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

180 796 публикаций

Поиск: 95 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 6 373 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

Dental care professionals' experience with the 2017 periodontal disease classification.

BACKGROUND: The 2017 World Workshop on the Classification of Periodontal and Peri-Implant Diseases and Conditions resulted in an updated classification with a new staging and grading system for periodontitis. The authors aimed to evaluate dental care professionals' experience with the new system and identify the barriers, if any, to its implementation in clinical practice. METHODS: In this mixed-method cross-sectional study, surveys were administered to participating dental care professionals, which examined their experience with the 2017 classification of periodontal diseases. Surveys addres…

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 41231163Открыть статью

Classification Algorithms for Early Tooth Demineralization Assessment by Impedance Spectroscopy.

Oral caries is one of the most common oral diseases worldwide, affecting about 2.4 billion people. This phenomenon always starts with enamel demineralization, eventually progressing to tooth cavitation and loss when not properly treated. Nowadays, the standard diagnostic techniques to detect demineralization strongly depend on the operator's expertise and are characterized by fairly low sensitivity and specificity, and/or involve ionizing radiation. This study investigates the feasibility of a non-invasive, effective, rapid, and radiation-free approach employing impedance spectroscopy for earl

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 40969076Открыть статью

Breast density classification using frequency-based features in microwave imaging.

Breast cancer remains one of the leading causes of death among women worldwide. One major challenge in early and accurate detection is breas … atures can offer deeper insights into tissue composition and improve the accuracy of breast density classification. Our analysis shows that by fusing features from both the magnitude and phase of the signals-and focusing on approximately the first 40 components of the fast Fourier transform (FFT)-it's possible to achieve an accuracy of around 70% in classifying …

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 41310083Открыть статью

Enhancing Dental Caries Classification with Adversarial Training on Bitewing Radiographs.

Accurate classification of dental caries from bitewing radiographs is crucial for effective diagnosis and treatment planning. Traditional diagnostic methods can be subjective and inconsistent, highlighting the potential benefits of adopting computer-aided diagnostic systems. Recent studies have demonstrated the effectiveness of deep learning-based classification using the ICCMSTM 7-class system, which is pivotal for precise caries diagnosis. Building on these advances, this study aims to enhance ResNet models by incorporating the projected gradient descent (PGD) into the training process. By 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 41212346Открыть статью

Advancing CNS tumor diagnostics with expanded DNA methylation-based classification.

DNA methylation-based classification is now central to contemporary neuro-oncology, as highlighted by the World Health Organization (WHO) classification of central nervous system (CNS) tumors. We present the Heidelberg CNS Tumor Methylation Classifier version 12.8 (v12.8), trained on 7,495 methylation profiles, which expands recognized entities from 91 classes in version 11 (v11) to 184 subclasses. This expansion is a result of newly identified tumor types discovered through our large online repository and global collaborations, underscoring CNS tumor heterogeneity. The random forest-based cla…

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 41349541Открыть статью

PathViT Model for Automated Disease Classification from Skeletal Muscle Histopathology.

Analyzing skeletal muscle pathology from histological images is labor intensive (requiring manual cell counting, segmentation, and thresholding), time consuming, and prone to inter- and intrauser variability, influencing the accuracy and consistency of diagnoses. To address these difficulties, PathViT, a transformer-based deep-learning model, was designed to automatically distinguish between healthy and diseased muscle fibers, with the aims of reducing human intervention, minimizing subjectivity and variability, and significantly decreasing analysis time compared to conventional manual methods

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 41205804Открыть статью

Classification of Impacted Third Molars on Conebeam Computed Tomography Images.

BACKGROUND: An important anatomical factor in injuries to the inferior alveolar nerve is the spatial relationship between the mandibular can … ndibular canal relative to the roots of the mandibular third molar according to Liqun Gu et al 2018 classification. In this classification, four anatomical positions were considered: buccal, lingual, apical and inter-radicular. The second factor considered was the contact and non-contact relationship between the inferior alveolar nerve canal and the mandibular n …

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 40776497Открыть статью

Alzheimer's disease image classification based on enhanced residual attention network.

With the increasing number of patients with Alzheimer's Disease (AD), the demand for early diagnosis and intervention is becoming increasing … sidual learning, attention mechanism, and soft thresholding, the feature representation ability and classification accuracy of the model have been improved. The accuracy of the model in detecting Alzheimer's disease has reached 99.36%, with a loss rate of only 0.0264. The experimental results indicate that the Enhanced Residual Attention Network has achieved exc …

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 39869613Открыть статью

Splicing diversity enhances the molecular classification of pituitary neuroendocrine tumors.

Pituitary neuroendocrine tumors (PitNETs) are one of the most common intracranial tumors with diverse clinical manifestations. Current pathological classification systems rely primarily on histological hormone staining and transcription factors (TFs) expression. While effective in identifying three major lineages, molecular characteristics based on hormones and TFs lack sufficient resolution to fully capture the complex tumor heterogeneity. Transcriptional diversity by alternative splicing (AS) offered additional insight to address this challenge. Here, we perform bulk and full-length single-c…

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 39934142Открыть статью

A novel mesothelioma molecular classification based on malignant cell differentiation.

BACKGROUND: The high heterogeneity and multi-directional poor differentiation of tumor cells in mesothelioma (MESO) contributes to tumor growth and malignant biological behaviors. However, a molecular classification based on differentiated states of tumor cells remains void. METHODS: We performed dimensionality reduction analysis on the single-cell RNA sequencing profiles available from the GEO database, to visualize the cell types in MESO. Multi-omics analysis was done to supplement the plausibility of classification. We also constructed regulatory networks to detect the function of importan…

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 40555979Открыть статью

Autism Data Classification Using AI Algorithms with Rules: Focused Review.

Autism Spectrum Disorder (ASD) presents challenges in early screening due to its varied nature and sophisticated early signs. From a machine-learning (ML) perspective, the primary challenges include the need for large, diverse datasets, managing the variability in ASD symptoms, providing easy-to-understand models, and ensuring ASD predictive models that can be employed across different populations. Interpretable or explainable classification algorithms, like rule-based or decision tree, play a crucial role in dealing with some of these issues by offering classification models that can be explo…

СтатьяОбзорПоиск 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 40001680Открыть статью

Classification of diabetic foot disease cases using Czech DRG system.

The implementation of the DRG system into real podiatric practice presupposes the application and adherence to the rules for reporting hospitalizations related to diabetic foot syndrome. The reason is both the cultivation of reimbursements for relatively economically demanding hospitalizations of patients with this late complication and the availability of data providing a national overview of the development and prognosis of patients with diabetic foot syndrome in real-time.

СтатьяОбзорПоиск 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 41582912Открыть статью

Segmentation-Guided Development of Visual Classification Criteria for Alzheimer's Disease.

Alzheimer's disease (AD) causes progressive structural brain changes that precede clinical symptoms by years. Detecting these changes using … n-informed workflow in which a novice with no prior training in radiology or neuroanatomy developed classification rules based on visual appearance and volumetric readouts through three guided pilot phases. In a fourth phase, the investigator applied these criteria to an independent subset of ADNI images while blinded to the respective ADNI participants' diagnos …

СтатьяПрепринтПоиск 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 41256161Открыть статью

Advancing promiscuous aggregating inhibitor analysis with intelligent machine learning classification.

Small molecules have been playing a crucial role in drug discovery; however, some exhibit nonspecific inhibitory effects during hit screening due to the formation of colloidal aggregators. Such false positives often lead to significant research costs and time investment. Therefore, to identify potential aggregating compounds efficiently and accurately at an early stage of drug discovery, we employed several machine learning techniques to develop classification models for identifying promiscuous aggregating inhibitors. Using a training dataset of 10 000 aggregators and 10 000 nonaggregators, mo…

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 40329861Открыть статью

Garden classification of femoral neck fracture using deep-learning algorithm.

The Garden classification, based on X-ray interpretation and established over 50 years ago, remains the standard clinical classification system for femoral neck fractures (FNFs). Yet, this classification has a high interobserver variability of 70%. We sought to develop a deep-learning algorithm capable of accurately predicting FNF types, using only X-ray images, with performance comparable to that of computed tomography (CT). We retrospectively collected data from 1,588 patients who underwent X-ray and 3D-CT scans and were diagnosed with femoral neck fractures at Asan Medical Center. The input…

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 41402447Открыть статью

Detection and Classification of Unhealthy Heartbeats Using Deep Learning Techniques.

Arrhythmias are a common and potentially life-threatening category of cardiac disorders, making accurate and early detection crucial for improving clinical outcomes. Electrocardiograms are widely used to monitor heart rhythms, yet their manual interpretation remains prone to inconsistencies due to the complexity of the signals. This research investigates the effectiveness of machine learning and deep learning techniques for automated arrhythmia classification using ECG signals from the MIT-BIH dataset. We compared Gradient Boosting Machine (GBM) and Multilayer Perceptron (MLP) as traditional m…

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 41094799Открыть статью

Research to improve headache classification: Results, methods, and future challenges.

IntroductionThe international headache classification has been enormously important promoting research and clinical management of patients with headache. It is a living document that develops from edition to edition and changes have been increasingly based on research, so called classification research. The aim of the present review is to present recent results of such research and to characterize the methods available for it.MethodsPublished research was identified by systematic search of PubMed. Lists of references of identified articles and the table of content of the last five years of Cep…

СтатьяОбзорПолный 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 41060967Открыть статью

Automatic Detection and Classification of Cerebral Microbleeds Using 3D CNN.

Cerebral Microbleeds (CMBs) are referred to tiny foci of hemorrhage in brain parenchyma which are smaller than 5 (to 10) mm in size. The pre … l Network (CNN). In the second step, we reduced the number of False Positives (FP) and improved our classification accuracy using 3D CNN. We used two datasets consisting of 979 patients: 879 of whom for training of models, and the remainder for independent validation. We were able to achieve an accuracy of 81% and reduce the F P avg to 0.16.

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 40672530Открыть статью

Dementia etiology classification using NULISA plasma biomarkers and machine learning.

INTRODUCTION: Accurate antemortem differentiation among dementia etiologies remains challenging, particularly for atypical or mixed clinical presentations. Multiplexed plasma proteomics paired with supervised machine-learning offers a minimally invasive and accessible approach for differential diagnosis. METHODS: Plasma from 194 participants was analyzed using the NULISA CNS 120+ plasma biomarker panel. Differentially abundant protein patterns associated with AD, frontotemporal lobar degeneration, Lewy body disease, and vascular disease were identified. These features were used to train super

СтатьяПрепринтПоиск 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 41394895Открыть статью

Multi-Scale Spatial-Temporal Attention Networks for Functional Connectome Classification.

Many neuropsychiatric disorders are considered to be associated with abnormalities in the functional connectivity networks of the brain. The research on the classification of functional connectivity can therefore provide new perspectives for understanding the pathology of disorders and contribute to early diagnosis and treatment. Functional connectivity exhibits a nature of dynamically changing over time, however, the majority of existing methods are unable to collectively reveal the spatial topology and time-varying characteristics. Furthermore, despite the efforts of limited spatial-temporal…

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 39172603Открыть статью