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: 59 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

Integrated decision strategies for skin sensitization hazard.

One of the top priorities of the Interagency Coordinating Committee for the Validation of Alternative Methods (ICCVAM) is the identification … uracy (89-96% for the test set and 96-99% for the training set) for predicting LLNA outcomes used a support vector machine (SVM) approach with different combinations of predictor variables. The performance statistics of the SVM models were higher than any of the non-animal tests alone and higher than simple test battery approaches using these methods. These data suggest …

СтатьяПоддержка 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 26851134Открыть статью

Computer-aided diagnosis for preoperative invasion depth of gastric cancer with dual-energy spectral CT imaging.

RATIONALE AND OBJECTIVES: This study evaluates the accuracy of dual-energy spectral computed tomography (DEsCT) imaging with the aid of comp … s of the CAD system were compared to pathologic findings. Important features can be found out using support vector machine classification method in combination with feature-selection technique thereby helping the radiologists diagnose better. RESULTS: Statistical analysis showed that for the collected cases, the feature "long axis" was significantly different between g …

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 25249448Открыть статью

Discriminative analysis of multivariate features from structural MRI and diffusion tensor images.

Imaging markers derived from magnetic resonance images, together with machine learning techniques allow for the recognition of unique anatom … related to Alzheimer's disease was first evaluated by measuring its discriminative capability using support vector machine on fractional anisotropy (FA) maps collected from 21 subjects with Alzheimer's disease and 15 normal controls. Then the performance of the tract-based FA+gray matter volumes-combined feature was evaluated by cross-validation. The combined feature yi …

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 24970026Открыть статью

End-to-end deep learning patient level classification of affected territory of ischemic stroke patients in DW-MRI.

PURPOSE: To develop an end-to-end DL model for automated classification of affected territory in DWI of stroke patients. MATERIALS AND METH … improved the performance with 0.93 best overall accuracy with parallel stream model embeddings and support vector machine classifiers. The mean kappa value for interrater agreement was 0.87. CONCLUSION: Developed end-to-end deep learning models performed well in classifying affected regions from stroke in DWI. CLINICAL RELEVANCE STATEMENT: The end-to-end deep learnin …

СтатьяМногоцентровое 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 39656236Открыть статью

Metabolome-Based Classification of Snake Venoms by Bioinformatic Tools.

Snakebite is considered a neglected tropical disease, and it is one of the most intricate ones. The variability found in snake venom is what … etabolites of each group by clustering similarly composed venoms. The model was created by means of support vector machines and used 20 features, which were merged into 10 principal components. All samples from the first and second validation data subsets were correctly classified. Biological hypotheses relevant to the variation regarding the metabolites that were ident …

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 36828475Открыть статью

A methodology for energy dissipation prediction of the bolt group with non-uniform preload.

The bolted joints exhibit typical nonlinear hysteresis under tangential loading, and the deviations of the preload in the bolt group add to … iction of energy dissipation could be realized by using the indices extracted from PCOM and the SVM(Support Vector Machine) regression model. The prediction results were in good agreement with the simulation and experiment, which verified the validity of the methodology proposed in this paper.

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 36852053Открыть статью

Texture Analysis and Synthesis of Malignant and Benign Mediastinal Lymph Nodes in Patients with Lung Cancer on Computed Tomography.

Texture analysis of computed tomography (CT) imaging has been found useful to distinguish subtle differences, which are in- visible to human … tion of 70% accuracy of classifying between benign and malignant lymph nodes was obtained using the support vector machines as a pattern classifier. These results are higher than those recently reported in literature with similar studies.

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 28233795Открыть статью

Phase information of time-frequency transforms as a key feature for classification of atrial fibrillation episodes.

Patients suffering from atrial fibrillation can be classified into different subtypes, according to the temporal pattern of the arrhythmia and its recurrence. Nowadays, clinicians cannot differentiate a priori between the different subtypes, and patient classification is done afterwards, when its clinical course is available. In this paper we present a comparison of classification performances when differentiating paroxysmal and persistent atrial fibrillation episodes by means of support vector machines. We analyze short surface electrocardiogram recordings by extracting modulus and phase feat…

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 25652101Открыть статью

Brain connectivity and novel network measures for Alzheimer's disease classification.

We compare a variety of different anatomic connectivity measures, including several novel ones, that may help in distinguishing Alzheimer's … ility to discriminate disease with a repeated, stratified 10-fold cross-validated classifier, using support vector machines, a supervised learning algorithm. We tested the relative importance of different combinations of features based on the accuracy, sensitivity, specificity, and feature ranking of the classification of 200 people into normal healthy controls and peop …

СтатьяПоддержка 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 25264345Открыть статью

Complete vision-based traffic sign recognition supported by an I2V communication system.

This paper presents a complete traffic sign recognition system based on vision sensor onboard a moving vehicle which detects and recognizes up to one hundred of the most important road signs, including circular and triangular signs. A restricted Hough transform is used as detection method from the information extracted in contour images, while the proposed recognition system is based on Support Vector Machines (SVM). A novel solution to the problem of discarding detected signs that do not pertain to the host road is proposed. For that purpose infrastructure-to-vehicle (I2V) communication and a…

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 22438704Открыть статью

Improvements to a GLCM-based machine-learning approach for quantifying posterior capsule opacification.

BACKGROUND: Posterior capsular opacification (PCO) is a common complication following cataract surgery that leads to visual disturbances and decreased quality of vision. The aim of our study was to employ a machine-learning methodology to characterize and validate enhancements applied to the grey-level co-occurrence matrix (GLCM) while assessing its validity in comparison to clinical evaluations for evaluating PCO. METHODS: One hundred patients diagnosed with age-related cataracts who were scheduled for phacoemulsification surgery were included in the study. Following mydriasis, anterior segm

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 38259111Открыть статью

Global mapping of protein localization in vegetative Dictyostelium discoideum by subcellular spatial proteomics.

Dictyostelium discoideum is a genetically tractable amoebozoan model organism widely used to study conserved eukaryotic cellular processes, yet a comprehensive map of its subcellular proteome has been lacking. Here, we combined subcellular fractionation with label-free mass spectrometry to resolve a global protein localization map for D. discoideum . We detected 6,337 proteins (~50% of the predicted proteome) and generated protein abundance profiles across 10 subcellular fractions. Using a curated marker set and a support vector machine classifier with a median cutoff, we assigned high-confide…

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 42856338Открыть статью

Artificial Intelligence in Diagnosis and Prognosis of Cognitive Impairment in Parkinson's Disease.

BACKGROUND: Parkinson's disease (PD), a progressive neurodegenerative disorder, affects millions globally, with cognitive impairment as a si … ng, electrophysiology, kinetic markers, and laboratory biomarkers. Prominent AI techniques, such as support vector machines, random forests, and convolutional neural networks, have demonstrated high accuracy in analyzing multimodal data for cognitive profile prediction. Additionally, AI supports the development of personalized treatment strategies, both pharmacological …

СтатьяОбзорПолный 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 40609519Открыть статью

Classification of Individuals With COVID-19 and Post-COVID-19 Condition and Healthy Controls Using Heart Rate Variability: Machine Learning Study With a Near-Real-Time Monitoring Component.

BACKGROUND: Heart rate variability (HRV) is a validated biomarker of autonomic and inflammatory regulation and has been associated with both … . Classification models were developed using supervised machine learning algorithms (decision tree, support vector machines, k-nearest neighbor, and neural networks) and evaluated through cross-validation. A contextual clinical variable indicating recent SARS-CoV-2 infection was incorporated into 1 model configuration to assess its impact on classification performance. …

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 40553043Открыть статью

Development and internal validation of a predictive model for clinical deterioration in newly diagnosed lung cancer patients based on interpretable machine learning.

OBJECTIVE: To develop and validate an interpretable machine learning-based model for the early identification of the risk of clinical deteri … predictors. Logistic regression (LR), random forest (RF), extreme gradient boosting (XGBoost), and support vector machine (SVM) models were constructed. Model performance was evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC-ROC), calibration curves, and decision curve analysis (DCA). SHapley Additive exPlanations (SHAP) values were furthe …

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 42908942Открыть статью

Development and validation of a machine learning-based return to work predictive model for young and middle-aged maintenance hemodialysis patients.

OBJECTIVES: Return to work (RTW) is a key indicator of recovery for young and middle-aged maintenance hemodialysis (MHD) patients. Timely id … ere collected via self-administered questionnaires. Five algorithms, including logistic regression, support vector machine, random forest (RF), extreme gradient boosting, and adaptive boosting, were implemented. Hyperparameter tuning was performed using grid search combined with 10-fold nested cross-validation. The optimal algorithm was selected based on comprehensive e …

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 42851519Открыть статью

Radiomics-Based Prediction of Treatment Response in Non-Small Cell Lung Cancer Using Pre-Treatment CT Imaging Features.

Background/Objectives: Non-small cell lung cancer (NSCLC) is the most common type of lung cancer, representing nearly 85% of cases worldwide … was assessed across five machine learning techniques, including logistic regression, random forest, support vector machine, gradient boosting, and multilayer perceptron models. The resulting radiomics-based composite score was then tested in an independent external validation cohort. Response to treatment was determined according to RECIST 1.1 guidelines. Results: After …

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 42510124Открыть статью

An interpretable MRI radiomics approach for preoperative prediction of lymphovascular space invasion in cervical cancer using optimal peritumoral region.

BACKGROUND: Lymphovascular space invasion (LVSI) is an important pathological feature associated with tumor aggressiveness and adverse progn … ion operator (LASSO) analysis. Six machine learning algorithms, including logistic regression [LR], support vector machine, random forest, ExtraTrees, LightGBM, and multilayer perceptron, were used to construct the predictive models. The model performance was evaluated using receiver operating characteristic analysis, calibration curves, and decision curve analysis. SHa …

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 42741682Открыть статью

Development and validation of a prognostic model for stage IV breast cancer based on primary tumor resection with machine learning methods: retrospective cohort study.

BACKGROUND: Primary Tumor Resection (PTR) remains controversial among women with stage IV breast cancer. OBJECTIVE: Using a machine learnin … rapy, and radiotherapy (OS, HR, 0.40; 95% CI, 0.37 - 0.44; CSS, HR, 0.03; 95% CI, 0.01 - 0.10). The Support Vector Machine (SVM) model (6-month: AUC = 0.935; 1-year: AUC = 0.945; 2-year: AUC = 0.941; 3-year: AUC = 0.921) was identified as the most precise tool for survival prediction, demonstrating high accuracy and consistency across external datasets. Furthermore, a u …

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 42516751Открыть статью

Stability-Driven Osteoporosis Screening: Multi-View Consensus Feature Selection with External Validation and Sensitivity Analysis.

Background/Objectives: Osteoporosis is a major global health concern, and early risk assessment plays a crucial role in fracture prevention. … , ranging from full-feature to minimal and near-minimal models, were evaluated using decision tree, support vector machine, k-nearest neighbor, naïve Bayes, and efficient linear classifiers. External validation was performed using hospital-based records. Results: Across all analyses, age consistently emerged as the dominant predictor, followed by corticosteroid use, whi …

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 41598615Открыть статью