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: 49 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

Non-Destructive Assessment of Dentin Composite Bond Integrity using Laser Speckle Imaging and Machine Learning Regression.

PURPOSE: Accurate evaluation of dentin-composite bond integrity is essential for predicting the longevity of resin-based restorations. However, conventional mechanical testing methods are destructive and do not provide a non-destructive means of assessing early interfacial changes. Owing to the complex microstructure and heterogeneous composition of dentin, reliable non-destructive assessment remains challenging. This study proposes a novel optical-machine learning framework based on laser speckle imaging for non-destructive assessment of dentin-composite interfacial bond integrity. METHODS:

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 42669773Открыть статью

Early Detection of Cognitive Impairment Using Time-Frequency Analysis of Fine Motor Accelerometry.

PURPOSE: Early detection of cognitive decline is essential for timely diagnosis and treatment. This study aimed to evaluate whether upper-li … was applied for supervised dimensionality reduction. Classification performance was evaluated using support vector machine (SVM), random forest (RF), and k-nearest neighbors (KNN) classifiers using accuracy and area under the receiver operating characteristic curve (AUC-ROC). RESULTS: The study included 109 participants distributed into four groups: 30 young healthy su …

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 42487042Открыть статью

EEG and ERP biosignatures of mild cognitive impairment for longitudinal monitoring of early cognitive decline in Alzheimer's disease.

Cognitive decline in Alzheimer's disease is associated with electroencephalographic (EEG) biosignatures even at early stages of mild cogniti … d performance measures (12 biosignatures in total) were selected as predictors of MCI. We trained a support vector machine (SVM) classifier achieving AUC = 0.89, accuracy = 77% in cross-validation using all data. Split-data validation resulted in (AUC = 0.87, accuracy = 76%) and (AUC = 0.75, accuracy = 70%) on testing data at baseline and follow-up visits, respectively. …

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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 39116138Открыть статью

Identification of discriminative neuroimaging markers for patients on hemodialysis with insomnia: a fractional amplitude of low frequency fluctuation-based machine learning analysis.

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Insomnia is one of the common problems encountered in the hemodialysis (HD) population, but the mechanisms remain … extracted altered fALFF features for the subsequent discriminative analysis. Then, we constructed a support vector machine (SVM) classifier to identify distinct neuroimaging markers for HDWI. RESULTS: Compared with HCs, both HDWI and HDWoI patients exhibited significantly decreased fALFF in the bilateral calcarine (CAL), right middle occipital gyrus (MOG), left precent …

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 36600230Открыть статью

Radiomic Analysis of Multi-parametric MR Images (MRI) for Classification of Parotid Tumors.

BACKGROUND: Characterization of parotid tumors before surgery using multi-parametric magnetic resonance imaging (MRI) scans can support clin … -in rate (WIR) and PK-derived Ktrans parameters surpassed the accuracy of other parameters based on support vector machine (SVM) classifier. Radiomics analysis of ADC-map outperformed the T2-w and DCE-MRI techniques using the simpler classifier, suggestive of its inherently high sensitivity and specificity. Radiomics analysis of the combination of T2-w image, ADC-map, a …

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 36569565Открыть статью

Genetic signatures of heroin addiction.

Heroin addiction is a complex psychiatric disorder with a chronic course and a high relapse rate, which results from the interaction between … the 2 groups. Further analysis using 3 statistical methods including logistic regression analysis, support vector machine learning analysis, and a computer software BIASLESS revealed that a set of 4 genes (JUN, CEBPB, PRKCB, ENO2, or CEBPG) could predict the diagnosis of heroin addiction with the accuracy rate around 85% in our dataset. Our findings support the idea th …

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 27495086Открыть статью

Development and internal validation of triage-stage prediction models for short-term critical outcomes among adult emergency department patients entering observation or hospital-based care: a retrospective study.

BACKGROUND: Risk stratification at emergency department triage may help identify patients who require closer assessment or monitoring. Howev … tified inner folds for preprocessing and hyperparameter tuning. Logistic regression, random forest, support vector machine, XGBoost, and LightGBM were evaluated using the same resampling framework. The previously examined exploratory hold-out cohort was retained only for secondary exploratory analysis. Model performance was assessed using discrimination, calibration, cl …

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 42908943Открыть статью

An AI-driven hybrid random forest-LSTM framework for IoT-based groundwater level prediction and sustainable water management in Chennai, India.

INTRODUCTION: Groundwater resources in Chennai, Tamil Nadu, India are under increased stress due to rapid urbanization, erratic monsoon patterns and largely unregulated groundwater extraction. Addressing this challenge requires not only continuous monitoring but also accurate forecasting of groundwater fluctuations. METHODS: This study presents a data driven framework that combines Internet of Things (IoT) enabled sensing with Machine Learning model. Real-time measurements such as groundwater depth, rainfall, temperature, and soil moisture are combined with historical hydro-meteorological dat

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 42889213Открыть статью

Recurrence quantification analysis of gait for computer-aided diagnosis of Parkinson's disease.

INTRODUCTION: Parkinson's disease (PD) is a typical neurodegenerative disorder characterized by progressive motor impairments. Gait analysis … oral, pressure, and recurrence plot features achieved the best diagnostic performance using a Cubic Support Vector Machine (CSVM) model, yielding a maximum accuracy of 92.71% in distinguishing PD patients from healthy controls (HC). DISCUSSION: The results demonstrated that the proposed quantitative recurrence plots analysis framework provides a highly effective and au …

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 42253370Открыть статью

Development of a Multimodal AI Model to Predict the Efficacy of Photodynamic Therapy for Local Residual or Recurrent Lesions Following Chemoradiotherapy or Radiotherapy for Esophageal Cancer.

OBJECTIVES: Approximately 12%-40% of patients with esophageal cancer develop local residual or recurrent lesions after chemoradiotherapy (CR … via oriented FAST and rotated BRIEF were integrated with clinical information to build a multimodal support vector machine for binary classification. Model performance was evaluated on an independent test set and compared with that of three endoscopists. RESULTS: The AI model was trained on 145 cases, achieving an accuracy, recall, precision, and F1 score, and area und …

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 42833664Открыть статью

A Portable Electrochemical Analysis System Integrated with Machine Learning for Rapid Detection of Pungency Intensity in Red and Green Szechuan Peppers (Zanthoxylum bungeanum and Zanthoxylum schinifolium).

Szechuan pepper pungency is traditionally assessed by subjective sensory panels or laboratory instruments, hindering on-site detection. Perceived numbing sensation does not always correspond directly to alkylamide content because multiple electroactive constituents, including polyphenols and sanshools, may contribute to the overall sensory response. Chromatographic methods quantify individual compounds but may not fully reflect integrated human pungency perception. Electrochemical detection bypasses separation, as the voltammetric response integrates oxidative signals from multiple electroacti

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 42737193Открыть статью

Cytokine Signatures Outperform Immune Subsets in Machine Learning Models for Predicting Acute Graft-Versus-Host Disease at Neutrophil Engraftment.

BACKGROUND: Acute graft-versus-host disease (aGvHD) is a major immune complication of allogeneic hematopoietic stem cell transplantation (Allo-HSCT), driven by complex immune-cytokine interactions. This study employed machine learning (ML) algorithms to develop early predictive models for aGvHD using immune and cytokine profiles of Allo-HSCT recipients at the time of engraftment. MATERIALS AND METHODS: Seventy patients with hematological disorders undergoing their first Allo-HSCT were recruited prospectively. Peripheral blood immune subsets and cytokines were analyzed using flow cytometry and

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 41811840Открыть статью

Differences in the Efficacy of Cognitive Function Treatment Related to Functional Patterns in the Frontal-Limbic Network in Patients With Bipolar Disorder.

BACKGROUND: This study aimed to identify neurobiomarkers that predict the efficacy of treatment of cognition in patients with bipolar disord … improvement in cognitive function of patients with BD is distinguished by abnormal activities using support vector machine analysis. CONCLUSIONS: The abnormal frontal-limbic network plays a critical role in the underlying neuropathological mechanism of cognitive impairment in patients with BD. The right STG and left ACC hold the potential to serve as neurobiomarkers fo …

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 41489320Открыть статью

Alzheimer detection using multivariate decomposition of EEG signals and BDEO feature selection: with lobe-wise and overall feature analysis.

In this paper, we propose a multivariate fast iterative filtering (MvFIF) decomposition algorithm, entropy-based features, and a nature-insp … e show that the binary differential evolution optimization (BDEO) feature selection method with the support vector machine (SVM) classifier achieves the highest accuracy of 90.78% with standard deviation (SD) of 1.96% using 10-fold cross-validation (CV) and 75% with SD of 18.20% using leave-one-subject-out CV (LOSO-CV). In lobe-wise analysis, XGBoost classifier with tem …

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 42307318Открыть статью

Machine Learning Model for Predicting Risk Factor Analysis and a Mortality Prediction Model of Acute Cholangitis Complicated with Sepsis.

This study examined factors associated with sepsis in acute cholangitis and developed outcome-specific models for sepsis and mortality. We retrospectively analyzed data from 1,999 patients across two centers, including 1,561 admitted to general wards and 438 to the ICU. For each prediction task, the data were divided into training and internal-validation cohorts at a 7:3 ratio. Logistic regression (LR), random forest (RF), support vector machine (SVM), and Extreme Gradient Boosting (XGBoost) models were developed and compared, and Shapley Additive Explanations (SHAP) were used for interpretati…

СтатьяVideo-Audio MediaПоддержка 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 42714037Открыть статью

A novel risk stratification strategy for precision prevention of gastric cancer based on clinicopathological features and IGFBP7.

Chronic atrophic gastritis (CAG) is a critical precursor lesion of gastric cancer (GC); however, precise tools for identifying high-risk individuals are currently lacking. This study aimed to develop a predictive model integrating clinicopathological characteristics and molecular biomarkers to enable individualized risk assessment for GC progression in CAG patients. Gene expression profiles from GEO were analyzed using differential expression genes(DEGs) analysis, weighted gene co-expression network analysis (WGCNA). Random Forest and Support Vector Machine models evaluated biomarkers. Least a…

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 42032043Открыть статью

In Silico Identification of Antiviral Peptides as Potential Leads Against Sudan Ebolavirus VP-40.

The continued reemergence of Ebola virus epidemics remains a global health concern, largely due to limited therapeutic interventions. This study is aimed at identifying and characterizing antiviral peptides as potential lead candidates against the Sudan Ebola virus. We retrieved antiviral peptides from the AVPdb and designed novel peptides from them using support vector machine, RF, and discriminant analysis algorithms. The toxicity and allergenicity predictions were performed using ToxinPred, ADMETLab 3.0, Allertop, and AllergenFP web servers, respectively. The 3D structures of selected pepti…

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 41608076Открыть статью

Single-cell Raman spectroscopy combined with deep learning for antimicrobial resistance detection in Mycobacterium abscessus.

Mycobacterium abscessus (M. abscessus) is a rapidly growing nontuberculous mycobacterium that poses a serious therapeutic challenge due to i … erprint region and the CD band. The CNN demonstrated superior classification accuracy compared to a support vector machine (SVM) model, reaching 96.13% for CLA and 97.12% for LZD, and reliably distinguished resistant from susceptible phenotypes within 24 h. This study establishes a rapid, label-free platform for detecting antimicrobial resistance in M. abscessus based o …

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 42715765Открыть статью

Early Genetic Evolution of Driver Mutations in Uveal Melanoma.

Uveal melanoma (UM) is an aggressive cancer of the eye that frequently results in metastatic death. UMs are most likely to metastasize when … are still evolving compared to larger tumors. We found that the 15-gene expression profile (15-GEP) support vector machine discriminant score was the best indicator of tumors in transition from low-risk Class 1 to high-risk Class 2 signature. While BAP1, SF3B1 and EIF1AX mutations were associated with poor, intermediate and good prognosis, respectively, mutation analysi …

СтатьяПрепринтПоиск 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 40585173Открыть статью

Enhanced leukemia prediction using hybrid ant colony and ant lion optimization for gene selection and classification.

Gene selection plays a crucial role in the pre-processing of microarray data, aiming to identify a small set of genes that enhances classifi … performance. The proposed model, which identifies the optimal feature set for classification using Support Vector Machine (SVM), has achieved an impressive prediction accuracy of 93.94 %. Results on microarray datasets for leukemia prediction show that the hybrid approach outperforms other methods in terms of both effectiveness and efficiency. This work demonstrates th …

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 40103773Открыть статью