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: 58 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

Prediction of severe erectile dysfunction after penile fracture repair: machine learning analysis results from the reconstruction and trauma working group of the society of urological surgery (RAT-SUS).

BACKGROUND: Erectile dysfunction (ED) is a significant complication following penile fracture repair, and early prediction is critical for c … following penile fracture surgery. RESULTS: Logistic Regression, Gaussian Naive Bayes, and Linear Support Vector Machine emerged as the best-performing algorithms on the original dataset, with Area Under the Curve (AUC) scores of 0.81, 0.78, and 0.76, respectively. On the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE)-resampled dataset, Quadratic Discriminant Anal …

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 41415112Открыть статью

Transforming UTE-mDixon MR Abdomen-Pelvis Images Into CT by Jointly Leveraging Prior Knowledge and Partial Supervision.

Computed tomography (CT) provides information for diagnosis, PET attenuation correction (AC), and radiation treatment planning (RTP). Disadv … arning techniques, i.e., the knowledge-leveraged transfer fuzzy c-means (KL-TFCM) and the Laplacian support vector machine (LapSVM), are used in SCT-PK-PS. The significance of our effort is threefold: 1) Using the prior knowledge-referenced KL-TFCM clustering, SCT-PK-PS is able to group the feature data of MR images into five initial clusters of fat, soft tissue, air, b …

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 32175868Открыть статью

A hybrid intelligent assessment model for English translation education with improved BERT and SVM.

Assessing student translations in real classrooms still leans heavily on human judgment, which can vary across raters, is time-consuming, an … ompact linguistic and alignment features, and feeds the resulting representations into margin-based Support Vector Machines (SVM) heads with monotonic calibration to produce holistic and rubric-aligned sub-scores. We conduct experiments on the English–Chinese portion of the MLQE-PE machine-translation quality estimation dataset, which we use as a proxy for sentence-leve …

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 41554804Открыть статью

From data to decisions: The role of machine learning in precision ecological restoration.

The United Nations Decade on Ecosystem Restoration (2021-2030) highlights the importance of ecological restoration in tackling global challe … ion of remote sensing and image recognition. ML techniques, such as random forests, decision trees, support vector machines, and neural networks, aid in analyzing large-scale ecological data, uncovering complex relationships, and optimizing restoration strategies, resource allocation, and ecological risk assessments. Moreover, ML also empowers real-time decision-making …

СтатьяОбзорПоиск 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 42753156Открыть статью

Prediction of delayed graft function after kidney transplantation using artificial intelligence and machine learning: A Systematic Review.

INTRODUCTION: Delayed graft function (DGF) is a frequent early complication after kidney transplantation. We systematically reviewed artific … varied widely (12.5-56.8%). Algorithms included neural networks, logistic and penalised regression, support vector machines, random forests, gradient boosting and stacked ensembles. Reported areas under the receiver operating characteristic curve (AUCs) ranged from 0.67 to 0.99. Recurrent predictors included donor renal-function measures, donor age and body mass index, …

СтатьяОбзорПоиск 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 42623334Открыть статью

Machine Learning Models for Predicting Latent Tuberculosis Infection Risk in Close Contacts of Patients with Pulmonary Tuberculosis - Henan Province, China, 2024.

INTRODUCTION: We explored risk factors for latent tuberculosis infection (LTBI) and developed a risk prediction model using machine learning … fixed random seed. Five models - logistic regression (LR), decision tree (DT), random forest (RF), support vector machines (SVM), and multilayer perceptron (MLP) - were trained and evaluated using the mean squared error (MSE) and coefficient of determination. The test set was subjected to external validation. Receiver operating characteristic curve analysis, area under …

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 41837255Открыть статью

An explainable multi-label Diagnostic Prediction Model for lung diseases based on proteomic biomarkers.

OBJECTIVES: Differential diagnosis of pneumonia, tuberculosis, and lung cancer is highly challenging due to overlapping clinical presentatio … nt performance, significantly outperforming seven baseline models including logistic regression and support vector machines. SHAP analysis identified key protein biomarkers (Cancer: P02775, P61626; Tuberculosis: P0DOX2, P55259). Furthermore, the model achieved an overall accuracy of 86% with the independent external validation cohort. CONCLUSION: This study established …

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 42499817Открыть статью

Artificial intelligence use for precision medicine in inflammatory bowel disease: a systematic review.

INTRODUCTION: Inflammatory Bowel Disease (IBD), encompassing Crohn's disease and ulcerative colitis, presents significant clinical challenge … e learning algorithms were predominantly used, particularly random forest, logistic regression, and support vector machines. Omics data were frequently employed as predictors, especially transcriptomics and microbiome analyses. Studies demonstrated good predictive performance across all three areas, with median AUC values ranging from 0.85 to 0.90. CONCLUSION: AI appli …

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 39959235Открыть статью

Predicting carotid plaques in metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease using machine learning and SHAP interpretation.

Cardiovascular disease (CVD) remains the most common cause of death worldwide. Carotid plaque is an indicator of subclinical CVDs. Metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) is a risk factor for atherosclerotic CVDs. We aimed to develop and validate a predictive model for carotid plaque occurrence in annual health check-up populations, to integrate health check-up indicators with machine learning (ML) algorithms and LASSO-based feature selection and leverage advanced interpretability frameworks to elucidate the contribution of individual risk factors. In this retrospectiv

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 41094012Открыть статью

Machine learning models for the prediction of COVID-19 prognosis in the primary health care setting.

BACKGROUND: Establishing risk factors associated with severity and prognosis in the early stages of the disease is important to identify pat … gorithms such as Generalized Linear Models, flexible GLMs with Lasso, Gradient Boosting Models, and Support Vector Machines, with the model demonstrating the highest Area Under the Curve (AUC) selected for optimal performance. RESULTS: A total of 2,162,187 COVID-19 cases were identified across five epidemic waves. Key predictors of short-term complications included age …

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 41087937Открыть статью

Machine Learning for Warfarin Therapy: A Systematic Review.

Background: Despite the availability of direct oral anticoagulants, warfarin remains essential for mechanical valves, renal impairment, and … t responder ratio versus 41.6% for standard practice and 99.5% safety responder ratio versus 83.1%. Support vector machines achieved R2 up to 0.98 in homogeneous populations. Mean absolute error ranged from 0.11 to 1.8 mg/day, consistently outperforming traditional methods. Seven studies included external validation, whilst 78.6% were retrospective designs. Limited impl …

СтатьяОбзорПоиск 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 41155660Открыть статью

Multi-feature Fusion Network on Gray Scale Ultrasonography: Effective Differentiation of Adenolymphoma and Pleomorphic Adenoma.

RATIONALE AND OBJECTIVES: to develop a deep learning radiomics graph network (DLRN) that integrates deep learning features extracted from gr … le ultrasound images were input to machine learning classifiers including logistic regression (LR), support vector machines (SVM), KNN, RandomForest (RF), ExtraTrees, XGBoost, LightGBM, and MLP to construct deep transfer learning radiomics (DTL) models and Rad models respectively. Deep learning radiomics (DLR) models were constructed by integrating the two features and …

СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка 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 38871552Открыть статью

Adverse pregnancy outcomes in women with systemic lupus erythematosus: can we improve predictions with machine learning?

OBJECTIVES: Nearly 20% of pregnancies in patients with SLE result in an adverse pregnancy outcome (APO). We previously developed an APO pred … , least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), random forest (RF), neural network (NN), support vector machines (SVM-RBF), gradient boosting (GB) and SuperLearner (SL) were compared by cross-validated area under the ROC curve (AUC) and calibration. RESULTS: Previously identified APO risk factors, antihypertensive medication use, low platelets, SLE disease a …

СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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 36104120Открыть статью

Opportunistic screening for osteoporosis and osteopenia from CT scans of the abdomen and pelvis using machine learning.

OBJECTIVES: To use multivariable machine learning using the computed tomography (CT) attenuation of each of the bones in the lumbar spine, p … ebrae, univariate logistic regression, least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), and support vector machines (SVM) with radial basis function (RBF) were used to predict osteoporosis/osteopenia. The performance of using the CT attenuation at L1 to the univariate logistic regression, LASSO, and SVM models were compared using DeLong's test in the test datase …

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 36166085Открыть статью

Machine learning in diagnosis and disability prediction of multiple sclerosis using optical coherence tomography.

BACKGROUND: Multiple sclerosis (MS) is a neurodegenerative disease that affects the central nervous system, especially the brain, spinal cor … -year follow-up, were enrolled. Classification algorithms such as multiple linear regression (MLR), support vector machines (SVM), decision tree (DT), k-nearest neighbours (k-NN), Naïve Bayes (NB), ensemble classifier (EC) and long short-term memory (LSTM) recurrent neural network were tested to develop two predictive models: MS diagnosis model and MS disability course …

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 33946022Открыть статью

On the Possibility of Predicting Glycaemia 'On the Fly' with Constrained IoT Devices in Type 1 Diabetes Mellitus Patients.

Type 1 Diabetes Mellitus (DM1) patients are used to checking their blood glucose levels several times per day through finger sticks and, by … ses to 56.49 s assuming the previously mentioned parameters, but this can be improved to 34.89 s if Support Vector Machines are applied, achieving in this case an RMSE of 19.90 mg/dL. Thus, this paper concludes that local on-the-fly forecasting of glycaemia would be affordable with constrained devices.

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 31635378Открыть статью

Sparse Modeling Reveals miRNA Signatures for Diagnostics of Inflammatory Bowel Disease.

The diagnosis of inflammatory bowel disease (IBD) still remains a clinical challenge and the most accurate diagnostic procedure is a combina … Classification problems considering 2, 3 or 4 groups were solved using different types of penalized support vector machines (SVMs). The resulting models were assessed regarding sparsity and performance and a subset was selected for further investigation. Measured by the area under the ROC curve (AUC) the corresponding median holdout-validated accuracy was estimated as r …

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 26466382Открыть статью

Beyond where to how: a machine learning approach for sensing mobility contexts using smartphone sensors.

This paper presents the results of research on the use of smartphone sensors (namely, GPS and accelerometers), geospatial information (points of interest, such as bus stops and train stations) and machine learning (ML) to sense mobility contexts. Our goal is to develop techniques to continuously and automatically detect a smartphone user's mobility activities, including walking, running, driving and using a bus or train, in real-time or near-real-time (<5 s). We investigated a wide range of supervised learning techniques for classification, including decision trees (DT), support vector machine…

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 25928060Открыть статью

Position prediction from performance and anthropometric indicators in young footballers: a machine learning approach.

The early and accurate identification of playing position-specific skills in young footballers is of critical importance for both performanc … ion, the model created with the obtained technical and anthropometric parameters was analysed using Support Vector Machines (SVM, RBF kernel), K-Nearest Neighbour (KNN), Logistic Regression (LR) and Gaussian Naive Bayes algorithms. Model performances were compared based on accuracy, precision, sensitivity, and macro F1 scores. ROC curves and confusion matrices were anal …

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 41618009Открыть статью

Application of Isokinetic Dynamometry Data in Predicting Gait Deviation Index Using Machine Learning in Stroke Patients: A Cross-Sectional Study.

BACKGROUND: Three-dimensional gait analysis, supported by advanced sensor systems, is a crucial component in the rehabilitation assessment of post-stroke hemiplegic patients. However, the sensor data generated from such analyses are often complex and challenging to interpret in clinical practice, requiring significant time and complicated procedures. The Gait Deviation Index (GDI) serves as a simplified metric for quantifying the severity of pathological gait. Although isokinetic dynamometry, utilizing sophisticated sensors, is widely employed in muscle function assessment and rehabilitation,

СтатьяНаблюдательное исследованиеПолный 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 39599035Открыть статью