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: 47 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

Identifying stress scores from gait biometrics captured using a camera: A cross-sectional study.

BACKGROUND: Stress is a critical risk factor for various health issues, but an objective, non-intrusive and effective measurement approach for stress has not yet been established. Gait, the pattern of movements in human locomotion, has been proven to be a valid behavioral indicator for recognizing various mental states in a convenient manner. RESEARCH QUESTION: This study aims to identify the severity of stress by assessing human gait recorded through an objective, non-intrusive measurement approach. METHODS: One hundred and fifty-two participants with an average age of 23 years old (SD = 1.

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 38241963Открыть статью

Interpretable prediction models for disability in older adults with hypertension: the Chinese Longitudinal Healthy Longevity and Happy Family Study.

BACKGROUND: Older adults with hypertension have a high risk of disability, while an accurate risk prediction model is still lacking. This st … forest in full-variable set and XGBoost in LASSO set were the optimal models for 4-year prediction. Support vector machine was the optimal model for 6-year prediction on both sets. For 10-year prediction, deep neural network in full variable set and logistic regression in LASSO set were optimal models. Age ranked the most important predictor. Marital status, body mass i …

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 38514389Открыть статью

Predictive modeling and interpretative analysis of risks of instability in patients with Myasthenia Gravis requiring intensive care unit admission.

OBJECTIVE: Myasthenia gravis (MG), a low-prevalence autoimmune disorder characterized by clinical heterogeneity and unpredictable disease fl … ween 2015 and 2018, we implemented four machine learning algorithms, including logistic regression, support vector machine, extreme gradient boosting (XGBoost), and random forest, to predict ICU admission risk. The models incorporated fourteen clinical parameters as predictive features. The SHapley Additive exPlanations method was utilized to assess the importance of fa …

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 39759343Открыть статью

MeSH2Matrix: combining MeSH keywords and machine learning for biomedical relation classification based on PubMed.

Biomedical relation classification has been significantly improved by the application of advanced machine learning techniques on the raw tex … c relations for each relation. Using MeSH2Matrix, we build and train three machine learning models (Support Vector Machine [SVM], a dense model [D-Model], and a convolutional neural network [C-Net]) to evaluate the efficiency of our approach for biomedical relation classification. Our best model achieves an accuracy of 70.78% for 195 classes and 83.09% for five supercla …

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 39354632Открыть статью

Vertebral Column Pathology Diagnosis Using Ensemble Strategies Based on Supervised Machine Learning Techniques.

One expanding area of bioinformatics is medical diagnosis through the categorization of biomedical characteristics. Automatic medical strate … ogistic Regression (LR), Linear Discriminant Analysis (LDA), Quadratic Discriminant Analysis (QDA), Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Networks (ANN), and Decision Tree (DT). The grid-search K-Fold cross-validation strategy is applied to auto-tune the baseline classifier hyperparameters. The performances of the proposed ensemble strategies are independently …

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 38998860Открыть статью

Discriminating minimal residual disease status in multiple myeloma based on MRI: utility of radiomics and comparison of machine-learning methods.

AIM: To explore the possibility of discriminating minimal residual disease (MRD) status in multiple myeloma (MM) based on magnetic resonance … ) was retained after univariate and multivariable logistic regression analysis. In T1WI, the linear support vector machine (SVM) achieved the best performance compared to other classifiers, with AUCs of 0.811 and 0.708 and F1 scores of 0.792 and 0.696 in the training and validation cohorts, respectively. Similarly, in FS-T2WI sequence, linear SVM achieved the best perfo …

СтатьяСравнительное исследованиеПоддержка 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 37586967Открыть статью

Radiomics model of diffusion-weighted whole-body imaging with background signal suppression (DWIBS) for predicting axillary lymph node status in breast cancer.

BACKGROUND: In breast cancer diagnosis and treatment, non-invasive prediction of axillary lymph node (ALN) metastasis can help avoid complic … he least absolute shrinkage and selection operator algorithm, and the logistic regression model and support vector machine (SVM) classifier model were constructed with DWIBS, STIR, or a combination of DWIBS and STIR sequences to predict ALN status. Receiver operating characteristic curves were used to assess the prediction performance of radiomics models. RESULTS: For …

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 37038802Открыть статью

Identification of immune-related genes in diagnosing retinopathy of prematurity with sepsis through bioinformatics analysis and machine learning.

Background: There is increasing evidence indicating that immune system dysregulation plays a pivotal role in the pathogenesis of retinopathy … thogenic genes and potential mechanisms, we employed several machine learning algorithms, including Support Vector Machine Recursive Feature Elimination (SVM-RFE), Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), and Random Forest (RF). We evaluated the diagnostic performance using nomogram and Receiver Operating Characteristic (ROC) curves. Furthermore, we used …

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 38028617Открыть статью

Machine learning models for prediction of invasion Klebsiella pneumoniae liver abscess syndrome in diabetes mellitus: a singled centered retrospective study.

OBJECTIVE: This study aimed to develop and validate a machine learning algorithm-based model for predicting invasive Klebsiella pneumoniae liver abscess syndrome(IKPLAS) in diabetes mellitus and compare the performance of different models. METHODS: The clinical signs and data on the admission of 213 diabetic patients with Klebsiella pneumoniae liver abscesses were collected as variables. The optimal feature variables were screened out, and then Artificial Neural Network, Support Vector Machine, Logistic Regression, Random Forest, K-Nearest Neighbor, Decision Tree, and XGBoost models were esta…

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 37142976Открыть статью

Machine learning-based protein signatures for differentiating hypertensive disorders of pregnancy.

Hypertensive disorders of pregnancy (HDP) result in major maternal and fetal complications. Our study aimed to find a panel of protein marke … L-4, eotaxin and RANTES to be altered significantly in disease groups compared to healthy pregnant. Support vector machine (SVM) learning model classified GH and HP with 11 markers (eotaxin, GM-CSF, IL-4, IL-6, IL-13, MCP-1, MIP-1α, MIP-1β, RANTES, ET-1, sFlt-1) and HDP with 13 markers (eotaxin, G-CSF, GM-CSF, IFN-gamma, IL-4, IL-5, IL-6, IL-13, MCP-1, MIP-1β, RANTES, E …

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 37328693Открыть статью

Functional connectome automatically differentiates multiple system atrophy (parkinsonian type) from idiopathic Parkinson's disease at early stages.

Differentiating the parkinsonian variant of multiple system atrophy (MSA-P) from idiopathic Parkinson's disease (IPD) is challenging, especi … ments were used as features in machine learning models (random forest [RF]/logistic regression [LR]/support vector machine) to distinguish IPD and MSA-P patients. Regarding graph metrics, early IPD and MSA-P patients shared network topological properties. Both patient groups showed functional connectivity disruptions within the cerebellum-basal ganglia-cortical network, …

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 36661217Открыть статью

Identification of glycolysis genes signature for predicting prognosis in malignant pleural mesothelioma by bioinformatics and machine learning.

BACKGROUND: Glycolysis-related genes as prognostic markers in malignant pleural mesothelioma (MPM) is still unclear. We hope to explore the … e dataset GSE67487 in GEO database, and finally, a specimen classification model was constructed by support vector machine (SVM) and random forest (RF) to further screen prognostic genes. RESULTS: By DEGs, five glycolysis-related pathway gene sets (17 glycolytic genes) were identified to be highly expressed in MPM tumor tissues. Also 11 genes associated with MPM progno …

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 36523602Открыть статью

Deep Learning-Based Prediction of Hematoma Expansion Using a Single Brain Computed Tomographic Slice in Patients With Spontaneous Intracerebral Hemorrhages.

OBJECTIVES: We aimed to predict hematoma expansion in intracerebral hemorrhage (ICH) patients by using the deep learning technique. METHODS … ict hematoma expansion based on brain CT slices. In addition, 5 machine learning methods, including support vector machine, multi-layer perceptron, naive Bayes, decision tree, and random forest, were also performed to predict hematoma expansion based on clinical variables for comparisons. RESULTS: A total of 223 patients were included. It was revealed that patients' ol …

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 35680084Открыть статью

Prediction of Collision Cross-Section Values for Extractables and Leachables from Plastic Products.

The use of ion mobility separation (IMS) in conjunction with high-resolution mass spectrometry has proved to be a reliable and useful techni … ent molecular descriptors and machine learning algorithms on the model performance were assessed. A support vector machine (SVM) model, based on Chemistry Development Kit (CDK) descriptors, provided the most accurate prediction with 93.3% of CCS values for [M + H]+ adducts and 95.0% of CCS values for [M + Na]+ adducts in testing sets predicted with <5% error. Median rel …

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 35730527Открыть статью

Machine learning-based risk profile classification of patients undergoing elective heart valve surgery.

OBJECTIVES: Machine learning methods potentially provide a highly accurate and detailed assessment of expected individual patient risk befor … ary 2008 and 31 December 2014 at our centre. We used random forests, artificial neural networks and support vector machines to predict the 30-day mortality from a subset of 129 available demographic and preoperative parameters. Exclusion criteria were reoperation of the same patient, patients who needed anterograde cerebral perfusion due to aortic arch surgery and patie …

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 34050368Открыть статью

Walking stability in patients with benign paroxysmal positional vertigo: an objective assessment using wearable accelerometers and machine learning.

BACKGROUND: Benign paroxysmal positional vertigo (BPPV) is one of the most common peripheral vestibular disorders leading to balance difficu … , step/stride regularity, and gait symmetry] derived from the acceleration signals were analyzed. A support vector machine model (SVM) based on the gait variables of BPPV patients were developed to differentiate patients from healthy controls and classify the handicapping effects of dizziness imposed by BPPV. RESULTS: The results showed that BPPV patients employed a co …

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 33789693Открыть статью

Identification of Three Rheumatoid Arthritis Disease Subtypes by Machine Learning Integration of Synovial Histologic Features and RNA Sequencing Data.

OBJECTIVE: In this study, we sought to refine histologic scoring of rheumatoid arthritis (RA) synovial tissue by training with gene expression data and machine learning. METHODS: Twenty histologic features were assessed in 129 synovial tissue samples (n = 123 RA patients and n = 6 osteoarthritis [OA] patients). Consensus clustering was performed on gene expression data from a subset of 45 synovial samples. Support vector machine learning was used to predict gene expression subtypes, using histologic data as the input. Corresponding clinical data were compared across subtypes. RESULTS: Consen…

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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 29468833Открыть статью

Prediction of skin sensitization potency using machine learning approaches.

The replacement of animal use in testing for regulatory classification of skin sensitizers is a priority for US federal agencies that use da … s and then classified the sensitizers as strong or weak sensitizers. The two-tiered model using the support vector machine with all assay and physicochemical data inputs provided the best performance, yielding accuracy of 88% for prediction of LLNA outcomes (120 substances) and 81% for prediction of human test outcomes (87 substances). The best one-tiered model predicte …

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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 28074598Открыть статью

Epigenetic silencing of SPHK1-IRF7 axis drives inflammaging in age-related meniscus degeneration via sphingolipid-immune dysregulation.

BACKGROUND: Age-related meniscus injury (MI) involves inflammaging, but biomarkers and mechanisms remain unclear. METHODS: Ribonucleic acid (RNA) sequencing of meniscal tissues from 15 young (< 45 years) and 15 aging (≥ 45 years) MI patients (training dataset) identified differentially expressed inflammation-related genes (DE-IRGs). Biomarkers were screened via least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) and support vector machines-recursive feature elimination (SVM-RFE) in the training dataset and validated through GSE191157 (testing dataset) and immunohistochemistry (IHC) staini…

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 41419949Открыть статью

Machine learning-based prediction model for 30-day readmission risk in elderly patients with type 2 diabetes mellitus and heart failure: a retrospective cohort study with SHAP interpretability analysis.

OBJECTIVE: Among elderly populations with concurrent type 2 diabetes mellitus (T2DM) and heart failure (HF), 30-day hospital readmission rat … learning algorithms were evaluated: logistic regression, random forest, gradient boosting machines, support vector machines, neural networks, convolutional neural networks, AdaBoost, and stacking ensemble. Model interpretability was enhanced using SHapley Additive exPlanations analysis. RESULTS: Overall 30-day readmission rate was 12.4% (108/870 patients). The Stacking …

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 41573510Открыть статью