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: 66 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

Incidence, risk factors, and machine learning prediction models of rib fractures in patients with traumatic thoracic vertebral fractures.

OBJECTIVE: This study aimed to comprehensively describe the clinical characteristics of rib fractures in patients with traumatic thoracic vertebral fractures (TVFs), and to develop machine learning (ML) models for predicting the risk of rib fractures. METHODS: We retrospectively reviewed patients diagnosed with TVFs at a single hospital between January 2007 and November 2024, enrolling 1420 patients and 20 variables. Chest CT scans were used to confirm the presence of rib fractures and to examine their distribution characteristics. Several ML models, including Support Vector Machine (SVM), XG…

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 40913856Открыть статью

Predicting CPAP failure after less invasive surfactant administration (LISA) in preterm infants by machine learning model on vital parameter data: a pilot study.

Objective. Less invasive surfactant administration (LISA) has been introduced to preterm infants with respiratory distress syndrome on conti … -Success (CPAP-S) groups. Next, the performance of two types of ML models (logistic regression: LR, support vector machine: SVM) for the prediction of CPAP-F were evaluated.Main results. Of 51 included patients, 18 (35%) had CPAP-F. Univariate analysis showed lower SpO2, temperature and heart rate variability (HRV) before and after the LISA procedure. The best performin …

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 37939392Открыть статью

Voxel-based model predicts proton-induced brain necrosis using LET and ventricular distance.

This study aimed to develop a predictive model for radiation-induced brain necrosis (BN) in adults with skull base tumors following intensity modulated proton therapy (IMPT) incorporating variable relative biological effectiveness (vRBE) based on dose, linear energy transfer (LET), and proximity to ventricles. Four patients with radiation-induced BN at distal edge of beams after proton therapy were analyzed. Necrotic regions were delineated on follow-up MRI, and dosimetric parameters were evaluated. A voxel-level support vector machine (SVM) model was trained using dose, LET, and distance to v…

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 41916827Открыть статью

Establishing an AI-based diagnostic framework for pulmonary nodules in computed tomography.

BACKGROUND: Pulmonary nodules seen by computed tomography (CT) can be benign or malignant, and early detection is important for optimal mana … . Nodule detection was done using the Retina-UNet model, while the features were classified using a Support Vector Machine (SVM). Performance measures, including accreditation, sensitivity, specificity, and the AUROC, were used to evaluate the model's performance during training and validation. RESULTS: Overall, the developed AI model received an AUROC of 0.9058. The d …

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 40652218Открыть статью

Impact of biomarkers on carotid artery disease and stroke.

Stroke poses a significant public health challenge, especially in China, where geographical disparities in incidence rates suggest environme … ized for analysis. Biomarker levels were measured and analyzed using binary logistic regression and support vector machine optimization models to explore their correlation with stroke. Our findings indicate nuanced roles for CRP, OPN, OPG, and LOX1 in stroke risk, with CRP and OPG acting as protective factors against carotid artery occlusion, and OPN and LOX1 presenting …

СтатьяНаблюдательное исследованиеПолный 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 40738952Открыть статью

Towards computer-assisted TTTS: Laser ablation detection for workflow segmentation from fetoscopic video.

PURPOSE: Intrauterine foetal surgery is the treatment option for several congenital malformations. For twin-to-twin transfusion syndrome (TTTS), interventions involve the use of laser fibre to ablate vessels in a shared placenta. The procedure presents a number of challenges for the surgeon, and computer-assisted technologies can potentially be a significant support. Vision-based sensing is the primary source of information from the intrauterine environment, and hence, vision approaches present an appealing approach for extracting higher level information from the surgical site. METHODS: In t

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 29951938Открыть статью

Can low-frequency guided waves at the tibia paired with machine learning differentiate between healthy and osteopenic/osteoporotic subjects? A pilot study.

PURPOSE: Axial transmission quantitative acoustics (ax-QA) has shown to be a promising tool for assessing bone health and properties in a safe, inexpensive, and portable manner. This study investigated the efficacy of low-frequency ax-QA measured at the tibia, paired with a support vector machine (SVM) approach for combining multiple acoustic indicators, to diagnose osteoporosis as defined by bone mineral density. METHODS: This pilot study measured 41 female subjects using ax-QA (flexural mode, 3 kHz) at the tibia and using dual X-ray absorptiometry (DXA) at the lumbar spine, femoral neck, an…

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 30660337Открыть статью

Automatic macular edema identification and characterization using OCT images.

BACKGROUND AND OBJECTIVE: The detection and characterization of the intraretinal fluid accumulation constitutes a crucial ophthalmological issue as it provides useful information for the identification and diagnosis of the different types of Macular Edema (ME). These types are clinically defined, according to the clinical guidelines, as: Serous Retinal Detachment (SRD), Diffuse Retinal Thickening (DRT) and Cystoid Macular Edema (CME). Their accurate identification and characterization facilitate the diagnostic process, determining the disease severity and, therefore, allowing the clinicians to

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 30119857Открыть статью

Dual-modal computer-assisted evaluation of axillary lymph node metastasis in breast cancer patients on both real-time elastography and B-mode ultrasound.

PURPOSE: To propose a computer-assisted method for quantifying the hardness of an axillary lymph node on real-time elastography (RTE) and it … nd metastatic nodes with two computerized classification approaches, i.e., a scoring approach and a support vector machine (SVM) approach. The computerized approaches were also compared with a visual evaluation approach. RESULTS: All features exhibited significant differences between benign and metastatic nodes (p<0.001), with the highest area under the receiver operat …

Оценочное исследованиеСтатьяПолный 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 28987700Открыть статью

Multi-scale textural feature extraction and particle swarm optimization based model selection for false positive reduction in mammography.

The high number of false positives and the resulting number of avoidable breast biopsies are the major problems faced by current mammography … tures and for strengthening the generalization capacity of the supervised learning stage based on a Support Vector Machine (SVM) classifier. For evaluating the proposed methods, two sets of suspicious mammogram regions have been used. The first one, obtained from Digital Database for Screening Mammography (DDSM), contains 1494 regions (1000 normal and 494 abnormal sampl …

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 25795630Открыть статью

Automated detection of dual p16/Ki67 nuclear immunoreactivity in liquid-based Pap tests for improved cervical cancer risk stratification.

The Papanicolau (Pap) test is a routine cytological procedure for early detection of dysplastic lesions in cervical epithelium. A reliable s … ding pixel data and immunoreactivity signature from each nucleus. The features were analyzed by two support vector machine classifiers to assign a nucleus into one of four types of immunoreactivity: p16 positive (p16(+)/Ki67(-)), Ki67 positive (p16(-)/Ki67(+)), dual p16/Ki67 positive (p16(+)/Ki67(+)) and negative (p16(-)/Ki67(-)), respectively. Results obtained by our m …

СтатьяРандомизированное исследованиеПоддержка 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 22215277Открыть статью

Exploring clinical determinants and machine learning-based prediction of disease characteristics in Graves ophthalmopathy.

CLINICAL RELEVANCE: Improved risk stratification in Graves ophthalmopathy (GO) may support earlier recognition of severe disease patterns and more individualised clinical monitoring. BACKGROUND: GO exhibits heterogeneous clinical behaviour, and predicting disease severity and course remains challenging. This study aimed to evaluate clinical determinants of disease phenotype and severity in patients with established GO using conventional statistical analyses and machine learning (ML) approaches. METHODS: Medical records of 153 patients with GO were retrospectively reviewed. Demographic charac

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 42264493Открыть статью

Multimodal Positron Emission Tomography/Computed Tomography Radiomics Combined with a Clinical Model for Preoperative Prediction of Invasive Pulmonary Adenocarcinoma in Ground-Glass Nodules.

RATIONALE AND OBJECTIVES: To develop and validate predictive models based on 18F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography/computed to … and surgery. Radiomic features were extracted from PET and CT images. Models were constructed using support vector machine (SVM), random forest (RF), and extreme gradient boosting (XGBoost). Five predictive models (CT, PET, PET/CT, Clinical, Combined) were evaluated using receiver operating characteristic (ROC) curves, decision curve analysis (DCA), and calibration curv …

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 40858464Открыть статью

Development and validation of a multimodal neuroimaging biomarker for electroconvulsive therapy outcome in depression: a multicenter machine learning analysis.

BACKGROUND: Electroconvulsive therapy (ECT) is the most effective intervention for patients with treatment resistant depression. A clinical … nations thereof could provide the best predictions for treatment remission (HAM-D score ⩽7) using a support vector machine classifier. RESULTS: Remission classification using a combination of gray matter volume and functional connectivity led to good performing models with average 0.82-0.83 area under the curve (AUC) when trained and tested on samples coming from the t …

Многоцентровое исследованиеСтатьяПоддержка 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 37485692Открыть статью

Machine Learning With Genetic and Clinical Data to Predict Ischemic Outcomes After PCI.

Ischemic events after contemporary percutaneous coronary intervention (PCI) are uncommon but carry high morbidity/mortality. Identifying pat … ristic curve (AUC), sensitivity, and specificity. The best external performance was achieved with a support vector machine (SVM, polynomial kernel) (AUC 0.667; sensitivity 0.871; specificity 0.282), while XGBoost provided a more balanced profile (AUC 0.619; sensitivity 0.442; specificity 0.688). Variable importance for the SVM polynomial model demonstrated that all 11 i …

Клиническое исследование IV фазыСтатьяМногоцентровое исследованиеРандомизированное исследованиеПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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 42427167Открыть статью

Decreased brain interstitial fluid dynamics is associated with risk of Alzheimer's disease-related cognitive decline.

BACKGROUND: Diffusion-tensor image analysis along the perivascular space (ALPS) index that has the potential to reflect brain interstitial f … vities and diffusion-tensor image analysis along the perivascular space (ALPS) were calculated. The support vector machine (SVM) model for AD dementia diagnosis was built in the discovery cohort and validated in the validation cohort. Linear mixed-effects models were used to evaluate the association between the ALPS and cognitive decline. Cox regression models were used …

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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 40081504Открыть статью

Detection of serum composition in pediatric inflammatory multisystem syndrome associated with SARS-CoV-2 and the response for the treatment by FTIR.

Pediatric Inflammatory Multisystem Syndrome (PIMS-TS), associated with SARS-CoV-2 infection, is a severe complication after COVID-19 in chil … on of healthy children and children with PIMS before and after the treatment, the implementation of Support Vector Machine (SVM) showed that the accuracy of the FTIR region between 800 cm- 1 and 1800 cm- 1 in PIMS detection is as high as 92% with a sensitivity of 100%. The difference in the chemical compositions of sera from the control group and the children after the …

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 39920293Открыть статью

Can perihaematomal radiomics features predict haematoma expansion?

AIM: To evaluate the association between perihaematomal radiomics features and haematoma expansion (HE). MATERIALS AND METHODS: Clinical and radiological data were collected retrospectively. The 1:1 propensity score matching (PSM) method was used to balance the difference of baseline characteristics between patients with and without HE. Radiomics features were extracted from the intra- and perihaematomal regions. Top HE-associated features were selected using the minimum redundancy, maximum relevancy algorithm. Support vector machine models were used to predict HE. Predictive performance of r…

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 33858695Открыть статью

Investigating the predictive value of different resting-state functional MRI parameters in obsessive-compulsive disorder.

Previous resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI) studies of obsessive-compulsive disorder (OCD) have facilitated our u … ional homogeneity (ReHo) and functional connectivity strength (FCS), were calculated. Training of a support vector machine (SVM) classifier using rs-fMRI maps produced voxelwise discrimination maps. Overall, the classification accuracies were acceptable for the four rs-fMRI parameters. Excellent performance was achieved when ALFF maps were employed (accuracy, 95.37%, p …

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 30655506Открыть статью

Decoding and mapping task states of the human brain via deep learning.

Support vector machine (SVM)-based multivariate pattern analysis (MVPA) has delivered promising performance in decoding specific task states based on functional magnetic resonance imaging (fMRI) of the human brain. Conventionally, the SVM-MVPA requires careful feature selection/extraction according to expert knowledge. In this study, we propose a deep neural network (DNN) for directly decoding multiple brain task states from fMRI signals of the brain without any burden for feature handcrafts. We trained and tested the DNN classifier using task fMRI data from the Human Connectome Project's S120…

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 31816152Открыть статью