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: 71 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

Impact Assessment of COVID-19 Lockdown on Vertical Distributions of NO2 and HCHO From MAX-DOAS Observations and Machine Learning Models.

Responses to the COVID-19 pandemic led to major reductions on air pollutant emissions in modern history. To date, there has been no comprehensive assessment for the impact of lockdowns on the vertical distributions of nitrogen dioxide (NO2) and formaldehyde (HCHO). Based on profiles from 0 to 2 km retrieved by Multi-AXis-Differential Optical Absorption Spectroscopy observation and a large volume of real-time data at a suburb site in Shanghai, China, four types of machine learning models were developed and compared, including multiple linear regression, support vector machine, bagged trees (BT)…

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 36245640Открыть статью

Spatiotemporal Eye-Tracking Feature Set for Improved Recognition of Dyslexic Reading Patterns in Children.

Considering the detrimental effects of dyslexia on academic performance and its common occurrence, developing tools for dyslexia detection, … were used for dyslexia recognition using several machine learning algorithms: logistic regression, support vector machine, k-nearest neighbor, and random forest. The highest accuracy of 94% was achieved using all the implemented features and leave-one-out subject cross-validation. Afterwards, the most important features for dyslexia detection (representing the complexi …

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 35808394Открыть статью

The functional connectivity of the basal ganglia subregions changed in mid-aged and young males with chronic prostatitis/chronic pelvic pain syndrome.

BACKGROUND: The Basal ganglia (BG) played a crucial role in the brain-level mechanisms of chronic pain disorders. However, the functional ch … %, F1-score = 80.6%) was achieved for the classification of CP/CPPS patients and healthy males with support vector machine (SVM) based on the changed rs-FC. CONCLUSION: These findings provide evidence of altered BG subregions' rs-FC in CP/CPPS, which may contribute to our understanding of the BG's role in CP/CPPS.

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 36248695Открыть статью

Using a machine learning-based risk prediction model to analyze the coronary artery calcification score and predict coronary heart disease and risk assessment.

OBJECTIVES: To calculate the coronary artery calcification score (CACS) obtained from coronary artery computed tomography angiography (CCTA) … g others. ML models containing the random forest (RF), radial basis function neural network (RBFNN),support vector machine (SVM),K-Nearest Neighbor algorithm (KNN) and kernel ridge regression (KRR) were used to assess the risk of CHD based on CACS and clinical-related factors. RESULTS: Among the five ML models, RF achieves the best performance about accuracy (ACC) (78. …

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 36435054Открыть статью

Novelelectronic health records applied for prediction of pre-eclampsia: Machine-learning algorithms.

OBJECTIVE: To predict risk of pre-eclampsia (PE) in women using machine learning (ML) algorithms, based on electronic health records (EHR) collected at the early second trimester. STUDY DESIGN: A total of 3759 cases of pregnancy who received antenatal care at Xinhua hospital Chongming branch Affiliated to Shanghai Jiaotong University were included in this retrospective EHR-based study. Thirty-eight candidate clinical parameters routinely available at the first visit in antenatal care were collected by manual chart review. Logistic regression (LR), random forest (RF), support vector machine (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 34739939Открыть статью

Functional Disruptions of the Brain in Low Back Pain: A Potential Imaging Biomarker of Functional Disability.

Chronic low back pain (LBP) is one of the leading causes of disability worldwide. While LBP research has largely focused on the spine, many … and 27 age-matched healthy controls (HC). We then derived graph-theoretical features and trained a support vector machine (SVM) to classify patient group. The degree centrality (DC), clustering coefficient (CC), and betweenness centrality (BC) were found to be significant predictors of patient group. We achieved an average classification accuracy of 83.1% (p < 0.004) a …

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 34335444Открыть статью

Efficacy of texture analysis in determining the gene amplification status of HER2 2+ for invasive ductal carcinoma cases.

BACKGROUND: Gene amplification of human epidermal growth factor receptor2 (HER2) 2+ is essential to be determined for treatment planning. A … used to reduce the dimensionality of texture parameters. A popular machine learning algorithm, the Support Vector Machine, was further applied to determine HER2 2+ status. Receiver operating characteristic (ROC) analysis was conducted to evaluate the classification performance. RESULTS: Diagnostic accuracy was optimal when the most significant discriminatory features …

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 32239879Открыть статью

A machine learning-based test for adult sleep apnoea screening at home using oximetry and airflow.

The most appropriate physiological signals to develop simplified as well as accurate screening tests for obstructive sleep apnoea (OSA) rema … ntarity between both signals was exhaustively inspected via automated feature selection. Regression support vector machines were used to estimate the AHI from single-channel and dual-channel approaches. A total of 239 patients successfully completed at-home polysomnography. The optimum joint model reached 0.93 (95%CI 0.90-0.95) intra-class correlation coefficient betwee …

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 32210294Открыть статью

Artificial intelligence for brain diseases: A systematic review.

Artificial intelligence (AI) is a major branch of computer science that is fruitfully used for analyzing complex medical data and extracting … positions among the most widely used analytical tools. Classic machine learning approaches such as support vector machine and random forest are still widely used. Task-specific algorithms are designed for solving specific problems. Brain images are one of the most used data types. AI has the possibility to improve clinicians' decision-making ability in neuroscience app …

Поиск 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 33094213Открыть статью

Synchrophasor Sensor Networks for Grid Communication and Protection.

This paper focuses primarily on leveraging synchronized current/voltage amplitudes and phase angle measurements to foster new categories of applications, such as improving the effectiveness of grid protection and minimizing outage duration for distributed grid systems. The motivation for such an application arises from the fact that with the support of communication, synchronized measurements from multiple sites in a grid network can greatly enhance the accuracy and timeliness of identifying the source of instabilities. The paper first provides an overview of synchrophasor networks and then pr

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 28890553Открыть статью

Applying machine learning to gait analysis data for disease identification.

A machine-learning framework to identify the specific disease afflicting certain patients diagnosed with Neurological and Neuromuscular Dise … d from the signals and used to train Random Forest (RF), boosting, Multilayer Perceptron (MLP), and Support Vector Machine (SVM) classifiers. Cross-validation was used to test the effectiveness of our approach and it yields a classification accuracy of 100% for RF, SVM, and MLP classifiers and 96.4% for boosting. Training and testing for all the classifiers took mere mi …

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 25991275Открыть статью

A diagnostic methodology for Alzheimer's disease.

BACKGROUND: Like all other neurodegenerative diseases, Alzheimer's disease (AD) remains a very challenging and difficult problem for diagnosis and therapy. For many years, only historical, behavioral and psychiatric measures have been available to AD cases. Recently, a definitive diagnostic framework, using biomarkers and imaging, has been proposed. In this paper, we propose a promising diagnostic methodology for the framework. METHODS: In a previous paper, we developed an efficient SVM (Support Vector Machine) based method, which we have now applied to discover important biomarkers and targe…

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 23618403Открыть статью

An explainable machine learning model for type B aortic dissection identification: development and internal evaluation.

PURPOSE: Type B aortic dissection (TBAD) is a life-threatening cardiovascular emergency that requires timely recognition. This study aimed t … tive variables. Machine-learning models based on eight algorithms were then developed and compared: support vector machine (SVM), gradient boosting machine (GBM), neural network, extreme gradient boosting (XGBoost), k-nearest neighbors (KNN), adaptive boosting (AdaBoost), light gradient boosting machine (LightGBM), and categorical boosting (CatBoost). Hyperparameters 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 42564102Открыть статью

Prediction of mRECIST tumor response at firstfollow-up after DEB-TACE using a combined radiomics-clinical model and explainability methods.

To investigate the value of preoperative enhanced computed tomography (CT) radiomics combined with clinical features in predicting the tumor … ith clinical indicators to construct predictive models, including logistic regression, naive Bayes, support vector machine, random forest, and XGBoost. The model performance was evaluated using the area under the curve, calibration curve, and decision curve. The combined model showed optimal predictive performance, with area under the curve values of 0.838 and 0.802 for …

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 42162354Открыть статью

Sidewalk Hazard Detection Using a Variational Autoencoder and One-Class SVM.

The unpredictable nature of outdoor settings introduces numerous safety concerns, making hazard detection crucial for safe navigation. To address this issue, this paper proposes a sidewalk hazard detection system that combines a Variational Autoencoder (VAE) with a One-Class Support Vector Machine (OCSVM), using a wearable RGB camera as the primary sensing modality to enable low-cost, portable deployment and provide visual detail for detecting surface irregularities and unexpected objects. The VAE is trained exclusively on clean, obstruction-free sidewalk data to learn normal appearance patter…

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 41682283Открыть статью

Automatic Classification of Thermal Phases During Steel Oxidation via PCA and Infrared Thermography Time Series.

High-temperature oxidation affects the surface condition and quality of steel products, yet automated identification of the thermal stages g … ; the first two principal components were then used to train Random Forest, Multi-Layer Perceptron, Support Vector Machine, k-Nearest Neighbors, and XGBoost classifiers. Performance was assessed using leave-one-group-out cross-validation to preserve specimen-level independence. The Multi-Layer Perceptron achieved the best performance, with an accuracy of 0.8934, Macro-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 42738136Открыть статью

Nyquist Plot Parametrization for Quantitative Analysis of Vibration of the Vocal Folds.

OBJECTIVES: The Nyquist plot provides a graphical representation of the glottal cycles as elliptical trajectories in a 2D plane. This study … eter and Area), and Consistency. Additionally, we performed automatic classification using a linear support vector machine and feature importance analysis by combining the proposed features with state-of-the-art glottal area waveform (GAW) parameters. RESULTS: We found that the inter-cycle variability was significantly higher in FD patients compared to NC. We achieved …

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 36774264Открыть статью

Supporting diagnostic decisions using hybrid and complementary data mining applications: a pilot study in the pediatric emergency department.

INTRODUCTION: This article demonstrates the capacity of a combination of different data mining (DM) methods to support diagnosis in pediatric emergency patients. By using a novel combination of these DM procedures, a computer-based diagnosis was created. METHODS: A support vector machine (SVM), artificial neural networks (ANNs), fuzzy logics, and a voting algorithm were simultaneously used to allocate a patient to one of 18 diagnoses (e.g., pneumonia, appendicitis). Anonymized data sets of patients who presented in the emergency department (ED) of a pediatric care clinic were chosen. For each…

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 22441377Открыть статью

Improved modeling of clinical data with kernel methods.

OBJECTIVE: Despite the rise of high-throughput technologies, clinical data such as age, gender and medical history guide clinical management … the variables. Moreover, it is robust with respect to changes in r. Incorporated in a least squares support vector machine, the new kernel function results in significantly improved diagnosis, prognosis and prediction of therapy response. This is illustrated on four clinical data sets within gynecology, with an average increase in test area under the ROC curve (AUC) of …

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 22134094Открыть статью

A radiomics method based on MR FS-T2WI sequence for diagnosing of autosomal dominant polycystic kidney disease progression.

OBJECTIVE: We aimed to construct/validate a radiomics method based on MR FS-T2WI sequence for the evaluation of kidney function in patients … with their combination) separately by five machine learning classifiers: k-nearest-neighbors (KNN), support vector machine (SVM), logistic regression (LR), random forests (RF) and multi-layer perception (MLP). Receiver operating characteristic (ROC) curve, areas under the curve (AUC), sensitivity, specificity and precision were employed to evaluate the model's effective …

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 34604968Открыть статью