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: 45 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 Based on Event-Related EEG of Sustained Attention Differentiates Adults with Chronic High-Altitude Exposure from Healthy Controls.

(1) Objective: The aim of this study was to examine the effect of high altitude on inhibitory control processes that underlie sustained atte … d attention task (GSAT) using event-related potentials. Three machine learning algorithms, namely a support vector machine (SVM), logistic regression (LR), and a decision tree (DT), were trained based on the related ERP components and neural oscillations to build a dichotomous classification model. (3) Results: Behaviorally, we found that the high altitude (HA) group ha …

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 36552137Открыть статью

Ensemble-AHTPpred: A Robust Ensemble Machine Learning Model Integrated With a New Composite Feature for Identifying Antihypertensive Peptides.

Hypertension or elevated blood pressure is a serious medical condition that significantly increases the risks of cardiovascular disease, hea … opose Ensemble-AHTPpred, an ensemble machine learning algorithm composed of a random forest (RF), a support vector machine (SVM), and extreme gradient boosting (XGB), with the aim of integrating diverse heterogeneous algorithms to enhance the robustness of the final predictive model. The selected feature set includes various computed features, such as various physicoche …

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 35571042Открыть статью

Analysis of m7G methylation modification patterns and pulmonary vascular immune microenvironment in pulmonary arterial hypertension.

BACKGROUND: M7G methylation modification plays an important role in cardiovascular disease development. Dysregulation of the immune microenv … acteristic genes, including the least absolute shrinkage and selection operator, random forest, and support vector machine recursive feature elimination analysis. Constructed a nomogram model, and receiver operating characteristic was used to evaluate the diagnosis of disease characteristic genes value. Next, we used an unsupervised clustering method to perform consiste …

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 36544768Открыть статью

Classification of Patients with Alzheimer's Disease and Dementia with Lewy Bodies using Resting EEG Selected Features at Sensor and Source Levels: A Proof-of-Concept Study.

BACKGROUND: Early differentiation between Alzheimer's disease (AD) and Dementia with Lewy Bodies (DLB) is important for accurate prognosis, … at both sensor and source levels. After blind feature reduction, rsEEG features served as input to support vector machine (SVM) classifiers. Discrimination of individuals from the three groups was measured with standard performance metrics (accuracy, sensitivity, and specificity). RESULTS: The trained SVM two-class classifiers showed classification accuracies of 97.6% …

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 34711165Открыть статью

Identifying Depressed Essential Tremor Using Resting-State Voxel-Wise Global Brain Connectivity: A Multivariate Pattern Analysis.

Background and Objective: Although depression is one of the most common non-motor symptoms in essential tremor (ET), its pathogenesis and di … ression, and 43 healthy controls (HCs), multiclass Gaussian process classification (GPC) and binary support vector machine (SVM) algorithms were used to identify patients with depressed ET from non-depressed ET, primary depression, and HCs, and the accuracy and permutation tests were used to assess the classification performance. Results: While the total accuracy (40.45 …

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 34712127Открыть статью

Predicting speech discrimination scores from pure-tone thresholds-A machine learning-based approach using data from 12,697 subjects.

Diagnostic tests for hearing impairment not only determines the presence (or absence) of hearing loss, but also evaluates its degree and typ … respectively. We also present comparisons with other widely-used machine learning algorithms (e.g., Support Vector Machine, Multi-layer Perceptron) to show the effectiveness of our proposed Random Forest-based approach. Results obtained from this study provides implications and potential feasibility in providing a practically-applicable screening tool for identifying pa …

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 34972151Открыть статью

Identifying Mild Hepatic Encephalopathy Based on Multi-Layer Modular Algorithm and Machine Learning.

Hepatic encephalopathy (HE) is a neurocognitive dysfunction based on metabolic disorders caused by severe liver disease, which has a high on … unction evaluated by Digit Symbol Test. Finally, feature extraction from node disjointness with the support vector machine classifier showed an accuracy of 88.71% in discrimination of MHE from noHE, which was verified by different window sizes, modular partition parameters and machine learning parameters. All these results show that abnormal nodal disjointness in higher …

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 33505243Открыть статью

BI-RADS Reading of Non-Mass Lesions on DCE-MRI and Differential Diagnosis Performed by Radiomics and Deep Learning.

BACKGROUND: A wide variety of benign and malignant processes can manifest as non-mass enhancement (NME) in breast MRI. Compared to mass lesi … gnant group, and focal distribution for the benign group. Eight radiomics features were selected by support vector machine (SVM). Among the five machine learning algorithms, SVM yielded the highest accuracy of 80.4% in training and 77.5% in testing datasets. ResNet50 had a better diagnostic performance, 91.5% in training and 83.3% in testing datasets. CONCLUSION: Diagn …

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 34790569Открыть статью

Multimodal data and machine learning for surgery outcome prediction in complicated cases of mesial temporal lobe epilepsy.

BACKGROUND: This study sought to predict postsurgical seizure freedom from pre-operative diagnostic test results and clinical information us … negative correlation with seizure freedom). Using these features in combination with a least square support vector machine (LS-SVM) classifier compared to other commonly used classifiers resulted in very high surgical outcome prediction accuracy (95%). CONCLUSIONS: Supervised machine learning using multimodal compared to unimodal data accurately predicted postsurgical …

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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 26149291Открыть статью

Emerging trends in amino acid detection: wearable devices and machine learning-assisted signal processing.

As critical metabolic biomarkers, amino acids exert essential physiological functions, and their abnormal levels are closely associated with … ious ML approaches, including classical chemometric linear regression models, deep learning models, support vector machines (SVMs), ensemble learning, and tree-based models, address common challenges in complex environments, such as signal interference and nonlinear drift. Furthermore, this review outlines the current challenges and proposes future research directions, …

СтатьяОбзорПоддержка 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 42396893Открыть статью

Neural correlates of postoperative pain in patients with rotator cuff tear following arthroscopic surgery: a resting-state fMRI study.

This study aims to explore the neural correlates of postoperative pain and its relationship with preoperative psychological issues in patients with rotator cuff tear (RCT). Functional MRI data were collected from 78 RCT patients and 48 healthy controls (HC). Voxel-wise comparisons assessed regional homogeneity (ReHo) differences between groups. Pearson correlation and mediation analyses investigated the links between clinical data and brain changes. Additionally, machine learning using support vector machines (SVM) classified RCT patients based on postoperative pain intensity. RCT patients sho…

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 41298760Открыть статью

[A Review on Automatic Detection Algorithm for Patient-Ventilator Asynchrony during Mechanical Ventilation].

This study summarizes the application of automatic recognition technologies for patient-ventilator asynchrony (PVA) during mechanical ventil … hrough algorithms, making PVA detection more robust and universal. Among them, logistic regression, support vector machines, random forest, hidden Markov models, convolutional autoencoders, long short-term memory networks, one-dimensional convolutional neural networks, etc., have all been successfully used for PVA recognition. Despite the significant advancements in fea …

ОбзорАннотация на английскомСтатьяПоиск 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 38384216Открыть статью

Classification of Low and High Schizotypy Levels via Evaluation of Brain Connectivity.

Schizotypy is a latent cluster of personality traits that denote a vulnerability for schizophrenia or a type of spectrum disorder. The aim o … s (DTFs) method. The values of DTF power in five standard frequency bands are used as features. The support vector machines (SVMs) revealed significant differences between HS and LS. The accuracy, specificity, and sensitivity of the results using SVM are as high as 89.21%, 90.3%, and 88.2%, respectively. Our results demonstrate that the effective brain connectivity in p …

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 35236254Открыть статью

Application of artificial intelligence to the in silico assessment of antimicrobial resistance and risks to human and animal health presented by priority enteric bacterial pathogens.

Each year, approximately one in eight Canadians are affected by foodborne illness, either through outbreaks or sporadic illness, with animal … rning algorithms applied to whole genome sequence data. In this overview, we compare the ability of support vector machines, gradient-boosted decision trees and artificial neural networks to predict the levels of AMR within Salmonella enterica and extended-spectrum β-lactamase (ESBL) producing Escherichia coli. We show that minimum inhibitory concentrations (MIC) for ea …

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 32673383Открыть статью

CCL2 and PAK6 as Candidate Biomarkers of Neuroinflammation in Parkinson's Disease: An Integrated Machine Learning and Single-Nucleus Transcriptomic Study.

BACKGROUND: Neuroinflammation is recognized as a key contributor to Parkinson's disease (PD), but the relationships between inflammatory sig … alyses were performed, followed by machine learning-based feature prioritization using Elastic Net, support vector machine-recursive feature elimination, and random forest. Prioritized candidates were further evaluated by cross-platform validation, single-nucleus transcriptomic mapping, and a hypothesis-generating in silico perturbation analysis in PD astrocytes. RESUL …

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 42192776Открыть статью

Development and internal validation of a machine learning prediction model for postoperative hemorrhage following modified radical mastectomy for breast cancer.

BACKGROUND: Postoperative hemorrhage is a clinically meaningful complication of modified radical mastectomy (MRM), but existing risk-predict … 30-day postoperative follow-up window. Five algorithms-LR, decision tree (DT), random forest (RF), support vector machine (SVM), and extreme gradient boosting (XGBoost)-were trained on least absolute shrinkage and selection operator (LASSO)-selected predictors and evaluated by area under the curve (AUC), calibration metrics, decision curve analysis (DCA), and 1,000-ite …

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 42866829Открыть статью

Objective classification of deep squat and hurdle step scores in functional movement screen: a 3D motion capture and machine learning approach.

OBJECTIVE: Using 3D motion capture, inverse dynamics analysis, and machine learning methods, this study investigates the biomechanical diffe … oring grades. Cross-validation was performed based on subject IDs to construct logistic regression, support vector machine (SVM), random forest, and Ordinal Random Forest (OrdinalRF) models. RESULTS: In the DS task, significant differences were observed across scoring levels for the ankle dorsiflexion angle difference, ROM of pelvic vertical displacement, and trunk fle …

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 42840125Открыть статью

Development of an explainable machine learning model for predicting depression in adults with type 2 diabetes mellitus: A cross-sectional SHAP-based analysis of NHANES 2009-2023.

Depression (DEP) is a common yet underdiagnosed comorbidity in adults with type 2 diabetes mellitus (T2DM), worsening glycemic control and i … random forest, extreme gradient boosting (XGBoost), multilayer perceptron, logistic regression, and support vector machine - were trained and evaluated using 5-fold cross-validation. The best-performing model was interpreted through SHapley Additive exPlanations analysis to identify the most influential predictors. A streamlined version incorporating the top 10 predicto …

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 41650107Открыть статью

Survival prediction in colorectal cancer liver metastases using machine learning with SHAP-based interpretation.

BACKGROUND: Colorectal cancer liver metastasis (CRLM) remains a leading cause of cancer-related mortality worldwide. Accurate prognostic str … selection, six machine learning algorithms-Random Forest (RF), XGBoost, K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machine (SVM), LightGBM, and CatBoost-were trained using five-fold cross-validation to predict 36- and 60-month overall survival. Model performance was evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), precision-recall curve …

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 42358557Открыть статью

Machine learning approach to determine the diagnostic value and predictive factors of PET/CT in FUO and IUO patients.

OBJECTIVE: This study aimed to identify the clinical and laboratory variables determining the true diagnostic contribution of FDG-PET/CT in … learning algorithms-including Extreme Gradient Boosting (XGBoost), linear and radial basis function Support Vector Machines, Multilayer Perceptron (MLP), k-Nearest Neighbors (KNN), Random Forest, Decision Tree, Logistic Regression (LR), and Naïve Bayes (NB)-were trained to predict true positive and true negative PET/CT results. Feature selection was performed using the …

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 41919148Открыть статью