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: 48 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

On the use of histograms of oriented gradients for tremor detection from sinusoidal and spiral handwritten drawings of people with Parkinson's disease.

Parkinson's disease (PD), whose cardinal signs are tremor, rigidity, bradykinesia, and postural instability, gradually reduces the quality o … the data classified by three distinct machine-learning methods (random forest, k-nearest neighbor, support vector machine) and a deep learning method (convolutional neural network) to identify tremor in participants with PD automatically. The HOG descriptor allowed for the highest discriminating rates (accuracy 83.1%, sensitivity 85.4%, specificity 80.8%, area under th …

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 33411266Открыть статью

A Computer-Aided Method for Digestive System Abnormality Detection in WCE Images.

Источник пометил публикацию как отозванную

Wireless capsule endoscopy (WCE) is a powerful tool for the diagnosis of gastrointestinal diseases. The output of this tool is in video with … f features (color, texture, and shape) are employed. Finally, the features are classified using the support vector machine. The proposed system was tested on the Kvasir-Capsule dataset. The proposed system can detect multiple lesions from WCE frames with high accuracy.

СтатьяОтозванная публикацияПоиск 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 34707798Открыть статью

Time-Frequency Analysis and Parameterisation of Knee Sounds for Non-Invasive Detection of Osteoarthritis.

OBJECTIVE: In this work the potential of non-invasive detection of knee osteoarthritis is investigated using the sounds generated by the kne … ormance is investigated using Classification and Regression Trees, Linear Discriminant Analysis and Support Vector Machine classifiers. RESULTS: It is shown that classification is successful with an area under the Receiver Operating Characteristic curve of 0.92. CONCLUSION: The analysis indicates improvements in classification performance when using non-uniform freque …

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 32931427Открыть статью

Improving The Performance of Motor Imagery Based Brain-Computer Interface Using Phase Space Reconstruction.

In recent decades, motor imagery (MI) based brain-computer interface (BCI) is served as a control system or rehabilitation tool for motor di … d significant features related to MI activities. The significant features were fed into multi-class support vector machine (SVM) and performance of the classifier was evaluated. The performance of the system is based on classification accuracy (%CA) and Cohen's kappa coefficient (K). The proposed algorithm and classifier were tested on BCI competition-2005, MI dataset-I …

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 31946537Открыть статью

Combined Modeling Approaches for Assessing Sodium-Iodide Symporter Inhibition.

The sodium-iodide symporter (NIS, SLC5A5) plays a crucial role in thyroid hormone synthesis. Especially during brain development, correct th … ion, machine learning (ML) models based on random forest (RF), extreme gradient boosting (XGB), and support vector machines (SVM) were trained using extended-connectivity fingerprints 4 (ECFP4) and continuous and data-driven descriptors (CDDDs) with 9-fold cross validation to discriminate between NIS inhibiting and noninhibiting compounds. Ultimately, combining ML and d …

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 41574740Открыть статью

Application of data mining techniques and logistic regression to model drug use transition to injection: a case study in drug use treatment centers in Kermanshah Province, Iran.

BACKGROUND: Drug injection has been increasing over the past decades all over the world. Hepatitis B and C viruses (HBV and HCV) are two com … e on drug use was selected. We employed four classification methods (decision tree, neural network, support vector machine, and logistic regression) to determine factors affecting the decision of PWUD to transition to injection. RESULTS: The average specificity of all models was over 84%. Support vector machine produced the highest specificity (0.9). Also, this model s …

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 31831013Открыть статью

Predicting early infant diagnosis (EID) results for HIV exposed infants in a resource-limited setting using machine learning models: evidence from Amhara Public Health Institute data (2024/2025).

INTRODUCTION: Early infant diagnosis of human immunodeficiency virus is essential for timely intervention and treatment of exposed infants. … gorithms, including Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting Model, Logistic Regression, and Support Vector Machine, were trained and evaluated using Accuracy, Precision, Recall, F1-score, and Area Under the Curve (AUC). The Synthetic Minority Over-Sampling Technique was applied to address class imbalance. RESULTS: The Gradient Boosting Model achieved the highest …

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 41495666Открыть статью

Logic Learning Machine and standard supervised methods for Hodgkin's lymphoma prognosis using gene expression data and clinical variables.

This study evaluates the performance of a set of machine learning techniques in predicting the prognosis of Hodgkin's lymphoma using clinical factors and gene expression data. Analysed samples from 130 Hodgkin's lymphoma patients included a small set of clinical variables and more than 54,000 gene features. Machine learning classifiers included three black-box algorithms ( k-nearest neighbour, Artificial Neural Network, and Support Vector Machine) and two methods based on intelligible rules (Decision Tree and the innovative Logic Learning Machine method). Support Vector Machine clearly outperf…

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 27354395Открыть статью

A Specimen-Separated Machine Learning Benchmark Toward Real-Time Tissue-Type Identification in Guided Surgery Using Ex Vivo Bovine Laser-Induced Breakdown Spectroscopy.

Real-time tissue identification during laser-guided surgery is a critical unmet need for collateral damage avoidance and margin delineation. … 5 and the ranking changes, so these are the reference figures for biological tissue discrimination. Support Vector Machines were less accurate but more consistent (0.917 ± 0.069). Acquisition takes approximately 3 s per point; inference is sub-millisecond. With five source animals, the best configuration chosen on the same outer splits, and inner tuning that was not gro …

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 42655330Открыть статью

Interpretable Spectral Evidence Learning from Vis/NIR Imaging for Non-Destructive Authentication of Herbal Medicines.

Rapid and non-destructive authentication of herbal medicines is important for quality control and market supervision. This study established an interpretable spectral evidence learning framework for visible and near-infrared (Vis/NIR) imaging-based authentication of Codonopsis Radix (CR) and Aurantii Fructus (AF). Compact 31-band mean gray-value spectra were analyzed at ROI and sample levels. CR sample-level spectra were obtained by ROI-group averaging, whereas AF records were retained as individual sample spectra with image-group information used for leakage-controlled validation. Raw spectra

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 42513128Открыть статью

Predicting adsorption capacities of pharmaceutical pollutants using chemoinformatics and machine learning techniques.

Pharmaceutical pollutants are increasingly recognized as emerging contaminants in aquatic environments. Their persistence, bioactivity, and resistance to conventional treatment processes raise ecological and human health concerns, including the spread of antimicrobial resistance. Adsorption has emerged as a promising polishing step for their removal, but adsorption capacity (Qe, mg/g) varies widely depending on molecular structure and operational conditions, making predictive modeling essential. In this work, we developed machine learning models to predict adsorption capacities for Aspirin, Ca

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 41369995Открыть статью

Two-stage ensemble learning framework for automated classification of keratoconus severity.

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Accurate staging of keratoconus (KC) is crucial for timely intervention and improving patient quality of life. Unl … four top-performing base ML models-Random Forest (RF), Gradient Boost (GB), Decision Tree (DT), and Support Vector Machine (SVM)-for KC severity staging. Three of these base learners are stacked to leverage their complementary strengths, with their predictions aggregated into a new feature matrix. This matrix is then passed as input to the fourth model, a meta-classifie …

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 40570767Открыть статью

Optimized machine learning approaches to combine surface-enhanced Raman scattering and infrared data for trace detection of xylazine in illicit opioids.

Infrared absorption spectroscopy and surface-enhanced Raman spectroscopy were integrated into three data fusion strategies-hybrid (concatenated spectra), mid-level (extracted features from both datasets) and high-level (fusion of predictions from both models)-to enhance the predictive accuracy for xylazine detection in illicit opioid samples. Three chemometric approaches-random forest, support vector machine, and k-nearest neighbor algorithms-were employed and optimized using a 5-fold cross-validation grid search for all fusion strategies. Validation results identified the random forest classi…

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 39835803Открыть статью

A comprehensive machine learning for high throughput Tuberculosis sequence analysis, functional annotation, and visualization.

With human guidance, computers now use machine learning (ML) in artificial intelligence (AI) to learn from data, detect trends, and make pre … supervised algorithms like XG Boost, Logistic Regression, Random Forest Classifier, Ad- aBoost, and Support Vector Machine to help classify TB patients from large RNA-sequence count data. Such algorithms provided prediction accuracies of 0.963, 0.739, 0.773, 0.866, and 0.866 sequentially. This article highlights feature importance techniques using the ML model, XGBoost, …

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 40670587Открыть статью

NeuroHealth guardian: A novel hybrid approach for precision brain stroke prediction and healthcare analytics.

Stroke is a severe illness, that requires early stroke detection and intervention, as this would help prevent the worsening of the condition … the machine learning techniques, such as Logistic Regression, Naive Bayes, K-Nearest Neighbors, and Support Vector Machine (SV), together to develop an ensemble machine called Neuro-Health Guardian. The hypothesis "Neuro-Health Guardian Model" integrates these algorithms into one, purported to make stroke prediction more accurate. The topic dives into each instance of p …

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 38968974Открыть статью

Multifaceted anomaly detection framework for leachate monitoring in landfills.

The imperative to preserve environmental resources has transcended traditional conservation efforts, becoming a crucial element for sustaini … Resistivity Tomography (ERT) with advanced machine learning models-Isolation Forest (IF), One-Class Support Vector Machines (OC-SVM), and Local Outlier Factor (LOF). MADF processes and analyzes ERT data, employing these hybrid machine learning models to identify and quantify anomaly signals accurately via the majority vote strategy. Applied to the Chaling landfill site …

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 39180823Открыть статью

Predicting variable-length ACE inhibitory peptides based on graph convolutional network.

Traditional molecular descriptors have contributed to the prediction of angiotensin I-converting enzyme (ACE) inhibitory peptides, but they … red with machine learning (ML) models based on molecular descriptors, including Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), and k-Nearest Neighbor (kNN), under the same benchmark. Notably, the GCN model outperformed the other models with an accuracy of 0.78, effectively identifying ACE inhibitory potential. Furthermore, the GCN model also demonstrated superior per …

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 39481706Открыть статью

Enhanced Detection of Leishmania Parasites in Microscopic Images Using Machine Learning Models.

Cutaneous leishmaniasis is a parasitic disease that poses significant diagnostic challenges due to the variability of results and reliance o … ptimized through Grid Search were applied for classification. The model with the best results was a Support Vector Machine (SVM), achieving a sensitivity of 91.87% and a specificity of 89.21% at the crop level. Compared with previous studies, these results highlight the relevance and consistency of the methodology used, supporting the initial hypothesis. This suggests t …

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 39771915Открыть статью

Can an inertial measurement unit, combined with machine learning, accurately measure ground reaction forces in cricket fast bowling?

This study examined whether an inertial measurement unit (IMU) could measure ground reaction force (GRF) during a cricket fast bowling deliv … rtical impulse, 32.6% and 33.6% for vertical and horizontal loading rates, respectively. The linear support vector machine model had the most consistent results. Although results were similar to other papers that have estimated GRF, the error would likely prevent its use in individual monitoring. However, due to the large differences in raw GRFs between participants, re …

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 37941397Открыть статью

AMYPred-FRL is a novel approach for accurate prediction of amyloid proteins by using feature representation learning.

Amyloid proteins have the ability to form insoluble fibril aggregates that have important pathogenic effects in many tissues. Such amyloidos … omized tree, extreme gradient boosting, k-nearest neighbor, logistic regression, random forest, and support vector machine) with ten different sequence-based feature descriptors to generate 60 probabilistic features (PFs), as opposed to state-of-the-art methods developed by a single feature-based approach. A logistic regression recursive feature elimination (LR-RFE) met …

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 35546347Открыть статью