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

13 528 публикаций

Поиск: 52 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 922 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

Catheter related thrombosis in hospitalized infants: A neural network approach to predict risk factors.

INTRODUCTION: We sought to investigate the predictors of catheter-related thrombosis (CRT) in a cohort of critically ill hospitalized infants and using a novel approach (the artificial neural network - ANN) in combination with conventional statistics to identify/confirm those predictors. METHODS: We performed a retrospective analysis of all infants with a central or peripherally inserted central venous catheter (CVC/PICC) between 2015 and 2018. ANN was generated to investigate the predictors of CRT. The predictive variables examined in the ANN were age, gender, weight, co-morbid conditions, l

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 33529871Открыть статью

PathoNet introduced as a deep neural network backend for evaluation of Ki-67 and tumor-infiltrating lymphocytes in breast cancer.

The nuclear protein Ki-67 and Tumor infiltrating lymphocytes (TILs) have been introduced as prognostic factors in predicting both tumor progression and probable response to chemotherapy. The value of Ki-67 index and TILs in approach to heterogeneous tumors such as Breast cancer (BC) that is the most common cancer in women worldwide, has been highlighted in literature. Considering that estimation of both factors are dependent on professional pathologists' observation and inter-individual variations may also exist, automated methods using machine learning, specifically approaches based on deep l

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 33875676Открыть статью

Treatment of individual predictors with neural network algorithms improves Global Registry of Acute Coronary Events score discrimination.

OBJECTIVE: The aim of this study was to develop, train, and test different neural network (NN) algorithm-based models to improve the Global Registry of Acute Coronary Events (GRACE) score performance to predict in-hospital mortality after an acute coronary syndrome. METHODS: We analyzed a prospective database, including 40 admission variables of 1255 patients admitted with the acute coronary syndrome in a community hospital. Individual predictors included in GRACE score were used to train and test three NN algorithm-based models (guided models), namely: one- and two-hidden layer multilayer pe

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 33661883Открыть статью

A new open-access platform for measuring and sharing mTBI data.

Despite numerous research efforts, the precise mechanisms of concussion have yet to be fully uncovered. Clinical studies on high-risk populations, such as contact sports athletes, have become more common and give insight on the link between impact severity and brain injury risk through the use of wearable sensors and neurological testing. However, as the number of institutions operating these studies grows, there is a growing need for a platform to share these data to facilitate our understanding of concussion mechanisms and aid in the development of suitable diagnostic tools. To that end, thi

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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 33820939Открыть статью

Deep convolutional neural network-based algorithm for muscle biopsy diagnosis.

Histopathologic evaluation of muscle biopsy samples is essential for classifying and diagnosing muscle diseases. However, the numbers of experienced specialists and pathologists are limited. Although new technologies such as artificial intelligence are expected to improve medical reach, their use with rare diseases, such as muscle diseases, is challenging because of the limited availability of training datasets. To address this gap, we developed an algorithm based on deep convolutional neural networks (CNNs) and collected 4041 microscopic images of 1400 hematoxylin-and-eosin-stained pathology

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 34599274Открыть статью

Automated detection of cervical ossification of the posterior longitudinal ligament in plain lateral radiographs of the cervical spine using a convolutional neural network.

Cervical ossification of the posterior longitudinal ligament (OPLL) is a contributing factor to spinal cord injury or trauma-induced myelopathy in the elderly. To reduce the incidence of these traumas, it is essential to diagnose OPLL at an early stage and to educate patients how to prevent falls. We thus evaluated the ability of our convolutional neural network (CNN) to differentially diagnose cervical spondylosis and cervical OPLL. We enrolled 250 patients with cervical spondylosis, 250 patients with cervical OPLL, and 180 radiographically normal controls. We evaluated the ability of our CNN

Оценочное исследованиеСтатьяПоддержка 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 34135404Открыть статью

Optimized Neural Network Based on Genetic Algorithm to Construct Hand-Foot-and-Mouth Disease Prediction and Early-Warning Model.

Accompanied by the rapid economic and social development, there is a phenomenon of the crazy spread of many infectious diseases. It has brought the rapid growth of the number of people infected with hand-foot-and-mouth disease (HFMD), and children, especially infants and young children's health is at great risk. So it is very important to predict the number of HFMD infections and realize the regional early-warning of HFMD based on big data. However, in the current field of infectious diseases, the research on the prevalence of HFMD mainly predicts the number of future cases based on the number

Клинический случайСтатьяПоддержка 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 33799332Открыть статью

Validation of Deep Convolutional Neural Network-based algorithm for detection of diabetic retinopathy - Artificial intelligence versus clinician for screening.

PURPOSE: Deep learning is a newer and advanced subfield in artificial intelligence (AI). The aim of our study is to validate a machine-based algorithm developed based on deep convolutional neural networks as a tool for screening to detect referable diabetic retinopathy (DR). METHODS: An AI algorithm to detect DR was validated at our hospital using an internal dataset consisting of 1,533 macula-centered fundus images collected retrospectively and an external validation set using Methods to Evaluate Segmentation and Indexing Techniques in the field of Retinal Ophthalmology (MESSIDOR) dataset. I

СтатьяВалидационное исследованиеПоиск 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 31957737Открыть статью

Prediction of biological activity of compounds containing a 1,3,5-triazinyl sulfonamide scaffold by artificial neural networks using simple molecular descriptors.

Simple molecular descriptors of extensive series of 1,3,5-triazinyl sulfonamide derivatives, based on the structure of sulfonamides and their physicochemical properties, were designed and calculated. These descriptors were successfully applied as inputs for artificial neural network (ANN) modelling of the relationship between the structure and biological activity. The optimized ANN architecture was applied to the prediction of the inhibition activity of 1,3,5-triazinyl sulfonamides against human carbonic anhydrase (hCA) II, tumour-associated hCA IX, and their selectivity (hCA II/hCA IX).

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 33418318Открыть статью

Dual-emission CdTe/AgInS2 photoluminescence probe coupled to neural network data processing for the simultaneous determination of folic acid and iron (II).

This work focused on the combination of CdTe and AgInS2 quantum dots in a dual-emission nanoprobe for the simultaneous determination of folic acid and Fe(II) in pharmaceutical formulations. The surface chemistry of the used QDs was amended with suitable capping ligands to obtain appropriate reactivity in terms of selectivity and sensitivity towards the target analytes. The implementation of PL-based sensing schemes combining multiple QDs of different nature, excited at the same wavelength and emitting at different ones, allowed to obtain a specific analyte-response profile. The first-order flu

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 32359512Открыть статью

Artificial intelligence to detect tympanic membrane perforations.

OBJECTIVE: To explore the feasibility of constructing a proof-of-concept artificial intelligence algorithm to detect tympanic membrane perforations, for future application in under-resourced rural settings. METHODS: A retrospective review was conducted of otoscopic images analysed using transfer learning with Google's Inception-V3 convolutional neural network architecture. The 'gold standard' 'ground truth' was defined by otolaryngologists. Perforation size was categorised as less than one-third (small), one-third to two-thirds (medium), or more than two-thirds (large) of the total tympanic m

Сравнительное исследованиеСтатьяПоиск 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 32238202Открыть статью

Implications of asymmetric neural activity patterns in the basal ganglia outflow in the integrative neural network model for cervical dystonia.

Cervical dystonia (CD) is characterized by abnormal twisting and turning of the head with associated head oscillations. It is the most common form of dystonia, which is a third most common movement disorder. Despite frequent occurrence there is paucity in adequate therapy, much of which is attributed to its uncertain pathophysiology. Recently we proposed a unifying network model highlighting the role of head neural integrator (hNI) for the pathophysiology of CD. According to our hypothesis the CD is due to abnormal output of hNI; the latter itself is not affected but its dysfunction is seconda

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 31325985Открыть статью

To Generate an Ensemble Model for Women Thyroid Prediction Using Data Mining Techniques.

Objective: The main objective of this paper is to easily identify thyroid symptom for treatment. Methods: In this paper two main techniques are proposed for mining the hidden pattern in the dataset. Ensemble-I and Ensemble- II both are machine learning techniques. Ensemble-I generated from decision tree, over fitting and neural network and Ensemble-II generated from combinations of Bagging and Boosting techniques. Finally proposed experiment is conducted by Ensemble-I vs. Ensemble-II. Results: In the entire experimental setup find an ensemble –II generated model is the higher compare to other

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 31031212Открыть статью

Heterogeneity within the frontoparietal control network and its relationship to the default and dorsal attention networks.

The frontoparietal control network (FPCN) plays a central role in executive control. It has been predominantly viewed as a unitary domain general system. Here, we examined patterns of FPCN functional connectivity (FC) across multiple conditions of varying cognitive demands, to test for FPCN heterogeneity. We identified two distinct subsystems within the FPCN based on hierarchical clustering and machine learning classification analyses of within-FPCN FC patterns. These two FPCN subsystems exhibited distinct patterns of FC with the default network (DN) and the dorsal attention network (DAN). FPC

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 29382744Открыть статью

Neural network-based model predictive control for type 1 diabetic rats on artificial pancreas system.

Artificial pancreas system (APS) is a viable option to treat diabetic patients. Researchers, however, have not conclusively determined the best control method for APS. Due to intra-/inter-variability of insulin absorption and action, an individualized algorithm is required to control blood glucose level (BGL) for each patient. To this end, we developed model predictive control (MPC) based on artificial neural networks (ANNs), which combines ANN for BGL prediction based on inputs and MPC for BGL control based on the ANN (NN-MPC). First, we developed a mathematical model for diabetic rats, which

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 30069675Открыть статью

Spatio-Temporal Tolerance of Visuo-Tactile Illusions in Artificial Skin by Recurrent Neural Network with Spike-Timing-Dependent Plasticity.

Perceptual illusions across multiple modalities, such as the rubber-hand illusion, show how dynamic the brain is at adapting its body image and at determining what is part of it (the self) and what is not (others). Several research studies showed that redundancy and contingency among sensory signals are essential for perception of the illusion and that a lag of 200-300 ms is the critical limit of the brain to represent one's own body. In an experimental setup with an artificial skin, we replicate the visuo-tactile illusion within artificial neural networks. Our model is composed of an associat

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 28106139Открыть статью

Modeling spike-wave discharges by a complex network of neuronal oscillators.

PURPOSE: The organization of neural networks and the mechanisms, which generate the highly stereotypical for absence epilepsy spike-wave discharges (SWDs) is heavily debated. Here we describe such a model which can both reproduce the characteristics of SWDs and dynamics of coupling between brain regions, relying mainly on properties of hierarchically organized networks of a large number of neuronal oscillators. MODEL: We used a two level mesoscale model. The first level consists of three structures: the nervus trigeminus serving as an input, the thalamus and the somatosensory cortex; the seco

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 29288874Открыть статью

Chemometrics Tools in Detection and Quantitation of the Main Impurities Present in Aspirin/Dipyridamole Extended-Release Capsules.

Aspirin (ASP) and dipyridamole (DIP) in combination is widely used in the prevention of secondary events after stroke and transient ischemic attack. Salicylic acid is a well-known impurity of ASP, and the DIP extended-release formulation may contain ester impurities originating from the reaction with tartaric acid. UV spectral data analysis of the active ingredients in the presence of their main impurities is presented using multivariate approaches. Four chemometric-assisted spectrophotometric methods, namely, partial least-squares, concentration residuals augmented classical least-squares (CR

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 27302874Открыть статью

Utility of Bayesian networks in QMRA-based evaluation of risk reduction options for recycled water.

BACKGROUND: Quantitative microbial risk assessment (QMRA), the current method of choice for evaluating human health risks associated with disease-causing microorganisms, is often constrained by issues such as availability of required data, and inability to incorporate the multitude of factors influencing risk. Bayesian networks (BNs), with their ability to handle data paucity, combine quantitative and qualitative information including expert opinions, and ability to offer a systems approach to characterisation of complexity, are increasingly recognised as a powerful, flexible tool that overcom

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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 26479913Открыть статью

Estimation of the age and amount of brown rice plant hoppers based on bionic electronic nose use.

The brown rice plant hopper (BRPH), Nilaparvata lugens (Stal), is one of the most important insect pests affecting rice and causes serious damage to the yield and quality of rice plants in Asia. This study used bionic electronic nose technology to sample BRPH volatiles, which vary in age and amount. Principal component analysis (PCA), linear discrimination analysis (LDA), probabilistic neural network (PNN), BP neural network (BPNN) and loading analysis (Loadings) techniques were used to analyze the sampling data. The results indicate that the PCA and LDA classification ability is poor, but the

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 25268913Открыть статью