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: 81 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

Image-free recognition of moderate ROP from mild with machine learning algorithm on plasma Raman spectrum.

The retinopathy of prematurity (ROP) can cause serious clinical consequences and, fortunately, it is remediable while the time window for tr … IIS2) ROP groups. With the different wave points of Raman spectra as the inputs, the outputs of our support vector machine showed that the area under the curves in the receiver operating characteristic (AUC) were 0.763 for the pair comparisons of the control with the mild groups, 0.821 between moderate and advanced groups (ZIIS2), while more than 90% in comparisons of t …

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 38171476Открыть статью

Use of Raman spectroscopy to study rat lung tissues for distinguishing asphyxia from sudden cardiac death.

Determining asphyxia as the cause of death is crucial but is based on an exclusive strategy because it lacks sensitive and specific morpholo … earning classification algorithms were employed to establish classification models, among which the support vector machine exhibited the best performance, with an area under the curve value of 0.9851 in external validation. This study shows the promise of Raman spectroscopy combined with machine learning algorithms to investigate differential biochemical alterations ori …

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 38357034Открыть статью

Intelligent Human-Computer Interaction: Combined Wrist and Forearm Myoelectric Signals for Handwriting Recognition.

Recent studies have highlighted the possibility of using surface electromyographic (EMG) signals to develop human-computer interfaces that a … n schemes can guarantee high performances with limited complexity of the processing pipeline. Among support vector machine, linear discriminant analysis, and K-nearest neighbours (KNN), the last one showed the best classification performances in the 30-word classification problem, with a mean accuracy of 95% and 85% when using all the features and a specific feature set …

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 38790325Открыть статью

Multimodal radiomics and deep learning models for predicting early femoral head deformity in LCPD.

PURPOSE: To develop a predictive model combining clinical, radiomic, and deep learning features based on X-ray and MRI to identify risk factors for early femoral head deformity in Legg-Calvé-Perthes disease (LCPD). METHODS: This study involved 152 patients diagnosed with early unilateral LCPD across two centers between January 2013 and December 2023, and included an independent external validation set to assess generalizability. Four machine learning methods, including logistic regression (LR), random forest (RF), support vector machine (SVM), and extreme gradient boosting (XGBoost), were emp…

СтатьяМногоцентровое 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 39454426Открыть статью

Machine Learning Prediction of Iron Deficiency Anemia in Chinese Premenopausal Women 12 Months after Sleeve Gastrectomy.

Premenopausal women, who account for more than half of patients for bariatric surgery, are at higher risk of developing postoperative iron d … was defined according to the age- and gender-specific World Health Organization criteria. A linear support vector machine model was developed to predict the risk of IDA after SG with the top five important features identified during feature selection. Four hundred and seven subjects aged 31.0 (Interquartile range (IQR): 26.0-36.0) years with a median follow-up period o …

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 37571322Открыть статью

Non-invasive diagnosis of early cutaneous squamous cell carcinoma.

Early cutaneous squamous cell carcinoma (cSCC) can be challenging to diagnose using clinical criteria as it could present similar to actinic … proteins and biological functions that are significantly different between lesions. Additionally, a support vector machine (SVM) machine learning algorithm was used to assess the usefulness of proteomic data for the early diagnosis of cSCC. A total of 696 proteins were identified across the samples studied. A machine learning model constructed using the proteomic data c …

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 37688398Открыть статью

Comparison of decision tree with common machine learning models for prediction of biguanide and sulfonylurea poisoning in the United States: an analysis of the National Poison Data System.

BACKGROUND: Biguanides and sulfonylurea are two classes of anti-diabetic medications that have commonly been prescribed all around the world … models multi layers perceptron, stochastic gradient descent (SGD), Adaboosting classiefier, linear support vector machine and ensembling methods including bagging, voting and stacking methods were used. The confusion matrix, precision, recall, specificity, f1-score, and accuracy were reported to evaluate the model's performance. RESULTS: Of 6183 participants, 3336 pat …

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 37024869Открыть статью

Altered habenular connectivity in chronic low back pain: An fMRI and machine learning study.

The habenula has been implicated in the pathogenesis of pain and analgesia, while evidence concerning its function in chronic low back pain … benula-pons pathways could reliably distinguish cLBP patients from HCs with an accuracy of 75.9% by support vector machine, which was validated in an independent cohort (N = 68, accuracy = 68.8%, p = .001). Linear regression and random forest could also distinguish cLBP and HCs in the independent cohort (accuracy = 73.9 and 55.9%, respectively). Overall, these findings …

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 37306031Открыть статью

Prediction of medication-related osteonecrosis of the jaws using machine learning methods from estrogen receptor 1 polymorphisms and clinical information.

OBJECTIVE: The purpose of this study was to evaluate the effect of estrogen receptor 1 (ESR1) polymorphisms on the development of medication … s were constructed using machine learning methods such as Lasso regression, Random forest (RF), and Support vector machine (SVM). The area under the receiver-operating curve (AUROC) was used to evaluate the performance of a binary classifier. RESULT: Two SNPs of ESR1 (rs4870056 and rs78177662) were significantly associated with MRONJ development. Patients with variant …

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 37415765Открыть статью

Artificial intelligence differentiates abdominal Henoch-Schönlein purpura from acute appendicitis in children.

OBJECTIVE: This study aims to construct an artificial intelligence (AI) model capable of effectively discriminating between abdominal Henoch … learning algorithms, namely XGBoost, AdaBoost, Gaussian Naïve Bayes (GNB), MLPClassifier (MLP), and support vector machine (SVM). The performance of these prediction models was assessed through receiver operating characteristic (ROC) curve analysis, calibration curve assessment, and decision curve analysis (DCA). RESULTS: We identified 32 discriminative indicators (p < …

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 37905746Открыть статью

Leukemia classification using the deep learning method of CNN.

BACKGROUND: Processing Low-Intensity Medical Images (LI-MI) is difficult as outcomes are varied when it comes to manual examination, which i … pectively, which are higher than the performance using other machine learning classifiers including support vector machine, decision tree, naive bayes, random forest and VGG-16. CONCLUSION: Ths study demonstrates that the proposed DCNN enables to improve low-intensity images and accuracry of leukemia classification, which is superior to many of other machine leaning cl …

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 35253723Открыть статью

Distinguishing patients with temporal lobe epilepsy from normal controls with the directed graph measures of resting-state fMRI.

PURPOSE: Changes in the brain networks of patients with temporal lobe epilepsy (TLE) have been extensively explored, but the biological mech … rected graph measures were calculated. Two-sample t-test selected features were used as inputs to a support vector machine (SVM). The leave-one-out cross-validation method was used in measuring classification performance. RESULTS: An accuracy of 94.55% (sensitivity = 91.30%, f1-score = 93.33%, Cohen's kappa = 0.9345) was achieved for the classification of TLE patients …

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 35066345Открыть статью

Automatic Diagnosis of Mild Cognitive Impairment Based on Spectral, Functional Connectivity, and Nonlinear EEG-Based Features.

Accurate and early diagnosis of mild cognitive impairment (MCI) is necessary to prevent the progress of Alzheimer's and other kinds of demen … and FDR of 0% have been provided by the best performance of the proposed framework using the linear support vector machine (LSVM) classifier and the combination of all feature sets. The acquired results confirm that the proposed framework provides an accurate and robust performance for recognizing MCI cases and outperforms previous approaches. Based on the obtained resu …

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 35991131Открыть статью

Machine learning for the prediction of minor amputation in University of Texas grade 3 diabetic foot ulcers.

Minor amputations are performed in a large proportion of patients with diabetic foot ulcers (DFU) and early identification of the outcome of … odels based on five machine learning algorithms: decision tree, random forest, logistic regression, support vector machine, and extreme gradient boosting (XGBoost) were independently developed with these variables. After evaluation, XGBoost earned the highest score (accuracy 0.814, precision 0.846, recall 0.767, F1-score 0.805, and AUC 0.881). For convenience, a web-bas …

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 36472981Открыть статью

Monitoring Alzheimer's Disease Progression in Mild Cognitive Impairment Stage Using Machine Learning-Based FDG-PET Classification Methods.

BACKGROUND: We previously introduced a machine learning-based Alzheimer's Disease Designation (MAD) framework for identifying AD-related metabolic patterns among neurodegenerative subjects. OBJECTIVE: We sought to assess the efficiency of our MAD framework for tracing the longitudinal brain metabolic changes in the prodromal stage of AD. METHODS: MAD produces subject scores using five different machine-learning algorithms, which include a general linear model (GLM), two different approaches of scaled subprofile modeling, and two different approaches of a support vector machine. We used our p…

СтатьяПоддержка правительства СШАПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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 36057825Открыть статью

A novel approach based on machine learning analysis of flow velocity waveforms to identify unseen abnormalities of the umbilical cord.

INTRODUCTION: A Doppler ultrasound (DUS) is essential for detecting blood flow abnormalities in the umbilical cord (UC). Any morphological abnormalities of the UC may lead to morbidity and stillbirth. Some abnormalities such as torsion, strictures and true-knot, however, may only be discovered at birth. This study proposes a novel approach of using machine learning analysis of flow velocity waveforms to improve the diagnosis of UC abnormalities. METHODS: A dynamic in-vitro simulator for DUS and three UC models, each representing a different morphology: true-knot, straight and coiled, were des

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 35926305Открыть статью

A Novel Machine Learning Algorithm Predicts Dementia With Lewy Bodies Versus Parkinson's Disease Dementia Based on Clinical and Neuropsychological Scores.

OBJECTIVE: Our aim was to develop a machine learning algorithm based only on non-invasively clinic collectable predictors, for the accurate … ence scale, trail making A and B). We investigated logistic regression, K-Nearest Neighbors (K-NNs) Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes classifier, and Ensemble Model for their ability to predict successfully PDD or DLB diagnosis. RESULTS: The K-NN classification model had an accuracy 91.2% of overall cases based on 15 best clinical and cognitive scores achieving …

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 33550890Открыть статью

A machine-learning-based prediction model of fistula formation after interstitial brachytherapy for locally advanced gynecological malignancies.

PURPOSE: External beam radiotherapy combined with interstitial brachytherapy is commonly used to treat patients with bulky, advanced gynecol … atures of multiple data types were collected to develop a fistula prediction framework. A nonlinear support vector machine was used to build the prediction model. Sequential backward feature selection and sequential floating backward feature selection methods were used to determine optimal feature sets. To overcome data imbalance issues, the synthetic minority oversampl …

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 31103434Открыть статью

Machine Learning Methods as a Tool for Predicting Risk of Illness Applying Next-Generation Sequencing Data.

Next-generation sequencing (NGS) data present an untapped potential to improve microbial risk assessment (MRA) through increased specificity … m five ensemble algorithms. There was no significant difference in accuracy between the models, and support vector machine with linear kernel was chosen for further inference (accuracy of 89% [95% CI: 68%, 97%]). The virulence genes FAM002725, FAM002728, FAM002729, InlF, InlJ, Inlk, IisY, IisD, IisX, IisH, IisB, lmo2026, and FAM003296 were important predictors of higher …

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 30462833Открыть статью

Early reading for low-SES minority language children: an attempt to 'catch them before they fall'.

INTRODUCTION: Coronary angiography (CAG) is invasive and expensive, while numbers of patients suspected of coronary artery disease (CAD) und … fferent thresholds, positive predictive value (PPV) and negative predictive value (NPV) were shown. Support vector machine algorithm performances in 10 folds were conducted in the training set for detecting severe CAD, while XGBoost algorithm performances were conducted in the test set for detecting severe CAD. RESULTS: The algorithm of logistic regression achieved 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 11316944Открыть статью