0.709), with the Support Vector Machine (SVM) model performing optimally (AUC: 0.820). Specific dietary patterns and their associated metabolomic signatures are significantly associated with MetS. Integrating dietary and metabolomic data markedly improves the SVM model's risk assessment a …

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 42297822Открыть статью

NR3C1 Modulates Wnt Signalling to Influence the Invasiveness and Immune Features of Nonfunctioning Invasive Pituitary Adenomas.

Pituitary adenomas (PAs) are common intracranial tumours, and invasiveness in nonfunctioning invasive pituitary adenomas (NIPAs) predicts po … k analysis identified modules and hub genes linked to invasiveness, while machine learning methods (support vector machine, LASSO, random forest) prioritised key genes. Gene set enrichment analysis (GSEA) assessed pathways associated with candidate gene expression. NR3C1 expression and function were validated by immunohistochemistry, Western blotting and invasion assays …

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 41906239Открыть статью

Deep Learning-Enhanced UV Fluorescence for Automated Detection of Foreign Bodies in Tilapia Fillets.

Tilapia fillets are widely popular worldwide, but endogenous foreign matter (such as scales and bones) remaining during processing poses pot … , and texture features were extracted from images enhanced by principal component analysis (PCA). A support vector machine (SVM) classifier optimized using a genetic algorithm was then constructed. Among these, the model integrating color and local binary pattern (LBP) texture features (Color-LBP-GASVM) performed well, achieving an average accuracy of 95.9% and an overa …

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 42279772Открыть статью

Non-Invasive Voice-Based Early Detection of Parkinson's Disease via Spectral Feature Analysis and Machine Learning Techniques.

BACKGROUND: Parkinson's disease (PD) is a chronic, slowly progressive, and irreversible neuropathological disorder characterized by the prog … used to train and evaluate three ML algorithms: Random Forest (RF), K-Nearest Neighbors (KNN), and Support Vector Machines (SVM). RESULTS: Among the algorithms evaluated, the SVM-SBC model exhibited the highest performance, achieving an accuracy of 79%, a sensitivity of 75.5%, and an Area Under the ROC Curve (AUC-ROC) of 84%. CONCLUSIONS: This study highlights the po …

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 42791898Открыть статью

Hyperspectral Fingerprints of Abdominal and Pelvic Organs.

Ovarian cancer (OC) is typically treated with cytoreductive surgery (CRS). Hyperspectral imaging (HSI) is an emerging non-invasive, label-fr … using HSI data. Intraoperative HSI data were from healthy patients. Two machine learning models, a support vector machine (SVM) and a 3D convolutional neural network (3DCNN), were trained to classify the organs based on their spectral signatures. In total, 15 patients were included in the dataset. The 3DCNN slightly outperformed the SVM in terms of the average accuracy …

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 42346925Открыть статью

Hybrid deep learning and feature optimization approach for early detection of multiple sclerosis.

The healthcare field increasingly relies on autonomous systems for the detection and analysis of Multiple Sclerosis (MS) to minimize diagnos … imization Algorithm (WOA) was employed to select the most discriminative subset of features using a Support Vector Machine (SVM)-based fitness function. Multiple classifiers were then trained and evaluated using the optimized feature set. Among them, the Artificial Neural Network integrated with WOA (ANN+WOA) achieved the highest classification accuracy of 98%, demonstr …

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 41601605Открыть статью

Interpretable multimodal MRI radiomics for predicting neoadjuvant chemotherapy response in nasopharyngeal carcinoma.

OBJECTIVE: To investigate the value of multimodal MRI radiomics model in predicting Neoadjuvant chemotherapy (NAC) response in Nasopharyngea … O) algorithms, and feature selection network. Machine learning models based on logistic regression, support vector machines, random forests, and extreme gradient boosting, as well as deep learning prediction models of multi-layer perceptrons were established. Model performance was evaluated using Receiver Operating Characteristic (ROC) curves and interpreted through SHa …

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 41291491Открыть статью

Impact of treatment protocols on hospital length of stay for COVID-19 patients: A machine learning analysis of cases in Khuzestan province, Iran.

Objective: COVID-19 has heavily burdened healthcare systems worldwide, underscoring the need for accurate treatment decision-making to optimize patient recovery. This study leverages machine learning (ML) to evaluate how treatments affect the length of stay (LOS) for hospitalized COVID-19 patients in Iran. Method: We analyzed clinical data from 1793 patients with 106 features, identifying key variables through detailed profiles. Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbors (kNN), and Artificial Neural Network (ANN) models were then used to predict LOS based on personalized COVID-19 treatm…

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 41355408Открыть статью

Identifying factors affecting crash injury severity of pillion riders using interpretable machine learning techniques.

In India, motorized two-wheeler (TW) riders account for 44.5% of fatal road crashes. While factors affecting drivers have been studied, research on pillion riders' injury severity remains limited. The study aims to identify factors causing severe injuries to pillion riders by developing an accurate prediction model. The study includes machine learning (ML) models, such as conditional inference tree, random forest (RF), gradient boosting, support vector machine, and a statistical model ordered probit for comparison. The study accounts for the imbalance in injury severity crash data by adopting …

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 40349100Открыть статью

Rapid and Differential Diagnosis of Sepsis Stages Using an Advanced 3D Plasmonic Bimetallic Alloy Nanoarchitecture-Based SERS Biosensor Combined with Machine Learning for Multiple Analyte Identification.

Rapid and accurate differential diagnosis of infections, sepsis, and septic shock is essential for preventing unnecessary antibiotic overuse … ytes identification chip with a directly loadable chamber. To enhance the diagnostic performance, a support vector machine (SVM) based machine learning algorithm is utilized, achieving 95.0% accuracy and 95.8% precision in classifying healthy controls, infections with and without sepsis, and septic shock. This advanced 3D plasmonic bimetallic alloy nanoarchitecture-base …

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 39960361Открыть статью

Predicting Hypoproteinemia Among Patients Undergoing Maintenance Hemodialysis: A Development and Validation Study Based on Machine Learning Algorithms.

Maintenance hemodialysis is a common alternative therapy for patients with end-stage renal disease (ESRD). We designed a prediction model of … hyper-parameter adjustment by k-fold (k = 5) cross-validation and grid search, random forest (RF), support vector machine, and logistic regression (LR) prediction models were greater than 0.8. The RF model had the highest value (0.924). The specificities of the LR and RF models were similar (0.846 and 0.839), whereas the RF model had the best accuracy (0.924). The pred …

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 41399171Открыть статью

Predictive tool for the risk of hypothermia during laparoscopic gynecologic tumor resection.

OBJECTIVE: Based on the machine learning algorithm, construct a hypothermia prediction model for gynecological tumor resection under laparos … models were established: a Classification and Regression Trees model, a Random Forest model, and a Support Vector Machine model. RESULTS: The incidence of intraoperative hypothermia in 308 cases was 30.84%. The results showed that age, body mass index, preoperative body temperature, preoperative albumin, operating room temperature and peritoneal lavage fluid volume we …

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 39827791Открыть статью

Cortical layer multi-parameter analysis of neurovascular impairments in AD/ADRD rodent model with in vivo optical imaging.

BACKGROUND: Neurovascular biomarkers have the potential to enhance early diagnosis of Alzheimer's disease (AD) and AD-related dementias (ADR … functional vascular parameters and evaluated their diagnostic performance using a machine-learning Support Vector Machine classifier. RESULTS: APOE4 mice showed significant alterations including reduced venular and arterial cerebral blood flow velocities and diameters, increased vascular tortuosity, layer-dependent decreases in vascular density, and impaired cerebrova …

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 41423697Открыть статью

Identification of aging-related biomarkers for intervertebral disc degeneration in whole blood samples based on bioinformatics and machine learning.

INTRODUCTION: Aging is characterized by gradual structural and functional changes in the body over time, with intervertebral disc degenerati … these AIDEGs, and diagnostic models were developed using WGCNA, logistic regression, random forest, support vector machine, k-nearest neighbors, and LASSO regression to identify key genes. RESULTS: Among these, FCGR1A, CBS, and FASLG emerged as significant biomarkers with strong predictive capabilities for IVDD. Further exploration of biological pathways involving AIDE …

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 40303407Открыть статью