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: 73 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

Late feature fusion using neural network with voting classifier for Parkinson's disease detection.

Parkinson's disease (PD) is classified as a neurological, progressive illness brought on by cell death in the posterior midbrain. Early PD d … sification of patients from non-suffers of Parkinson's disease, Random Forest, Logistic Regression, Support Vector Machine, Extreme Boot Classifier, and voting classifier were used. Our result shows that for the PD handwriting and related motion datasets, using the proposed CNN with an attention and voting classifier yields 99.95% accuracy, 99.99% precision, 99.98% sens …

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 39334295Открыть статью

3D airway geometry analysis of factors in airway navigation failure for lung nodules.

BACKGROUND: This study aimed to quantitatively reveal contributing factors to airway navigation failure during radial probe endobronchial ul … of the last section are the most significant and stable factors for airway navigation failure. The support vector machine can predict airway navigation failure with an average area under the curve of 0.803. CONCLUSIONS: Geometric analysis in 3D space revealed that a large bifurcation angle and a narrow and tortuous structure of the closest bronchus from the lesion are …

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 38965621Открыть статью

Concomitant Prediction of the Ki67 and PIT-1 Expression in Pituitary Adenoma Using Different Radiomics Models.

OBJECTIVES: To preoperatively predict the high expression of Ki67 and positive pituitary transcription factor 1 (PIT-1) simultaneously in pi … ing (DL), and deep learning radiomics (DLR) models were constructed using logistic regression (LR), support vector machine (SVM), and multi-layer perceptron (MLP) algorithms. The area under the receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC), sensitivity, specificity, accuracy, negative predictive value (NPV) and positive predictive value (PPV) were calculated for t …

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 38750186Открыть статью

Multimodal-based machine learning approach to classify features of internet gaming disorder and alcohol use disorder: A sensor-level and source-level resting-state electroencephalography activity and neuropsychological study.

OBJECTIVES: Addictions have recently been classified as substance use disorder (SUD) and behavioral addiction (BA), but the concept of BA is … om healthy controls (HCs), and individuals with AUD from HCs using ML algorithms, including L1-norm support vector machine, random forest, and L1-norm logistic regression (LR). Three distinct feature sets were used for model training: a unimodal-electroencephalography (EEG) feature set combined with sensor- and source-level feature; a unimodal-neuropsychological feature …

СтатьяПоддержка 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 38335572Открыть статью

Machine learning-based MRI radiomics for assessing the level of tumor infiltrating lymphocytes in oral tongue squamous cell carcinoma: a pilot study.

BACKGROUND: To investigate the value of machine learning (ML)-based magnetic resonance imaging (MRI) radiomics in assessing tumor-infiltrati … , using the minimum-redundancy maximum-relevance algorithm. Random forest, logistic regression, and support vector machine models were used to predict TIL levels in OTSCC, and 10-fold cross-validation was employed to assess the performance of the classifiers. RESULTS: Based on the features selected from each sequence alone, the ceT1WI models outperformed the T2WI model …

СтатьяПоддержка 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 38317076Открыть статью

Detection and mitigation of coordinated cyber-physical attack in CPPS.

Cyber-Physical Power System (CPPS) refers to a system in which the elements of the internet and the physical power system communicate and wo … ns namely physical attack, cyberattack, and coordinated attack. Convolutional Neural Network (CNN), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), and K Nearest Neighbour (KNN) are four data-driven methods used for the detection of anomalies in PMU measurement data. Simulation studies show that CNN performs better in anomaly detection than other classifiers based on …

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 38420452Открыть статью

Integration of deep neural network modeling and LC-MS-based pseudo-targeted metabolomics to discriminate easily confused ginseng species.

Metabolomics covers a wide range of applications in life sciences, biomedicine, and phytology. Data acquisition (to achieve high coverage an … abolome data and feature-selection dataset, exhibiting superior advantages over random forest (RF), support vector machine (SVM), extreme gradient boosting (XGBoost), and multilayer perceptron (MLP). Moreover, DNNs were advantageous for automated feature learning, nonlinear modeling, adaptability, and generalization. This study confirmed practicality of the established …

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 39902459Открыть статью

Identification and validation of oxidative stress-related genes in primary open-angle glaucoma by weighted gene co-expression network analysis and machine learning.

Primary open-angle glaucoma (POAG) is a common ocular disease, and there is currently no effective treatment for POAG therapy. Thus, identif … hted gene co-expression network analysis (WGCNA). Hub genes were screened through Lasso regression, support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE) and Random Forest, and receiver operating characteristic curve was used to assess diagnostic value. Immune cell infiltration was calculated using IOBR package. The regulatory network was constructed through ST …

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 39560561Открыть статью

Predictive value of magnetic resonance imaging diffusion parameters using artificial intelligence in low-and intermediate-risk prostate cancer patients treated with stereotactic ablative radiotherapy: A pilot study.

INTRODUCTION: To investigate the predictive value of the pre-treatment diffusion parameters of diffusion-weighted magnetic resonance imaging … 1, p < 0.0001). In prediction, the random forest (RF) model outperformed the decision tree (DT) and support vector machine (SVM) models by yielding area under the curves (AUC), with 0.722, 0.685, and 0.5, respectively. CONCLUSION: Our findings suggest that pre-treatment MR diffusion data may predict therapeutic response using the novel approach of machine learning 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 38678978Открыть статью

Analyzing immune cell infiltrates in skeletal muscle of infantile-onset Pompe disease using bioinformatics and machine learning.

Pompe disease, a severe lysosomal storage disorder, is marked by heart problems, muscle weakness, and respiratory difficulties. This study aimed to identify novel markers for infantile-onset Pompe disease by analyzing key genes and immune cells infiltrating affected skeletal muscles, building on existing research linking its progression to the immune cell infiltration. The datasets GSE38680 and GSE159062 were downloaded and differential expression genes (DEGs) were identified. Potential markers were screened using support vector machine recursive feature elimination (SVM-RFE) analysis and leas…

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 39523364Открыть статью

Risk assessment and prediction of nosocomial infections based on surveillance data using machine learning methods.

BACKGROUND: Nosocomial infections with heavy disease burden are becoming a major threat to the health care system around the world. Through … dels, Random Forest showed the best performance (5-fold AUC = 0.983) in both hospitals, followed by Support Vector Machine. Among all the factors, 12 indicators were significantly different between high-risk and low-risk groups for INI (P < 0.05). After screening the effective predictors through importance analysis, prediction model of the time trend was successfully co …

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 38965513Открыть статью

Advancing Kidney Transplantation: A Machine Learning Approach to Enhance Donor-Recipient Matching.

(1) Background: Globally, the kidney donor shortage has made the allocation process critical for patients awaiting a kidney transplant. Adopting Machine Learning (ML) models for donor-recipient matching can potentially improve kidney allocation processes when compared with traditional points-based systems. (2) Methods: This study developed an ML-based approach for donor-recipient matching. A comprehensive evaluation was conducted using ten widely used classifiers (logistic regression, decision tree, random forest, support vector machine, gradient boosting, boost, CatBoost, LightGBM, naive Baye…

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 39410523Открыть статью

Continuous and Unconstrained Tremor Monitoring in Parkinson's Disease Using Supervised Machine Learning and Wearable Sensors.

BACKGROUND: Accurately assessing the severity and frequency of fluctuating motor symptoms is important at all stages of Parkinson's disease … d as test data, the remainder as training data. Based on features extracted from the sensor data, a Support Vector Machine was trained to predict tremor severity. Due to the inherent imbalance in tremor scores, we applied dataset rebalancing techniques. RESULTS: Our classifier demonstrated robust performance in detecting tremor events with a sensitivity of 0.90 on the …

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 38803413Открыть статью

Development and Evaluation of Machine Learning Models for the Detection of Emergency Department Patients with Opioid Misuse from Clinical Notes.

OBJECTIVES: The accurate identification of Emergency Department (ED) encounters involving opioid misuse is critical for health services, res … 1 score (0.863) which outperformed ICD-10-CM codes [accuracy 0.870; F1 0.830]. Logistic regression, support vector machine, and XGBoost models had higher AU_PRC using transformed text, while decision trees performed better using raw text. Excluding XGBoost, fine-tuned pre-trained language models outperformed classic ML methods. The best performing model was the fine-tun …

СтатьяПрепринтПолный 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 39711725Открыть статью

Signal Quality in Continuous Transcutaneous Bilirubinometry.

Bilirubin is a product of the metabolism of hemoglobin from red blood cells. Higher levels of bilirubin are a sign that either there is an u … . This was implemented by using machine learning (ML), with the best performances being achieved by support vector machine (SVM) models, based on the spectra acquired on the arm and forehead areas.

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 39338900Открыть статью

Treatment of Obsessive-Compulsive Disorder in Children and Youth: A Meta-Analysis.

BACKGROUND: Chronic low back pain (cLBP) is a major cause of disability, with varied patient responses to treatments. Auricular point acupre … ere assessed using logistic regression and machine learning models, including the Random Forest and Support Vector Machine (SVM). RESULTS: Baseline pain, physical function, sleep disturbance, and treatment expectancy were key predictors. The Random Forest model had the highest accuracy for T-APA; however, logistic regression performed best in NT-APA. SVM was most accur …

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 39639456Открыть статью

Machine learning methods predict recurrence of pN3b gastric cancer after radical resection.

BACKGROUND: The incidence of stage pN3b gastric cancer (GC) is low, and the clinical prognosis is poor, with a high rate of postoperative re … nstructed using principal component analysis (PCA). Various ML algorithms, including random forest, support vector machine (SVM), logistic regression, multilayer perceptron (MLP), extreme gradient boosting (XGBoost), and Gaussian naive Bayes (GNB), were utilized to establish a recurrence prediction model. Model performance was evaluated using the receiver operating char …

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 38617507Открыть статью

Prefrontal cortical synaptoproteome profile combined with machine learning predicts resilience towards chronic social isolation in rats.

Chronic social isolation (CSIS) of rats serves as an animal model of depression and generates CSIS-resilient and CSIS-susceptible phenotypes. We aimed to investigate the prefrontal cortical synaptoproteome profile of CSIS-resilient, CSIS-susceptible, and control rats to delineate biochemical pathways and predictive biomarker proteins characteristic for the resilient phenotype. A sucrose preference test was performed to distinguish rat phenotypes. Class separation and machine learning (ML) algorithms support vector machine with greedy forward search and random forest were then used for discrimi…

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 38412784Открыть статью

Urinary peptidomic liquid biopsy for non-invasive differential diagnosis of chronic kidney disease.

BACKGROUND AND HYPOTHESIS: Specific urinary peptides hold information on disease pathophysiology, which, in combination with artificial inte … Human Urinary Proteome Database. Uniform manifold approximation and projection (UMAP) coupled to a support vector machine algorithm was used to generate multi-peptide models to perform binary (DKD, HC) and multiclass (DKD, HC, IgAN, vasculitis) classifications. This pipeline was compared with the current state-of-the-art single-aetiology CKD urinary peptide models. 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 37697716Открыть статью

Investigating the ID3/SLC22A4 as immune-related signatures in ischemic stroke.

BACKGROUND: Ischemic stroke (IS) is a fearful disease that can cause a variety of immune events. Nevertheless, precise immune-related mechan … comprehensive strategy between least absolute shrinkage and selection operation (LASSO) regression, support vector machine (SVM) and immune-related genes. In addition, we explored immune infiltration using the CIBERSORT algorithm. Finally, we performed validation in mouse brain tissue and single cell analysis. RESULTS: We identified 24 DEGs for follow-up analysis. ID3 …

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 38112574Открыть статью