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: 65 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

Deep Neural Networks for Automated Outer Plexiform Layer Subsidence Detection on Retinal OCT of Patients With Intermediate AMD.

PURPOSE: The subsidence of the outer plexiform layer (OPL) is an important imaging biomarker on optical coherence tomography (OCT) associated with early outer retinal atrophy and a risk factor for progression to geographic atrophy in patients with intermediate age-related macular degeneration (AMD). Deep neural networks (DNNs) for OCT can support automated detection and localization of this biomarker. METHODS: The method predicts potential OPL subsidence locations on retinal OCTs. A detection module (DM) infers bounding boxes around subsidences with a likelihood score, and a classification mo

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 38874975Открыть статью

Early Detection of Parkinson's Disease Using Deep NeuroEnhanceNet With Smartphone Walking Recordings.

With the development of digital medical technology, ubiquitous smartphones are emerging as valuable tools for the detection of complex and elusive diseases. This paper exploits smartphone walking recording for early detection of Parkinson's disease (PD) and finds that walking recording empowered by deep learning is a valid digital biomarker for early-recognizing PD patients. Specifically, the inertial sensor data is preprocessed, including normalization, scaling, and rotation, and then the processed data is fed into the proposed deep NeuroEnhanceNet. Finally, determine the individual predictio

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 39288062Открыть статью

Machine Learning-Based Nanozyme Sensor Array as an Electronic Tongue for the Discrimination of Endogenous Phenolic Compounds in Food.

The detection of endogenous phenolic compounds (EPs) in food is of great significance in elucidating their bioactivity and health effects. Here, a novel bifunctional vanillic acid-Cu (VA-Cu) nanozyme with peroxidase-like and laccase-like activities was successfully prepared. The peroxidase mimic behavior of VA-Cu nanozyme can catalyze 3,3',5,5'-tetramethylbenzidine (TMB) to generate oxidized TMB (oxTMB). Owing to the high reducing power of EPs, this process can be inhibited, and the degree of inhibition increases with the increase of reaction time. Additionally, owing to the outstanding laccas

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 39325964Открыть статью

Clozapine Toxicity Predictor: Deep neural network model predicting clozapine toxicity and its therapeutic dose range.

Clozapine is the gold standard for treatment-resistant schizophrenia; however, its superior efficacy is accompanied by potentially serious adverse events (neutropenia, seizures, constipations, pneumonia), many of which are also concentration-dependent. As such, clozapine dose titration should be guided by therapeutic drug monitoring (TDM). However, access to TDM is often limited. The present study describes a new deep neural network that can predict the concentrations, toxicity and therapeutic dose range for clozapine and norclozapine. The model was trained on basic clinical data (biological s

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 39522262Открыть статью

CogniFiber: Harnessing Biocompatible and Biodegradable 1D Collagen Nanofibers for Sustainable Nonvolatile Memory and Synaptic Learning Applications.

Here, resistive switching (RS) devices are fabricated using naturally abundant, nontoxic, biocompatible, and biodegradable biomaterials. For this purpose, 1D chitosan nanofibers (NFs), collagen NFs, and chitosan-collagen NFs are synthesized by using an electrospinning technique. Among different NFs, the collagen-NFs-based device shows promising RS characteristics. In particular, the optimized Ag/collagen NFs/fluorine-doped tin oxide RS device shows a voltage-tunable analog memory behavior and good nonvolatile memory properties. Moreover, it can also mimic various biological synaptic learning p

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 38501916Открыть статью

Detecting the impact of diagnostic procedures in Pap-positive women on anxiety using artificial neural networks.

INTRODUCTION: Women who receive a result of an abnormal Papanicolaou (Pap) smear can fail to participate in follow up procedures, and this is often due to anxiety. This study aimed to apply artificial neural networks (ANN) in prediction of anxiety in women with an abnormal Pap smear test, prior to and following diagnostic procedures. METHODS: One hundred-seventy two women who received an abnormal Pap screening result took part in this study, completing a questionnaire about socio-demographic characteristics and Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS), right before and two to four weeks a

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 39480895Открыть статью

Deep survival analysis for interpretable time-varying prediction of preeclampsia risk.

OBJECTIVE: Survival analysis is widely utilized in healthcare to predict the timing of disease onset. Traditional methods of survival analysis are usually based on Cox Proportional Hazards model and assume proportional risk for all subjects. However, this assumption is rarely true for most diseases, as the underlying factors have complex, non-linear, and time-varying relationships. This concern is especially relevant for pregnancy, where the risk for pregnancy-related complications, such as preeclampsia, varies across gestation. Recently, deep learning survival models have shown promise in add

СтатьяПоддержка 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 39002866Открыть статью

Deep learning-based automated bone age estimation for Saudi patients on hand radiograph images: a retrospective study.

PURPOSE: In pediatric medicine, precise estimation of bone age is essential for skeletal maturity evaluation, growth disorder diagnosis, and therapeutic intervention planning. Conventional techniques for determining bone age depend on radiologists' subjective judgments, which may lead to non-negligible differences in the estimated bone age. This study proposes a deep learning-based model utilizing a fully connected convolutional neural network(CNN) to predict bone age from left-hand radiographs. METHODS: The data set used in this study, consisting of 473 patients, was retrospectively retrieve

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 39090563Открыть статью

Prediction of pacemaker-induced cardiomyopathy using a convolutional neural network based on clinical findings prior to pacemaker implantation.

Risk factors for pacemaker-induced cardiomyopathy (PICM) have been previously reported, including a high burden of right ventricular pacing, lower left ventricular ejection fraction, a wide QRS duration, and left bundle branch block before pacemaker implantation (PMI). However, predicting the development of PICM remains challenging. This study aimed to use a convolutional neural network (CNN) model, based on clinical findings before PMI, to predict the development of PICM. Out of a total of 561 patients with dual-chamber PMI, 165 (mean age 71.6 years, 89 men [53.9%]) who underwent echocardiogr

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 38519537Открыть статью

Development, comparison, and internal validation of prediction models to determine the visual prognosis of patients with open globe injuries using machine learning approaches.

INTRODUCTION: Open globe injuries (OGI) represent a main preventable reason for blindness and visual impairment, particularly in developing countries. The goal of this study is evaluating key variables affecting the prognosis of open globe injuries and validating internally and comparing different machine learning models to estimate final visual acuity. MATERIALS AND METHODS: We reviewed three hundred patients with open globe injuries receiving treatment at Khatam-Al-Anbia Hospital in Iran from 2020 to 2022. Age, sex, type of trauma, initial VA grade, relative afferent pupillary defect (RAPD)

СтатьяСравнительное исследованиеВалидационное 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 38773484Открыть статью

Genetic algorithm-assisted artificial neural network modelling for remediation and recovery of Pb (II) and Cr(VI) by manganese and cobalt spinel ferrite super nanoadsorbent.

MnFe2O4 and CoFe2O4 nanoparticles were hydrothermally synthesized to examine their capability in adsorption of Pb (II) and Cr (VI). The adsorbents exhibited a high rate of adsorption, reaching 90% of their adsorption capacity in less than 30 min. Furthermore, the adsorption capability of the Magnetic Nanoparticles (MNPs) was noticeably greater at initial pollutant concentrations smaller than 40 mg/L. Maximum adsorption capacity on MnFe2O4 and CoFe2O4 nanoparticles were 40 and 25.38 mg/g for Cr (VI) and 523.32 and 476.19 mg/g for Pb (II), respectively. A data-driven model of Artificial Neural N

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 36804494Открыть статью

A Convolutional Neural Network for Automated Detection of Cervical Ossification of the Posterior Longitudinal Ligament using Magnetic Resonance Imaging.

STUDY DESIGN: Retrospective cohort study. OBJECTIVE: We aimed to develop and validate a convolutional neural network (CNN) model to distinguish between cervical ossification of posterior longitudinal ligament (OPLL) and multilevel degenerative spinal stenosis using Magnetic Resonance Imaging (MRI) and to compare the diagnostic ability with spine surgeons. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Some artificial intelligence models have been applied in spinal image analysis and many of promising results were obtained; however, there was still no study attempted to develop a deep learning model in detectin

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 37941120Открыть статью

Artificial intelligence model with deep learning in nonalcoholic fatty liver disease diagnosis: genetic based artificial neural networks.

Nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) is one of the most common causes of chronic liver disease in the world. The NAFLD spectrum includes simple steatosis, steatohepatitis, fibrosis, cirrhosis, and hepatocellular carcinoma (HCC). Genetic, nutritional factors, obesity, insulin resistance, gut microbiota are among the risk factors for NAFLD. The genetic variant Patatin-like phospholipase domain-containing protein 3 (PNPLA3) plays an important role in the development of a number of liver diseases ranging from steatosis, chronic hepatitis, cirrhosis and HCC. Due to the increase in the prevalenc

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 36448439Открыть статью

Fourier Transform Infrared Microspectroscopy Combined with Principal Component Analysis and Artificial Neural Networks for the Study of the Effect of β-Hydroxy-β-Methylbutyrate (HMB) Supplementation on Articular Cartilage.

The potential of Fourier Transform infrared microspectroscopy (FTIR microspectroscopy) and multivariate analyses were applied for the classification of the frequency ranges responsible for the distribution changes of the main components of articular cartilage (AC) that occur during dietary β-hydroxy-β-methyl butyrate (HMB) supplementation. The FTIR imaging analysis of histological AC sections originating from 35-day old male piglets showed the change in the collagen and proteoglycan contents of the HMB-supplemented group compared to the control. The relative amount of collagen content in the 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 34502096Открыть статью

Identifying the Symptom Severity in Obsessive-Compulsive Disorder for Classification and Prediction: An Artificial Neural Network Approach.

The present study is aimed at identifying the most prominent determinants of OCD along with their strength to classify the OCD patients from healthy controls. The data for this cross-sectional study were collected from 200 diagnosed OCD patients and 400 healthy controls. The respondents were selected through purposive sampling and interviewed by using the Y-BOCS scale with the addition of a factor, worth of an individual in his family. The validity and reliability of data were assessed through Cronbach's alpha and confirmatory factor analysis. Artificial Neural Network (ANN) modeling was adopt

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 32676130Открыть статью

Mismatch of cognition and neural networks in asymptomatic middle cerebral artery steno-occlusive disease.

BACKGROUND AND PURPOSE: The role of intracranial steno-occlusive disease in cognitive impairment and dementia is unclear and has not been well studied. METHODS: A total of 32 consecutive patients (13 males, aged 54 ± 12 years) with asymptomatic steno-occlusive middle cerebral artery (MCA) disease, defined as >70% stenosis on maximum intensity projection images or a complete signal loss of MCA trunk on magnetic resonance angiography, and 20 age- and education-matched normal controls (12 males, 60 ± 8 years old) were compared for neuropsychological performance, gray matter volume and neural net

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 32157762Открыть статью

Systematic outperformance of 112 dermatologists in multiclass skin cancer image classification by convolutional neural networks.

BACKGROUND: Recently, convolutional neural networks (CNNs) systematically outperformed dermatologists in distinguishing dermoscopic melanoma and nevi images. However, such a binary classification does not reflect the clinical reality of skin cancer screenings in which multiple diagnoses need to be taken into account. METHODS: Using 11,444 dermoscopic images, which covered dermatologic diagnoses comprising the majority of commonly pigmented skin lesions commonly faced in skin cancer screenings, a CNN was trained through novel deep learning techniques. A test set of 300 biopsy-verified images w

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 31419752Открыть статью

Responses of midbrain auditory neurons to two different environmental sounds-A new approach on cross-sound modeling.

When modeling auditory responses to environmental sounds, results are satisfactory if both training and testing are restricted to datasets of one type of sound. To predict 'cross-sound' responses (i.e., to predict the response to one type of sound e.g., rat Eating sound, after training with another type of sound e.g., rat Drinking sound), performance is typically poor. Here we implemented a novel approach to improve such cross-sound modeling (single unit datasets were collected at the auditory midbrain of anesthetized rats). The method had two key features: (a) population responses (e.g., aver

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 31574292Открыть статью

Using machine learning models to improve stroke risk level classification methods of China national stroke screening.

BACKGROUND: With the character of high incidence, high prevalence and high mortality, stroke has brought a heavy burden to families and society in China. In 2009, the Ministry of Health of China launched the China national stroke screening and intervention program, which screens stroke and its risk factors and conducts high-risk population interventions for people aged above 40 years old all over China. In this program, stroke risk factors include hypertension, diabetes, dyslipidemia, smoking, lack of exercise, apparently overweight and family history of stroke. People with more than two risk

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 31822270Открыть статью

Spatial distribution characteristics of tumor marker CA724 reference values in China.

OBJECTS: This study aims to explore the Cancer antigen 724 (CA724) reference values spatial distribution characteristics in healthy Chinese adults. The study can provide regional reference for medical diagnosis. STUDY DESIGN: The relationship between CA724 and 25 geographical environmental factors was analyzed firstly. Artificial neural network simulation training was used to construct the prediction model. The national forecast distribution map of the CA724 reference values was obtained by the geostatistical mapping method. Analyzing and exploring the influence mechanism of geographical envi

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 31199587Открыть статью