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: 102 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 the performance of industrial gas turbine based on different environmental conditions.

This study examines the effect of ambient environmental conditions on the performance and efficiency of General Electric GE-9171E gas turbin … tive statistics, correlation analysis, and regression modeling, while AI-based methods incorporated support vector machine (SVM) and artificial neural network (ANN) models. The findings indicate that ambient temperature has a significant negative impact on turbine performance, showing a strong correlation with output power and efficiency (r = -0.959, R2 = 92.1%). Humidi …

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 42766556Открыть статью

Multiparametric MRI-based prostate cancer classification using transfer learning, feature fusion, and ensemble methods.

Prostate cancer (PCa) is a major contributor to cancer mortality in the male population globally, and precise classification of PCa into cli … ature extraction from nine mpMRI sequences of the PROSTATEx dataset, followed by feature fusion and support vector machine (SVM) classification. An ensemble approach combining multiple outputs is employed to obtain the final classification result. The proposed framework demonstrated promising results, with the ensemble output achieving an AUC score of 0.85. Key findings …

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 42091233Открыть статью

On-device cough detection and respiratory disease classification enhanced by generative data augmentation.

BACKGROUND: Cough sounds are accessible, non-invasive biomarkers for respiratory disease assessment and can be captured using consumer-grade … Module (DAM) that classifies cough events into asthma, COVID-19, or healthy classes using parallel Support Vector Machine classifiers and a probabilistic cough-level fusion strategy. (3) A Generative Augmentation Module (GAM) employing five distinct VAE architectures. This module uniquely operates across the time-frequency domain for latent feature optimization while r …

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 42229246Открыть статью

Content-based retrieval of fundus images and diabetic retinopathy detection using variants of local texture features.

Content-based retinal image analysis plays a crucial role in the early diagnosis of ocular diseases. In this study, we proposed a novel appr … the feature space for robust analysis. Subsequently, we trained machine learning models, including Support Vector Machine (SVM), Decision Tree, and Random Forest, on the extracted features to effectively retrieve retinal images and detect DR. A comparative analysis between preprocessed and raw images highlights the impact of preprocessing techniques on performance. A k …

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 42525216Открыть статью

A comparative study of quantum-inspired PSO and EA with their binary variants for heart disease classification.

Feature selection and hyperparameter optimization are widely used in heart disease prediction, but comparative findings are often affected b … me, inner-validation protocol, and evaluation budget. Decision Tree (DT), Logistic Regression (LR), Support Vector Machine (SVM), and K-Nearest Neighbors (K-NN) classifiers were evaluated using a fixed train-test split. Held-out test performance was reported with 95% confidence intervals. In addition, a no-feature selection baseline was evaluated for each classifier usi …

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 42277218Открыть статью

A hybrid EMG-EEG interface for robust intention detection and fatigue-adaptive control of an elbow rehabilitation robot.

Accurate detection of user intention is a critical requirement for intelligent control systems in upper-limb rehabilitation robots. However, electromyography (EMG)-based recognition can degrade significantly under muscle fatigue. To address this limitation, we propose a hybrid EMG-electroencephalography (EEG) control framework that adaptively fuses peripheral (EMG) and central (EEG) biosignals for robust classification of elbow flexion and extension tasks. The system integrates a support vector machine (SVM)-based EMG classifier and a Common Spatial Pattern (CSP)-SVM EEG classifier, combined 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 41258402Открыть статью

Wafer-Scale Carbon-Based Field Effect Transistor Type Gas Sensor Array for Gaseous Mixture Identification.

Indoor air pollution poses a major global health threat, with complex chemical components and low detection standards being core issues. Due … ely detect the species and concentrations in multicomponent gas mixtures. Furthermore, by combining support vector machine (SVM) algorithms with multiple linear regression (MLR), an identification model for multiple gas species and their concentrations is developed and applied to the recognition of gaseous NH3, H2S, and HCHO. Particularly, the accuracy of identifying si …

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 40790538Открыть статью

EEG-based brain-computer interface methods with the aim of rehabilitating advanced stage ALS patients.

Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) is a neurodegenerative disease that leads to progressive muscle weakness and paralysis, ultimately resul … or extracting data properties used in BCI systems. In addition, Linear Discriminant Analysis (LDA), Support Vector Machine (SVM), Neural Networks (NN), and Deep Learning (DL) classification methods were introduced and reviewed. SVM is the most appropriate classifier due to its insensitivity to the curse of dimensionality. Also, DL is used in the design of BCI systems an …

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 38400897Открыть статью

Liver Cancer Diagnosis: Enhanced Deep Maxout Model with Improved Feature Set.

This work proposed a liver cancer classification scheme that includes Preprocessing, Feature extraction, and classification stages. The sour … ved a higher F-measure value (0.94) for classifying liver cancer; however, the previous method like Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Recurrent Neural Network (RNN), Long Short Term Memory (LSTM), K-Nearest Neighbor (KNN), Deep maxout, Convolutional Neural Network (CNN), and DL model holds less F-measure value. An improved deep maxout model achieved mini …

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 39189645Открыть статью

Rapid Detection of Total Viable Count in Intact Beef Dishes Based on NIR Hyperspectral Hybrid Model.

The total viable count (TVC) of bacteria is an important index to evaluate the freshness and safety of dishes. To improve the accuracy and robustness of spectroscopic detection of total viable bacteria count in a complex system, a new method based on a near-infrared (NIR) hyperspectral hybrid model and Support Vector Machine (SVM) algorithms was developed to directly determine the total viable count in intact beef dish samples in this study. Diffuse reflectance data of intact and crushed samples were tested by NIR hyperspectral and processed using Multiplicative Scattering Correction (MSC) and…

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 38067956Открыть статью

Using Baidu Index Data to Improve Chickenpox Surveillance in Yunnan, China: Infodemiology Study.

BACKGROUND: Chickenpox is an old but easily neglected infectious disease. Although chickenpox is preventable by vaccines, vaccine breakthrou … ere obtained to evaluate the relationship between the incidence of chickenpox and BDI. We applied a support vector machine regression (SVR) model and a multiple regression prediction model with BDI to predict the incidence of chickenpox. In addition, we used the SVR model to predict the number of chickenpox cases from June 2021 to the first week of April 2022. RESULTS: …

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 37191983Открыть статью

Embedded system design for classification of COPD and pneumonia patients by lung sound analysis.

Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and pneumonia are lethal pulmonary illnesses with equivocal nature of abnormal pulmonic acousti … technique is used to eradicate class imbalance. Lung sound features are used to train fine Gaussian support vector machine (FG-SVM) for classification of COPD, pneumonia, and heathy healthy subjects. This machine learning scheme is implemented on low cost and portable Raspberry pi 3 model B+ (Cortex-A53 (ARMv8) 64-bit SoC @ 1.4 GHz through hardware-supported language. R …

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 35405045Открыть статью

Ensemble learning-based feature engineering to analyze maternal health during pregnancy and health risk prediction.

Maternal health is an important aspect of women's health during pregnancy, childbirth, and the postpartum period. Specifically, during pregn … iLTCN provides a feature set to obtain high accuracy results which in this case are provided by the support vector machine with a 98% accuracy. Maternal health exploratory data analysis reveals that the health conditions which are the strongest indications of health risk during pregnancy are diastolic and systolic blood pressure, heart rate, and age of pregnant women. U …

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 36350808Открыть статью

Automated classification of nasal polyps in endoscopy video-frames using handcrafted and CNN features.

Nasal polyps are edematous polypoid masses covered by smooth, gray, shiny, soft and gelatinous mucosa. They often pose a threat for the pati … polyps automatically. The classification experiments are carried out by K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machines (SVM), Random Forest (RF), Decision Tree (DT) and CNN classifiers. The best obtained precision, recall, and accuracy rates are 99%, 98%, and 98.3%, respectively. The classifier methods built with handcrafted features have shown poor recognition per …

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 35716434Открыть статью

The effect of principal component analysis in the diagnosis of congestive heart failure via heart rate variability analysis.

In this study, we investigated the effect of principal component analysis (PCA) in congestive heart failure (CHF) diagnosis using various ma … classifiers, namely logistic regression, Naive Bayes, k-nearest neighbors, decision tree, AdaBoost, support vector machines, stochastic gradient descent, random forest, and artificial neuronal network (multilayer perceptron) are examined. The proposed study results in the 100% accuracy, 100% specificity, and 100% sensitivity after utilizing PCA (with the first eight pri …

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 34365841Открыть статью

Seizure Onset Detection Using Empirical Mode Decomposition and Common Spatial Pattern.

Automatic seizure onset detection plays an important role in epilepsy diagnosis. In this paper, a novel seizure onset detection method is proposed by combining empirical mode decomposition (EMD) of long-term scalp electroencephalogram (EEG) with common spatial pattern (CSP). First, wavelet transform (WT) and EMD are employed on EEG recordings respectively for filtering pre-processing and time-frequency decomposition. Then CSP is applied to reduce the dimension of multi-channel time-frequency representation, and the variance is extracted as the only feature. Afterwards, a support vector machine…

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 33507872Открыть статью

Machine learning prediction of neurocognitive impairment among people with HIV using clinical and multimodal magnetic resonance imaging data.

Diagnosis of HIV-associated neurocognitive impairment (NCI) continues to be a clinical challenge. The purpose of this study was to develop a … sed to perform variable selection on MRI features. These features were subsequently used to train a support vector machine (SVM) to predict NCI. Three different classification tasks were performed: one used only clinical features; a second used only selected MRI features; a third used both clinical and selected MRI features. Model performance was evaluated by area under …

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаResearch Support, N.I.H., IntramuralПолный 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 33464541Открыть статью

A novel method for accurate extraction of liver capsule and auxiliary diagnosis of liver cirrhosis based on high-frequency ultrasound images.

Liver cirrhosis is a common chronic progressive disease with a high mortality rate. The early diagnosis and treatment of liver cirrhosis is … NoF are proposed for the computer auxiliary diagnosis model. This model is designed on the basis of support vector machine and k-means clustering and can classify normal liver and three liver cirrhosis stages. The experimental results reveal that the accuracy of the liver capsule extraction using this model is 95.13% and final classification accuracy of four stages can …

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 32979541Открыть статью

Identifying tracé alternant activity in neonatal EEG using an inter-burst detection approach.

Electroencephalography (EEG) is an important clinical tool for reviewing sleep-wake cycling in neonates in intensive care. Tracé alternant ( … 2) detection of TA activity. First, multiple amplitude and spectral features were combined using a support vector machine (SVM) to classify bursts from inter-bursts within TA activity, resulting in a median area under the operating characteristic curve (AUC) of 0.95 (95% confidence interval, CI: 0.93 to 0.98). Second, post-processing of the continuous SVM output, the c …

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 33019335Открыть статью