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: 34 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

Mediastinal lymph node detection and station mapping on chest CT using spatial priors and random forest.

PURPOSE: To develop an automated system for mediastinal lymph node detection and station mapping for chest CT. METHODS: The contextual orga … following curve evolution process. Texture features are computed on the segmented lymph nodes and a support vector machine committee is used for final classification. For lymph node station labeling, based on the segmentation results of the above anatomical structures, the textual definitions of mediastinal lymph node map according to the International Association for t …

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 27370151Открыть статью

Calculation of melatonin and resveratrol effects on steatosis hepatis using soft computing methods.

In this work, beneficial effects of melatonin and resveratrol drugs on liver damage in rats, induced by application of acute and chronic car … different group characteristics by using these features with artificial neural networks (ANNs), and support vector machines (SVMs) have been provided. (3) Calculation of drug effectiveness: firstly to determine the differences between group characteristics of rats, a pilot group has been selected (diseased group-CCl4), and the responses of ANN and SVM trained by HOG fea …

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 23746907Открыть статью

Collagen morphology and texture analysis: from statistics to classification.

In this study we present an image analysis methodology capable of quantifying morphological changes in tissue collagen fibril organization caused by pathological conditions. Texture analysis based on first-order statistics (FOS) and second-order statistics such as gray level co-occurrence matrix (GLCM) was explored to extract second-harmonic generation (SHG) image features that are associated with the structural and biochemical changes of tissue collagen networks. Based on these extracted quantitative parameters, multi-group classification of SHG images was performed. With combined FOS and GLC

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 23846580Открыть статью

Comparative analysis of tissue-specific anticancer peptide prediction models: ACP-Boost framework.

Cancer remains a major global health burden, and conventional treatments such as surgery, radiotherapy, and chemotherapy are often limited b … uitable for imbalanced data. We systematically compared five machine learning algorithms, including support vector machine, random forest, logistic regression, k-nearest neighbors, and XGBoost. Among them, XGBoost showed the most stable overall performance across tissues. The results indicate that peptide sequence-derived descriptors contain measurable tissue-associated …

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 41971680Открыть статью

Interpretable machine learning model for predicting 5-Year postoperative recurrence risk in patients with stage III colon cancer using preoperative laboratory tests: a two-centre study.

BACKGROUND: Colorectal cancer (CRC) is one of the most prevalent malignant diseases worldwide and displays significant heterogeneity. The ai … .05 were incorporated, and six machine learning models-logistic regression, random forest, XGBoost, support vector machine (SVM), back propagation neural network (BP NET), and K-nearest neighbour (KNN)-were employed to develop a model for predicting the 5-year recurrence risk in patients with stage III colon cancer. The prediction efficacy was assessed by calculating th …

СтатьяМногоцентровое исследованиеПоиск 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 41612209Открыть статью

Predicting Individual Response to Acupuncture in Sensorineural Tinnitus Using Integrated Functional Near-Infrared Spectroscopy and Machine Learning: Protocol for a Model Development and Validation Study.

BACKGROUND: Research indicates that around 20% of adults experience chronic tinnitus, with about a fifth of these cases being severe. Althou … poor prognosis" groups. The dataset will be randomly split into training (70%) and test (30%) sets. Support Vector Machine (SVM) algorithms will identify features and develop models, with performance evaluated through accuracy, sensitivity, specificity, and AUC. ANTICIPATED RESULTS: It is anticipated that the fNIRS-based machine learning model will be able to distingui …

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 41089742Открыть статью

Prediction of Preterm Delivery from Unbalanced EHG Database.

OBJECTIVE: The early prediction of preterm labor can significantly minimize premature delivery complications for both the mother and infant. … to form the feature vector. Finally, the extracted features are fed to a k-nearest neighbors (kNN), support vector machine (SVM), and decision tree (DT) classifiers to predict whether the recorded EHG signal refers to the preterm case. MAIN RESULTS: The studied database consists of 262 term and 38 preterm delivery pregnancies, each with three EHG channels, recorded for …

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 35214412Открыть статью

A novel method detecting the key clinic factors of portal vein system thrombosis of splenectomy & cardia devascularization patients for cirrhosis & portal hypertension.

BACKGROUND: Portal vein system thrombosis (PVST) is potentially fatal for patients if the diagnosis is not timely or the treatment is not pr … s RFA-PVST (Risk Factor Analysis for PVST) to detect clinic risk indexes of PVST, then built a SVM (support vector machine) predictive model via the detected risk factors. The accuracy, sensitivity, specificity, precision, F-measure, FPR (false positive rate), FNR (false negative rate), FDR (false discovery rate), AUC (area under ROC curve) and MCC (Matthews correlation …

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 31888439Открыть статью

Artificial Intelligence in Traditional Chinese Medicine: Multimodal Fusion and Machine Learning for Enhanced Diagnosis and Treatment Efficacy.

Artificial intelligence (AI) serves as a key technology in global industrial transformation and technological restructuring and as the core … ion, and prescription generation. Traditional machine learning algorithms, such as neural networks, support vector machines, and random forests, are also widely used in TCM diagnosis and treatment because of their strong regression and classification performance on small structured datasets. Future research on AI in TCM diagnosis and treatment may emphasize building lar …

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 40773005Открыть статью

Differentiating Alzheimer's disease from mild cognitive impairment: a quick screening tool based on machine learning.

BACKGROUND: Alzheimer's disease (AD) is a neurodegenerative disorder characterised by cognitive decline, behavioural and psychological symptoms of dementia (BPSD) and impairment of activities of daily living (ADL). Early differentiation of AD from mild cognitive impairment (MCI) is necessary. METHODS: A total of 458 patients newly diagnosed with AD and MCI were included. Eleven batteries were used to evaluate ADL, BPSD and cognitive function (ABC). Machine learning approaches including XGboost, classification and regression tree, Bayes, support vector machines and logical regression were used…

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 38070931Открыть статью

On the role of cost-sensitive learning in multi-class brain-computer interfaces.

Brain-computer interfaces (BCIs) present an alternative way of communication for people with severe disabilities. One of the shortcomings in … t. To this end, four different kernel methods are empirically compared, namely pairwise multi-class support vector machines (SVMs), two cost-sensitive multi-class SVMs and kernel-based ordinal regression. The experimental results illustrate that ordinal regression performs better than the other three approaches when a cost-sensitive performance measure such as the mean- …

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 20470224Открыть статью

Comparison of machine learning techniques with classical statistical models in predicting health outcomes.

Several machine learning techniques (multilayer and single layer perceptron, logistic regression, least square linear separation and support vector machines) are applied to calculate the risk of death from two biomedical data sets, one from patient care records, and another from a population survey. Each dataset contained multiple sources of information: history of related symptoms and other illnesses, physical examination findings, laboratory tests, medications (patient records dataset), health attitudes, and disabilities in activities of daily living (survey dataset). Each technique showed v…

Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка 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 15360910Открыть статью

Individualised prediction of HER2 status in colorectal cancer: development and validation of a radiomics prediction model using 18F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography/magnetic resonance (18F-FDG PET/MR).

AIM: Accurate, noninvasive preoperative identification of HER2 status in colorectal cancer (CRC) can support patient stratification and trea … were constructed by combining three classifiers (logistic regression (LR), random forest (RF), and support vector machine (SVM)) with four feature sets (PET-only, T1WI-only, T2WI-only, and combined) under stratified 5-fold cross-validation. RESULTS: The LR model with combined features achieved the best performance (area under the curve (AUC) = 0.921; sensitivity (SEN) …

СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка 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 42060950Открыть статью

Preoperative distal radius CT hounsfield unit and other imaging predictors of postoperative radiocarpal traumatic arthritis after distal radius fracture.

PURPOSE: Postoperative radiocarpal traumatic arthritis (TA) after distal radius fracture (DRF) may cause persistent pain and functional impairment. Early risk stratification may help identify patients at increased risk. This study aims to identify independent predictors of radiocarpal TA after DRF and develop multifactorial predictive models. METHODS: We retrospectively analyzed 226 DRF patients grouped by radiocarpal TA status. Variables were screened using univariate and correlation analyses. Logistic regression (LR) and support vector machine (SVM) models were developed using a 70/30 strati…

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 42050541Открыть статью

The role of artificial intelligence for dengue prevention, control, and management: A technical narrative review.

Dengue fever remains a significant global health threat, particularly in tropical and subtropical regions, where rapid urbanization and climate variability exacerbate its spread. Traditional surveillance and control systems often struggle with delayed reporting, limited predictive capacity, and resource constraints. Artificial Intelligence (AI) presents a transformative opportunity to enhance dengue prevention, control, and management through data-driven decision-making. This review synthesizes current applications of AI across key domains: outbreak forecasting, vector control, clinical manage

СтатьяОбзорПоиск 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 40659152Открыть статью

Eating Event Recognition Using Accelerometer, Gyroscope, Piezoelectric, and Lung Volume Sensors.

In overcoming the worldwide problem of overweight and obesity, automatic dietary monitoring (ADM) is introduced as support in dieting practi … ng of both eating and non-eating events. Features were computed for each sensing measure to train a support vector machine model. This resulted in F1-scores of 0.82 for eating gestures, 0.94 for chewing food, and 0.58 for swallowing food.

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 38257664Открыть статью

Predicting positive airway pressure appointment attendance using machine learning and deep learning: the role of clinical and oximetric indicators.

INTRODUCTION: Participation in positive airway pressure (PAP) therapy is essential for improving long-term health outcomes in individuals di … ere performed, and predictive models including logistic regression, decision trees, random forests, support vector machines, and a deep neural network were developed and compared to predict appointment attendance. RESULTS: A high Epworth Sleepiness Scale (ESS) score and greater time spent in the 80–90% nocturnal oxygen saturation range were positively associated with PA …

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 41925778Открыть статью

Artificial Intelligence Enhanced Electrocardiogram Analysis for Age and Sex Classification in Youth.

Electrocardiogram (ECG) values vary significantly across age and sex, particularly during childhood and adolescence. While age- and sex-spec … ance was evaluated using F1-score, AUROC, and confusion matrices across repeated train-test splits. Support vector machine (SVM) achieved the highest accuracy in modeling both age and sex. Key predictive features included heart rate, PR interval, QRS duration, and T-wave amplitude. Age-group classification achieved an average true positive rate of 60% with SVM, improvin …

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 41706110Открыть статью

Machine Learning-Based Prognostic Modeling and BAR Trajectory Subphenotyping in Critically Ill Patients with Viral Pneumonia: A Retrospective Cohort Study.

BACKGROUND: Viral infection is a major cause of severe community-acquired pneumonia, yet existing risk stratification tools may lack timelin … least absolute shrinkage and selection operator regression. Logistic regression, ridge regression, support vector machine, random forest, and XGBoost models were developed and compared. Blood urea nitrogen and albumin were further analyzed to construct the BUN-to-albumin ratio (BAR). Latent class mixed modeling was applied to identify BAR trajectories and assess their …

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 42772466Открыть статью

Explainable machine learning for orthopedic decision-making: predicting functional outcomes of total hip replacement from gait biomechanics.

This study aimed to identify subpopulations of patients with hip osteoarthritis who exhibit distinct adaptations in gait biomechanics, and t … the foot progression angle, were obtained. The analytical framework integrated k-means clustering, support vector machine classifiers, Shapley Additive exPlanations, and statistical waveform analyses. Clustering of the pre-operative dataset revealed three distinct subpopulations characterized by unique patterns in gait kinematics and joint moments. These subpopulations …

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 41437106Открыть статью