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

Machine Learning for Predicting Hyperglycemic Cases Induced by PD-1/PD-L1 Inhibitors.

OBJECTIVE: Immune checkpoint inhibitors, such as programmed death-1/ligand-1 (PD-1/L1), exhibited autoimmune-like disorders, and hyperglycem … Administration Adverse Event Reporting System (US FAERS), a multivariate pattern classification of support vector machine (SVM) was used to construct a classifier to separate adverse hyperglycemic reaction patients. With correct core SVM function, a 10-fold 3-time cross validation optimized parameter value composition in model setup with R language software. RESULTS: …

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 36032541Открыть статью

Accurate recognition of lower limb ambulation mode based on surface electromyography and motion data using machine learning.

Background and Objective The lower limb activity of recognition of the elderly, the weak, the disabled and the sick is an irreplaceable role … d to reduce the dimension of selected sEMG features and IMU features to form a fusion feature input support vector machine classifier, which could predict ambulatory activities with good classification performance. Conclusions It is concluded that the results demonstrate the feasibility of the ML classification model, which could provide a more novel way to guarantee 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 32402846Открыть статью

Application of Deep Learning in Neuroradiology: Brain Haemorrhage Classification Using Transfer Learning.

In this paper, we address the problem of identifying brain haemorrhage which is considered as a tedious task for radiologists, especially in the early stages of the haemorrhage. The problem is solved using a deep learning approach where a convolutional neural network (CNN), the well-known AlexNet neural network, and also a modified novel version of AlexNet with support vector machine (AlexNet-SVM) classifier are trained to classify the brain computer tomography (CT) images into haemorrhage or nonhaemorrhage images. The aim of employing the deep learning model is to address the primary question…

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 31281335Открыть статью

Prediction of postoperative complications after oesophagectomy using machine-learning methods.

BACKGROUND: Oesophagectomy is an operation with a high risk of postoperative complications. The aim of this single-centre retrospective stud … s were logistic regression after recursive feature elimination, random forest, k-nearest neighbour, support vector machine, and neural network. The algorithms were also compared with a current risk score (the Cologne risk score). RESULTS: 457 patients had Clavien-Dindo grade IIIa or higher complications (52.9 per cent) versus 407 patients with Clavien-Dindo grade 0, I, …

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 37343072Открыть статью

Parameterized SVM for personalized drug concentration prediction.

This paper proposes a parameterized Support Vector Machine (ParaSVM) approach for modeling the Drug Concentration to Time (DCT) curves. It combines the merits of Support Vector Machine (SVM) algorithm that considers various patient features and an analytical model that approximates the predicted DCT points and enables curve calibrations using occasional real Therapeutic Drug Monitoring (TDM) measurements. The RANSAC algorithm is applied to construct the parameter library for the relevant basis functions. We show an example of using ParaSVM to build DCT curves and then calibrate them by TDM mea…

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 24111054Открыть статью

Dual-center RAPID-LSSVM: Radius-adaptive, probability and imbalance driven weighting for Alzheimer's diagnosis.

Alzheimer's disease (AD) is a leading neurodegenerative disorder and the primary cause of dementia, where early, reliable diagnosis remains challenging. Although many machine learning methods have been developed for early AD detection, their performance often degrades under label noise, outliers, and class imbalance. To counter these issues, we propose RAPID, a Radius-Adaptive, Probability and Imbalance Driven flexible weighting mechanism, and integrate it into least-squares SVM to obtain two models: RAPID-LSSVM-I (mean-center) and RAPID-LSSVM-II (median-center). RAPID combines three complemen

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 42025041Открыть статью

Estimation of soil salt content in the oasis tillage layer based on hyperspectral transformation and model combination.

Soil salinization poses a serious threat to global soil health and agricultural productivity, especially in arid and semi-arid regions, maki … ned approaches. By incorporating multiple machine learning algorithms-including random forest (RF), support vector machine (SVM), gradient boosting decision tree (GBDT), and deep forest (DF)-a novel integrated framework that combines multi-transformation with multi-model algorithms for estimating SSC was developed. Results revealed that R-DWT showed the strongest correl …

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 42060572Открыть статью

Creation of Machine Learning Models Trained on Multimodal Physiological, Behavioural, Blood Biochemical, and Milk Composition Parameters for the Identification of Lameness in Dairy Cows.

Lameness remains a significant welfare and productivity challenge in dairy farming, often underdiagnosed due to the limitations of conventio … ification accuracy. Specifically, six algorithms-random forest (RF), neural network (NN), Ensemble, support vector machine (SVM), k-nearest neighbors (KNN), and logistic regression (LR)-were assessed. The input dataset integrated physiological parameters (e.g., water intake, body temperature), behavioural indicators (rumination time, activity), blood biochemical biomark …

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 41294733Открыть статью

Improving the Accuracy of a Wearable Uroflowmeter for Incontinence Monitoring Under Dynamic Conditions: Leveraging Machine Learning Methods.

Urinary incontinence affects many women, yet there are no monitoring devices capable of accurately capturing flow dynamics during everyday a … f flow rate measurements from 0.44 to 0.92. Furthermore, our machine learning framework-utilizing a support vector machine (SVM) and an extreme gradient boosting (XGBoost) model with principal component analysis (PCA)-accurately predicted the true flow rate with high correlations, robust performance, and minimal overfitting. For the test dataset, the SVM achieved a corr …

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 40422045Открыть статью

Smart farming with AI: Enhancing anemia detection in small ruminants.

Accurate classification of FAMACHA© scores is essential for assessing anemia in small ruminants and optimizing parasite management strategie … this study implemented machine learning algorithms to automate FAMACHA© classification, leveraging Support Vector Machine (SVM), Backpropagation Neural Network (BPNN), and Convolutional Neural Network (CNN) models. A comparative analysis of these models was conducted using precision, recall, F1-score, and accuracy metrics. The CNN model demonstrated the highest classif …

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 40499254Открыть статью

Towards Multiple Sclerosis Personalised Interventions Based on Real-World Predictive Analytics.

This study investigates the use of machine learning (ML) techniques to predict intervention response in patients with Multiple Sclerosis (PwMS) using real-world data from wearable devices. Data from 27 PwMS, monitored over two months were analyzed with several state-of-the-art ML models to predict the efficacy of a computerized cognitive intervention targeting cognitive decline. A model based on Support Vector Machines achieved high accuracy in identifying patient response within the first 2-3 weeks of intervention, aided by feature selection methods like Mutual Information and Recursive Featu…

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 40380707Открыть статью

An explainable machine learning approach for Alzheimer's disease classification.

The early diagnosis of Alzheimer's disease (AD) presents a significant challenge due to the subtle biomarker changes often overlooked. Machi … 9,408 records and 1024 features. After applying various steps to reduce the feature space. Notably, support vector machine (SVM) models trained on the selected features exhibited high performance when tested on an external dataset. SVM achieved a high F1 score of 98.9% for binary classification (distinguishing between NC and AD) and 90.7% for multiclass classification. …

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 38302557Открыть статью

Machine learning identifies novel coagulation genes as diagnostic and immunological biomarkers in ischemic stroke.

BACKGROUND: Coagulation system is currently known associated with the development of ischemic stroke (IS). Thus, the current study is designed to identify diagnostic value of coagulation genes (CGs) in IS and to explore their role in the immune microenvironment of IS. METHODS: Aberrant expressed CGs in IS were input into unsupervised consensus clustering to classify IS subtypes. Meanwhile, key CGs involved in IS were further selected by weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) and machine learning methods, including random forest (RF), support vector machine (SVM), generalized lin…

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 38575196Открыть статью

Predictors of Medical and Dental Clinic Closure by Machine Learning Methods: Cross-Sectional Study Using Empirical Data.

BACKGROUND: Small clinics are important in providing health care in local communities. Accurately predicting their closure would help manage … del learning. Furthermore, four machine learning techniques were used: (1) logistic regression, (2) support vector machine, (3) random forest (RF), and (4) Extreme Gradient Boost. This study evaluated the modeling accuracy using the area under curve (AUC) method and presented important factors critically affecting closures. This study used SAS (version 9.4; SAS Institut …

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 39213534Открыть статью

Prediction model and technical and tactical decision analysis of women's badminton singles based on machine learning.

In the Paris Olympic cycle, South Korean women's athlete An Se-young rose to the top of the 2023 BWF Olympic points with a win rate of 89.5% … d data classification is reasonable and can be used to predict the final score of a match. When the support vector machine uses the RBF function kernel, the accuracy reaches its highest at 87.5%, and the consistency of this prediction model is strong. An's playstyle is sustained and unified; she does not seek continuous pressure, but rather exploits and maximizes her ag …

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 39541378Открыть статью

Prediction of childbearing tendency in women on the verge of marriage using machine learning techniques.

The declining fertility rate and increasing marriage age among girls pose challenges for policymakers, leading to issues such as population … Khuzestan Province, Iran) was analyzed. Seven ML algorithms, including multilayer perceptron (MLP), support vector machine (SVM), logistic regression (LR), random forest (RF), J48 decision tree, Naive Bayes (NB), and K-nearest neighbors (KNN), were employed. The performance of these algorithms was assessed using metrics derived from the confusion matrix. The RF algorith …

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 39242645Открыть статью

Resting-state EEG functional connectivity predicts post-traumatic stress disorder subtypes in veterans.

Objective. Post-traumatic stress disorder (PTSD) is highly heterogeneous, and identification of quantifiable biomarkers that could pave the … tral, temporal, and connectivity features were computed and logistic regression, random forest, and support vector machines with feature selection methods were employed to classify PTSD. To obtain robust results, we performed repeated two-layer cross-validation to test on an entirely unseen test set.Main results. Our classifiers obtained a balanced test accuracy of up t …

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 36250685Открыть статью

Comparing machine learning algorithms to predict 5-year survival in patients with chronic myeloid leukemia.

INTRODUCTION: Chronic myeloid leukemia (CML) is a myeloproliferative disorder resulting from the translocation of chromosomes 19 and 22. CML … ron (MLP), pattern recognition network, k-nearest neighborhood (KNN), probabilistic neural network, support vector machine (SVM) (kernel = linear), SVM (kernel = RBF), and J-48. The scikit-learn library in Python was used to implement the models. Finally, the performance of the developed models was measured using some evaluation criteria with 95% confidence intervals (C …

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 36068539Открыть статью

Mammography Image-Based Diagnosis of Breast Cancer Using Machine Learning: A Pilot Study.

A tumor is an abnormal tissue classified as either benign or malignant. A breast tumor is one of the most common tumors in women. Radiologis … voided after experimenting all the possible ways. This study finally recommends using the optimized Support Vector Machine or Naïve Bayes, which produced 100% accuracy after integrating the feature selection and hyper-parameter optimization schemes.

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 35009746Открыть статью

Predicting the hotspots of age-adjusted mortality rates of lower respiratory infection across the continental United States: Integration of GIS, spatial statistics and machine learning algorithms.

OBJECTIVE: Although lower respiratory infections (LRI) are among the leading causes of mortality in the US, their association with underlying factors and geographic variation have not been adequately examined. METHODS: In this study, explanatory variables (n = 46) including climatic, topographic, socio-economic, and demographic factors were compiled at the county level across the continentalUS.Machine learning algorithms - logistic regression (LR), random forest (RF), gradient boosting decision trees (GBDT), k-nearest neighbors (KNN), and support vector machine (SVM) - were employed to predic…

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 32871492Открыть статью