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: 56 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

Personalized prediction of initial valproic acid dose in children with epilepsy using machine learning techniques.

INTRODUCTION: Valproic acid (VPA) is widely prescribed antiepileptic drug in children because of its broad-spectrum efficacy. However, marke … sets. Ten machine learning and deep learning algorithms-CatBoost, XGBoost, LightGBM, Random Forest, Support Vector Machine, Multilayer Perceptron, Artificial Neural Network, Transformer, AdaBoost, and TabNet-were trained with tenfold cross-validation. The model performance was assessed using the coefficient of determination (R2), root mean square error (RMSE), mean abso …

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 41879924Открыть статью

GenSo-FDSS: a neural-fuzzy decision support system for pediatric ALL cancer subtype identification using gene expression data.

OBJECTIVE: Acute lymphoblastic leukemia (ALL) is the most common malignancy of childhood, representing nearly one third of all pediatric can … thods such as Bayesian decision theory and machine learning models such as neural networks (NN) and support vector machine (SVM). Though high accuracies have been reported for these systems, they fall short on certain critical areas. These included (a) being able to present the extracted knowledge and explain the computed solutions to the users; (b) having a logical ded …

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 15617982Открыть статью

Interpretable machine learning models to predict venous thromboembolism in sepsis patients with type 2 diabetes mellitus.

BACKGROUND: Sepsis patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM) face a substantially elevated risk of venous thromboembolism (VTE), yet pre … nter) between November 2023 and December 2025. Six machine learning algorithms-Logistic Regression, Support Vector Machine (SVM), Multilayer Perceptron (MLP), LightGBM, XGBoost, and Random Forest-were developed and compared. Feature selection was performed using the Boruta algorithm combined with forward sequential feature selection. Model performance was evaluated by d …

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 42876467Открыть статью

Interpretable machine learning for severity classification of thyroid eye disease using orbital anatomical features.

BACKGROUND: Thyroid eye disease (TED) severity assessment using the EUGOGO severity classification is partly subjective and prone to interob … ed confounding but retains inherent inter-eye correlations. Six ML models-Logistic Regression (LR), Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), Random Forest (RF), XGBoost, and LightGBM-were trained and evaluated using cross-validation. Model performance was compared in terms of area under the receiver operating characteristic curve (AUC), F1-score, and rec …

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 42404572Открыть статью

Machine learning-based mri radiomics for predicting bevacizumab response in peritumoral brain edema of glioblastoma.

OBJECT: To explore the prediction of the efficacy of bevacizumab (BEV) in treating peritumoral brain edema based on the radiomic features of … Lasso regression. Subsequently, three machine learning algorithms, namely logistic regression (LR), support vector machine (SVM), and random forest (RF), were used to construct radiomics prediction models. The efficacy of each model was compared using sensitivity, specificity, and the area under the receiver operating characteristic curve (AUC). The clinical practicabil …

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 42288065Открыть статью

Building an early warning model for the risk of suicide attempt in people with depression based on machine learning: a single-centre study.

BACKGROUND: Attempted suicide is one of the most serious clinical consequences for patients with depression, and early identification of hig … ructed using six machine learning algorithms: Random Forest (RF), Extreme Gradient Boost (XGBoost), Support Vector machine (SVM), multi-layer perceptron (MLP), logistic regression (LR), and Decision tree (DT). Model performance was evaluated by area (AUC) under the receiver operating characteristic curve (ROC), accuracy, sensitivity, specificity, and F1 score, and featu …

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 42666477Открыть статью

Development and validation of a deep neural network for predicting coronary heart disease in hypertensive patients using 24-hour ambulatory blood pressure monitoring: a retrospective study.

BACKGROUND: Coronary heart disease (CHD) remains a leading cause of morbidity and mortality worldwide. Early identification of high-risk hyp … machine learning algorithms (logistic regression, naïve Bayes, k-nearest neighbors, random forest, support vector machine, XGBoost, LightGBM, and CatBoost). Thirty-two variables spanning demographics, clinical data, laboratory results, echocardiographic measures, and blood pressure indices were evaluated. Continuous variables were discretized into quartile-based catego …

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 42528621Открыть статью

Risk of Postoperative Recurrence in Patients With Unusual Smooth Muscle Neoplasia and Construction of a Prediction Model.

OBJECTIVE: To identify the risk factors associated with postoperative recurrence of unusual (special-type) uterine smooth muscle neoplasia ( … ression. On the modeling front, we put eight distinct algorithms head-to-head: logistic regression, support vector machine, random forest, gradient boosting machine, XGBoost, k-nearest neighbors, AdaBoost, and a neural network. All were compared across the validation set, with a close eye on discrimination, calibration, and net benefit. The winner among them was later u …

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 42608026Открыть статью

Machine Learning Model for Predicting Axillary Lymph Node Metastasis in Clinically Node Positive Breast Cancer Based on Peritumoral Ultrasound Radiomics and SHAP Feature Analysis.

OBJECTIVE: This study seeks to construct a machine learning model that merges clinical characteristics with ultrasound radiomic analysis-enc … and ultrasound radiomics features, six machine learning models (Logistic Regression, Decision Tree, Support Vector Machine, Extreme Gradient Boosting, Random Forest, and K-Nearest Neighbors) were compared for diagnostic efficacy, and constructing a joint prediction model based on the optimal ML algorithm. The use of Shapley Additive Explanations (SHAP) enhanced the visu …

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 38808580Открыть статью

A Reservoir Computing with Boosted Topology Model to Predict Encephalitis and Mortality for Patients with Severe Fever with Thrombocytopenia Syndrome: A Retrospective Multicenter Study.

INTRODUCTION: Severe fever with thrombocytopenia syndrome virus (SFTSV) is an emerging tick-borne virus associated with a high rate of morta … compare our RC-BT model with the other traditional machine learning algorithms including Lightgbm, support vector machine (SVM), Xgboost, Decision Tree, and Neural Network (NN). RESULTS: For the prediction of encephalitis among patients with SFTS, nine parameters are selected with equal weight, namely calcium, cholesterol, muscle soreness, dry cough, smoking history, …

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 37138177Открыть статью

Explainable Machine Learning Model for Predicting First-Time Acute Exacerbation in Patients with Chronic Obstructive Pulmonary Disease.

BACKGROUND: The study developed accurate explainable machine learning (ML) models for predicting first-time acute exacerbation of chronic ob … individual explanations of the model's decisions. RESULTS: The gradient boosting machine (GBM) and support vector machine (SVM) models exhibited superior discrimination ability (area under curve [AUC] = 0.833 [95% confidence interval (CI) 0.745-0.921] and AUC = 0.836 [95% CI 0.757-0.915], respectively). The decision curve analysis indicated that the GBM model exhibited …

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 35207716Открыть статью

Machine Learning-Based Radiomics Nomogram With Dynamic Contrast-Enhanced MRI of the Osteosarcoma for Evaluation of Efficacy of Neoadjuvant Chemotherapy.

OBJECTIVES: This study aims to evaluate the value of machine learning-based dynamic contrast-enhanced MRI (DCE-MRI) radiomics nomogram in pr … tion operator were used to select the optimal features. Three classifiers (K-nearest neighbor, KNN; support vector machine, SVM; and logistic regression, LR) were implemented for model establishment. The performance of different classifiers and conventional semi-quantitative parameters was evaluated by confusion matrix and receiver operating characteristic curves. Furth …

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 34868973Открыть статью

Promoting Reproducible Research for Characterizing Nonmedical Use of Medications Through Data Annotation: Description of a Twitter Corpus and Guidelines.

BACKGROUND: Social media data are being increasingly used for population-level health research because it provides near real-time access to … rd route of intake, and consumption above the prescribed doses. Among machine learning classifiers, support vector machines obtained the highest automatic classification accuracy of 73.00% (95% CI 71.4-74.5) over the test set (n=3271). CONCLUSIONS: Our manual analysis and annotations of a large number of tweets have revealed types of information posted on Twitter about …

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 32130117Открыть статью

A Machine Learning Approach for the Detection and Characterization of Illicit Drug Dealers on Instagram: Model Evaluation Study.

BACKGROUND: Social media use is now ubiquitous, but the growth in social media communications has also made it a convenient digital platform … p learning model against 3 different machine learning models (eg, random forest, decision tree, and support vector machine) to assess the performance and accuracy of the model. For our deep learning model, we used the long short-term memory unit in the recurrent neural network to learn the pattern of the text of drug dealing posts. We also manually annotated all posts c …

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка службы здравоохранения 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 31199298Открыть статью

Retinal image analysis for disease screening through local tetra patterns.

Age-related Macular Degeneration (AMD) and Diabetic Retinopathy (DR) are the most prevalent diseases responsible for visual impairment in th … sifiers namely, AdaBoost, c4.5, logistic regression, naive Bayes, neural network, random forest and support vector machine were tested. We experimented with three public datasets, ARIA, STARE and E-Optha. Further, the performance of LTrP is compared with other texture descriptors, such as local phase quantization, local binary pattern and local derivative pattern. In al …

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 30308336Открыть статью

Automated classification of neurological disorders of gait using spatio-temporal gait parameters.

OBJECTIVE: Automated pattern recognition systems have been used for accurate identification of neurological conditions as well as the evalua … city of k-nearest neighbor (KNN), naive-bayes classifier (NB), artificial neural network (ANN), and support vector machine (SVM) in classifying the validation cases were calculated. RESULTS: ANN and SVM had the highest overall sensitivity with 90.6% and 92.0% respectively, followed by NB (76.0%) and KNN (73.3%). SVM and ANN showed high false negative rates for bilatera …

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 25725811Открыть статью

Rehabilitation Evaluation of Upper Limb Motor Function for Stroke Patients Based on Belief Rule Base.

In the process of rehabilitation treatment for stroke patients, rehabilitation evaluation is a significant part in rehabilitation medicine. … on model. To verify the accuracy of the proposed method, Back Propagation Neural Network (BPNN) and Support Vector Machines (SVM) are used to evaluate. Comparative analysis shows that the BRB model has high accuracy and effectiveness among the three evaluation models. The results show that the rehabilitation evaluation model of stroke patients based on BRB could help ph …

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 38153832Открыть статью

BMIgap: a new tool to quantify transdiagnostic brain signatures of current and future weight.

Understanding the neurobiological underpinnings of weight gain could reduce excess mortality and improve long-term trajectories of psychiatric disorders. We used support-vector machines and whole-brain voxel-wise grey matter volume to generate and validate a BMI predictor in healthy individuals (N = 1504) and applied it to individuals with schizophrenia (SCZ,N = 146), clinical high-risk states for psychosis (CHR,N = 213) and recent-onset depression (ROD,N = 200). We computed BMIgap (BMIpredicted-BMImeasured), interrogated its brain-level overlaps with SCZ and explored whether BMIgap predicted

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 39711565Открыть статью

Identification and Classification of Lungs Focal Opacity Using CNN Segmentation and Optimal Feature Selection.

Lung cancer is one of the deadliest cancers around the world, with high mortality rate in comparison to other cancers. A lung cancer patient … (LBPs), and geometric features are extracted after segmentation of nodules. The results shown that support vector machines performed better in identifying the nodules than other classifiers, achieving the highest accuracy of 97.8% with sensitivity of 100%, specificity of 93%, and false positive rate of 6.7%.

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 37538561Открыть статью

Supervised Myoelectrical Hand Gesture Recognition in Post-Acute Stroke Patients with Upper Limb Paresis on Affected and Non-Affected Sides.

In clinical practice, acute post-stroke paresis of the extremities fundamentally complicates timely rehabilitation of motor functions; howev … ty). Using data preprocessing, semi-automatic segmentation, and a set of extracted feature vectors, support vector machine (SVM), linear discriminant analysis (LDA), and k-nearest neighbors (k-NN) classifiers for statistical comparison and validity (paired t-tests, p-value < 0.05), we were able to discriminate myoelectrical patterns for each gesture on both paretic and …

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 36433330Открыть статью