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: 73 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 and Its Applications for Protozoal Pathogens and Protozoal Infectious Diseases.

In recent years, massive attention has been attracted to the development and application of machine learning (ML) in the field of infectious … s in ML serving as background knowledge, with a focus on basic workflows, popular algorithms (e.g., support vector machine, random forest, and neural networks), feature extraction and selection, and model evaluation metrics. We will then review current ML applications and major advances concerning protozoal pathogens and protozoal infectious diseases through combination …

СтатьяОбзорПоддержка 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 35573796Открыть статью

Identification of Predictor Genes for Feed Efficiency in Beef Cattle by Applying Machine Learning Methods to Multi-Tissue Transcriptome Data.

Machine learning (ML) methods have shown promising results in identifying genes when applied to large transcriptome datasets. However, no at … ubset of candidate genes selected from each method for classification of FE animals was assessed by support vector machine (SVM). Among all methods, the smallest subsets of genes (117) identified by RX outperformed those chosen by t-test, edgeR, RF, or XGBoost in classification accuracy of animals. Gene co-expression network analysis confirmed the interactivity existing …

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 33664767Открыть статью

Analysis of COVID-19 severity from the perspective of coagulation index using evolutionary machine learning with enhanced brain storm optimization.

Coronavirus 2019 (COVID-19) is an extreme acute respiratory syndrome. Early diagnosis and accurate assessment of COVID-19 are not available, … en, the EBSO is utilized to perform parameter optimization and feature selection simultaneously for support vector machine (SVM), and the presented EBSO-SVM early recognition and discrimination of COVID-19 severity in terms of coagulation indexes using COVID-19 clinical data. The classification performance of the EBSO-SVM is very promising, reaching 91.9195% accuracy, 9 …

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 38620699Открыть статью

TrMAps: Trust Management in Specification-Based Misbehavior Detection System for IMD-Enabled Artificial Pancreas System.

Advances of implantable medical devices (IMD) are transforming the traditional method of providing medical treatment, especially those patie … roposed technique was compared to contemporary machine learning classifier including decision tree, support vector machine, k-nearest neighbor, and the SMDS called SMDAps. It is shown that our approach can dominate detection performance, especially to malicious behavior that manifests habitually (hidden mode).

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 33651704Открыть статью

Comparison of machine learning algorithms applied to symptoms to determine infectious causes of death in children: national survey of 18,000 verbal autopsies in the Million Death Study in India.

BACKGROUND: Machine learning (ML) algorithms have been successfully employed for prediction of outcomes in clinical research. In this study, … r of unknown origin, meningitis/encephalitis, and measles). Six popular ML-based algorithms such as support vector machine, gradient boosting modeling, C5.0, artificial neural network, k-nearest neighbor, classification and regression tree were used for building the CoD prediction models. RESULTS: SVM algorithm was the best performer with a prediction accuracy of over …

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 34607591Открыть статью

Preictal state detection using prodromal symptoms: A machine learning approach.

A reliable identification of a high-risk state for upcoming seizures may allow for preemptive treatment and improve the quality of patients' … naires completed in a 24-h period without seizures (n2  = 190). Our prediction model was based on a support vector machine classifier and compared to a Fisher's linear classifier. The combination of all the prodromal symptoms yielded a good prediction performance (area under the curve [AUC] = .72, 95% confidence interval [CI] = .61-.81). This performance was significant …

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 33465245Открыть статью

Development and internal validation of machine learning algorithms to predict patient satisfaction after total hip arthroplasty.

BACKGROUND: Patient satisfaction is a unique and important measure of success after total hip arthroplasty (THA). Our study aimed to evaluate the use of machine learning (ML) algorithms to predict patient satisfaction after THA. METHODS: Prospectively collected data of 1508 primary THAs performed between 2006 and 2018 were extracted from our joint replacement registry and split into training (80%) and test (20%) sets. Supervised ML algorithms (Random Forest, Extreme Gradient Boosting, Support Vector Machines, Logistic LASSO) were developed with the training set, using patient demographics, co…

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 35236492Открыть статью

Machine-learning classification using neuroimaging data in schizophrenia, autism, ultra-high risk and first-episode psychosis.

Neuropsychiatric disorders are diagnosed based on behavioral criteria, which makes the diagnosis challenging. Objective biomarkers such as n … verity. All six classifiers performed relatively well to distinguish the subject groups, especially support vector machine (SVM) and Logistic regression (LR). Cortical thickness and subcortical volume feature groups were most useful for the classification. LR and SVM were highly consistent with clinical indices of ASD. When UHR and FEP groups were run with the trained c …

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 32801298Открыть статью

The impact of deceased donor maintenance on delayed kidney allograft function: A machine learning analysis.

BACKGROUND: This study evaluated the risk factors for delayed graft function (DGF) in a country where its incidence is high, detailing donor … . Using elastic net regularized regression model and ML analysis (decision tree, neural network and support vector machine), urine output and other DMR variables emerged as DGF predictors: mean arterial pressure, ≥ 1 or high dose vasopressors and blood glucose. CONCLUSIONS: Some DMR variables were associated with DGF, suggesting a potential impact of variables reflecti …

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 32027717Открыть статью

Structuro-functional surrogates of response to subcallosal cingulate deep brain stimulation for depression.

Subcallosal cingulate deep brain stimulation produces long-term clinical improvement in approximately half of patients with severe treatment … ) and 18F-fluorodeoxyglucose-PET glucose metabolism (n = 21) between responders and non-responders. Support vector machines were subsequently trained to classify patients' response status based on extracted baseline imaging features. A machine learning model incorporating preoperative frontopolar, precentral/frontal opercular and orbitofrontal local volume values classi …

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 34324658Открыть статью

A survey on diabetes risk prediction using machine learning approaches.

BACKGROUND: Diabetes mellitus (DM) is a chronic condition that can lead to a variety of consequences. Diabetes is a condition that is caused … urveying various research papers, it was found that machine learning classification algorithms like Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), and Random Forest (RF) etc shows the best accuracy for predicting diabetes at an early stage. CONCLUSION: Early detection of diabetes is critical for effective therapy. Many people have no idea whether or not they h …

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 36993028Открыть статью

Effects of drying time on physicochemical properties and volatile organic compounds of pork jerky revealed by GC-IMS and interpretable machine learning.

Drying time affects dehydration, color development, Maillard reactions, and volatile organic compounds (VOCs) in pork jerky. Pork jerky was dried at 80 °C for 4-6 h, with marinated undried samples as the RAW control. Physicochemical properties, free amino acids, and volatile fingerprints were evaluated. Gas chromatography-ion mobility spectrometry (GC-IMS) detected 53 volatile signals, whose profiles changed markedly during drying. Support vector regression (SVR) and extra trees regression (ETR) were developed to predict moisture content, absorbance at 420 nm, fluorescence intensity, and L*, 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 42908884Открыть статью

Predicting eating quality of pork shoulder butt using Vis/NIR hyperspectral imaging and machine learning models.

This study proposed a framework for predicting eating quality clusters (EQCs) of pork shoulder butt using visible/near-infrared hyperspectra … ession model achieved the best performance. In the three-class classification, the combination of a support vector machine with all variables and scale and noise addition showed the best performance. Consequently, HSI would serve as a rapid and non-destructive tool for predicting pork EQCs.

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 42874272Открыть статью

Rapid and non-destructive estimation of chemical properties of date syrup using visible-near infrared hyperspectral imaging combined with machine learning predictive models.

In this study, an innovative hybrid approach combining hyperspectral imaging and artificial intelligence was developed to replace costly and time-consuming laboratory methods of determining chemical properties of date syrup. Hyperspectral data related to acidity, Brix, fructose, HMF, pH, and viscosity were analyzed using three machine learning models: Artificial neural network, partial least squares regression, and support vector regression. These models were evaluated under two strategies, with and without feature selection step. Among the models, the Artificial Neural Network demonstrated su

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 42502869Открыть статью

A Graphene-Templated Epitaxial SnO2/FDM-23 Ternary Composite for Rapid and Highly Sensitive Hydrogen Sulfide Detection.

Achieving precise and real-time detection of trace hydrogen sulfide (H2S) and its related malodorous substances is essential for advancing a … ompounds (VSCs) are subjected to principal component analysis (PCA) for effective clustering, while support vector machine (SVM) classification achieves a high identification accuracy of 97.1%.

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 41931031Открыть статью

Development and validation of a predictive model based upon extracellular vesicle-derived transposable elements for non-invasive detection of pancreatic adenocarcinoma.

Pancreatic adenocarcinoma (PAAD) is a highly lethal malignancy that leads to patients missing optimal treatment opportunities due to its atypical clinical symptoms and the lack of effective diagnostic biomarkers. To develop a biomarker panel based on extracellular vesicle-derived transposable elements (EV-TEs) for non-invasive detection of PAAD, we analyzed 6.75 Tbp sequencing data of 852 EV-derived transcriptomes from two cohorts, and identified 31 EV-TEs features as the biomarker panel using recursive feature elimination. Predictive model constructed using the Support Vector Machine (SVM) al…

Письмо в редакциюПолный 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 40188348Открыть статью

An MRI based histogram oriented gradient and deep learning approach for accurate classification of mild cognitive impairment and Alzheimer's disease.

Alzheimer's disease (AD) is a common form of dementia that affects the central nervous system, causing progressive cognitive decline, partic … est points and the Histogram of Oriented Gradients (HOG) method. Classification was performed using Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), and a Deep Neural Network (DNN)-based pipeline. The proposed system classified three AD stages-Control Normal (CN), Mild Cognitive Impairment (MCI), and AD-with high accuracy: KNN (88%), SVM (91.5%), and DNN (95.6%). …

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 40995095Открыть статью

TIMP1: A novel immune-related signature associated with invasiveness and inhibition of pituitary adenoma.

The invasiveness of pituitary adenomas is closely related to the tumour immune microenvironment. This study aimed to identify immune-related … ntersected with immune-related DEGs. Least absolute shrinkage and selection operator regression and support vector machine algorithms consistently identified tissue inhibitor of metalloproteinases 1 (TIMP1) as a key immune-associated invasive gene. Multi-omics validation confirmed significant downregulation of TIMP1 in IPAs. Functional enrichment, single-sample gene set …

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 41110612Открыть статью

A wireless, self-powered smart insole for gait monitoring and recognition via nonlinear synergistic pressure sensing.

Wearable insole-based pressure sensor systems have gained attention for continuous gait monitoring, showing potential for preventing, diagno … y resolved pressure mapping and real-time visualization on a smartphone interface. Integration of a support vector machine model further enables accurate recognition of eight motion states, including static (e.g., sitting and standing) and dynamic (e.g., walking, running, and squatting) activities. The smart insole provides a practical solution for improving clinical as …

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 40238890Открыть статью

Insights into the structure-activity relationship of pyrimidine-sulfonamide analogues for targeting BRAF V600E protein.

B-rapidly accelerated fibrosarcoma (BRAF) V600E plays a crucial role in the progression of cutaneous melanoma. Core structures of BRAF V600E inhibitors are based on pyrimidine-sulfonamide scaffolds. Exploring the QSAR of these structures can improve our understanding of BRAF V600E inhibitor drug design. This study utilized machine learning-based QSAR to elucidate chemical substructures of pyrimidine-sulfonamide analogues that correlated to the BRAF V600E inhibitory activity. The findings indicate that the support vector regression (SVR) combined with 15 fingerprints achieved the highest statis

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 38241826Открыть статью