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: 52 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

Machine learning in lupus nephritis: bridging prediction models and clinical decision-making towards personalized nephrology.

BACKGROUND: Lupus nephritis (LN) is one of the most severe manifestations of systemic lupus erythematosus (SLE), affecting up to 65% of pati … We identified diverse ML approaches-including logistic regression, decision trees, random forests, support vector machines, neural networks, gradient boosting, and clustering-applied to multimodal data sources (clinical, laboratory, imaging, histopathology, and omics). These models demonstrated high performance in tasks such as non-invasive histology classification (AU …

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 41234906Открыть статью

Integrating Machine Learning for Accurate Pore Pressure Prediction in Fault Conglomerate Formation of Junggar Basin.

Pore pressure stands as a foundation parameter for an optimal mud density window evaluation; thus, its accurate prediction plays an essentia … operties leveraging machine learning (ML) were proposed. Four ML models; deep neural network (DNN), support vector machine, XGB, and random forest were employed to relate the effective stress of formation with six well logs; neutron porosity, density, shale content, longitudinal acoustic velocity, borehole overgage, and resistivity anisotropy logs where the final format …

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 40584310Открыть статью

Machine learning based radiomics approach for outcome prediction of meningioma - a systematic review.

INTRODUCTION: Meningioma is the most common brain tumor in adults. Magnetic resonance imaging (MRI) is the preferred imaging modality for as … l achieved 90% accuracy, outperforming an apparent diffusion coefficient (ADC) based model (83%). A support vector machine (SVM) model reached an area under curve (AUC) of 0.80 with radiomic features, improving to 0.88 with ADC integration. A combined clinico-pathological radiomics model (CPRM) achieved an AUC of 0.88 in testing. Key predictors of recurrence include ADC …

СтатьяСистематический обзорПоиск 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 40206662Открыть статью

A hybrid convolutional neural network model for dental age estimation using buccal alveolar bone level for Saudi children.

BACKGROUND: Age estimation is an essential task in medical dentistry and forensic sciences. Dental Age Estimation (DAE) is one of the most c … zation CNN achieved Mean Squared Error (MSE) of 0.0009 and [Formula: see text] score of 0.8266. The Support Vector Machine (SVM) regression model achieved the best mean absolute error of 0.99 year. CONCLUSION: The results revealed the potential of buccal alveolar bone level for dental age estimation in children. Best performing model achieved an acceptable Mean Absolut …

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 40819046Открыть статью

Predicting the Progression from Asymptomatic to Symptomatic Multiple Myeloma and Stage Classification Using Gene Expression Data.

BACKGROUND: The accurate staging of multiple myeloma (MM) is essential for optimizing treatment strategies, while predicting the progression … ar results, with AUC values exceeding 0.8 across datasets and algorithms (ElasticNet, Boosting, and Support Vector Machines), underscoring their potential in identifying progression risk. Enrichment analyses revealed key pathways, including PI3K-Akt, MAPK, Wnt, and mTOR, as central to MM pathogenesis. CONCLUSIONS: To the best of our knowledge, this is the first study 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 39858113Открыть статью

Robustness of steroidomics-based machine learning for diagnosis of primary aldosteronism: a laboratory medicine perspective.

OBJECTIVES: Use of machine learning (ML) in diagnostics offers promise to optimise interpretation of laboratory data and guide clinical deci … y was assessed from 47 duplicate plasma specimens analysed in two different laboratories. RESULTS: Support vector machine-derived steroid-probability-scores for diagnosis of PA for seven sets of quality control plasma pools yielded an averaged CV (2.5 % CI 0.4-4.4 %) that was lower (p=0.0078) than the averaged CV for seven steroids employed in that model (12.0 % CI 7.4 …

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 40704808Открыть статью

Dynamic Functional Network Connectivity Patterns Distinguish Neurobiological Substrates of Narcolepsy Type 1 and Idiopathic Hypersomnia: Potential Biomarkers From Resting-State fMRI.

This study aimed to explore dynamic functional network connectivity (dFNC) differences between narcolepsy type 1 (NT1), idiopathic hypersomn … s (fractional windows, mean dwell time [MDT]) were compared across groups. Machine learning models (support vector machine, random forest [RF], logistic regression) were constructed using state-specific functional connectivity (FC) features to distinguish NT1 and IH. Five distinct FNC states were identified. State II (39% of windows, sparse connectivity with strengthene …

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 40987445Открыть статью

Discovering the role of sulfur against atopic dermatitis via the AC010336.1/miR-3929/GPI axis with a machine-learning power.

Sulfur is clinically used for treating scabies and pruritus and shows potential in treating atopic dermatitis (AD), though its mechanism rem … enes/Proteins database. Through Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, Random Forest, and Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination algorithms, we screened the core targets. The core genes were validated using receiver operating characteristic analysis, gene set enrichment analysis, and immune cell infiltration analysis. Long noncoding RNA (lncRNA)- …

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 41314062Открыть статью

Divergence in the sow vaginal microbiota is associated with fertility.

IN BRIEF: Vaginal microbiota composition influences female fertility, however it has not been studied for measuring fertility level in female pigs. This study reveals significant vaginal microbiota composition differences between high reproductive performance and infertile sows, and demonstrates that the vaginal microbiota has promise for improving female pig selection using machine learning modeling. ABSTRACT: There is a need for reliable and effective biomarkers of female fertility and reproductive potential in the pork industry, as current selection protocols are not keeping up with the ra

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 40470844Открыть статью

Machine Learning-Based Prediction of Unplanned Readmission Due to Major Adverse Cardiac Events Among Hospitalized Patients with Blood Cancers.

BackgroundHospitalized patients with blood cancer face an elevated risk for cardiovascular diseases caused by cardiotoxic cancer therapies, … malignant arrhythmias, and cardiovascular-related death. Six ML algorithms (L2-Logistic regression, Support Vector Machine, Complement Naïve Bayes, Random Forest, XGBoost, and CatBoost) were trained on 2017-2018 data and tested on 2019 data. The SuperLearner algorithm was used for stacking models. Cost-sensitive learning addressed data imbalance, and hyperparameters wer …

Полный текст 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 40243279Открыть статью

A machine learning model and molecular clusters of epigenetic chromatin regulators in tuberculosis based on bioinformatics and clinical samples.

The role of chromatin regulators (CRs) in mediating epigenetic changes during tuberculosis (TB) infection remains poorly understood. This study aimed to determine the efficacy of CRs in diagnosing TB and characterizing its heterogeneity. GSE83456 dataset was analyzed to identify differentially expressed CRs (DE-CRs) and immune cell infiltration in patients with TB. Consensus clustering was used to classify patients with TB based on DE-CR expression patterns. The optimal machine learning model was selected from four algorithms (Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Generalized Linea…

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 41290882Открыть статью

Deep-Learning-Based Radiomics to Predict Surgical Risk Factors for Lumbar Disc Herniation in Young Patients: A Multicenter Study.

ObjectiveThe aim of this study is to develop and validate a deep-learning radiomics model for predicting surgical risk factors for lumbar di … XI) from sagittal and axial MR images, as well as fused deep-learning radiomics (DLR) features. The support vector machine(SVM) algorithm exhibited the best performance. The area under the curve (AUC) of DLR in the training and testing cohorts of 0.991 and 0.939, respectively, were significantly better than those of the models developed with radiomics(Rad_SAG=0.914 and …

Полный 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 39664265Открыть статью

Radiomics evaluation for the early detection of Alzheimer's dementia using T1-weighted MRI.

INTRODUCTION: Alzheimer's disease (AD), the most common cause of dementia, presents a global health crisis with its prevalence expected to triple worldwide by 2050, emphasizing the urgent need for early diagnosis to delay progression and improve patient quality of life. Our project aims to detect AD in its early phase by identifying subtle neuroanatomical changes with Radiomics features, offering a more accurate diagnosis. METHODS: The AssemblyNet segmentation model was used to analyze brain changes by employing anonymized T1 MRI scans from 416 patients. For each segmented label we extracted

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 38942647Открыть статью

Predicting community acquired bloodstream infection in infants using full blood count parameters and C-reactive protein; a machine learning study.

Early recognition of bloodstream infection (BSI) in infants can be difficult, as symptoms may be non-specific, and culture can take up to 48 h. As a result, many infants receive unneeded antibiotic treatment while awaiting the culture results. In this study, we aimed to develop a model that can reliably identify infants who do not have positive blood cultures (and, by extension, BSI) based on the full blood count (FBC) and C-reactive protein (CRP) values. Several models (i.e. multivariable logistic regression, linear discriminant analysis, K nearest neighbors, support vector machine, random fo…

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 38634890Открыть статью

Development and validation of a smartwatch algorithm for differentiating physical activity intensity in health monitoring.

To develop and validate a machine learning based algorithm to estimate physical activity (PA) intensity using the smartwatch with the capacity to record PA and determine outdoor state. Two groups of participants, including 24 adults (13 males) and 18 children (9 boys), completed a sequential activity trial. During each trial, participants wore a smartwatch, and energy expenditure was measured using indirect calorimetry as gold standard. The support vector machine algorithm and the least squares regression model were applied for the metabolic equivalent (MET) estimation using raw data derived f…

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАВалидационное исследованиеПоиск 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 38664457Открыть статью

Development and validation of radiology-clinical statistical and machine learning model for stroke-associated pneumonia after first intracerebral haemorrhage.

BACKGROUND: Society is burdened with stroke-associated pneumonia (SAP) after intracerebral haemorrhage (ICH). Cerebral small vessel disease … tatistical models (logistic regression and ISAN) and two machine learning models (random forest and support vector machine), were established and evaluated. The outcomes and baseline characteristics were compared between the SAP and non-SAP groups. RESULTS: Among the of 1278 patients, 281(22.0%) developed SAP after their first ICH. Multivariate analysis revealed that t …

СтатьяВалидационное исследованиеПоиск 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 39048959Открыть статью

Automated classification pipeline for real-time in vivo examination of colorectal tissue using Raman spectroscopy.

Colorectal cancer is the third most common malignancy worldwide and one of the leading causes of death in oncological patients with its diag … le spectra were decomposed and classified using a combination of principal component analysis and a support vector machine, respectively. After five-fold cross-validation, the developed classifier exhibited 100% sensitivity toward adenocarcinoma and adenomatous polyps. The overall accuracy was 96.9% and 79.2% for adenocarcinoma and adenomatous polyps respectively. In ad …

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 38503254Открыть статью

Artificial intelligence machine learning based evaluation of elevated left ventricular end-diastolic pressure: a Cleveland Clinic cohort study.

BACKGROUND: Left ventricular end-diastolic pressure (LVEDP) is a key indicator of cardiac health. The gold-standard method of measuring LVED … (NT-proBNP)] profiles. We fit logistic regression (LR), random forest (RF), gradient boosting (GB), support vector machine (SVM), and K-nearest neighbors (KNN) algorithms in a 20-iteration train-validate-test workflow and measured performance using average area under the receiver operating characteristic curve (AUROC). We also predicted elevated tau (>45 ms), the gold-s …

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 39513146Открыть статью

A chirality-sensitive approach to predict chemical transfer across the human placental barrier.

The placenta is a membrane that separates the fetus from the maternal circulation, and in addition to protecting the fetus, plays a key role … ounds (dataset PD II). The best models were found to achieve state-of-the-art performance, with the support vector machine algorithm returning rtrain2=0.85,rtest2=0.75 for PD I, and the logistic regression algorithm giving accuracy 0.88 and F1 score 0.93 for PD II. The best models were interpreted with the Shapley Additive Explanations paradigm, and it was found that au …

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 38423482Открыть статью

Development and validation of a risk scoring tool for predicting incident reversible cognitive frailty among community-dwelling older adults: A prospective cohort study.

AIM: Reversible cognitive frailty (RCF) is an ideal target to prevent asymptomatic cognitive impairment and dependency. This study aimed to develop and validate prediction models for incident RCF. METHODS: A total of 1230 older adults aged ≥60 years from China Health and Retirement Longitudinal Study 2011-2013 survey were included as the training set. The modified Poisson regression and three machine learning algorithms including eXtreme Gradient Boosting, support vector machine and random forest were used to develop prediction models. All models were evaluated internally with fivefold cross-…

СтатьяВалидационное исследованиеПоиск 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 39048538Открыть статью