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: 45 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

Multi-atlas-based auto-segmentation for prostatic urethra using novel prediction of deformable image registration accuracy.

PURPOSE: Accurate identification of the prostatic urethra and bladder can help determine dosing and evaluate urinary toxicity during intensi … vector field calculated by the DIR. In (a), for identifying suitable datasets, we used the trained support vector machine regression (SVR) model and five feature descriptors (e.g., prostate volume) to increase DIR accuracy. This method was trained/validated using 100 patients and performance was evaluated within an independent test set of 20 patients. Fivefold cross-va …

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 32201958Открыть статью

Identification of Cuproptosis-Related Genes and Immunological Roles in Steroid-Induced Osteonecrosis of the Femoral Head.

OBJECTIVE: Steroid-induced Osteonecrosis of the Femoral Head (SONFH) is a disabling disorder arising from chronic glucocorticoid exposure. C … module genes. Three machine learning models (Random Forest (RF), Generalized Linear Models (GLMs), Support Vector Machines (SVMs)) were compared; the RF model was validated using a nomogram, calibration, decision curve analysis, and the GSE74089 cohort. Target genes were confirmed by immunohistochemistry on clinical femoral head tissue. RESULTS: NLRP3, NFE2L2, and PDH …

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 42872453Открыть статью

Machine learning approaches for data-driven hydrocarbon bioaugmentation and phytoremediation: the role of multi-omics insights.

Hydrocarbon contamination, particularly with polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs), poses a significant environmental challenge due to its … drocarbons under specific environmental conditions by utilizing supervised learning methods such as support vector machines and neural networks. Additionally, the combination of multi-omics data with ML facilitates the identification of critical genes, enzymes, and metabolic pathways involved in the degradation of hydrocarbons, and offers insights into the molecular mec …

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 41868378Открыть статью

Utility of artificial intelligence in predicting clinical outcomes of angiographic procedures: a comprehensive scoping review.

Artificial intelligence (AI) is emerging as a transformative tool in cardiovascular imaging, particularly in coronary angiography. With the … nd (4) identification of coronary arteries. Machine learning algorithms, especially random forests, support vector machines, and convolutional neural networks, have been commonly used. Many models have demonstrated superior performance compared to traditional statistical methods. However, limitations such as small sample sizes, lack of external validation, retrospective …

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 42625241Открыть статью

A review on diffusion tensor imaging-based comprehensive intelligent diagnosis of Alzheimer's disease.

AI-assisted early diagnosis of Alzheimer's disease (AD) has substantial clinical value, and diffusion tensor imaging (DTI), which captures w … 2) Algorithm choice was closely related to sample size: conventional machine learning, particularly support vector machines, predominated in small-sample studies, whereas deep learning architectures, including convolutional neural networks, graph convolutional networks, and Transformers, were more widely used with large datasets. 3) Substantial performance degradation i …

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 42814513Открыть статью

Explainable machine learning for predicting opioid-related aberrant behavior: A multimodal approach using clinical text and structured data.

PURPOSE: The rising misuse of opioids, overdose deaths, and opioid use disorder (OUD) associated with chronic pain treatment present a significant public health challenge, continuing to fuel the opioid epidemic. Since opioid-related aberrant behaviours (ORABs) are early indicators of potential misuse, it is crucial to develop advanced predictive models for safe opioid management. METHODS: This study introduces an explainable machine learning framework to predict confirmed aberrant behaviours by integrating clinical text with structured data from the Opioid-Related Aberrant Behavior Detection

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 41558200Открыть статью

Use of artificial intelligence and radiomics for diagnosis and prediction of osteoporotic fractures: a systematic review.

AIM: Osteoporosis (OP) is a prevalent metabolic bone disease causing millions of fractures annually, leading to significant healthcare and e … ture risk models. Commonly used algorithms included logistic regression, extreme gradient boosting, support vector machines, random forests, and neural networks. Fourteen studies achieved area under the curve (AUC) or coefficient of determination (R2) values ≥0.800. CONCLUSION: ML and radiomics show great potential for enhancing OP and fracture risk assessment. Future …

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 41955646Открыть статью

Machine learning for multiple sclerosis classification and disability prediction using clinical and MRI data.

INTRODUCTION: Multiple sclerosis (MS) is a complex disease characterized by diverse clinical presentations and progression patterns. Accurat … ical and subcortical grey matter (GM), white matter, cerebellum and brainstem. ML models, including support vector machines, multi-layer perceptron networks, Random Forest and Gradient Boosting were trained for classification and prediction tasks. SHAP analysis ranked the most influential variables. RESULTS: ML models achieved 89-96% accuracy in distinguishing MS patie …

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 42038541Открыть статью

Development of an upper limb muscle strength rehabilitation assessment system using particle swarm optimisation.

PURPOSE: This study develops a particle swarm optimization (PSO)-based assessment system for evaluating upper extremity and shoulder joint m … d orientation estimation. Machine learning models, including Backpropagation Neural Network (BPNN), Support Vector Machines (SVM), and particle swarm optimization algorithms (PSO-BPNN, PSO-SVR), were applied for regression analysis. Model performance was evaluated using R-squared (R 2), Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), and Mean Bias Error (MBE). …

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 40704098Открыть статью

Preoperatively Predicting PIT1 Expression in Pituitary Adenomas Using Habitat, Intra-tumoral and Peri-tumoral Radiomics Based on MRI.

The study aimed to predict expression of pituitary transcription factor 1 (PIT1) in pituitary adenomas using habitat, intra-tumoral and peri … e learning algorithms were employed to develop radiomic models, including logistic regression (LR), support vector machines (SVM), and multilayer perceptron (MLP). The performances of the intra-tumoral, combined intra-tumoral and peri-tumoral, and habitat models were evaluated. The peritumoral region (ROI2mm, ROI4mm, ROI6mm) of the combined model with the highest perfor …

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 39904941Открыть статью

Advancements in Hematologic Malignancy Detection: A Comprehensive Survey of Methodologies and Emerging Trends.

The investigation and diagnosis of hematologic malignancy using blood cell image analysis are major and emerging subjects that lie at the in … tures, and ensemble strategies employed. For ML methods, we discuss classical classifiers including support vector machines and random forests; for DL, we analyze convolutional neural networks (e.g., AlexNet, VGG, and ResNet) and transformer-based models; and for hybrid systems, we examine combinations of CNNs with attention mechanisms or traditional classifiers. Our sy …

СтатьяОбзорПоиск 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 40421320Открыть статью

Biodegradation of CAHs and BTEX in groundwater at a multi-polluted pesticide site undergoing natural attenuation: Insights from identifying key bioindicators using machine learning methods based on microbiome data.

Groundwater pollution, particularly in retired pesticide sites, is a significant environmental concern due to the presence of chlorinated al … ypes (CAHs, BTEX plumes, and mixed plumes). The accuracy and Area Under the Curve (AUC) achieved by Support Vector Machines (SVM) were impressive, with values of 0.87 and 0.99, respectively. With the assistance of model explanation methods, we identified key bioindicators for different pollution types which were then analyzed using co-occurrence network analysis to bett …

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 39893882Открыть статью

Neuroimaging and machine learning in eating disorders: a systematic review.

PURPOSE: Eating disorders (EDs), including anorexia nervosa (AN), bulimia nervosa (BN), and binge eating disorder (BED), are complex psychia … S-I tool. RESULTS: Out of 185 records screened, 5 studies met the inclusion criteria. Most applied support vector machines (SVMs) or other supervised ML models to structural MRI or diffusion tensor imaging data. Cortical thickness alterations in AN and diffusion-based metrics effectively distinguished ED subtypes. However, all studies were observational, heterogeneous, …

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 40450619Открыть статью

Electroencephalography-Based Machine and Deep Learning Approaches for the Diagnosis of Dissociative Disorders: A Comprehensive Review.

Dissociative disorders (DDs), including dissociative identity disorder and depersonalization disorder, are complex and often misdiagnosed ps … odels applied to DD-related data. The analysis focused on EEG biomarkers, model architecture (e.g., support vector machines, convolutional neural networks [CNNs], recurrent neural networks [RNNs]), feature types (raw vs. handcrafted), performance metrics, and reported challenges. Findings indicate that DL models, especially CNN and RNN, outperform traditional ML models …

СтатьяОбзорПоиск 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 41532081Открыть статью

Trends and advances in image-based mosquito identification and classification using machine learning models: A systematic review.

Mosquito-borne diseases, such as Yellow fever, Dengue, and Zika, pose a significant global health threat, causing millions of deaths annually. Traditional mosquito identification methods, reliant on expert analysis, are time-consuming and resource-intensive. Machine Learning (ML) has emerged as a transformative solution, enabling rapid and accurate species identification and classification. Recent studies leverage morphological features, such as wings and body structures, to determine species, sex, and age. These innovations aim to revolutionize vector control strategies, making them faster, m

СтатьяСистематический обзорПолный 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 40409030Открыть статью

A deep learning-based method for the prediction of temporal lobe injury in patients with nasopharyngeal carcinoma.

PURPOSE: To establish a deep learning-based model to predict radiotherapy-induced temporal lobe injury (TLI). MATERIALS AND METHODS: Spatial features of dose distribution within the temporal lobe were extracted using both the three-dimensional convolution (C3D) network and the dosiomics method. The Minimal Redundancy-Maximal-Relevance (mRMR) method was employed to rank the extracted features and select the most relevant ones. Four machine learning (ML) classifiers, including logistic regression (LR), k-nearest neighbors (kNN), support vector machines (SVM) and random forest (RF), were used to…

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 38653120Открыть статью

Advancements in Hyperspectral Imaging and Computer-Aided Diagnostic Methods for the Enhanced Detection and Diagnosis of Head and Neck Cancer.

Background/Objectives: Head and neck cancer (HNC), predominantly squamous cell carcinoma (SCC), presents a significant global health burden. … studies was performed. We focused on CAD algorithms, such as convolutional neural networks (CNNs), support vector machines (SVMs), and linear discriminant analysis (LDA). These are applicable to the hyperspectral imaging of HNC tissues. Results: The meta-analysis findings indicate that LDA surpasses other algorithms, achieving an accuracy of 92%, sensitivity of 91%, an …

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 39457627Открыть статью

Prognosis of thyroid carcinoma patients with osseous metastases: an SEER-based study with machine learning.

OBJECTIVE: Osseous metastasis (OM) is the second most common site of thyroid cancer distant metastasis and presents a poor prognosis. Accura … I) significantly improved CSS in both males and females. Among four ML models [logistic regression, support vector machines, extreme gradient boosting, and random forest (RF)], RF had the best performance [area under the receiver-operating characteristic curve: 0.9378 for 3-year CSS, 0.9105 for 5-year CSS, 0.8787 for 3-year OS, 0.8909 for 5-year OS]. The accuracy and sp …

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 36867400Открыть статью

Development of a machine learning-based prediction model for sepsis-associated delirium in the intensive care unit.

Septic patients in the intensive care unit (ICU) often develop sepsis-associated delirium (SAD), which is strongly associated with poor prog … kage and selection operator regression, and prediction models were built using logistic regression, support vector machines, decision trees, random forests, extreme gradient boosting (XGBoost), k-nearest neighbors and naive Bayes methods. The performance of the models was evaluated in the validation set. The model was also applied to a group of patients who were not ass …

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 37542106Открыть статью

A Spatio-Temporal Ensemble Deep Learning Architecture for Real-Time Defect Detection during Laser Welding on Low Power Embedded Computing Boards.

In modern production environments, advanced and intelligent process monitoring strategies are required to enable an unambiguous diagnosis of … GRU) combined with high-performance classification algorithms such as k-nearest neighbors (kNN) and support vector machines (SVM). The architecture uses spatio-temporal features extracted from infrared image sequences to locate critical welding defects including lack of fusion (false friends), sagging, lack of penetration, and geometric deviations of the weld seam. In o …

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 34207475Открыть статью