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: 48 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

Improving the Classification of PCNSL and Brain Metastases by Developing a Machine Learning Model Based on 18F-FDG PET.

Background: The characteristic magnetic resonance imaging (MRI) and the positron emission tomography (PET) findings of PCNSL often overlap w … y. Principal component analysis (PCA) was used to decompose the datasets. Logistic regression (LR), support vector machine (SVM), and random forest classification (RFC) models were trained by two different groups of datasets, the group of multi-class features and the group of density features, respectively. The model with the highest mean precision score was selected. 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 36983721Открыть статью

Novel Imaging Revealing Inner Dynamics for Cardiovascular Waveform Analysis via Unsupervised Manifold Learning.

BACKGROUND: Cardiovascular waveforms contain information for clinical diagnosis. By learning and organizing the subtle change of waveform mo … al intubation and administration of vasodilator. To quantify the dynamic separation, we applied the support vector machine (SVM) analysis and reported the total accuracy and macro-F1 score. We further performed the trajectory analysis and derived the moving direction of successive beats (or pulses) as vectors in the high-dimensional space. RESULTS: For the non-ST-eleva …

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 32287131Открыть статью

Low Predictability of Readmissions and Death Using Machine Learning in Cirrhosis.

INTRODUCTION: Readmission and death in cirrhosis are common, expensive, and difficult to predict. Our aim was to evaluate the abilities of m … icant for readmission and death and trained 3 AI models, including logistic regression (LR), kernel support vector machine (SVM), and random forest classifiers (RFC), to predict readmission and death. We used the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) from 10-fold crossvalidation for evaluation to compare sexes. Data were compared with model for en …

СтатьяПоддержка 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 33038139Открыть статью

Radiomics-based ultrasOund Model for differentiating Uterine Sarcomas from leiomyomas (ROMUS): a retrospective pilot Multicenter Italian Trials in Ovarian Cancer (MITO) study.

OBJECTIVE: To develop machine-learning models that incorporate clinical information and radiomics features extracted from ultrasound images … orrelation coefficient. Logistic regression, random forest, extreme gradient boosting (XGBoost) and support vector machine models were tested in the model development process. We evaluated the performance of the models in differentiating between sarcomas and leiomyomas using the area under the receiver-operating-characteristics curve (AUC), accuracy, sensitivity and spe …

СтатьяМногоцентровое исследованиеНаблюдательное 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 41791853Открыть статью

Diagnostic potential of neutrophil extracellular traps in ulcerative colitis: a gene-based predictive model.

BACKGROUND: Neutrophil extracellular traps (NETs), web-like structures released by neutrophils during the process NETosis, aiding in gut muc … rithms (Least Absolute Shrink-age And Selection Operator (LASSO) algorithm, Random Forests (RF) and Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination (SVM-RFE)). The results of the three algorithms were integrated to identify NETs-related diagnostic genes (NDGs). A clinical diagnostic predictive model was constructed based on NDGs, and its performance was assessed us …

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 41324863Открыть статью

Development and Internal Validation of an Interpretable Machine Learning Model for Identifying Past-Year Nonsuicidal Self-Injury Among Adolescents With Depression: Retrospective Study.

BACKGROUND: Nonsuicidal self-injury (NSSI) is common among adolescents with depressive disorders and is associated with substantial clinical … rmutation importance, and Shapley Additive Explanations (SHAP). RESULTS: The radial basis function support vector machine achieved the highest mean cross-validated area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) in the training set (0.720), whereas the random forest showed the highest observed AUROC and area under the precision-recall curve (AUPRC) and t …

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 42849897Открыть статью

The contribution of phenolic endocrine-disrupting chemicals to breast cancer risk: A comprehensive bioinformatics analysis.

Bisphenol A (BPA), nonylphenol (NP), and octylphenol (OP) are common environmental phenolic endocrine disruptors and widely used industrial … ing algorithms, specifically Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) regression and Support Vector Machine (SVM), to identify nuclear targets linked to BPA, NP, and OP-induced breast cancer. These nuclear targets were further validated through differential expression analysis and Receiver Operating Characteristic (ROC) curve analysis using the GEO datase …

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 41673191Открыть статью

Early Risk Factor Prediction in Chronic Kidney Disease Diagnosis Using Feature Selection and Machine Learning Algorithms.

Chronic kidney disease, CKD in short, is a kind of long-term kidney illness in which rapid deterioration of kidney function is observed over … 10 features were identified. Then utilizing those features, the classifiers such as random forest, support vector machine, Naïve Bayes, decision tree, logistic regression, gradient boosting, K-nearest neighbors, and ensemble classifier voting technique were trained using stratified 5-fold and grid-based search cross-validation techniques. After that, their performances …

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 41688057Открыть статью

Risk prediction of multiple cardiometabolic diseases in middle-aged and older adults using lipid metabolism biomarkers and derived composite measures based on machine learning: a prospective cohort study of CHARLS.

BACKGROUND: Cardiometabolic multimorbidity (CMM) has become an increasing global public health challenge. In China, the prevalence of CMM is … logistic regression, random forest, gradient boosting machine, eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), support vector machine, naïve Bayes, deep learning (DL), and an ensemble model. The dataset was randomly split into training (75%) and validation (25%) subsets. Model discrimination was assessed using ROC curves and Area Under the Curve (AUC); calibration was evaluated wi …

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 41422255Открыть статью

Machine-learning-derived online prediction models of outcomes for patients with cholelithiasis-induced acute cholangitis: development and validation in two retrospective cohorts.

BACKGROUND: Cholelithiasis-induced acute cholangitis (CIAC) is an acute inflammatory disease with poor prognosis. This study aimed to create … , Decision Tree, Gradient Boosting Decision Tree, Gaussian Naive Bayes, Multi-Layer Perceptron, and Support Vector Machine were applied for prediction of in-hospital mortality, re-admission within 30 days after discharge, and mortality within 180 days after discharge. Patients from Zhongda Hospital affiliated to Southeast University in China between January 1, 2019 and …

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 39290635Открыть статью

[A multi-molecular predictive model for lymph node metastasis in papillary thyroid carcinoma based on machine learning algorithms].

OBJECTIVES: Accurate preoperative evaluation of lymph node metastasis (LNM) status in patients with papillary thyroid carcinoma (PTC) is ess … el (GLM), random forest (RF), extreme gradient boosting (XGBoost), artificial neural network (ANN), support vector machine (SVM), and naive Bayes model (NBM). RESULTS: EdgeR combined with LASSO regression identified 11 signature genes associated with LNM in PTC: PI15, IL11, PLA2G5, LY6G6C, FAM178B, MUC21, FN1, PDZK1IP1, STAC2, TMPRSS4, and WARS1P1. The multivariate log …

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 41656803Открыть статью

Developing a nomogram for postoperative delirium in elderly patients with hip fractures.

BACKGROUND: Postoperative delirium (POD) is a prevalent complication, particularly in elderly patients with hip fractures (HFs). It signific … sk nomogram prediction model was developed after screening key POD features using Lasso regression, support vector machine, and the random forest method. The nomogram showed excellent discriminatory capacity with area under the curve of 0.833 [95% confidence interval (CI) interval: 0.774-0.888] in the training group and 0.850 (95%CI: 0.718-0.982) in the validation group …

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 40110020Открыть статью

Predicting acute ovarian failure in female survivors of childhood cancer: a cohort study in the Childhood Cancer Survivor Study (CCSS) and the St Jude Lifetime Cohort (SJLIFE).

BACKGROUND: Cancer treatment can cause gonadal impairment. Acute ovarian failure is defined as the permanent loss of ovarian function within … no menarche after cancer treatment by the age of 18 years. Logistic regression, random forest, and support vector machines were used as candidate methods to develop the risk prediction models in the CCSS cohort. Prediction performance was evaluated internally (in the CCSS cohort) and externally (in the SJLIFE cohort) using the areas under the receiver operating charact …

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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 32066539Открыть статью

Diffusion MRI Radiomics Predict Renal Function Decline in ADPKD.

INTRODUCTION: Autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD) is the most common hereditary kidney disorder and a leading cause of end- … ere selected using least absolute shrinkage and selection operator, and models were developed using support vector machines with 20-fold cross-validation. The outcome was rapid renal function decline (estimated glomerular filtration rate [eGFR] ≤ -3 ml/min per 1.73 m2/year) over a median follow-up of 5.5 years. RESULTS: ADC-based radiomics provided the highest area und …

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 42662913Открыть статью

Machine learning-enhanced temperature sensing of spectrally featureless fluorophores.

Current efforts in fluorescence-based optical thermometry have concentrated on probe optimization to minimize prediction errors, typically requiring fluorophores with multiple emission bands for ratiometric analysis or large emission peak shifts for reliable calibration. However, fluorophores exhibiting a single emission band with a modest peak shift - here termed spectrally featureless - are excluded from conventional thermometric approaches, as single-band intensity measurements are susceptible to excitation source fluctuations and photobleaching, while their peak shifts alone are insufficie

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 42531965Открыть статью

Resection-inspired histopathological diagnosis of cerebral cavernous malformations using quantitative multiphoton microscopy.

Rationale: Cerebral cavernous malformation (CCM) is prone to recurring microhemorrhage, which can lead to drug-resistant epilepsy. Surgical … ized algorithms to provide quantitative information, a vascular patterns classifier based on linear support vector machine, visualization of microhemorrhage regions based on hemosiderin-related parameters, and the CCM-oriented virtual staining generative adversarial network (CCM-stainGAN) was constructed to generate two types of virtual staining. Results: Focused on CCM …

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 36185604Открыть статью

An application of methods for the probabilistic three-class classification of pregnancies of unknown location.

OBJECTIVE: We developed and compared classifiers to predict the outcome of pregnancies of unknown location (PUL). This is a three-class problem, as the possible outcomes are failing PUL, intra-uterine pregnancy (IUP), or ectopic pregnancy (EP). We focused on probabilistic classification because of the importance of uncertainty information in medical decision making. METHODS AND MATERIALS: Nine methods were implemented, based on logistic regression (LR), multi-layer perceptrons, least squares support vector machines (LS-SVMs), and kernel logistic regression (KLR). The LR models involved manual…

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 19157812Открыть статью

Contribution of resting pulse rate to fall risk prediction in patients with glaucoma: a nationwide retrospective study based on an XGBoost model.

BACKGROUND: Falls are among the most common safety concerns in people with visual impairment and can lead to serious consequences, including … rained six machine learning models: random forest, XGBoost, gradient boosting decision tree (GBDT), support vector machine (SVM), k-nearest neighbors (KNN), and AdaBoost. Feature selection was performed in the training set using recursive feature elimination with 5-fold cross-validation; within each fold, feature selection was conducted using only the fold-specific trai …

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 42324504Открыть статью

Serum proteomics in paediatric inflammatory bowel disease from a case-control study: biomarker discovery and ulcerative colitis-Crohn's disease differentiation.

BACKGROUND: The diagnosis of inflammatory bowel disease (IBD), ulcerative colitis (UC), and Crohn's disease (CD), relies on clinical and pat … retrospective cohorts of 295 and 105 individuals and multi-protein predictors were developed using Support Vector Machines (SVM). FINDINGS: The SomaScan discovery phase identified 95 serum protein biomarkers (BH p < 0.01) that differentiated IBD from non-IBD and 70 proteins (p < 0.01) that distinguished UC from CD. Pathway analysis linked specific inflammatory process …

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 42214844Открыть статью

Regional superficial amygdala resting-state functional connectivity in adults infers childhood maltreatment severity.

BACKGROUND: Childhood maltreatment (CM) is a potential risk factor for some neuropsychiatric disorders in adulthood (e.g. depression and anxiety) and alters trajectories of brain development. Accumulating evidence suggests that functional connectivity of the limbic system, especially the amygdala, is highly associated with childhood maltreatment, although not all studies have found this. These inconsistent results may be due to differential alterations of amygdala resting-state functional connectivity (rsFC) following childhood maltreatment. OBJECTIVE: Our aim was to investigate the relations

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 38666120Открыть статью