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

13 528 публикаций

Поиск: 46 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 922 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

Determining mosquito age using surface-enhanced Raman spectroscopy and artificial neural networks: insights into the influence of origin and sex.

BACKGROUND: Mosquito-borne diseases, such as malaria, dengue, and Zika, continue to pose significant threats to global health, resulting in millions of cases and thousands of deaths each year. Notably, only older mosquitoes can transmit these diseases. Therefore, accurate age estimation of mosquitoes is vital for targeted interventions and risk assessments. However, traditional methods, such as tracheole morphology analysis, are labor-intensive and have limited scalability. Surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS), when coupled with artificial neural networks (ANNs), offers a robust and flex

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 40495220Открыть статью

KG-CNNDTI: a knowledge graph-enhanced prediction model for drug-target interactions and application in virtual screening of natural products against Alzheimer's disease.

Accurate prediction of drug-target interactions (DTIs) plays a pivotal role in drug discovery, facilitating optimization of lead compounds, drug repurposing and elucidation of drug side effects. However, traditional DTI prediction methods are often limited by incomplete biological data and insufficient representation of protein features. In this study, we proposed KG-CNNDTI, a novel knowledge graph-enhanced framework for DTI prediction, which integrates heterogeneous biological information to improve model generalizability and predictive performance. The proposed model utilized protein embeddi

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 41260778Открыть статью

Use of Transfer Learning for the Automated Segmentation and Detection of Swallows via Digital Cervical Auscultation in Children.

Digital cervical auscultation (CA) has high diagnostic test accuracy in the detection of aspiration in children. However, the clinical application of digital CA is limited because swallow sound recordings require manual segmentation by trained experts, which is time consuming and not feasible in clinical practice. The automated detection of swallowing sounds in adults from sound recordings have reported accuracies between 76 and 95%. No equivalent literature exists for the automated detection of swallowing sounds in children. This study aimed to establish whether automated machine learning usi

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 40459758Открыть статью

An efficient graph attention framework enhances bladder cancer prediction.

Bladder (BL) cancer is the 10th most common cancer worldwide, ranking 9th in males and 13th in females in the United States, respectively. BL cancer is a quick-growing tumor of all cancer forms. Given a malignant tumor's high malignancy, rapid metastasis prediction and accurate treatment are critical. The most significant drivers of the intricate genesis of cancer are complex genetics, including deoxyribonucleic acid (DNA) insertions and deletions, abnormal structure, copy number variations (CNVs), and single nucleotide variations (SNVs). The proposed method enhances the identification of driv

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 40169776Открыть статью

Rapid methanol detection in ethanol solutions via non-linear Raman spectroscopy modeling.

Methanol contamination in ethanol-based products poses a significant health risk due to its toxicity at low concentrations. This study developed a rapid, non-destructive method for detecting and quantifying methanol in alcoholic beverages using Raman spectroscopy combined with chemometric models, including Partial Least Squares (PLS), Interval PLS (iPLS), Kernel PLS, and Radial Basis Function Artificial Neural Networks (RBF-ANN). The Kernel PLS model, applied to optimized spectral intervals, achieved the lowest relative prediction error (REP%) of 6.84 % on a test set. Validation on real sample

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 41075415Открыть статью

[Application of an interpretable neural network framework based on the LASSO-proj algorithm for warfarin dose prediction].

Warfarin, a classic oral anticoagulant, is characterized by a narrow therapeutic window and considerable interindividual variability in dosing requirements. This makes precise dose adjustment challenging in clinical practice and increases the risk of bleeding or thrombosis. To improve dose prediction, this study developed a streamlined multilayer perceptron (MLP) model using real-world data from the International Warfarin Pharmacogenomics Consortium (IWPC) database. The LASSO-proj algorithm was applied for high-precision feature selection prior to model construction. The resulting model demons

Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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 41448766Открыть статью

Artificial Intelligence non-invasive methods for neonatal jaundice detection: A review.

Neonatal jaundice is a common and potentially fatal health condition in neonates, especially in low and middle income countries, where it contributes considerably to neonatal morbidity and death. Traditional diagnostic approaches, such as Total Serum Bilirubin (TSB) testing, are invasive and could lead to discomfort, infection risk, and diagnostic delays. As a result, there is a rising interest in non-invasive approaches for detecting jaundice early and accurately. An in-depth analysis of non-invasive techniques for detecting neonatal jaundice is presented by this review, exploring several AI-

СтатьяОбзорПоддержка 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 39988547Открыть статью

Deep‑learning based osteoporosis classification in knee X‑rays using transfer‑learning approach.

Bone deterioration from osteoporosis creates fractures that primarily affect females who have reached menopause and older adults. Early detection of osteoporosis requires affordable methods because current diagnostic systems are both expensive and challenging to use. The current application of deep learning models for bone radiography analysis faces three major limitations: shallow architecture, insufficient dataset adaptation, and inadequate feature extraction methods. Talk-based machine learning techniques rely heavily on human-generated feature construction; however, they fail to recognize

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 41184504Открыть статью

CS-Net: convolutional spider neural network for surface-EMG-based hybrid gesture recognition.

Objective.In this paper, we propose a novel neural network architecture, the convolutional spider neural network (CS-Net), combined with a transfer learning (TL) strategy, to classify hybrid gestures that integrate wrist postures and hand movements.Approach.The CS-Net framework incorporates diverse surface electromyography (sEMG) features, including raw signals and FFT representations, through a multi-stream information fusion mechanism to enhance classification performance. The proposed TL strategy involves pre-training the model on specific wrist postures and fine-tuning it on the full set o

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 41005324Открыть статью

UANV: UNet-based attention network for thoracolumbar vertebral compression fracture angle measurement.

Kyphosis is a prevalent spinal condition where the spine curves in the sagittal plane, resulting in spine deformities. Curvature estimation provides a powerful index to assess the deformation severity of scoliosis. In current clinical diagnosis, the standard curvature estimation method for quantitatively assessing the curvature is performed by measuring the vertebral angle, which is the angle between two lines, drawn perpendicular to the upper and lower endplates of the involved vertebra. However, manual Cobb angle measurement requires considerable time and effort, along with associated proble

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 40481023Открыть статью

Real-time airway monitoring system using binary classification model based on respiratory sounds of rabbits with a tracheostomy tube.

Tracheostomy is a medical procedure used to ensure airway integrity. As patients with tracheostomies produce excess secretions obstructing the airway, proper airway management is required. Medical staff primarily assess airway status through respiratory sounds, but this assessment heavily depends on their experience and expertise. Therefore, a continuous and standardized airway assessment system is needed, and it would be even more beneficial if it could operate in real time. Due to challenges in obtaining controlled respiratory sound data from humans, respiratory sounds from rabbits with trac

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 40301485Открыть статью

Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) Neural Networks with Conjoint Fingerprints: Application in Predicting Skin-Sensitizing Agents in Natural Compounds.

Skin sensitization, or allergic contact dermatitis, represents a critical end point in toxicity assessment, with profound implications for drug safety and regulatory decision-making. This study aims to develop a robust deep-learning-based quantitative structure-activity relationship framework for accurately predicting skin sensitization toxicity, particularly in the context of natural-product-derived compounds. To achieve this, we explored advanced recurrent neural network architectures, including long short-term memory (LSTM), bidirectional LSTM (BiLSTM), gated recurrent unit (GRU), and bidir

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 40029998Открыть статью

MDNCT: a multi-domain neurocognitive transformer architecture approach for early prediction of autism spectrum disorders.

Intellectual disability (ID) refers to a disorder involving intelligence and adaptive behavior that meets specific criteria involving deviance from the norm in terms of degree. ID is more common in males than females, and the causes can be genetic or environmental. This population has historically been characterized by significantly decreased life expectancy because they have not been diagnosed and treated for such diseases as cardiovascular and respiratory ones. However, medical progress in the last few years has slightly narrowed this gap, highlighting that understanding ID requires its cons

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 40691484Открыть статью

Dermoscopically informed deep learning model for classification of actinic keratosis and cutaneous squamous cell carcinoma.

Accurate differentiation between actinic keratosis (AK) and cutaneous squamous cell carcinoma (cSCC) is crucial for effective treatment planning. While histopathology remains the gold standard, routine biopsy is often impractical for several reasons and dermoscopic evaluation is limited by overlapping features that lead to diagnostic uncertainty, even among experienced dermatologists. Artificial intelligence (AI), particularly convolutional neural networks (CNNs), has emerged as a powerful tool for automating image-based diagnosis in dermatology, achieving promising results in lesion classific

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 41339470Открыть статью

Improving sign Language recognition system for assisting deaf and dumb people using pathfinder algorithm with representation learning model.

For many individuals, communication through sign language (SL) is the primary means of interacting with the world, and the potential applications of effective SL Recognition (SLR) systems are vast and far-reaching. SLR is a research area dedicated to the automatic analysis of hand gestures and other visual signs used in communication among individuals with speech or hearing impairments. Despite significant advancements, the automated detection and interpretation of human signs remain a complex and multidisciplinary challenge that is yet to be fully addressed. Recently, various approaches have

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 41461898Открыть статью

Case studies on skin sensitization risk assessment: estimating the PoD using artificial neural network-based models for substances with known and unknown structure.

Non-animal methods for skin sensitization assessment have been developed and adopted as OECD test guidelines. However, no single new approach methodology (NAM) can fully replace animal-based methods, leading to the development of defined approaches like OECD GL497. This study advances quantitative risk assessment (QRA) for skin sensitization using Artificial Neural Network (ANN) models to predict LLNA EC3 values. As a case study, six substances were evaluated using ANN models based on the Direct Peptide Reactivity Assay (DPRA) and the Amino acid Derivative Reactivity Assay (ADRA). These substa

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 41135653Открыть статью

Artificial Intelligence in Dental Caries Diagnosis and Detection: An Umbrella Review.

BACKGROUND AND AIM: Dental caries is largely preventable, yet an important global health issue. Numerous systematic reviews have summarized the efficacy of artificial intelligence (AI) models for the diagnosis and detection of dental caries. Therefore, this umbrella review aimed to synthesize the results of systematic reviews on the application and effectiveness of AI models in diagnosing and detecting dental caries. METHODS: MEDLINE/PubMed, IEEE Explore, Embase, and Cochrane Database of Systematic Reviews were searched to retrieve studies. Two authors independently screened the articles base

СтатьяСистематический обзорПоиск 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 39206581Открыть статью

Swing limb detection using a convolutional neural network and a sequential hypothesis test based on foot pressure data during gait initialization in individuals with Parkinson's disease.

Objective. Start hesitation is a key issue for individuals with Parkinson's disease (PD) during gait initiation. Visual cues have proven effective in enhancing gait initiation. When applied to laser-light shoes, swing-limb detection efficiently activates the laser on the side of the stance limb, prompting the opposite swing limb to initiate stepping.Approach. This paper presents the development of two models for this purpose: a convolutional neural network that predicts the swing limb's side using center of pressure data, and a swing onset detection model based on sequential hypothesis test us

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 39679789Открыть статью

Predicting Progression From Mild Cognitive Impairment to Alzheimer's Dementia With Adversarial Attacks.

Early diagnosis of Alzheimer's disease plays a crucial role in treatment planning that might slow down the disease's progression. This problem is commonly posed as a classification task performed by machine learning and deep learning techniques. Although data-driven techniques set the state-of-the-art in many domains, the scale of the available datasets in Alzheimer's research is not sufficient to learn complex models from patient data. This study proposes a simple yet promising framework to predict the conversion from Mild Cognitive Impairment (MCI) to Alzheimer's Disease (AD). The proposed f

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка правительства СШАПолный 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 38507374Открыть статью

A multi-scale feature selection module based architecture for the diagnosis of Alzheimer's disease on [18F]FDG PET.

OBJECTIVE: Alzheimer's disease (AD) is a prevalent form of dementia worldwide as a cryptic neurodegenerative disease. The symptoms of AD will last for several years, which brings great mental and economic burden to patients and their families. Unfortunately, the complete cure of AD still faces great challenges. Therefore, it is crucial to diagnose the disease in the early stage. MATERIALS AND METHODS: The Visual Geometry Group (VGG) network serves as the backbone for feature extraction, which could reduce the time cost of network training to a certain extent. In order to better extract image

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 39079318Открыть статью