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

3 384 публикаций

Поиск: 35 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 829 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

Machine Learning-based Complementary Artificial Intelligence Model for Dermoscopic Diagnosis of Pigmented Skin Lesions in Resource-limited Settings.

BACKGROUND: Rapid advancements in big data and machine learning have expanded their application in healthcare, introducing sophisticated diagnostics to settings with limited medical resources. Notably, free artificial intelligence (AI) services that require no programming skills are now accessible to healthcare professionals, allowing those in underresourced areas to leverage AI technology. This study aimed to evaluate the potential of these accessible services for diagnosing pigmented skin tumors, underscoring the democratization of advanced medical technologies. METHODS: In this experimenta

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 40727626Открыть статью

Machine learning for clustering and postclosure outcome of adult CHD-PAH patients with borderline hemodynamics.

BACKGROUND: Patients with uncorrected isolated simple shunts associated pulmonary arterial hypertension (PAH) had increased mortality. Treat … rmalized cardiac structures was defined as the favorable study outcome. We applied unsupervised and supervised machine learning for clustering analysis and model constructions. RESULTS: Finally, 246 patients were included. During a median follow-up of 414days, 58.49% (62/106) of patients with pretricuspid shunts achieved favorable outcome while 32.22% (46/127) of patients w …

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 37211333Открыть статью

Multisensory assessment and machine learning for athlete classification in talent identification.

BACKGROUND: Talent identification in elite sport is challenged by maturation confounding and limited objective assessment tools. This preliminary study examined whether visual-vestibular-somatosensory and autonomic (VVS-A) measures distinguished podium-level from entry-level divers using machine learning. OBJECTIVES: (1) Identify VVS-A features distinguishing podium-level divers from a Come and Try group using traditional statistical comparisons; (2) evaluate machine-learning models' ability to classify podium-level athletes; and (3) examine the distribution of classification probabilities 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 41933947Открыть статью

Machine learning versus conventional methods for prehospital detection of stroke due to large vessel occlusion or intracranial haemorrhage.

INTRODUCTION: Adequate prehospital triage of anterior-circulation LVO (aLVO) or ICH enables direct allocation to appropriate stroke centres. … roke Study and the Prehospital Triage of Patients With Suspected Stroke Study. We compared XGBoost (supervised machine learning [sML]), conventional logistic regression (cLR) and the Rapid Arterial oCclusion Evaluation (RACE) scale using 2-fold internal-external cross-validation. Two variable sets were evaluated: (1) routine prehospital variables (demographics, symptom durat …

СтатьяСравнительное 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 42758735Открыть статью

An improved method of early diagnosis of smoking-induced respiratory changes using machine learning algorithms.

The purpose of this study was to develop an automatic classifier to increase the accuracy of the forced oscillation technique (FOT) for diagnosing early respiratory abnormalities in smoking patients. The data consisted of FOT parameters obtained from 56 volunteers, 28 healthy and 28 smokers with low tobacco consumption. Many supervised learning techniques were investigated, including logistic linear classifiers, k nearest neighbor (KNN), neural networks and support vector machines (SVM). To evaluate performance, the ROC curve of the most accurate parameter was established as baseline. To deter

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 24001924Открыть статью

FedFound: a federated foundation model for lifespan brain morphological connectome analysis.

The brain morphological connectome derived from structural MRI reflects inter-regional morphological relationships, providing a powerful representation for characterizing individual variability and detecting abnormalities across the lifespan. However, these abnormal alterations are subtle and complex, posing significant challenges for accurate and generalizable diagnosis using machine learning. Here, we present FedFound, the first federated foundation model inspired by the structured educational and residency training pathway of radiologists, designed for robust and scalable analysis of lifesp

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 42373765Открыть статью

Intelligent ensemble learning-enhanced finite element modeling for precision thermal ablation in cancer therapy.

BACKGROUND: Microwave ablation (MWA) is a minimally invasive treatment for liver tumors, yet accurate prediction of ablation zones remains challenging due to tissue heterogeneity, uncertain antenna placement, and complex thermal dynamics. OBJECTIVE: This study develops a hybrid computational framework that integrates finite element modeling (FEM) with supervised machine learning to improve the prediction and optimization of MWA-induced tissue ablation. METHODS: Ex vivo porcine liver experiments were conducted at varying power (40, 60, 80 W) and duration (3, 5, 10 min) settings, measuring lon…

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 41252870Открыть статью

Diagnostic Accuracy of DaTQUANT® Versus BasGanV2™ for 123I-Ioflupane Brain SPECT: A Machine Learning-Based Differentiation of Parkinson's Disease and Essential Tremor.

Background: Differentiating Parkinson's disease (PD) from essential tremor (ET) is often challenging, especially in early or atypical cases. Dopamine transporter (DAT) single-photon emission computed tomography (SPECT) with 123I-Ioflupane supports diagnosis, and semi-quantitative tools such as DaTQUANT® and BasGanV2™ provide objective measures. This study compared their diagnostic performance when integrated with supervised machine learning. Methods: We retrospectively analysed 123I-Ioflupane SPECT scans from 169 patients (133 PD, 36 ET). Semi-quantitative analysis was performed using DaTQUANT…

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 41153654Открыть статью

A Predictive Algorithm for Discriminating Myeloid Malignancies and Leukemoid Reactions.

BACKGROUND: Adults presenting with a neutrophil-predominant leukocytosis (white cell count >50,000/μL) often necessitate urgent medical mana … es of models in which the parameters most predictive of myeloid malignancies were identified, and a supervised machine learning approach was applied to the dataset. RESULTS: Our best model-using a support vector machine algorithm-produced a sensitivity of 96% and a specificity of 95.9% (area under the curve = 0.982) for identifying myeloid malignancies. We also identified a …

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 38499135Открыть статью

An Automated System for ECG Arrhythmia Detection Using Machine Learning Techniques.

The new advances in multiple types of devices and machine learning models provide opportunities for practical automatic computer-aided diagn … ity arrhythmical classes detection without performing any features extraction. We investigated four supervised machine learning models: support vector machine (SVM), k-nearest neighbors (KNN), Random Forest (RF), and the ensemble of these three methods. We test the performance of these techniques in classifying: Normal beat (NOR), Left Bundle Branch Block Beat (LBBB), Right …

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 34830732Открыть статью

A machine learning approach to predict early outcomes after pituitary adenoma surgery.

OBJECTIVEPituitary adenomas occur in a heterogeneous patient population with diverse perioperative risk factors, endocrinopathies, and other tumor-related comorbidities. This heterogeneity makes predicting postoperative outcomes challenging when using traditional scoring systems. Modern machine learning algorithms can automatically identify the most predictive risk factors and learn complex risk-factor interactions using training data to build a robust predictive model that can generalize to new patient cohorts. The authors sought to build a predictive model using supervised machine learning 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 30453460Открыть статью

Swimming in the future already: the use of AI in zebrafish neurobehavioral research and CNS drug screening.

Artificial intelligence (AI) is rapidly revolutionizing biomedical research. Empowered by enhanced object recognition and modern machine learning protocols, AI tools detect subtle patterns in human and animal behavior, efficiently quantifying and classifying them using supervised and unsupervised learning approaches. Complementing rodent studies, the zebrafish (Danio rerio) represents a crucial model organism in neuroscience research with well-characterized quantifiable behaviors, high-throughput potential and high genetic, neurochemical, and neuroanatomical homology to humans. The integration

СтатьяОбзорПолный 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 42425263Открыть статью

Intelligent pavement management: a machine learning framework for condition classification and maintenance prioritization.

Efficient pavement maintenance requires reliable classification of pavement condition and clear prioritization of interventions. This study develops and benchmarks a multi-model machine learning framework for pavement condition classification in both urban and rural road networks, integrating distress indicators, road geometry, and motorized and non-motorized traffic distributions. Eight supervised learning models (Logistic Regression, Naïve Bayes, SVM, KNN, Decision Tree, Random Forest, XGBoost, and ResNet) were evaluated using k-fold cross-validation, class-wise F1-scores, and confusion matr

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 42045461Открыть статью

Transdiagnostic clinical correlates for behaviors of concern in pediatric neurodevelopmental disorders: a retrospective chart review and machine learning analysis.

INTRODUCTION: Behaviors of concern, such as aggression and self-injury, are common in children with neurodevelopmental disorders and contrib … Unstructured physician notes and supporting documentation were transformed into structured data and supervised machine learning models identified factors associated with behaviors of concern. RESULTS: Among 600 children, 83% exhibited at least one behavior of concern (mean, 3.15 [SD 2.98]). Most had multiple neurodevelopmental diagnoses (73%) and frequent co-occurrence of 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 42656572Открыть статью

Machine learning-supported identification of necrosis in colorectal and pancreatic cancer spheroids.

SIGNIFICANCE: The transition to three-dimensional cell models is a reality in cancer research. While these models are more physiologically relevant, they present challenges that have not been previously considered. Certain aspects of 3D cultures, such as cell death, need to be modelled as they have a profound impact on spheroid survival and therefore on cancer treatment testing. AIM: To identify necrosis in HT-29 and Hs766-T cancer spheroids using an accurate, cost-effective, and fast machine learning-based system that relies only on brightfield (BF) images. APPROACH: In this study, three st

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 42743162Открыть статью

Integrating Pre- and Postoperative Systemic Inflammatory Markers for Acute Kidney Injury Prediction Following Radical Cystectomy: A Multi-Center Retrospective Study.

PURPOSE: The present study aimed to investigate the association of perioperative dynamic changes of systemic inflammation markers with AKI a … sk factors for AKI after radical cystectomy. AKI prediction models were constructed through various supervised machine learning algorithms and evaluated by the area under the receiver operating characteristic curve (AUROC). RESULTS: 727 patients were finally enrolled in the study, with 151 (20.8%) patients experiencing AKI following radical cystectomy. Postoperative hemoglo …

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 41031178Открыть статью

Radiomic- and dosiomic-based clustering development for radio-induced neurotoxicity in pediatric medulloblastoma.

BACKGROUND: Texture analysis extracts many quantitative image features, offering a valuable, cost-effective, and non-invasive approach for individual medicine. Furthermore, multimodal machine learning could have a large impact for precision medicine, as texture biomarkers can underlie tissue microstructure. This study aims to investigate imaging-based biomarkers of radio-induced neurotoxicity in pediatric patients with metastatic medulloblastoma, using radiomic and dosiomic analysis. METHODS: This single-center study retrospectively enrolled children diagnosed with metastatic medulloblastoma

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 38642113Открыть статью

Predicting remission after acute phase pharmacotherapy in patients with bipolar I depression: A machine learning approach with cross-trial and cross-drug replication.

OBJECTIVES: Interpatient variability in bipolar I depression (BP-D) symptoms challenges the ability to predict pharmacotherapeutic outcomes. A machine learning workflow was developed to predict remission after 8 weeks of pharmacotherapy (total score of ≤8 on the Montgomery Åsberg Depression Rating Scale [MADRS]). METHODS: Supervised machine learning models were trained on data from BP-D patients treated with olanzapine (N = 168) and were externally validated on patients treated with olanzapine/fluoxetine combination (OFC; N = 131) and lamotrigine (LTG; N = 126). Top predictors were used to de…

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 39362832Открыть статью

Machine learning-based models for predicting clinical outcomes after surgery in unilateral primary aldosteronism.

Unilateral subtype of primary aldosteronism (PA) is a common surgically curable form of endocrine hypertension. However, more than half of t … the training and test datasets. Predictive models of complete clinical success were developed using supervised machine learning algorithms. Of 107 patients, 40 achieved complete clinical success after adrenalectomy in both datasets. Six clinical features associated with complete clinical success (duration of hypertension, defined daily dose (DDD) of antihypertensive medicati …

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 35388079Открыть статью

MALINI (Machine Learning in NeuroImaging): A MATLAB toolbox for aiding clinical diagnostics using resting-state fMRI data.

Resting-state functional Magnetic Resonance Imaging (rs-fMRI) has been extensively used for diagnostic classification because it does not re … lts of classification performed on the above datasets can be obtained from the main article titled "Supervised machine learning for diagnostic classification from large-scale neuroimaging datasets" [1]. The data was divided into homogeneous and heterogeneous splits, such that 80% could be used for training, model building and cross-validation, while the remaining 20% of the …

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 32090157Открыть статью