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: 34 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

Multiclass leukemia cell classification using hybrid deep learning and machine learning with CNN-based feature extraction.

Leukemia is the most prevalent form of blood cancer, affecting individuals across all age groups. Early and accurate diagnosis is crucial fo … g VGG16, InceptionV3, and ResNet50, with advanced classification models such as Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), and the deep learning-based Multi-Layer Perceptron (MLP). The method leverages publicly available datasets, the Acute Lymphoblastic Leukemia Image Database (ALL-IDB) and the Munich AML Morphology Dataset, …

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 40610551Открыть статью

An evaluation of Roluperidone as a promising repurposing candidate for Alzheimer's Disease: A Computational Investigation.

Alzheimer's disease (AD) is the most dominant and prevalent form of dementia. The therapeutic agents for AD are not sufficient. Drug repurpo … s, molecular Docking and simulation-based approach. We builded three machine learning model such as Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Extreme Gradient Boosting (XGB) for the prediction of AD potential repurposing candidates. The SVM classification model performed better than others. The SVM classification model achieved an Area Under the Curve of the Rec …

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 41406173Открыть статью

Machine learning-based non-invasive Parkinson's disease diagnostic model using clinical blood biomarkers.

BACKGROUND: Parkinson's Disease (PD) diagnosis lacks effective non-invasive markers, complicating early detection and timely intervention. M … on operator (LASSO) and stepwise regression. Five machine learning models-logistic regression (LR), support vector machine (SVM), decision tree (DT), Naive Bayes (NB) and K-Nearest Neighbor (KNN)-were constructed and compared. The optimal model was interpreted using Shapley values (SHAP), and correlation with PD severity (Hoehn-Yahr stage) was assessed. RESULTS: The SV …

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 41051687Открыть статью

A hybrid learning approach for MRI-based detection of alzheimer's disease stages using dual CNNs and ensemble classifier.

Alzheimer's Disease (AD) and related dementias are significant global health issues characterized by progressive cognitive decline and memor … nt features. These features were then fused and fed into an ensemble learning classifier containing Support Vector Machine, Random Forest, and K-Nearest Neighbors, with hyperparameters optimized by the Grid Search Cross-Validation technique. Considering distinct Network 1 and Network 2 along with ensemble learning, four classes were identified with accuracies of 95.16% …

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 40659854Открыть статью

SVM directed machine learning classifier for human action recognition network.

Understanding human behavior and human action recognition are both essential components of effective surveillance video analysis for the pur … ted layer and use them as our deep learnt features. After that, these features are entered into the Support Vector Machine (SVM) classifier in order to accomplish action recognition. In order to evaluate the HARNet-SVM method that was developed, empirical tests were run on commonly used action recognition datasets such as UCF101, HMDB51, and the KTH dataset. These tests …

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 39753646Открыть статью

Interpretable machine learning approaches for children's ADHD detection using clinical assessment data: an online web application deployment.

BACKGROUND: Attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) is a prevalent mental disorder characterized by hyperactivity, impulsivity, and … d on user input. RESULTS: The Random Forest (RF) model performing best in identifying ADHD and the Support Vector Machine (SVM) model excelling in distinguishing ADHD subtypes. The RF model achieved an AUC of 0.99 in 10-fold cross-validation and an AUC of 0.99 in external validation, and the SVM model achieved a micro-average AUC of 0.96 and an accuracy of 0.83 in inte …

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 39962416Открыть статью

A study on the effectiveness of machine learning models for hepatitis prediction.

Hepatitis continues to be a major global health challenge, leading to high morbidity and mortality rates. Despite advances in diagnosis and … loyed one traditional predictive model, logistic regression, alongside six machine learning models: support vector machine (SVM), K-nearest neighbors (KNN), artificial neural network (ANN), random forest (RF), AdaBoost, and XGBoost. Model performance was evaluated using key metrics including accuracy, sensitivity, specificity, precision, and F1 score. The analysis revea …

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 40835860Открыть статью

Development and multi-center cross-setting validation of an explainable prediction model for sarcopenic obesity: a machine learning approach based on readily available clinical features.

OBJECTIVES: Sarcopenic obesity (SO), characterized by the coexistence of obesity and sarcopenia, is an increasingly prevalent condition in a … nd the European Association for the Study of Obesity (EASO) criteria. Five machine learning models (support vector machine, logistic regression, random forest, light gradient boosting machine, and extreme gradient boosting) were used to predict SO. The performance of these models was assessed by the area under the receiver operating characteristic curve (AUC). The SHapl …

СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное исследованиеПолный 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 40021576Открыть статью

Explainable AI based cervical cancer prediction using FSAE feature engineering and H2O AutoML.

Cervical cancer, predominantly caused by Human Papillomavirus (HPV) infection, remains a significant global health burden for women, contributing to elevated morbidity and mortality rates. Early and accurate prediction is critical in improving patient outcomes and optimizing healthcare resource allocation. While machine learning (ML) and deep learning (DL) methods-such as support vector machines, random forests, and convolutional neural networks-have demonstrated promise in disease prediction, model interpretability, computational efficiency, and rely on large, labeled datasets. Additionally, …

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 41253874Открыть статью

Novel Approach Combining Shallow Learning and Ensemble Learning for the Automated Detection of Swallowing Sounds in a Clinical Database.

Cervical auscultation is a simple, noninvasive method for diagnosing dysphagia, although the reliability of the method largely depends on th … ral Coefficients and Mel Frequency Magnitude Coefficients, and an ensemble learning model combining Support Vector Machine and Multi-Layer Perceptron were applied. The evaluation of the effectiveness of the proposed method, based on a swallowing-sounds database synchronized to a video fluorographic swallowing study compiled from 74 advanced-age patients with dysphagia, …

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 38793908Открыть статью

Identification of novel biomarkers for childhood-onset systemic lupus erythematosus using machine learning algorithms and immune infiltration analysis.

Источник пометил публикацию как отозванную

BACKGROUND: Childhood-onset systemic lupus erythematosus (cSLE) is a chronic autoimmune disease that is often more severe than adult-onset S … chine learning algorithms, including Least Absolute Shrinkage and Selection Operator regression and Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination, to identify hub DEGs, which serve as crucial biomarkers. We delved into the role of these hub DEGs in the pathogenesis of the disease and the correlation between these hub DEGs and immune infiltration by comprehensive …

СтатьяОтозванная публикацияПолный 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 39081100Открыть статью

Machine Learning-Based Diabetic Neuropathy and Previous Foot Ulceration Patients Detection Using Electromyography and Ground Reaction Forces during Gait.

Diabetic neuropathy (DN) is one of the prevalent forms of neuropathy that involves alterations in biomechanical changes in the human gait. D … ), k-nearest neighbor model (KNN), Linear classification model (LCM), Naive Bayes classifier (NBC), Support vector machine classifier (SVM), and Binary decision classification tree (BDC), to find the best-performing algorithm and optimized that model. We trained the optimized the ML algorithm for different combinations of muscles and GRF component features, and the perf …

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 35591196Открыть статью

Environmental assessment of land-use transformation and peri-urban resource loss post-february 2023 earthquakes: a case study in Antakya, Türkiye.

Large-scale disasters fundamentally alter urban spatial structures, often triggering rapid and unsustainable land-use changes during the rec … ost-disaster landscape, we implement an Object-Based Image Analysis (OBIA) framework coupled with a Support Vector Machine (SVM) classifier using multi-temporal Sentinel-2 imagery. By processing a 36-band dataset including seasonal spectral indices (Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Normalized Difference Built-up Index (NDBI)), the model successfully nav …

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 42347895Открыть статью

Hyperspectral imaging combined with DBO-SVM for the germination prediction of thermally damaged seeds.

Healthy development of the maize seed industry plays a key role in the effective supply of agricultural products and ensures national food s … and standard normal transform (SNV) methods were used to pretreat the original spectral data, and a support vector machine (SVM) model was established. Competitive adaptive reweighted sampling (CARS) and uninformative variables elimination (UVE) methods were used to reduce the dimensions of the full spectral features to further simplify the prediction model. In addition …

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 40377355Открыть статью

Automated mapping of land cover in Google Earth Engine platform using multispectral Sentinel-2 and MODIS image products.

Land cover mapping often utilizes supervised classification, which can have issues with insufficient sample size and sample confusion, this … ubsequently applied to train the Classification and Regression Tree (CART), Random Forest (RF), and Support Vector Machine (SVM) classifiers. The results shows that the main land cover types in the study area as distinguished by three different classifiers were Evergreen Broadleaf Forests, Mixed Forests, Woody Savannas, and Croplands. In the training and validation samp …

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 40193364Открыть статью

An integrated deep learning framework using adaptive enhanced vision fusion and modified mobilenet architecture for precision classification of skin diseases with enhanced diagnostic performance.

Due to challenges such as illumination variability, noise, and visual distortions, machine learning (ML) and deep learning (DL) approaches f … rection, and histogram equalization to enhance image quality and visibility. Furthermore, a quantum support vector machine (QSVM) classifier is employed to improve classification performance, providing confidence scores and effectively handling multi-class problems. The proposed approach significantly enhances diagnostic accuracy and outperforms previous models. Dermo-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 40681043Открыть статью

Multi-target detection of waste composition in complex environments based on an improved YOLOX-S model.

The identification of waste composition based on target-detection is crucial in promoting sustainable solid waste management. However, discr … nd missed detection. Moreover, the improved model outperformed classical detection models including support vector machine, RestNet-18, and RestNet-50 on a public dataset, achieving a mAP of 94.85 %. The improved model is expected to be applied to intelligent monitoring for waste components in scenarios including indiscriminate waste disposal and illegal dumping, provid …

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 39406122Открыть статью

Dementia Screening Based on SVM Using Qualitative Drawing Error of Clock Drawing Test.

In the welfare of the elderly, it is important to detect the signs of dementia at an early stage and prevent it from becoming serious. We ev … qualitative drawing features of the CDT, and a two-class classification model was constructed using support vector machine. The results showed that the five features related to conceptual deficits and spatial and planning deficits could be used to classify the dementia group and healthy control group with 79 % accuracy, and all the features showed statistically signific …

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 36085791Открыть статью

Effective differentiation between depressed patients and controls using discriminative eye movement features.

BACKGROUND: Depression is a common debilitating mental disorder caused by various factors. Identifying and diagnosing depression are challen … parisons, and multiple logistic regression analysis was employed to identify diagnostic biomarkers. Support vector machine (SVM), quadratic discriminant analysis (QDA), and Bayesian (BYS) algorithms were applied to build the classification models. RESULTS: Depressed patients exhibited eye movement anomalies, characterized by increased saccade amplitude in the fixation …

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 35390355Открыть статью

A hybrid methodology for breast screening and cancer diagnosis using thermography.

Breast cancer is the second most common cancer in the world. Early diagnosis and treatment increase the patient's chances of healing. The te … rature. The K-Star classifier achieved accuracy of 99% in the screening phase using DIT images. The Support Vector Machines (SVM) classifier applied on SIT images yielded accuracy of 95% in the diagnosis of cancer. The results confirm the potential of the proposed approaches for screening and diagnosis of breast cancer.

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 34246159Открыть статью