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: 74 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

Identifying marker genes in transcription profiling data using a mixture of feature relevance experts.

Transcription profiling experiments permit the expression levels of many genes to be measured simultaneously. Given profiling data from two … s, reorders genes according to this relevance measure, and uses a supervised learning method [here, support vector machines (SVMs)] to determine the generalization performances of different nested gene subsets. The mixture of three feature relevance experts examined implement two existing and one novel feature relevance measures. For each expert, a gene subset consistin …

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 11242594Открыть статью

A machine-learning-derived online prediction model for risk during the activity period in SLE patients: a retrospective historical cross-sectional study.

OBJECTIVE: Given the challenges in predicting systemic lupus erythematosus (SLE) disease activity and the limitations of existing assessment … lement 3 (C3), and NAG1 were identified as core predictive indicators for SLE disease activity. The support vector machine (SVM) model demonstrated balanced predictive performance, while the logistic regression model was selected for nomogram construction due to its high predictive accuracy and interpretability. NAG1 was the most critical predictive factor; elevated NAG …

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 42421161Открыть статью

Identification of disulfidptosis-related genes and subgroups in spinal cord injury.

STUDY DESIGN: Bioinformatics analysis and experimental validation study. OBJECTIVES: To investigate the role and expression patterns of dis … disulfidptosis-related genes with DEGs, and used machine learning techniques (Random Forest, Lasso, Support Vector Machine) to identify hub genes. Validated hub genes expression by real-time PCR; Construction of a diagnostic model: Developed a backpropagation neural network clinical prediction model based on hub genes and clinical features, and evaluated its performance …

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 40319145Открыть статью

ALS blood expression profiling identifies new biomarkers, patient subgroups, and evidence for neutrophilia and hypoxia.

BACKGROUND: Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a debilitating disease with few treatment options. Progress towards new therapies require … Genes encoding neurofilament proteins (NEFH, NEFL) had poor diagnostic accuracy (50-53%). However, support vector machines distinguished ALS patients from ALS mimics and controls with 87% accuracy (sensitivity: 86%, specificity: 87%). Expression profiles were heterogeneous among patients and we identified two subgroups: (i) patients with higher expression of IL6R and m …

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 31118040Открыть статью

[MALDI mass spectrometry of the meniscus. Objectification of morphological findings].

BACKGROUND: The classification of meniscal lesions requires correlation with clinical data. For the standardization of histopathology reports a discrimination between normal, low-grade lesions and high-grade lesions is feasible. This classification can be further specified using other methods. MATERIAL AND METHODS: Formalin-fixed, paraffin-embedded specimens of meniscal tissue from 68 patients were analyzed by matrix-assisted laser desorption ionization (MALDI) imaging. RESULTS: The classification of meniscal lesions and differentiation between low-grade and high-grade and acute versus non-a

Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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 25269875Открыть статью

[Utilizing machine learning and SHAP analysis to develop a prognostic survival prediction model for gastric cancer patients following radical gastrectomy].

Objective: To construct a prediction model and website for the overall survival (OS) of gastric cancer patients after radical gastrectomy ba … rithms: Logistic Regression (LR), K-Nearest Neighbors (KNN), Gaussian Naive Bayes (GaussianNB), and Support Vector Machine (SVM). The predictive performance of these models was assessed and compared. SHAPley Additive exPlanations (SHAP) were applied to interpret the model with the highest performance. Results: LASSO regression identified gender, tumor T stage, extent of …

Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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 41688199Открыть статью

Integrative single-cell and spatial transcriptomics combined with machine learning to discover complement-associated biomarkers in temporal lobe epilepsy with hippocampal sclerosis.

Temporal lobe epilepsy with hippocampal sclerosis (TLE-HS) poses significant challenges in therapeutic management. While studies have demons … FH were identified using statistical modeling and machine learning. Among multiple classifiers, the support vector machine model showed the best predictive performance, and SHAP analyses indicated distinct contribution directions for these candidate genes. In the kainic acid (KA) mouse model, single-cell analyses showed that complement activity was upregulated across ce …

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 42458112Открыть статью

The Identification and Experimental Validation of Monocyte/Macrophage-Related Inflammatory Hub Genes in Ventilator-Induced Lung Injury.

Objective This study aimed to identify monocyte/macrophage-related hub genes in ventilator-induced lung injury (VILI) by integrating transcr … idate genes were screened using least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression, support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE), and the random forest algorithm. Receiver operating characteristic (ROC) curve analysis was then performed to evaluate the discriminatory performance of the selected genes. Finally, experimental validation wa …

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 42597971Открыть статью

The Association of Periodontal Inflammation and Systemic Health Indicators: A Machine Learning Approach.

AIM: The relationship between oral and systemic inflammation has profound implications for understanding the broader health impacts of perio … ne the association between systemic and periodontal measures. Three classifiers-random forest (RF), support vector machine (SVM) and gradient boosting (GB)-were used using periodontal inflamed surface area (PISA) and demographic and anthropometric variables (age, gender, ethnicity, body mass index [BMI] and smoking habits) as inputs to predict systemic inflammation (def …

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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 40701837Открыть статью

Machine Learning Analysis of Nutrient Associations with Peripheral Arterial Disease: Insights from NHANES 1999-2004.

BACKGROUND: Peripheral arterial disease (PAD) is a common manifestation of atherosclerosis, affecting over 200 million people worldwide. The … Six ML models-extreme gradient boosting (XGBoost), random Forest (RF), naive bayes classifier (NB), support vector machine (SVM), logistic regression (LR), and decision tree (DT)-were trained on a 70/30 train-test split, with missing data imputed and sample imbalance addressed via synthetic minority oversampling technique (SMOTE). Model performance was evaluated using t …

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 39892831Открыть статью

Machine learning-based stratification of mild cognitive impairment in Parkinson's disease: a multicenter cross-sectional analysis.

BACKGROUND: Cognitive impairment is a prominent non-motor manifestation of Parkinson's disease (PD) and is associated with reduced quality o … ohorts retained native class distributions. Five machine-learning models (logistic regression [LR], support vector machine, XGBoost, neural network, LightGBM) were evaluated on non-resampled data for discrimination (area under the receiver operating characteristic curve, AUC), calibration, and clinical utility (decision-curve analysis, DCA). Interpretability combined a …

СтатьяМногоцентровое исследованиеПолный 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 41094519Открыть статью

Machine Learning-Based Diagnosis of Chronic Subjective Tinnitus With Altered Cognitive Function: An Event-Related Potential Study.

OBJECTIVES: Due to the absence of objective diagnostic criteria, tinnitus diagnosis primarily relies on subjective assessments. However, its … ition, the current source density for N2- and P3-related regions of interest was computed. A linear support vector machine classifier was used to distinguish patients with tinnitus from HCs. RESULTS: The P3 peak amplitudes were significantly diminished in patients with tinnitus at the AFz, Fz, Cz, and Pz electrodes, whereas the N2 peak latencies were significantly dela …

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 40232877Открыть статью

Machine Learning Diagnosis of Small-Bowel Crohn Disease Using T2-Weighted MRI Radiomic and Clinical Data.

BACKGROUND. Radiologists have variable diagnostic performance and considerable interreader variability when interpreting MR enterography (MRE) examinations for suspected Crohn disease (CD). OBJECTIVE. The purposes of this study were to develop a machine learning method for predicting ileal CD by use of radiomic features of ileal wall and mesenteric fat from noncontrast T2-weighted MRI and to compare the performance of the method with that of expert radiologists. METHODS. This single-institution study included retrospectively identified patients who underwent MRE for suspected ileal CD from Jan

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 37530398Открыть статью

Deciphering the endometrial immune landscape of RIF during the window of implantation from cellular senescence by integrated bioinformatics analysis and machine learning.

Recurrent implantation failure (RIF) is an extremely thorny issue in in-vitro fertilization (IVF)-embryo transfer (ET). However, its intrica … and immune pathways. Then, eight signature genes were determined by the machine learning method of support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE), random forest (RF), and artificial neural network (ANN), comprising LATS1, EHF, DUSP16, ADCK5, PATZ1, DEK, MAP2K1, and ETS2, which were also validated in the testing gene set (GSE106602). Furthermore, distinc …

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 36131919Открыть статью

Telemonitoring Parkinson's disease using machine learning by combining tremor and voice analysis.

BACKGROUND: With the growing number of the aged population, the number of Parkinson's disease (PD) affected people is also mounting. Unfortu … data when used separately. In both cases, k-nearest neighbors (kNN) gave the highest accuracy over support vector machine (SVM) and naive Bayes (NB). The application of maximum relevance minimum redundancy (MRMR) feature selection method showed that by selecting different feature sets based on the patient's gender, we could improve the detection accuracy. This study's …

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 33090328Открыть статью

Evaluation of an interpretable deep-learning model for the automated plan review of intensity-modulated radiation therapy.

BACKGROUND: Intensity-modulated radiation therapy (IMRT) is a treatment modality for delivering a higher radiation dose to the target using … e factor (LOF), density-based spatial clustering of applications with noise (HDBSCAN), one class of support vector machines (OC-SVM), and principal component analysis (PCA). RESULTS: The AE achieved the best detection performance among all the methods. The area under the curve (AUC) value of the AE was 0.98, and the average accuracy, precision, and F1 score were 0.91, …

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 42528729Открыть статью

Predicting upper limb motor recovery in subacute stroke patients via fNIRS-measured cerebral functional responses induced by robotic training.

BACKGROUND: Neural activation induced by upper extremity robot-assisted training (UE-RAT) helps characterize adaptive changes in the brains … eening frequencies above 90%. The combined models built using artificial neural networks (ANNs) and support vector machines (SVMs) significantly outperformed the other algorithms, with an average AUC of 0.861 (± 0.087) for the ANN and an average correlation coefficient (r) of 0.860 (± 0.069) for the SVM. Furthermore, predictive factor analysis of the models revealed tha …

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 39710694Открыть статью

Alterations in common marmoset gut microbiome associated with duodenal strictures.

Chronic gastrointestinal (GI) diseases are the most common diseases in captive common marmosets (Callithrix jacchus). Despite standardized h … loped models using machine learning algorithms (random forest, classification and regression trees, support vector machines and k-nearest neighbors) to classify microbiome, serum chemistry or complete blood count (CBC) data. Random forest (RF) models were the most accurate models and correctly classified strictures using either 9 ASVs (amplicon sequence variants), 4 ser …

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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 35347206Открыть статью

Decoding functional changes in the brain following ischemic stroke: a multimodal feature approach integrating fNIRS with machine learning and deep learning.

BACKGROUND: Ischemic stroke (IS) induces significant structural and functional remodelling of brain networks. While functional near-infrared … ssessment (task-based). Three traditional machine learning classifiers (Gaussian Naïve Bayes (GNB), Support Vector Machine (SVM), and Logistic Regression (LR)) and a Transformer-based deep learning model were constructed to classify IS patients from NCs. SHAP analysis was performed to identify the most discriminative features. Statistical comparisons between groups were …

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 42385535Открыть статью

Comprehensive machine learning analysis of a radiomics-based model for predicting microsatellite instability in right Colon Cancer.

OBJECTIVE: The objective of this study was to develop and validate a noninvasive radiomics-based machine learning (ML) model integrated with … regression method was applied for feature selection. Logistic regression (LR), random forest (RF), support vector machine (SVM), and extreme gradient boosting (XGBoost) were used to construct radiomics models. The RF algorithm was selected to build a joint clinicopathological-radiomics model, and patients with left colon cancer served as the external validation set. Re …

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 41889391Открыть статью