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: 65 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

Radiomic model for differentiating parotid pleomorphic adenoma from parotid adenolymphoma based on MRI images.

BACKGROUND: Distinguishing parotid pleomorphic adenoma (PPA) from parotid adenolymphoma (PA) is important for precision treatment, but there … selected features through two machine learning methods (multivariable logistic regression, MLR, and support vector machine, SVM). The performances of the six radiomic models were assessed and the diagnostic efficacies of the ideal T1-2WI radiomic model and the clinical model were compared. RESULTS: The T1-2WI radiomic model using MLR showed optimal discriminatory abili …

СтатьяРандомизированное 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 33743615Открыть статью

A Clinical-Radiomics Nomogram Based on Computed Tomography for Predicting Risk of Local Recurrence After Radiotherapy in Nasopharyngeal Carcinoma.

Purpose: We aimed to establish a nomogram model based on computed tomography (CT) imaging radiomic signature and clinical factors to predict the risk of local recurrence in nasopharyngeal carcinoma (NPC) after intensity-modulated radiotherapy (IMRT). Methods: This was a retrospective study consisting of 156 NPC patients treated with IMRT. Radiomics features were extracted from the gross tumor volume for nasopharynx (GTVnx) in pretreatment CT images for patients with or without local recurrence. Discriminative radiomics features were selected after t-test and the least absolute shrinkage and se

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 33816279Открыть статью

Radiomics-Based Classification of Left Ventricular Non-compaction, Hypertrophic Cardiomyopathy, and Dilated Cardiomyopathy in Cardiovascular Magnetic Resonance.

Left Ventricular (LV) Non-compaction (LVNC), Hypertrophic Cardiomyopathy (HCM), and Dilated Cardiomyopathy (DCM) share morphological and fun … ersen and Jacquier, were also analyzed. State-of-the-art Machine Learning (ML) models (one-vs.-rest Support Vector Machine-SVM-, Logistic Regression-LR-, and Random Forest Classifier-RF-) were used for one-vs.-rest classification tasks. The use of radiomics models for the automated diagnosis of LVNC, HCM, and DCM resulted in excellent one-vs.-rest ROC-AUC values of 0.95 …

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 34778415Открыть статью

Automatic Diagnosis Labeling of Cardiovascular MRI by Using Semisupervised Natural Language Processing of Text Reports.

PURPOSE: To assess whether the semisupervised natural language processing (NLP) of text from clinical radiology reports could provide useful … ing. The model's performance was compared with two traditional NLP models: a rule-based model and a support vector machine (SVM) model. The models' F1 scores and receiver operating characteristic curves were used to analyze performance. RESULTS: After 15 epochs, the F1 scores on the test set of 400 reports were as follows: normal, 84%; DCM, 79%; hypertrophic cardiomyop …

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 35146435Открыть статью

Detecting antimicrobial resistance in Escherichia coli using benchtop attenuated total reflectance-Fourier transform infrared spectroscopy and machine learning.

The widespread dissemination of resistance to third-generation cephalosporins in the Enterobacterales through the production of extended-spe … ised, and the best performing method was evaluated using the held-out testing set (n = 29). A tuned support vector machine model with a polynomial kernel, using the 700-1500 cm-1 range achieved a sensitivity of 89.2%, and specificity of 66.7% for detecting blaCTX-M in independent testing, approaching the reported performance of FTIR microscopy. With further algorithm im …

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 34522918Открыть статью

Machine learning models of ischemia/hemorrhage in moyamoya disease and analysis of its risk factors.

OBJECT: This study aimed to determine the risk factors of ischemic/hemorrhagic stroke in patients suffering moyamoya disease (MMD), as well … achine learning methods were adopted to build the models, and XGboost, Logistic regression (LR) and Support vector machine (SVM) models were adopted to determine the risk factors of ischemic/hemorrhagic stroke in patients with MMD because of their excellent performance. Next, the effects of the built models were compared and validated in internal and independent externa …

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 34507124Открыть статью

Machine learning model on heart rate variability metrics identifies asymptomatic toddlers exposed to zika virus during pregnancy.

Objective. Although the Zika virus (ZIKV) seems to be prominently neurotropic, there are some reports of involvement of other organs, partic … terization of the degree of variability and complexity of the heart rate.Main results.Using a cubic support vector machine classifier we identified babies as Zika cases or controls with a negative predictive value of 92% and a positive predictive value of 86%. Our results show that a machine learning model derived from HRV metrics can help differentiate between ZIKV-aff …

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 33984844Открыть статью

Prediction of the Risk of Alopecia Areata Progressing to Alopecia Totalis and Alopecia Universalis: Biomarker Development with Bioinformatics Analysis and Machine Learning.

BACKGROUND: Alopecia areata (AA) is an autoimmune disease typified by nonscarring hair loss with a variable clinical course. Although there … egression, 93.8% (79.9%) by classification trees, 100.0% (76.3%) by random forest, 96.9% (76.3%) by support vector machine, 83.5% (79.9%) by K-nearest neighbors, 97.1% (87.3%) by XGBoost, and 93.3% (80.6%) by neural network algorithms for the training (internal validation) cohort. Besides, 2 molecule drugs, azacitidine and anisomycin, were identified by Cmap database. 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 34004600Открыть статью

Accurate classification of Listeria species by MALDI-TOF mass spectrometry incorporating denoising autoencoder and machine learning.

Listeria monocytogenes belongs to the category of facultative anaerobic bacteria, and is the pathogen of listeriosis, potentially lethal dis … try data to low dimensional core features. By analyzing MALDI-TOF MS data via incorporating DAE and support vector machine (SVM), the identification accuracy of Listeria species was 100%. The proposed classification algorithm is fast (range of seconds), easy to handle, and, more importantly, this method also allows for extending the identification scope of bacteria. The …

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 34818574Открыть статью

A statistical predictive model consistent within a 5-year follow-up period for patients with acute heart failure.

BACKGROUND: Acute heart failure (AHF) is a major and rapidly growing health problem responsible for millions of hospitalizations annually. D … ion study also revealed similar results. In addition, a modern machine learning technique using the support vector machine confirmed its superior performance. CONCLUSION: The use of the HANBAH scoring system, which is a clinically friendly tool, was proposed, and its efficacy in predicting the mortality rates of patients with AHF regardless of the follow-up duration wa …

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 32773590Открыть статью

Noise-robust bioimpedance approach for cardiac output measurement.

OBJECTIVE: Congestive heart failure is a problem affecting millions of Americans. A continuous, non-invasive, telemonitoring device that can … ere compared to EIT evaluated with and without removing bad electrodes. MAIN RESULTS: A regression support vector machine and a deep neural network (DNN) were found to be the most accurate and robust to poorly contacting electrodes while not needing to know which electrodes were in poor contact in the simulated and measured experiments, respectively. SIGNIFICANCE: Alt …

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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 30840932Открыть статью

Hyperplanar Morphological Clustering of a Hippocampus by Using Volumetric Computerized Tomography in Early Alzheimer's Disease.

Background: On diagnosing Alzheimer's disease (AD), most existing imaging-based schemes have relied on analyzing the hippocampus and its per … few dominant variational parameters, residing in hyperplanes. A supervised machine learning, i.e., support vector machine (SVM) was then employed to elucidate the proposed scheme. Results: Provided trivial delineations, relatively as low as 5 to 7 implicit model parameters could be extracted and used as discriminants. Clinical verification showed that the model could d …

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 29160858Открыть статью

Prediction and detection models for acute kidney injury in hospitalized older adults.

BACKGROUND: Acute Kidney Injury (AKI) occurs in at least 5 % of hospitalized patients and can result in 40-70 % morbidity and mortality. Eve … r was collected from a large health care system. Four machine learning models (logistic regression, support vector machines, decision trees and naïve Bayes) along with their ensemble were tested for AKI prediction and detection tasks. Patient demographics, laboratory tests, medications and comorbid conditions were used as the predictor variables. The models were compare …

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 27025458Открыть статью

VIRsiRNApred: a web server for predicting inhibition efficacy of siRNAs targeting human viruses.

BACKGROUND: Selection of effective viral siRNA is an indispensable step in the development of siRNA based antiviral therapeutics. Despite immense potential, a viral siRNA efficacy prediction algorithm is still not available. Moreover, performances of the existing general mammalian siRNA efficacy predictors are not satisfactory for viral siRNAs. Therefore, we have developed "VIRsiRNApred" a support vector machine (SVM) based method for predicting the efficacy of viral siRNA. METHODS: In the present study, we have employed a new dataset of 1725 viral siRNAs with experimentally verified quantita…

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАВалидационное 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 24330765Открыть статью

Influence of Gestational Diabetes and Pregestational Maternal BMI on the Brain of Six-Year-Old Offspring.

BACKGROUND: Gestational diabetes (GD) and maternal excess weight are common pregnancy conditions that increase the risk of future complications for both the mother and her offspring. Their consequences on neurodevelopment are widely described in the literature, but less is known concerning the potential transgenerational influence on the brain structure. METHODS: We used a combination of support vectors machine and hierarchical clustering to investigate the potential presence of anatomical brain differences in a sample of 109 children aged six years, born to mothers with overweight or obesity

СтатьяПоддержка исследования: вне 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 35759804Открыть статью

Training using short-time features for OSA discrimination.

Heart rate variability (HRV) is one of the promising directions for a simple and noninvasive way for obstructive sleep apnea syndrome detect … simple, and multivariate. Finally, the different approaches are tested and compared, using k-nn and support vector machines (SVM) classifiers. Attained results show that using continuous wavelet transform with short-time features and multivariate projection, followed by a SVM classifier, allow to obtain a suitable OSA detection.

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 23365819Открыть статью

Integrative analysis of urinary microRNAs for prostate cancer detection: A proof-of-concept study.

BACKGROUND: Liquid biopsies analyzing circulating nucleic acids offer a non‑invasive strategy for early detection, disease monitoring, and p … tential of these candidates was assessed using receiver operating characteristic (ROC) analysis and support vector machine (SVM) modeling. Validation was conducted through quantitative polymerase chain reaction (qPCR) on urine samples from 19 PCa and 7 benign prostatic hyperplasia (BPH) subjects. RESULTS: miR-23b-3p demonstrated consistent downregulation across transcr …

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 41950670Открыть статью

Comparison of preprocessing techniques for effective cognitive analysis using electroencephalography (EEG).

Electroencephalography (EEG) serves as a significant technique to analyze the cognition. The purpose of this study is to compare EEG preproc … re analysis to differentiate between sports and non-sports groups using five different classifiers. Support Vector Machine (SVM) and Random Forest (RF) yielded higher accuracy 93.33 %. The performance of classifiers and the comparative analysis of EEG preprocessing demonstrates that TRIM-EEG method can be used as an effective technique in cognitive analysis studies.

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 41732700Открыть статью

Sex estimation from human calvarial bone photographs with deep learning approach.

In forensic anthropology, skeletal structures play an important role in sex identification. The cranium and pelvis bones provide a higher ac … ter (ectocranial) surface (155 male, 155 female). Calvaria photographs were trained and tested with Support Vector Machine (SVM) and K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithms using attributes obtained with the ResNet50 DL model. As a result, the highest success rate for sex estimation from endocranial photographs was 96.43% with Fine K-NN, while the most successful model for …

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 41485422Открыть статью

AI-Guided 4D Printing of Carnivorous Plants-Inspired Microneedles for Accelerated Wound Healing.

Artificial intelligence (AI) integrated with bioinspired design enables the development of materials that adapt and dynamically respond to biological cues. In this study, a Drosera capensis-inspired thermo-responsive microneedle (MN) platform was developed, integrating motion, surface, and functional mimicry through AI-guided 4D printing. Shape memory polymers (SMPs) composed of tert-butyl acrylate (tBA) and 1,6-hexanediol diacrylate (HDDA) were designed to exhibit reversible shape recovery upon thermal stimulation. The complex shape-memory behavior was quantitatively modeled using multiple ma

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 41910374Открыть статью