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: 38 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

Using tracheal breathing sounds and anthropometric information for screening obstructive sleep apnoea during wakefulness.

Obstructive sleep apnoea (OSA) is a common yet underdiagnosed disorder. Undiagnosed OSA significantly increases perioperative morbidity and … the most significant features with the lowest sensitivity to the anthropometric parameters. Using a support vector machine (SVM) classifier, these features resulted in 72.1, 64.7 and 77.5% testing classification accuracy, sensitivity and specificity, respectively. We also investigated classifying subjects into subgroups related to each anthropometric parameter and incor …

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 31210085Открыть статью

Ensemble Consensus-Guided Unsupervised Feature Selection to Identify Huntington's Disease-Associated Genes.

Due to the complexity of the pathological mechanisms of neurodegenerative diseases, traditional differentially-expressed gene selection meth … sease-associated gene set. We conducted a classification of samples with labels based on the linear support vector machine with 10-fold cross-validation. The average accuracy is 0.9, which suggests the effectiveness of the feature gene set.

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 30002337Открыть статью

A Cascaded Deep Convolutional Neural Network for Joint Segmentation and Genotype Prediction of Brainstem Gliomas.

GOAL: Automatic segmentation of brainstem gliomas and prediction of genotype (H3 K27M) mutation status based on magnetic resonance (MR) images are crucial but challenging tasks for computer-aided diagnosis in neurosurgery. In this paper, we present a novel cascaded deep convolutional neural network (CNN) to address these two challenging tasks simultaneously. METHODS: Our novel segmentation task contains two feature-fusion modules: the Gaussian-pyramid multiscale input features-fusion technique and the brainstem-region feature enhancement. The aim is to resolve very difficult problems in brain

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 29993462Открыть статью

Data mining for the identification of metabolic syndrome status.

Metabolic syndrome (MS) is a condition associated with metabolic abnormalities that are characterized by central obesity (e.g. waist circumf … alth status. The QPHR modeling uses data mining techniques such as artificial neural network (ANN), support vector machine (SVM), principal component analysis (PCA), decision tree (DT), random forest (RF) and association analysis (AA) for modeling and construction of predictive models for MS characterization. The DT method has been found to outperform other data mining …

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 29383020Открыть статью

Texture based classification of the severity of mitral regurgitation.

Clinically, the severity of valvular regurgitation is assessed by manual tracing of the regurgitant jet in the respective chambers. This wor … wer spectrum have additionally been used. For the classification task a supervised classifier i.e., support vector machine has been used in the present approach. The classification accuracy has been improved significantly by using these texture features in combination, in comparison to when fed individually as input to the classifier. The classification accuracy of 95.6 …

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 27127894Открыть статью

Application of higher-order spectra for automated grading of diabetic maculopathy.

Diabetic macular edema (DME) is one of the most common causes of visual loss among diabetes mellitus patients. Early detection and successiv … mponents. Ranked features are fed to various supervised classifiers, viz. Naive Bayes, AdaBoost and support vector machine, to discriminate No DME, NCSME and clinically significant macular edema classes. The performance of our system is evaluated using the publicly available MESSIDOR dataset (300 images) and also verified with a local dataset (300 images). Our results s …

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 25894464Открыть статью

Computer aided detection system for micro calcifications in digital mammograms.

Breast cancer continues to be a significant public health problem in the world. Early detection is the key for improving breast cancer progn … methods were used, the voting K-Nearest Neighbor classifier (K-NN) with prediction accuracy of 73%, Support Vector Machine classifier (SVM) with prediction accuracy of 83%, and Artificial Neural Network classifier (ANN) with prediction accuracy of 77%.

Оценочное исследованиеСтатьяВалидационное 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 24909786Открыть статью

Preliminary structural MRI based brain classification of chronic pelvic pain: A MAPP network study.

Neuroimaging studies have shown that changes in brain morphology often accompany chronic pain conditions. However, brain biomarkers that are sensitive and specific to chronic pelvic pain (CPP) have not yet been adequately identified. Using data from the Trans-MAPP Research Network, we examined the changes in brain morphology associated with CPP. We used a multivariate pattern classification approach to detect these changes and to identify patterns that could be used to distinguish participants with CPP from age-matched healthy controls. In particular, we used a linear support vector machine (S…

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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 25242566Открыть статью

Multi-atlas-based Segmentation of the Parotid Glands of MR Images in Patients Following Head-and-neck Cancer Radiotherapy.

Xerostomia (dry mouth), resulting from radiation damage to the parotid glands, is one of the most common and distressing side effects of hea … ultiple patient-specific pairs (head-and-neck MR image and transformed parotid-gland mask) to train support vector machine (SVM) to reach consensus to segment the parotid gland of the target subject. This segmentation algorithm was tested with head-and-neck MRIs of 5 patients following radiotherapy for the nasopharyngeal cancer. The average parotid-gland volume overlapp …

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 25914491Открыть статью

Proteomic patterns of colonic mucosal tissues delineate Crohn's colitis and ulcerative colitis.

PURPOSE: Although Crohn's colitis (CC) and ulcerative colitis (UC) share several clinical features, they have different causes, mechanisms o … ers of 62 confirmed UC/CC tissues were analyzed using MALDI-MS for proteomic profiling. RESULTS: A Support Vector Machine algorithm consisting of 25 peaks was able to differentiate spectra from CC and UC with 76.9% spectral accuracy when using a leave-20%-out cross-validation. Application of the model to the entire dataset resulted in accurate classification of 19/26 C …

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 23382084Открыть статью

DTI based diagnostic prediction of a disease via pattern classification.

The paper presents a method of creating abnormality classifiers learned from Diffusion Tensor Imaging (DTI) data of a population of patients and controls. The score produced by the classifier can be used to aid in diagnosis as it quantifies the degree of pathology. Using anatomically meaningful features computed from the DTI data we train a non-linear support vector machine (SVM) pattern classifier. The method begins with high dimensional elastic registration of DT images followed by a feature extraction step that involves creating a feature by concatenating average anisotropy and diffusivity …

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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 20879275Открыть статью

AI-Supported, Integrative Prediction of Postoperative Delirium: Protocol for the CONFUSED Study.

BACKGROUND: Postoperative delirium (POD) is a frequent and serious complication in older surgical patients, characterized by acute cognitive … variate and multivariate methods, as well as machine learning approaches such as random forests and support vector machines, to identify relevant biomarkers and develop predictive models. The study protocol follows STROBE (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology) and TRIPOD (Transparent Reporting of a Multivariable Prediction Model for Indiv …

Протокол клинического исследованияСтатьяПоддержка 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 42184339Открыть статью

Screening disease feature genes and analyzing correlations with immune cell infiltration in knee osteoarthritis chondrocytes based on multiple machine learning algorithms.

OBJECTIVE: This study aimed to comprehensively analyze differentially expressed genes (DEGs) in chondrocytes from patients with knee osteoar … ed the merged dataset using three machine learning algorithms: Lasso regression, random forest, and support vector machine (SVM). The intersection of results from these three methods was used to construct a robust list of disease-related feature genes. These prominent feature genes were validated in the training set and further externally confirmed using the GSE57218 da …

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 42302029Открыть статью

An interpretable machine learning model based on routine clinical indicators for early identification of obesity-related non-alcoholic fatty liver disease in children: a single-center retrospective study.

BACKGROUND: There is still a lack of a noninvasive, individualized tool to pre-screen children with obesity for the risk of non-alcoholic fa … random forest, extreme gradient boosting (XGBoost), light gradient boosting machine (LightGBM), and support vector machine (SVM)-were developed and compared to determine the optimal model. Model performance was evaluated in the test set, and Shapley Additive exPlanations (SHAP) was used to interpret the final model. RESULTS: A total of 439 obese children were included …

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 42591968Открыть статью

Prediction of hypertension and restenosis under guideline-directed management in aortic coarctation: development and validation of machine-learning models.

BACKGROUND: Aortic coarctation (CoA) is a major cause of arterial hypertension in young individuals, with recurrence occurring in up to one-third of patients throughout life despite guideline-directed management. METHODS: We conducted a development and validation study at a single centre in Berlin, Germany, utilising routinely collected electronic health records, cardiovascular magnetic resonance (CMR), and mid-/long-term follow-up data from 218 visits (160 individuals with CoA receiving standard of care, guideline-based management) collected between January 2014 and April 2022. Machine learn

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 42389462Открыть статью

Prioritization of antimicrobial resistance surveillance of gram-negative pathogens - a stacked modelling approach.

Antimicrobial resistance in gram-negative pathogens is a growing global health threat, particularly in low- and middle-income countries (LMI … nce. Child models included generalized additive models, gradient boosting machines, random forests, support vector machines, cubist models, and xgboost regressors, whose estimations were combined using spatiotemporal gaussian process regression as a meta-learner. Cross-validated performance was robust for most pathogen-antibiotic combinations, with R 2 values ranging fr …

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 42723758Открыть статью

Efficient Voice-Based Parkinson Classification via Algorithm-Level Class Balancing.

Parkinson's disease (PD) is a progressive neurodegenerative disorder, and the diagnostic procedures are very crucial in enhancing patient ou … redundancy, together with algorithm-level imbalance reduction using highly fine-tuned CatBoost and Support Vector Machine models, which were trained and evaluated to classify PD cases. This plan took advantage of the discriminative ability of the fine feature set and maintained data integrity. The results indicate that CatBoost in the third case achieved the best perfo …

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 41916782Открыть статью

Prediction of postoperative nausea and vomiting in patients undergoing sedated gastrointestinal endoscopy based on machine learning.

OBJECTIVE: This multicentre study aimed to develop and validate a machine learning (ML) model to predict postoperative nausea and vomiting ( … ity in external validation (AUC: 0.834 [95%CI, 0.761-0.927]), outperforming logistic regression and support vector machines that achieved AUC > 0.800 in internal testing. The optimally calibrated LDA model facilitated development of a real-time risk prediction (https://p9xjczqdwwf7obxf6u7jeo.streamlit.app/), with SHAP interpretability analysis identifying prior PONV his …

СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка 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 41355079Открыть статью

Data driven approach to identify vulnerable plaques in carotid atherosclerosis using computed tomography imaging and computational fluid dynamics: A pilot study.

The current clinical gold standard for identifying vulnerable plaque is plaque Magnetic Resonance Imaging (MRI). However, owing to its limit … nditions. Geometric and novel hemodynamic features were extracted. A logistic regression (LR) and a support vector machine (SVM) classifier with leave-one-out cross-validation and embedded feature selection were trained to identify vulnerable plaque, assessed according to the Plaque-Reporting and Data System based on multi-modal plaque MRI findings. Model performance wa …

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 42842590Открыть статью

Comparative analysis of supervised machine learning algorithms for transdermal drug delivery in brain disorders.

To improve patient compliance and provide stable and prolonged delivery of drugs to the brain, transdermal drug delivery systems (TDDS) are being explored as a viable method of treatment of various brain diseases without the invasion of any organs. Optimization of TDDS remains problematic owing to the complex nonlinear interplay between formulation elements and process factors that affect drug entrapment efficiency, stability, and drug-release properties. Therefore, this study aims to develop a supervised Machine Learning (ML) framework to simultaneously predict multiple critical formulation a

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 42550291Открыть статью