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: 53 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

Assessing the Clinical Relevance of BRCA1 RING Domain Variants of Uncertain Significance.

The BRCA1 protein serves an essential function in maintaining genomic integrity, to the extent that up to 80% of women carrying a pathogenic … ific focus on the abundant subset of missense variants within the RING domain. A six-feature linear support vector machine (LSVM) specifically trained on BRCA1 RING variants performed well (84% accurate in predicting in vitro binding loss) and provided supporting classification evidence for 322 VUS. A mammalian cell co-immunoprecipitation (co-IP) assay that quantified 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 42505201Открыть статью

Comparison of machine learning models in the interpretation of barium enemas in Hirschsprung's disease.

OBJECTIVE: To assess the diagnostic accuracy of machine learning models and ChatGPT in the interpretation of barium enemas for Hirschsprung's disease (HD), and to compare performance with that of pediatric radiologists. MATERIAL AND METHODS: A retrospective study of the barium enemas of patients < 15 years of age managed at a tertiary institution from 2011 to 2023 was carried out. The images were used to train AI models and divided into training, validation, and test ensembles. Performance was assessed in a separate test ensemble with anonymized images, while calculating sensitivity, specific

СтатьяСравнительное 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 41201854Открыть статью

Relating biceps EMG to elbow kinematics during self-paced arm flexions.

Repetitive reaching movements to a fixed target can be generally characterized by bell-shaped velocity profiles and sigmoidal trajectories w … ded from subsequent analysis. A post hoc predictor of trajectory type was derived by testing linear support vector machines trained with a strategically selected 3-feature sub-space of the early phase of enveloped biceps EMG during a leave-one-out cross-validation paradigm. Results showed that EMG features predicted kinematic morphology with sensitivity and specificity …

СтатьяПоддержка 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 21992971Открыть статью

Smartphone-Based Physical Performance and Multidimensional Determinants of Self-Reported Knee Pain in Community-Dwelling Older Adults: Cross-Sectional Machine Learning and Network Analysis Study.

BACKGROUND: Knee pain affects 22.9% of individuals aged 40 years and over globally and is associated with body function, activity, environme … k-nearest neighbors, random forest, Extreme Gradient Boosting, Light Gradient Boosting Machine, and support vector machine) were trained using nested 5×5 cross-validation, and the best model was interpreted using Shapley Additive Explanations and partial dependence plots. Partial-correlation network analysis examined the 10 top-ranked features and the knee-pain node, wi …

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 42548197Открыть статью

Multi-level determinants of physical activity and sports participation among adults during COVID-19 pandemic: an interpretable machine learning approach.

BACKGROUND: Both physical activity (PA) and sports participation (SP) are considered important for the promotion of health among adults in t … s were designed with the aid of Python coding, including the following models: Logistic Regression, Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest (RF), Adaptive Boosting, Gradient Boosting Decision Tree, eXtreme Gradient Boosting Model (XGBoost), and Light Gradient Boosting. As part of evaluating these models' performance, Accuracy, Area Under the Curve (AUC), an …

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 41574062Открыть статью

Identification of a Lactylation-Related Gene Signature and Candidate Biomarkers for Dilated Cardiomyopathy.

Dilated cardiomyopathy (DCM) is a leading cause of heart failure. Due to its complex pathogenesis, effective treatment strategies remain lim … arning algorithms: Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), Random Forest (RF), and Support Vector Machine (SVM). CIBERSORT algorithm was used to analyse the immune infiltration characteristics of DCM, and DCM was divided into two subtypes by unsupervised consensus clustering. Mendelian randomization (MR) analysis was employed to evaluate potential causa …

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 42791204Открыть статью

Machine Learning and Metabolomics to Characterize Warburg-Like Metabolic Subtypes in Human Retinal Endothelial Cells Exposed to Risk Factors Associated With Proliferative Diabetic Retinopathy.

PURPOSE: High glucose (HG), hypoxia (Hyp), and their combination are major risk factors for proliferative diabetic retinopathy (PDR). Althou … , naïve Bayes, random forest, K-Nearest Neighbors, neural network, gradient boosting, AdaBoost, and Support Vector Machine) were trained on the highest-ranked metabolites selected by the Information Gain Ratio feature-ranking approach. Model performance was evaluated using 10-fold cross-validation, leave-one-out cross-validation (LOOCV), permutation testing, and a class …

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 42644680Открыть статью

Explainable machine learning predicts overall survival in female bladder cancer patients after radical cystectomy.

BACKGROUND AND PURPOSE: Despite the higher incidence of bladder cancer in males, females face a disproportionately worse prognosis with more … Based on these factors, prediction models were constructed using five machine learning algorithms: Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), Gradient Boosting Decision Tree (GBDT), Random Forest (RF), and XGBoost. The predictive performance of the models was evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), accuracy, preci …

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 41455036Открыть статью

Assigning Transcriptomic Subtypes to Chronic Lymphocytic Leukemia Samples Using Nanopore RNA-Sequencing and Self-Organizing Maps.

Background/Objectives: Massively parallel sequencing technologies have advanced chronic lymphocytic leukemia (CLL) diagnostics and precision … g the supervised SOMs portrayal (supSOM) approach to predict the SOMs portrait of new samples using support vector machine regression. Results: The CLL transcriptomic landscape reveals disruptions in gene modules (spots) associated with T cell cytotoxicity, B and T cell activation, inflammation, cell cycle, DNA repair, proliferation, and splicing. A specific gene module …

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 40149301Открыть статью

Dynamic HGI trajectories and their impact on survival in patients with sepsis: a machine learning prognostic model.

BACKGROUND: Previous studies have indicated a correlation between the glycosylated hemoglobin index (HGI) and the prognosis of patients with … ilized for feature selection, and four machine learning models-Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression, and Random Forest (RF)-were developed and evaluated through ROC curves, Decision Curve Analysis (DCA), and calibration curves. SHapley Additive exPlanations (SHAP) values were incorporated for interpretability, and nomogr …

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 41107565Открыть статью

Acoustic Features for Identifying Suicide Risk in Crisis Hotline Callers: Machine Learning Approach.

BACKGROUND: Crisis hotlines serve as a crucial avenue for the early identification of suicide risk, which is of paramount importance for sui … 16 configuration) were extracted. Four supervised machine learning algorithms (logistic regression, support vector machine, random forest, and extreme gradient boosting) were trained and evaluated using grouped 5-fold cross-validation and a test set, with performance metrics, including accuracy, F1-score, recall, and false negative rate. RESULTS: The development of mac …

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 40228243Открыть статью

Machine-learning prediction model for acute skin toxicity after breast radiation therapy using spectrophotometry.

PURPOSE: Radiation-induced skin toxicity is a common and distressing side effect of breast radiation therapy (RT). We investigated the use o … epeated holdout cross-validation was performed. Three supervised machine learning models, including support vector machine (SVM), classification and regression tree analysis (CART) and logistic regression (LR), were employed for modeling and skin toxicity prediction purposes. RESULTS: Thirty-four (26.4%) patients presented with adverse skin effects (RTOG ≥2) at the end …

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 36686808Открыть статью

ECG anomaly class identification using LSTM and error profile modeling.

Automatic diagnosis of cardiac events is a current problem of interest in which deep learning has shown promising success. We have earlier r … rediction performance, multiple choices of second stage models such as multilayer perceptron (MLP), support vector machine (SVM) and logistic regression have been employed. A featurization scheme for LSTM prediction errors in the form of overall summaries has been proposed and a successful predictor for the same was developed with good performance. Our results indicate …

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 31030180Открыть статью

Mapping Lupinus polyphyllus density and distribution along road verges using unmanned aerial vehicle (UAV)-based remote sensing.

PREMISE: Road verges function as refuges for semi-natural species, but they can also facilitate the spread of non-native plants such as Lupinus polyphyllus. Unmanned aerial vehicle (UAV)-based remote sensing is a promising tool for mapping these species; however, its application in roadside contexts remains limited. METHODS: We developed and evaluated a UAV-based workflow to detect and map lupine presence and density along roads. Red-green-blue (RGB) imagery was processed into orthomosaics and classified using object-based and pixel-based approaches with support vector machines and random for…

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 42724430Открыть статью

Comprehensive evaluation of AT(N) imaging biomarkers for predicting cognitive decline.

INTRODUCTION: Few studies have investigated how different Alzheimer's disease biomarker definitions affect predictions of cognitive decline. METHODS: We predicted cognitive decline using 42 biomarker definitions spanning amyloid beta, tau, and neurodegeneration in 383 ADNI participants with baseline neuroimaging and longitudinal cognitive assessments. We identified optimal predictors for each pathology and variable type (continuous, binary, non-binary categorical) using nested cross-validation. Models were compared against support vector machines (SVMs) incorporating brain-wide pathology. In …

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 42787370Открыть статью

Identification of key biomarkers and immune infiltration in the thoracic acute aortic dissection by bioinformatics analysis.

BACKGROUND: Thoracic acute aortic dissection (TAAD), one of the most fatal cardiovascular diseases, leads to sudden death, however, its mechanism remains unclear. METHODS: Three Gene Expression Omnibus datasets were employed to detect differentially expressed genes (DEGs). A similar function and co-expression network was identified by weighted gene co-expression network analysis. The least absolute shrinkage and selection operator, random forest, and support vector machines-recursive feature elimination were utilized to filter diagnostic TAAD markers, and then screened markers were validated …

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 36755239Открыть статью

Decreased Nucleus Accumbens Connectivity at Rest in Medication-Free Patients with Obsessive-Compulsive Disorder.

BACKGROUND: Patients with obsessive-compulsive disorder (OCD) experience deficiencies in reward processing. The investigation of the reward … imaging. Seed-based functional connectivity (FC) was used to analyze the data. LIBSVM (library for support vector machines) was designed to identify whether altered FC could be applied to differentiate OCD. RESULTS: Patients with OCD showed remarkably decreased FC values between the left NAc and the bilateral orbitofrontal cortex (OFC) and bilateral medial prefrontal …

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 34158811Открыть статью

Whole blood gene expression profiling predicts therapeutic response at six months in patients with polyarticular juvenile idiopathic arthritis.

OBJECTIVE: To determine whether gene expression profiles identified in peripheral whole blood samples could be used to determine therapeutic … ent cohort of samples. Pathway analysis software was used to characterize gene expression profiles. Support vector machines were used to develop predictive models for different patient classes. RESULTS: Differential gene expression profiles for rheumatoid factor (RF)-positive and RF-negative patients were remarkably similar. Pathway analysis revealed a broad range of a …

СтатьяРандомизированное исследованиеПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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 24782192Открыть статью

PCA-Enhanced Deep Features for Alzheimer's Disease Stage Classification with EFMM.

Background/Objectives: Alzheimer's disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder necessitating accurate and timely diagnosis for … . Then, the performances of various machine learning classifiers such as k-Nearest Neighbors (kNN), Support Vector Machine (SVM), Decision Tree (DT), Neural Network (NN), Naïve Bayes (NB), Logistic Regression (LR) and Enhanced Fuzzy Min-Max Neural Network (EFMM) were tested. The accuracy, precision, recall, F1-score, area under the receiver operating characteristic curv …

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 42587665Открыть статью

Patient classification and outcome prediction in IgA nephropathy.

OBJECTIVE: IgA Nephropathy (IgAN) is a common kidney disease which may entail renal failure, known as End Stage Kidney Disease (ESKD). One o … g tools considered in this work were artificial neural networks (ANNs), neuro fuzzy systems (NFSs), support vector machines (SVMs), and decision trees (DTs). A 10-fold cross validation was used to evaluate unbiased performances for all the models. RESULTS: An extensive model comparison based on accuracy, precision, recall, and f-measure was provided. Overall, the resul …

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 26453758Открыть статью