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: 51 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

Predicting oral malodour based on the microbiota in saliva samples using a deep learning approach.

BACKGROUND: Oral malodour is mainly caused by volatile sulphur compounds produced by bacteria and bacterial interactions. It is difficult to … Our deep learning model achieved a predictive accuracy of 97%, compared to the 79% obtained with a support vector machine. CONCLUSION: This approach is expected to be useful in screening the saliva for prediction of oral malodour before visits to specialist clinics.

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 30064419Открыть статью

[Automatic classification of first-episode, drug-naive schizophrenia with multi-modal magnetic resonance imaging].

A great number of studies have demonstrated the structural and functional abnormalities in chronic schizophrenia (SZ) patients. However, few … egions, basing on an automated anatomical labeling (AAL) atlas. We then applied these features into support vector machine (SVM) combined with recursive feature elimination (RFE) to discriminate FESZ patients from NCs. Our results showed that the classifier using the combination of ReHo and ALFF as input features achieved the best performance (an accuracy of 96.97%). Mo …

Аннотация на английскомСтатьяПолный 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 29761952Открыть статью

Analysis of framelets for breast cancer diagnosis.

Breast cancer is the second threatening tumor among the women. The effective way of reducing breast cancer is its early detection which help … features are extracted from the framelet decomposed mammograms with different resolution levels and support vector machine is employed for classification with k-fold cross validation. This system achieves 94.82% and 100% accuracy in normal/abnormal classification (stage I) and benign/malignant classification (stage II) of mass classification system and 98.57% and 100% f …

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 26409529Открыть статью

Diffusion weighted imaging-based maximum density path analysis and classification of Alzheimer's disease.

Characterizing brain changes in Alzheimer's disease (AD) is important for patient prognosis and for assessing brain deterioration in clinica … zation, we tested the utility of diffusion tensor imaging measures along these MDPs as features for support vector machine based classification of AD.

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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 25444597Открыть статью

Semiautomated detection of cerebral microbleeds in magnetic resonance images.

Cerebral microbleeds (CMBs) are increasingly being recognized as an important biomarker for neurovascular diseases. So far, all attempts to count and quantify them have relied on manual methods that are time-consuming and can be inconsistent. A technique is presented that semiautomatically identifies CMBs in susceptibility weighted images (SWI). This will both reduce the processing time and increase the consistency over manual methods. This technique relies on a statistical thresholding algorithm to identify hypointensities within the image. A support vector machine (SVM) supervised learning c…

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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 21571479Открыть статью

Novel Physics-Informed Bayesian Fusion Post-Processor for Enhanced Gait Phase Recognition Using Surface Electromyography.

Myoelectric pattern recognition systems serve as a promising predictive control approach for the lower limbs prostheses and exoskeletons. Ho … extracted from the lower limbs muscles surface electromyography (sEMG) signals and classified using Support vector machines (SVM), Artificial neural networks (ANN), K-Nearest Neighbour (KNN), and a CNN-LSTM hybrid deep learning model to predict five phases of gait cycle. The output of these classifiers was followed by the proposed PI-BF postprocessor and it was compared …

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 40889304Открыть статью

CMKLR1 as a Therapeutic Target: Vitamin D-Mediated Suppression of Inflammation and Oxidative Stress in SA-AKI.

Sepsis-associated acute kidney injury (SA-AKI) is a severe complication of sepsis, primarily driven by immune-inflammatory dysregulation and oxidative stress, and 1,25-Dihydroxyvitamin D3 (1,25(OH)2D3) shows renoprotective potential, yet its molecular targets and mechanisms remain unclear. Transcriptomic data of SA-AKI from GEO were analyzed by ssGSEA for immune infiltration, differential expression analysis, WGCNA, and machine learning (LASSO, SVM-RFE, Random Forest) to identify the biomarkers. In vivo, SA-AKI was induced by cecal ligation and puncture (CLP) in mice treated with 1,25(OH)2D3,

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 41353678Открыть статью

The efficacy of CBCT-based radiomics techniques in differentiating between conventional and unicystic ameloblastoma.

OBJECTIVE: The aim of this study was to develop a cone beam computed tomography (CBCT) radiomics-based model that differentiates between con … ted from the images, and the optimal features were incorporated into 5 models: Logistic Regression, Support Vector Machine, Linear Discriminant Analysis, Random Forest, and XGBoost for prediction of tumor type. Model performance was evaluated using the area under the curve (AUC) from receiver operating characteristic analysis, sensitivity, specificity, accuracy, calibra …

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 39227265Открыть статью

Head-to-Head Comparison among Semi-Quantification Tools of Brain FDG-PET to Aid the Diagnosis of Prodromal Alzheimer's Disease.

BACKGROUND: Several automatic tools have been implemented for semi-quantitative assessment of brain [18]F-FDG-PET. OBJECTIVE: We aimed to h … s based on 6 VROI plus 6 VROI asymmetry values derived from the pAD versus CTR comparison thanks to support vector machine (SVM). RESULTS: The areas under the ROC curves between pAD and CTR were 0.84 for VROI-1, 0.83 for VROI-2, 0.79 for SPM maps, 0.87 for PALZ, and 0.95 for VROI-SVM. Pairwise comparisons of Youden index did not show statistically significant differenc …

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 30776000Открыть статью

Computer-Aided Diagnosis and Clinical Trials of Cardiovascular Diseases Based on Artificial Intelligence Technologies for Risk-Early Warning Model.

The use of artificial intelligence in medicine is currently an issue of great interest, especially with regard to the diagnostic or predicti … ble form suitable for data mining. And, the application of Logistic, Naive Bayesian regression, and support vector machine based on three groups of different prognosis in severe cases, including stroke, heart failure and renal failure symptoms, establish the risk early warning model for 3 years time. In addition, to select the optimal feature subset based on medicine bi …

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 31197490Открыть статью

Category-selective processing in the two visual pathways as a function of stimulus degradation by noise.

Understanding the organising principles and functional properties of the primate brain's numerous visually responsive cortical regions is one of the major goals in cognitive neuroscience. Functional magnetic resonance imaging (fMRI) studies have revealed that neural responses in higher-order visual cortex are shaped by object categories, task context, and spatiotemporal regularities. Beyond these properties, visual processing in the ventral pathway has been shown to be tightly linked to perceptual awareness, while the evidence regarding dorsal visual processing and awareness is mixed. Most pre

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 30592972Открыть статью

A multivariate statistical and data mining analysis of spatial memory-related behaviour following bilateral vestibular loss in the rat.

Vestibular dysfunction in animals and humans is associated with a variety of cognitive and anxiety disorders, and it has been difficult to d … ion, and the duration of rearing. Using linear discriminant analysis, random forest classification, support vector machines and cluster analysis, we found that BVD animals could be clearly distinguished from sham controls by their behavioural syndrome, in particular their decreased duration of rearing in the open field maze (suggesting reduced exploration), decreased ti …

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 23470901Открыть статью

Human brain cancer studied by resonance Raman spectroscopy.

The resonance Raman (RR) spectra of six types of human brain tissues are examined using a confocal micro-Raman system with 532-nm excitation … sues from normal meningeal tissues. The statistical methods of principal component analysis and the support vector machine are used to analyze the RR spectral data collected from meningeal tissues, yielding a diagnostic sensitivity of 90.9% and specificity of 100% when two principal components are used.

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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 23154776Открыть статью

ML-AdVInfect: A Machine-Learning Based Adenoviral Infection Predictor.

Adenoviruses (AdVs) constitute a diverse family with many pathogenic types that infect a broad range of hosts. Understanding the pathogenesi … f AdV as a decisive parameter for infectivity, we have developed a machine learning, more precisely support vector machine (SVM), based methodology to predict whether adenoviral infection can take place in a given host. For this purpose, we used the sequence data of the known receptors of AdVs, we identified sets of adenoviral ligands and their respective host species, …

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 34026828Открыть статью

Identifying encephalopathy in patients admitted to an intensive care unit: Going beyond structured information using natural language processing.

BACKGROUND: Encephalopathy is a severe co-morbid condition in critically ill patients that includes different clinical constellation of neur … ng clinical concepts normalised to standard nomenclatures as features. Machine learning algorithms (support vector machines and random forest) trained with clinical notes from patients who had a diagnosis of encephalopathy (defined by ICD-9 codes) were used to classify patients with clinical concepts related to encephalopathy in their clinical notes but without any ICD- …

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 36755566Открыть статью

Statistical analysis of COVID-19 infection severity in lung lobes from chest CT.

Detection of the COVID 19 virus is possible through the reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR) kits and computed tomograph … and selected five specific thresholds as feature vectors. We then assigned this feature vector to a support vector machine (SVM) model and made the final prediction of the infection severity. Using the T-Test statistics, we calculated the p-value at different pixel thresholds and reported the significant differences in the pixel values. In most cases, the p-value was le …

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 35382230Открыть статью

Abnormal Static and Dynamic Local Functional Connectivity in First-Episode Schizophrenia: A Resting-State fMRI Study.

Dynamic functional connectivity (FC) analyses have provided ample information on the disturbances of global functional brain organization in … t local FC metrics and their combinations were compared by the classification performance of linear support vector machine classifiers. Results showed that the inclusion of zero crossing ratio of DRePS, one of the dynamic local FC metrics, alongside static local FC metrics improved the classification accuracy compared to using static metrics alone. These results enrich …

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 38386573Открыть статью

Machine learning integration of scleroderma histology and gene expression identifies fibroblast polarisation as a hallmark of clinical severity and improvement.

OBJECTIVE: We sought to determine histologic and gene expression features of clinical improvement in early diffuse cutaneous systemic sclerosis (dcSSc; scleroderma). METHODS: Fifty-eight forearm biopsies were evaluated from 26 individuals with dcSSc in two clinical trials. Histologic/immunophenotypic assessments of global severity, alpha-smooth muscle actin (aSMA), CD34, collagen, inflammatory infiltrate, follicles and thickness were compared with gene expression and clinical data. Support vector machine learning was performed using scleroderma gene expression subset (normal-like, fibroprolif…

Оценочное исследованиеСтатьяПоддержка 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 33028580Открыть статью

Development and Validation of Machine Learning Models for Risk Prediction of Postpartum Stress Urinary Incontinence: A Prospective Observational Study.

INTRODUCTION AND HYPOTHESIS: This study aims to develop a postpartum stress urinary incontinence (PPSUI) risk prediction model based on an u … g sets (8:2). Five machine learning algorithms-logistic regression, decision trees, random forests, support vector machines (SVM), and eXtreme gradient boosting (XGBoost)-were used to construct the PPSUI risk prediction model. Model performance was evaluated using multiple metrics, and the best-performing model was selected and validated for generalizability with the te …

СтатьяНаблюдательное исследованиеВалидационное исследованиеПоддержка 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 39883125Открыть статью

Using Machine Learning for the Automated Segmentation and Detection of Swallows Obtained by Digital Cervical Auscultation in Preterm Neonates.

The clinical application of acoustic swallowing sound parameters collected from digital cervical auscultation is limited because of the time-consuming manual segmentation required by trained experts. The automated identification of swallowing sounds in children and adults from swallowing sound audio wavefiles using machine learning have accuracies between 76-95%. No data exists in preterm neonates. To determine if applying automated machine learning using a transfer learning approach could accurately identify and segment swallows from swallowing sounds collected in preterm neonates. Thin fluid

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 40936063Открыть статью