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: 31 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

Anti-Ebola: an initiative to predict Ebola virus inhibitors through machine learning.

Ebola virus is a deadly pathogen responsible for a frequent series of outbreaks since 1976. Despite various efforts from researchers worldwi … ere subjected to regression-based model development. The robust machine learning techniques, namely support vector machine, random forest and artificial neural network, were employed using tenfold cross-validation. After a randomization approach, the best predictive model showed Pearson's correlation coefficient ranges from 0.83 to 0.98 on training/testing (T274) datase …

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 34357513Открыть статью

Cleft prediction before birth using deep neural network.

In developing countries like Pakistan, cleft surgery is expensive for families, and the child also experiences much pain. In this article, w … machine learning algorithms were used, including random forest, k-nearest neighbor, decision tree, support vector machine, and multilayer perceptron. In our implementation, multilayer perceptron is a deep neural network, which yields excellent results for the cleft dataset compared to the other methods. We achieved 92.6% accuracy on test data based on the multilayer pe …

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 32283987Открыть статью

Explainable diabetes prediction using a stacked ensemble framework.

Diabetes is a chronic disease that significantly increases the risk of serious complications such as cardiovascular disorders and kidney fai … d explainable machine learning framework based on a stacked ensemble model that uses Random Forest, Support Vector Machine, and Gradient Boosting as base learners and Catboost as the meta-learner. The model was trained on the PIMA Indians Diabetes dataset using a preprocessing pipeline that included standard scaling, analysis of variance (ANOVA)- F-score-based feature s …

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 42743221Открыть статью

A decision support system for predicting the treatment of ectopic pregnancies.

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Ectopic pregnancy is an important cause of morbidity and mortality worldwide. An early diagnosis, as well as the c … een implemented and tested for four different aid algorithms: Multilayer Perceptron, Deep Learning, Support Vector Machine and Naives Bayes. RESULTS: The results prove that the evaluated algorithms Support Vector Machine and Multilayer Perceptron can be useful to help gynecologists in their decisions about initial treatment, especially with Support Vector Machine that …

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 31445255Открыть статью

Classification of Listeria monocytogenes persistence in retail delicatessen environments using expert elicitation and machine learning.

Increasing evidence suggests that persistence of Listeria monocytogenes in food processing plants has been the underlying cause of a number … nths for 30 retail delicatessen stores. The results were modeled using variations of random forest, support vector machine, logistic regression, and linear regression; variable importance values of random forest and support vector machine models were consolidated to rank important variables in the experts' classifications. The duration of subtype isolation ranked most i …

СтатьяПоддержка 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 24888445Открыть статью

Role of surgeon seniority in predicting surgically induced astigmatism after phacoemulsification surgery: a machine learning study.

PURPOSE: To evaluate whether surgeon seniority influences postoperative astigmatic change after phacoemulsification cataract surgery and to … yses. Machine-learning models, including Gradient Boosting, K-Nearest Neighbors, Decision Tree, and Support Vector Machine models, were used to predict classical and vector astigmatism outcomes. Model performance was assessed using mean absolute error, root mean square error, and the coefficient of determination. RESULTS: Of the 169 eyes, 101 were operated on by reside …

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 42768330Открыть статью

Prediction of arsenic concentration in groundwater of Chapainawabganj, Bangladesh: machine learning-based approach to spatial modeling.

Groundwater in northwestern parts of Bangladesh, mainly in the Chapainawabganj District, has been contaminated by arsenic. This research doc … mobilization. Subsequently, various machine learning models, including Naïve Bayes, Random Forest, Support Vector Machine, Decision Tree, and logistic regression, were employed. The models utilized normalized arsenic concentrations categorized as high concentration (HC) or low concentration (LC), along with physiochemical properties as features, to predict arsenic occu …

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 38980486Открыть статью

Machine learning-based predictive models for the occurrence of behavioral and psychological symptoms of dementia: model development and validation.

The behavioral and psychological symptoms of dementia (BPSD) are challenging aspects of dementia care. This study used machine learning mode … ls were also employed, including logistic regression, random forest, gradient boosting machine, and support vector machine. The random forest models revealed the highest area under the receiver operating characteristic curve (AUC) values for hyperactivity, euphoria/elation, and appetite and eating disorders; the gradient boosting machine models for psychotic and affecti …

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 37202454Открыть статью

Automatic detection of Parkinsonian speech using wavelet scattering features.

In this paper, we study the automatic detection of Parkinson's disease (PD) from speech using features computed by a two-layer wavelet scattering network, which generates locally stable and translation-invariant features at each layer. The scattering features are encoded using Fisher vectors to obtain a single fixed-size feature vector per utterance. Support vector machine and feed-forward neural network classifiers are trained using the utterance-level features to perform the detection task (healthy vs PD). The results obtained with the PC-GITA database revealed that the proposed approach sho…

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 40387612Открыть статью

Attention-driven hybrid deep learning and SVM model for early Alzheimer's diagnosis using neuroimaging fusion.

Alzheimer's Disease (AD) poses a significant global health challenge, necessitating early and accurate diagnosis to enable timely interventions. AD is a progressive neurodegenerative disorder that affects millions worldwide and is one of the leading causes of cognitive impairment in older adults. Early diagnosis is critical for enabling effective treatment strategies, slowing disease progression, and improving the quality of life for patients. Existing diagnostic methods often struggle with limited sensitivity, overfitting, and reduced reliability due to inadequate feature extraction, imbalanc

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 40597079Открыть статью

An improved multiclass classification of acute lymphocytic leukemia using enhanced glowworm swarm optimization.

Acute Lymphoblastic Leukemia (ALL), a kind of blood cancer, more frequently observed in the pediatric population, causes rapid production of … lti-Layer Perceptron, Naive Bayes and Linear, Polynomial, Radial basis function, sigmoid kernels of Support Vector Machine were used for multiclass classification. Performance of the proposed system has been compared with three other popular optimization algorithms- Particle Swarm Optimization, Artificial Bee Colony Optimization and Elephant Herd Optimization. Random Fo …

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 40263504Открыть статью

Augmenting interpretation of vaginoscopy observations in cycling bitches with deep learning model.

Successful identification of estrum or other stages in a cycling bitch often requires a combination of methods, including assessment of its … performed with the extreme gradient boosting (XGBoost) algorithm. Both models are compared with the support vector machine (SVM) with the Gaussian and linear kernel, k-nearest neighbor (KNN), and convolutional neural network (CNN), based on performance metrics such as accuracy, specificity, F1 score, sensitivity, precision, matthew correlation coefficient (MCC), and run …

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 39245728Открыть статью

Discrimination of wheat gluten quality utilizing terahertz time-domain spectroscopy (THz-TDS).

Wheat is an important food crop in the world, and wheat gluten quality is one of the important standards for judging the use of wheat. In th … crimination model for wheat gluten strength. We analysed and compared four discriminative models of Support Vector Machines (SVM), Back Propagation Neural Networks (BPNN), Improved Convolutional Neural Networks (Improved CNN) and Sparrow Algorithm Optimised Support Vector Machines (SSA-SVM). The final results indicated that the SSA-SVM model demonstrated the optimal dis …

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 39579728Открыть статью

Bioinformatics identification and validation of biomarkers and infiltrating immune cells in endometriosis.

BACKGROUND: Endometriosis (EM) is a common gynecological disorder that often leads to irregular menstruation and infertility. The pathogenes … BERSORT, WGCNA, and the identification of differentially expressed genes. Random forest model (RF), support vector machine model (SVM), and generalized linear model (GLM) were then constructed and the biomarkers for EM were determined. A nomogram evaluating the risk of disease was constructed and the validity was assessed by the calibration curve, DCA curve, and clinica …

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 36524127Открыть статью

Automated Diagnosis of Autism Spectrum Disorder Condition Using Shape Based Features Extracted from Brainstem.

Alterations to the brainstem can hamper cognitive functioning, including audiovisual and behavioral disintegration, leading to individuals w … ents features were extracted from the segmented images. The significant features were used to train Support vector machine (SVM) classifier to perform classification between ASD and TD subjects. The similarity results show high matching between DRLSE segmented brainstem and ground truth with high similarity index scores of Pearson Heron-II (PH II) = 0.9740 and Sokal and …

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 35612015Открыть статью

An Augmented Artificial Intelligence Approach for Chronic Diseases Prediction.

Chronic diseases are increasing in prevalence and mortality worldwide. Early diagnosis has therefore become an important research area to en … ized ANN processing is shown to require less time compared to random forest (RF), deep learning and support vector machine (SVM) based methods. Our study could play a role for early diagnosis of chronic diseases in hospitals, including through development of online diagnosis systems.

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 35433587Открыть статью

Prediction of Immune Infiltration Diagnostic Gene Biomarkers in Kawasaki Disease.

Kawasaki disease (KD) is characterized by disorder of immune response with unknown etiology. Immune cells may be closely related to the onse … g differentially expressed genes (DEGs). Candidate biological markers were determined utilizing the support vector machine recursive feature elimination and the least absolute shrinkage and selection operator regression model analysis. To assess discriminating capacity, the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) was computed. The GSE73461 dataset w …

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 35755167Открыть статью

Optimized convolution neural network based multiple eye disease detection.

World health organization (WHO) reports around 2.2 billion people in the world as visually challenged which is mostly due to the age-related … N. This increased the speed and the accuracy of the network. The CNN output was fed to a Multiclass Support Vector Machine (MSVM) classifier for the classification of the type of disease. The proposed CNN-based multiple disease detection (CNN-MDD) was tested with the online dataset, namelyOcular Disease Intelligent Recognition (ODIR). The proposed model performance was …

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 35751184Открыть статью

Multi-class classification model for psychiatric disorder discrimination.

BACKGROUND: Physicians follow-up a symptom-based approach in the diagnosis of psychiatric diseases. According to this approach, a process ba … nd the performance of these models has been tested with the test dataset. C5.0, random forest (RF), support vector machine (SVM) and artificial neural networks (ANN) were used to build the models. RESULTS: Within the scope of the study, the absolute power values obtained from EEG measurements performed using 19 electrodes were analyzed by machine learning methods. It w …

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 36442444Открыть статью

The Brain Activation-Based Sexual Image Classifier (BASIC): A Sensitive and Specific fMRI Activity Pattern for Sexual Image Processing.

Previous studies suggest there is a complex relationship between sexual and general affective stimulus processing, which varies across indiv … e images, and neutral images from Wehrum et al. (2013) (N = 100) were reanalyzed using multivariate support vector machine models to create the brain activation-based sexual image classifier (BASIC) model. This model was tested for sensitivity, specificity, and generalizability in cross-validation (N = 100) and an independent test cohort (N = 18; Kragel et al. 2019). Th …

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 34905775Открыть статью