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: 44 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

Identification of neutrophil extracellular trap-related biomarkers in non-alcoholic fatty liver disease through machine learning and single-cell analysis.

Non-alcoholic Fatty Liver Disease (NAFLD), noted for its widespread prevalence among adults, has become the leading chronic liver condition … ked to NETs in both single-cell and bulk transcriptomics. Using algorithms including Random Forest, Support Vector Machine, Least Absolute Shrinkage, and Selection Operator, we identified ZFP36L2 and PHLDA1 as key hub genes. The pivotal role of these genes in NAFLD diagnosis was confirmed using the training dataset GSE164760. This study identified 116 genes linked to NE …

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 39256536Открыть статью

Profiling immune cell-related gene features and immunoregulatory ceRNA in ischemic stroke.

Molecules in immune cells plays a vital role in the pathogenesis of ischemic stroke (IS). The aim of this study is to profile the landscape … ree machine learning algorithms, including least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE), and random forest were applied, and 11 distinct immune cell-related genes were identified. We obtained the mRNA-miRNA and miRNA-lncRNA interactions from StarBase v3.0, and constructed a ceRNA network based on …

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 39690389Открыть статью

Opioid Nonadherence Risk Prediction of Patients with Cancer-Related Pain Based on Five Machine Learning Algorithms.

OBJECTIVES: Opioid nonadherence represents a significant barrier to cancer pain treatment efficacy. However, there is currently no effective … h as logistic regression (LR), random forest, eXtreme Gradient Boosting, multilayer perceptron, and support vector machine, were used to predict opioid nonadherence in patients with cancer pain using 43 demographic and clinical factors as predictors. The predictive effects of the models were compared by the area under the receiver operating characteristic curve (AUC_ROC …

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 38872993Открыть статью

The sorafenib resistance-related gene signature predicts prognosis and indicates immune activity in hepatocellular carcinoma.

Hepatocellular carcinoma (HCC) is the second most common cause of cancer-related death worldwide. Most patients with advanced HCC acquire sorafenib resistance. Drug resistance reflects the heterogeneity of tumors and is the main cause of tumor recurrence and death.We identified and validated sorafenib resistance related-genes (SRGs) as prognostic biomarkers for HCC. We obtained SRGs from the Gene Expression Omnibus and selected four key SRGs using the least absolute shrinkage and selection operator, random forest, and Support Vector Machine-Recursive feature elimination machine learning algori…

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 38444181Открыть статью

Machine learning study using 2020 SDHS data to determine poverty determinants in Somalia.

Extensive research has been conducted on poverty in developing countries using conventional regression analysis, which has limited prediction capability. This study aims to address this gap by applying advanced machine learning (ML) methods to predict poverty in Somalia. Utilizing data from the first-ever 2020 Somalia Demographic and Health Survey (SDHS), a cross-sectional study design is considered. ML methods, including random forest (RF), decision tree (DT), support vector machine (SVM), and logistic regression, are tested and applied using R software version 4.1.2, while conventional metho…

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 38472298Открыть статью

Computational simulation of bioaccumulation and trophic transfer of antibiotics mechanisms in aquatic food chain.

Numerous antibiotics have been detected in aquatic ecosystems and induced severe toxic effects on aquatic organisms. However, mechanisms of … estimates above, the multi-output machine learning (ML) models, including K nearest neighbor (KNN), Support vector machine (SVM), Extremely randomized trees (ERT) and Extreme gradient boosting (XGBoost), were constructed, followed by molecular dynamics (MD) simulation and density functional theory (DFT) calculation to explore the bioaccumulation and biomagnification mec …

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 39675200Открыть статью

Machine learning models based on CT radiomics features for distinguishing benign and malignant vertebral compression fractures in patients with malignant tumors.

BACKGROUND: Radiomics has become an important tool for distinguishing benign and malignant vertebral compression fractures (VCFs). It is mor … ere included in the model. All the ML models built have good diagnostic efficiency, among which the support vector machine (SVM) model performs better. The area under the curve (AUC), sensitivity, specificity, and accuracy in the training set were 0.908, 0.816, 0.883, and 0.857, respectively, while those in the validation set were 0.911, 0.647, 0.92, and 0.81, respectiv …

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 39351680Открыть статью

Radiomics based on diffusion tensor imaging and 3D T1-weighted MRI for essential tremor diagnosis.

BACKGROUND: Due to the absence of biomarkers, the misdiagnosis of essential tremor (ET) with other tremor diseases and enhanced physiologic … s (HCs). After data dimensionality reduction and feature selection, five classifiers, including the support vector machine (SVM), random forest (RF), logistic regression (LR), extreme gradient boosting (XGBoost) and multi-layer perceptron (MLP), were adopted to discriminate ET from HCs. The mean values of the area under the curve (mAUC) and accuracy were used to assess …

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 39263276Открыть статью

Identifying novel circadian rhythm biomarkers for diagnosis and prognosis of melanoma by an integrated bioinformatics and machine learning approach.

Melanoma is a highly malignant skin tumor with poor prognosis. Circadian rhythm is closely related to melanoma pathogenesis. This study aime … hm and other cancer-related pathways. Three machine learning algorithms including LASSO regression, support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE), and random forest were utilized to select key CRGs. Six CRGs (ABCC2, CA14, EGR3, FBXW7, LDHB, and PSEN2) were identified as key CRGs for melanoma diagnosis and prognosis. Diagnostic values of key CRGs were ev …

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 39213172Открыть статью

Machine learning applied to the prediction of relapse, hospitalization, and suicide in bipolar disorder using neuroimaging and clinical data: A systematic review.

BACKGROUND: Bipolar disorder (BD) is associated with increased morbidity/mortality. Adverse outcome prediction might help with the managemen … inception to July 2023. RESULTS: Eighteen studies, accounting for >30,000 patients, were included. Support vector machine, decision trees, random forest, and logistic regression were the most frequently used ML algorithms. ML models' area under the receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC), sensitivity, and specificity ranged from 0.71 to 0.98, 72.7-92.8 %, a …

СтатьяСистематический обзорПолный 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 38908556Открыть статью

Multi-Class Classification of Upper Limb Movements With Filter Bank Task-Related Component Analysis.

The classification of limb movements can provide with control commands in non-invasive brain-computer interface. Previous studies on the cla … aximum-relevance selects the essential features from all the correlation features, and finally, the support vector machine is used to classify the selected features. The proposed method compared against previously used models is evaluated using two datasets. mFBTRCA achieved a classification accuracy of 0.4193 ± 0.0780 (7 classes) and 0.4032 ± 0.0714 (5 classes), respec …

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 37227915Открыть статью

Machine learning-based screening for biomarkers of psoriasis and immune cell infiltration.

BACKGROUND: Psoriasis is a chronic immune-mediated skin disease. However, the pathogenesis is not yet well established. OBJECTIVES: This st … psoriasis samples and 171 control samples from the training group. The "LASSO" regression model and support vector machine model were used to screen and verify genes implicated in psoriasis. Genes with an area under the ROC curve >0.9 were selected as candidate biomarkers and verified in the validation group. Differential analysis of immune cell infiltration was perform …

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 37431117Открыть статью

Abnormal voxel-mirrored homotopic connectivity in first-episode major depressive disorder using fMRI: a machine learning approach.

OBJECTIVE: To explore the interhemispheric information synergy ability of the brain in major depressive disorder (MDD) patients by applying … , abnormal brain regions were selected as features to conduct the classification model by using the support vector machine (SVM) approach. RESULTS: Compared to the healthy controls, MDD patients exhibited decreased VMHC values in the bilateral middle frontal gyrus, fusiform gyrus, medial superior frontal gyrus and precentral gyrus. Furthermore, the VMHC value of the bi …

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 37766927Открыть статью

Prediction of clinical outcomes after percutaneous coronary intervention: Machine-learning analysis of the National Inpatient Sample.

BACKGROUND: This study aimed to develop a multiclass machine-learning (ML) model to predict all-cause mortality, ischemic and hemorrhagic events in unselected hospitalized patients undergoing percutaneous coronary intervention (PCI). METHODS: This retrospective study included 1,815,595 unselected weighted hospitalizations undergoing PCI from the National Inpatient Sample (2016-2019). Five most common ML algorithms (logistic regression, support vector machine (SVM), naive Bayes, random forest (RF), and extreme gradient boosting (XGBoost)) were trained and tested with 101 input features. The 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 37678434Открыть статью

Automatic Detection of Putative Mild Cognitive Impairment from Speech Acoustic Features in Mandarin-Speaking Elders.

BACKGROUND: To date, the reliable detection of mild cognitive impairment (MCI) remains a significant challenge for clinicians. Very few stud … ability estimates of pMCI in the Random Forest classifier, and a modest negative correlation in the Support Vector Machine classifier. CONCLUSIONS: The automatic acoustic analysis of speech could provide a promising non-invasive way to assess and monitor the early cognitive decline in Mandarin-speaking elders.

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 37638439Открыть статью

Developing supervised machine learning algorithms to evaluate the therapeutic effect and laboratory-related adverse events of cyclosporine and tacrolimus in renal transplants.

BACKGROUND: Single nucleotide polymorphisms influence the effects of tacrolimus and cyclosporine in renal transplants. AIM: We set out to use machine learning algorithms (MLAs) to identify variables that predict the therapeutic effects and adverse events following tacrolimus and cyclosporine administration in renal transplant patients. METHOD: We sampled 120 adult renal transplant patients (on cyclosporine or tacrolimus). Generalized linear model (GLM), support vector machine (SVM), artificial neural network (ANN), Chi-square automatic interaction detection, classification and regression tre…

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 36848022Открыть статью

ATR-FTIR combined with machine learning for the fast non-targeted screening of new psychoactive substances.

Due to the diversity and fast evolution of new psychoactive substances (NPS), both public health and safety are threatened around the world. … ble FTIR spectrometers. All these six ML classification models, including k-nearest neighbor (KNN), support vector machine (SVM), random forest (RF), extra trees (ET), voting, and artificial neural networks (ANNs) were trained through cross validation, and f1-scores of 0.87-1.00 were achieved. In addition, hierarchical cluster analysis (HCA) was performed on 100 synthet …

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 37327724Открыть статью

Prediction of the Fatal Acute Complications of Myocardial Infarction via Machine Learning Algorithms.

BACKGROUND: Myocardial infarction (MI) is a major cause of death, particularly during the first year. The avoidance of potentially fatal out … f features to 50. The performance of 4 common ML classifier algorithms, namely logistic regression, support vector machine, random forest, and extreme gradient boosting (XGBoost), was evaluated using 8 classification metrics (sensitivity, specificity, precision, false-positive rate, false-negative rate, accuracy, F1-score, and AUC). RESULTS: In this study of 1699 patie …

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 38680646Открыть статью

Segmental disturbance of white matter microstructure in predicting mild cognitive impairment in idiopathic Parkinson's disease: An individualized study based on automated fiber quantification tractography.

PURPOSE: The neurobiological mechanisms and an early identification of MCI in idiopathic Parkinson's disease (IPD) remain unclear. To invest … ith MoCA P < 0.05), executive (P < 0.05), visuospatial function (P < 0.05). Furthermore, the AUC of support vector machine model was 0.80 in the validation dataset. The FA of anterior segment of right IFOF contribute the most. CONCLUSION: This study demonstrated that regional tract-specific microstructural degeneration, especially the association fibers, can be used to …

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 37734997Открыть статью

Machine Learning-Enabled Development of Accurate Force Fields for Refrigerants.

Hydrofluorocarbon (HFC) refrigerants with zero ozone-depleting potential have replaced chlorofluorocarbons and are now ubiquitous. However, … ulations and vapor-liquid equilibrium (VLE) iterations with Gibbs ensemble Monte Carlo simulations. Support vector machine classifiers and Gaussian process surrogate models save months of simulation time and can efficiently select optimal parameters from half a million distinct parameter sets. Excellent agreement as evidenced by low mean absolute percent errors (MAPEs) …

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 37307414Открыть статью