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: 118 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

Cheminformatics-aided pharmacovigilance: application to Stevens-Johnson Syndrome.

OBJECTIVE: Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) models can predict adverse drug reactions (ADRs), and thus provide early warn … sala, Sweden), chemical descriptors were computed from drug molecular structures. Random Forest and Support Vector Machines methods were used to develop QSAR models, which were validated by external 5-fold cross validation. Models were employed for virtual screening of DrugBank to predict SJS actives and inactives, which were corroborated using knowledge bases like Vigi …

СтатьяПоддержка 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 26499102Открыть статью

Temporal classification of multichannel near-infrared spectroscopy signals of motor imagery for developing a brain-computer interface.

There has been an increase in research interest for brain-computer interface (BCI) technology as an alternate mode of communication and envi … ifier towards developing a BCI. We applied two different pattern recognition algorithms separately, Support Vector Machines (SVM) and Hidden Markov Model (HMM), to classify the data offline. SVM classified left-hand imagery from right-hand imagery with an average accuracy of 73% for all volunteers, while HMM performed better with an average accuracy of 89%. Our results …

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 17196832Открыть статью

Bisphenol A exposure in myasthenia gravis: Potential targets and mechanisms revealed by network toxicology and molecular dynamics.

BACKGROUND: Myasthenia gravis (MG) is a B-cell-mediated autoimmune disease characterized by impaired neuromuscular transmission. Although ge … -learning algorithms, including least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression, support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE), random forest (RF), and extreme gradient boosting (XGBoost). Differential expression and diagnostic performance were validated using the Gene Expression Omnibus (GEO) dataset GSE85452. Immune infiltration was …

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 42520089Открыть статью

Development and Validation of Contrast-Enhanced CT-Based Deep Transfer Learning and Combined Clinical-Radiomics Model to Discriminate Thymomas and Thymic Cysts: A Multicenter Study.

RATIONALE AND OBJECTIVES: This study aims to evaluate the feasibility and effectiveness of deep transfer learning (DTL) and clinical-radiomi … were used to select clinical-radiological features. Six machine learning classifiers, including LR, support vector machine (SVM), k-nearest neighbors (KNN), Light Gradient Boosting Machine (LightGBM), Adaptive Boosting (AdaBoost), and Multilayer Perceptron (MLP), were used to construct Radiomics and Clinico-radiologic models. The selected features from the Radiomics and …

Многоцентровое исследованиеСтатьяПоддержка 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 37949702Открыть статью

Machine learning assessment of myocardial ischemia using angiography: Development and retrospective validation.

BACKGROUND: Invasive fractional flow reserve (FFR) is a standard tool for identifying ischemia-producing coronary stenosis. However, in clin … he myocardial territory and stenosis degree), the ML classifiers (L2 penalized logistic regression, support vector machine, and random forest) predicted an FFR < 0.80 with an accuracy of approximately 80% (area under the curve [AUC] = 0.84-0.87, 95% confidence intervals 0.71-0.94) in the test set, which was greater than that of diameter stenosis (DS) > 53% (66%, AUC = 0 …

СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАВалидационное 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 30422987Открыть статью

Supporting diagnosis of attention-deficit hyperactive disorder with novelty detection.

OBJECTIVE: Computerized continuous performance test (CPT) is a widely used diagnostic tool for attention-deficit hyperactivity disorder (ADH … ecommend the Parzen and Gaussian density estimators, kernel principal component analysis, one-class support vector machine, and K-means clustering novelty detector which can improve upon the T-score method on average by at least 30% for the visual test and 40% for the auditory test. In addition, their performances are relatively stable over various parameter values as l …

СтатьяПоддержка 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 18187311Открыть статью

Predicting High-Risk Colorectal Polyps in African Americans Using Pre-colonoscopy Clinical Features: Machine Learning Model Development and Temporal Validation.

PURPOSE: Risk stratification for advanced colorectal polyps typically relies on colonoscopy and/or pathology findings. However, there is gro … to develop and validate several machine learning models, including neural networks, random forest, support vector machines (SVM), Naïve Bayes, logistic regression, decision trees, k-nearest neighbors (KNN), and XGBoost, for predicting high-risk colorectal polyps. High-risk polyps (HRP) were defined as villous or tubullovillous adenomas, high-grade dysplasia, polyps ≥ 1 …

СтатьяНаблюдательное исследованиеВалидационное 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 42337207Открыть статью

HLA-DPA1 as a diagnostic biomarker differentiating early- and late-onset preeclampsia.

The occurrence and development of a wide range of preeclampsia (PE), especially early-onset preeclampsia (EOPE), is closely associated with … among various DIRGs. Using the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) and multiple support vector machine recursive feature elimination (mSVM-RFE) analyses, we identified candidate biomarkers for EOPE. Receiver operating characteristic (ROC) curves were used to assess the diagnostic capability of the candidate genes, and a nomogram was constructed to ev …

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 41667698Открыть статью

Development and validation of a robust logistic regression model for predicting osteoporosis in older people.

BACKGROUND: Osteoporosis (OP) represents a significant public health challenge in the aging population, often leading to debilitating fractu … LASSO regression, five algorithms-Logistic Regression (LR), Random Forest (RF), Decision Tree (DT), Support Vector Machine (SVM), and XGBoost-were constructed. Hyperparameter tuning was performed only within the training set using 5-fold cross-validation and grid search, and the internal validation set was kept separate for final performance assessment. Model performanc …

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 42582036Открыть статью

[Population screening for acupuncture treatment of neck pain: a machine learning study].

OBJECTIVE: To screen the population for acupuncture treatment of neck pain, using functional magnetic resonance imaging (fMRI) technology an … ncy fluctuation (ALFF) of the brain before treatment was taken as a predictive feature to construct support vector machine (SVM), logistic regression (LR), and K-nearest neighbors (KNN) models to predict the responses of neck pain patients to acupuncture treatment. A longitudinal analysis of the ALFF features was performed before and after treatment to reveal the potent …

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 40229148Открыть статью

Identification of key genes for heart failure in dilated cardiomyopathy in different populations.

BACKGROUND: Heart failure (HF) represents the end stage of cardiovascular disease and is the leading cause of mortality. The objective of th … ltration analysis. Finally, the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression, support vector machine-recursive feature elimination (SVM-REF), and random forest (RF) models were used to screen for Hub genes and to construct a nomogram predicting the occurrence of HF in different populations based on these Hub genes. Additionally, GSE3585, GSE120895, …

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 41158506Открыть статью

A Five-Plasma Protein-Based Algorithm for Predicting Incident CKD in Type 2 Diabetes.

KEY POINTS: Proteomics analyses consistently identified nine independent protein predictors for CKD in both Chinese and European participant … q -value <0.2 was considered statistically significant. Three machine-learning approaches (Boruta, support vector machine, and eXtreme gradient boosting) were used for feature selection. Independent associations of proteins with incident CKD with adjustments for conventional clinical risk factors were examined in the training set ( n =1580, including 173 incident CKD c …

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 41563825Открыть статью

Integrated bulk and single-cell RNA sequencing identifies oxidative stress signatures of radiation-induced lung injury in mice through machine learning.

BACKGROUND: Radiation induced lung injury (RILI) is a common complication in patients undergoing thoracic radiotherapy. At present, there ar … analysis (WGCNA). Furthermore, we developed a diagnostic model for RILI utilizing random forest and support vector machine (SVM) algorithms. We also conducted Gene Ontology (GO), Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG), and Gene Set Enrichment Analysis (GSEA). To evaluate immune cell infiltration, we employed Single-Sample Gene-Set Enrichment Analysis (ssGSEA) al …

СтатьяПоддержка 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 40967560Открыть статью

Predicting the risk of threatened abortion using machine learning methods: a comparative study.

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Threatened abortion, a common pregnancy complication that often leading to abortion, is hard to predict due to its … te data transformation. Eight different ML algorithms-Logistic Regression (LR), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Gradient Boosting (GBM), Extreme Gradient Boosting (XGB), Deep Neural Network (DNN), Decision Tree (DT) and Naive Bayes (NB)-were used to construct a threatened abortion prediction model. The prediction performances of the ML models were eval …

СтатьяСравнительное 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 40885888Открыть статью

Ustekinumab affects myofibroblast metabolism to alleviate intestinal fibrosis by targeting KDELC1 in Crohn's disease through multi-machine learning combined with single-cell sequencing analysis.

BACKGROUND: Ustekinumab (UST), a biologic against interleukin (IL)-12/23, is commonly used to treat Crohn's disease (CD). Myofibroblast (MF) … machine learning strategies, including the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), support vector machine (SVM), and random forest (RF), were employed to screen for key genes among the DEGs. Functional and pathway enrichment analyses were conducted, and key genes associated with myofibroblast (MF) activity were screened. Finally, endoscopic surgical spe …

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 39502647Открыть статью

A machine learning screening model for identifying the risk of high-frequency hearing impairment in a general population.

BACKGROUND: Hearing impairment (HI) has become a major public health issue in China. Currently, due to the limitations of primary health car … sed for modelling. Seven commonly used ML models (the naive Bayes (NB), K-nearest neighbours (KNN), support vector machine (SVM), random forest (RF), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), boosting, and least absolute shrinkage and selection operator (LASSO regression)) were adopted and compared to develop the final high-frequency hearing impairment (HFHI) screening model …

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 38664666Открыть статью

Exploring the diagnostic value of ultrasound radiomics for neonatal respiratory distress syndrome.

BACKGROUND: Neonatal respiratory distress syndrome (NRDS) is a prevalent cause of respiratory failure and death among newborns, and prompt d … ne learning models such as random forest (RF), logistic regression (LR), K-nearest neighbors (KNN), support vector machine (SVM), and multilayer perceptron (MLP) were developed to construct an imaging-based diagnostic model. The diagnostic efficacy of each model was analyzed. Lastly, we randomly selected 282 lung ultrasound images and evaluated the diagnostic efficacy d …

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 38528506Открыть статью

Development and validation of a radiomics-based nomogram for predicting pathological grade of upper urinary tract urothelial carcinoma.

BACKGROUND: Upper urinary tract urothelial carcinoma (UTUC) is a rare and highly aggressive malignancy characterized by poor prognosis, maki … nkage and selection operator, and various machine learning (ML) algorithms-including random forest, support vector machine, and eXtreme gradient boosting-were employed to select radiomics features and calculate radiomics scores. Logistic regression (LR) analysis was performed to identify the independent influencing factors of clinical baseline characteristics. Multiple …

СтатьяВалидационное 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 39696125Открыть статью

Early MS Identification Using Non-linear Functional Connectivity and Graph-theoretic Measures of Cognitive Task-fMRI Data.

INTRODUCTION: Functional neuroimaging has developed a fundamental ground for understanding the physical basis of the brain. Recent studies h … The classification was employed for the results using different decision tree -based technique and support vector machine. KMI can be considered a valid measure of connectivity over linear measures, like the correlation coefficient. KMI does not have the drawbacks of mutual information technique. However, further studies should be implemented on brain data of MS patien …

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 39070191Открыть статью

Using machine learning to predict outcomes following suprainguinal bypass.

OBJECTIVE: Suprainguinal bypass for peripheral artery disease (PAD) carries important surgical risks; however, outcome prediction tools rema … preoperative features (Extreme Gradient Boosting [XGBoost], random forest, Naïve Bayes classifier, support vector machine, artificial neural network, and logistic regression). The primary model evaluation metric was area under the receiver operating characteristic curve (AUROC). The best performing algorithm was further trained using intra- and postoperative data. Mode …

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 37804954Открыть статью