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: 50 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

Machine learning classification of schizophrenia and social anhedonia based on facial expressions.

BACKGROUND AND HYPOTHESIS: Schizophrenia (SCZ) is characterized by deficits in emotional expression, with facial expressions serving as pote … t differences were found between participants with high and low SocAnh. In the clinical sample, the Support Vector Machine model achieved a classification accuracy of 81.7%, with highly weighted features showing a mixed pattern across elicitation conditions. In contrast, the model distinguishing participants with high versus low SocAnh yielded lower classification perfo …

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 42641679Открыть статью

Exploring the feasibility of near-infrared spectroscopy and machine learning for detecting cardiovascular diseases and diabetes mellitus in fingernails.

Cardiovascular diseases (CVDs) and diabetes mellitus (DM) are significant conditions that impact lives around the globe. Frequently employed … detective capabilities of NIR spectroscopy, classification models were trained. Cubic and quadratic support vector machine (SVM) models demonstrated accuracy in terms of the classification of healthy, CVD and diabetic fingernails. Accuracy was further improved through binary classification models, which allowed the independent classification of CVD and DM spectra agains …

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 41697761Открыть статью

Development and Validation of Accelerometer-Based Machine Learning Models for Classifying Walking, Running, and Jumping Activities.

Quantifying mechanical loading during daily physical activities is essential for designing and evaluating bone health interventions. Acceler … iGraph GT9X Link accelerometers at the ankle, lower back, and hip. Three algorithms (Random Forest, Support Vector Machine, and K-Nearest Neighbors) were trained and evaluated through multiple performance metrics. All models achieved excellent classification accuracy across sensor placements, with percent agreement between 93.8% and 97.7%, receiver operating characteris …

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 42122533Открыть статью

Estimating aman and aus rice area in Bangladesh using sentinel-1 imagery and machine learning algorithms.

Rice (Oryza sativa L.) is Bangladesh's staple crop, cultivated across three distinct seasons: Rabi (Boro), Kharif-1 (Aus) and Kharif-2 (Aman … h as Classification and Regression Tree (CART), Random Forest (RF), k-Nearest Neighbour (k-NN), and Support Vector Machine (SVM) were evaluated to identify the most accurate mapping approach. Among all ML models, k-NN achieved the highest accuracy of 94.5% and 99.8% for Aman and Aus, respectively. Despite the higher accuracy, RF for Aman (92.7% accuracy) and CART for Au …

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 42758670Открыть статью

Differentiating long QT syndrome genotypes using electrocardiographic geometric parameterization and machine learning approaches.

Long QT Syndrome (LQTS) is an inherited cardiac disorder characterized by dysfunctional cardiac ion channels, which result in prolonged QT i … nals, geometric parameterization techniques, and classification using a two-stage cascade of binary support vector machine classifiers. The input features for the classifiers are derived from Lead I ECG signals sampled at 200 Hz, highlighting the potential application in developing single-lead ECG monitoring devices and applications, such as widely used smartwatches, fo …

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 41961050Открыть статью

Robust predictors for drug response of patients with acute myeloid leukemia.

The significant heterogeneity in treatment responses among patients with acute myeloid leukemia (AML) underscores the critical need for accurate drug response prediction. We developed k-Top Scoring Pairs (kTSP) classifiers, ensemble methods that aggregate the relative expression of gene pairs. We compared their accuracy with that of state-of-the-art machine learning methods, linear and radial basis function support vector machines, random forest and elastic net regression classifiers for drug response prediction of patients with AML. Our results demonstrate that kTSP particularly outperforms o…

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 41729921Открыть статью

Urinary microRNAs for the non-invasive diagnosis of endometriosis identified by next-generation sequencing and machine learning.

BACKGROUND: Endometriosis is a chronic gynecological disease associated with pain, infertility, and delayed diagnosis. Non-invasive biomarke … re used to train four classification models: logistic regression, decision tree, random forest, and support vector machine (SVM). Model performance was evaluated by accuracy, precision, recall, F1-score, and area under the ROC curve (AUC). RESULTS: Among all detected miRNAs, hsa-miR-10400-5p was significantly downregulated in endometriosis compared to controls (log₂ fo …

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 41501788Открыть статью

Interpretable type 2 diabetes incidence prediction with AutoScore: A model based on standard clinical parameters.

OBJECTIVE: Accurate prediction of type 2 diabetes mellitus (T2DM) onset is critical to enable timely interventions and preventive strategies … hat generates parsimonious, point-based risk scores, and compared its performance with an optimized Support Vector Machine (SVM) with a linear kernel. The SVM was refined using feature selection, Tomek link removal, and up-sampling to address class imbalance. RESULTS: Both approaches consistently identified fasting glucose, OGTT glucose, and the Matsuda index (reflecti …

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 41176846Открыть статью

Machine learning models based on routine blood and biochemical test data for diagnosis of neurological diseases.

Globally, nervous system diseases are the leading cause of disability-adjusted life-years and the second leading cause of mortality in the w … hemical detection data were utilized for our study. We selected logistic regression, random forest, support vector machine, eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), and deep neural network to construct models. Finally, the SHAP algorithm was used to interpret models. The nervous system disease prediction model constructed by XGBoost possessed the best performance (AUC: 0.97 …

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 40739302Открыть статью

A machine learning-based risk prediction model for diabetic oral ulceration.

BACKGROUND: Diabetic oral ulceration (DOU) is a prevalent and debilitating complication among diabetic patients, significantly impairing the … reshold (VT), Mutual Information (MI), and Variance Inflation Factor (VIF). Four prediction models, Support Vector Machine Classifier (SVC), Multi-layer Perceptron (MLP), Logistic Regression Classifier (LogReg), and Perceptron, were established and evaluated. RESULTS: The SVC model outperformed the other models, achieving an accuracy (ACC) of 0.95 and an area under the …

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 40405163Открыть статью

Speech-based respiratory diagnostics: A study on COVID-19 detection with machine learning.

Respiratory sound analysis has emerged as a promising approach for detecting and diagnosing respiratory diseases, including COVID-19. This study investigates using OpenSMILE features for COVID-19 detection using vowel speech sounds /a/, /e/, and /o/ from the COSWARA dataset. OpenSMILE facilitates the extraction of audio and functional features, which are then classified using various machine learning algorithms. Multiple ML classifiers Random Forest (RF), Support Vector Machine, Decision Tree, and Artificial Neural Network are evaluated. To enhance classification performance, five distinct fea…

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 41270108Открыть статью

Predicting the Toxicity of Drug Molecules with Selecting Effective Descriptors Using a Binary Ant Colony Optimization (BACO) Feature Selection Approach.

Predicting the toxicity of drug molecules using in silico quantitative structure-activity relationship (QSAR) approaches is very helpful for … s calculated and ranked in descending order. Only those high-frequency features are used to train a support vector machine (SVM) and construct the structure-activity relationship (SAR) prediction model. The experimental results for the 12 datasets in the Tox21 challenge, represented by the Modred descriptor calculator, show that the proposed BACO method significantly ou …

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 40286190Открыть статью

[Correlation between oxidative balance score and benign prostatic hyperplasia assessed by machine learning].

OBJECTIVE: The relationship between benign prostatic hyperplasia (BPH) and the oxidative balance score (OBS) will be discussed in this study … ction tests were conducted as well. Furthermore, the methods of machine learning including XGBoost, support vector machine (SVM) and naive Bayes (NB) were used to establish a predictive model for BPH. RESULTS: Higher OBS was consistently associated with an increased prevalence of BPH, with Restricted Cubic Splines highlighting a significant positive nonlinear associati …

Аннотация на английскомСтатьяПолный 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 40783956Открыть статью

Cortical morphological alterations in vestibular migraine: insights from surface-based morphometry and machine learning.

BACKGROUND: Previous surface-based morphometry (SBM) research on cortical morphology in vestibular migraine (VM) has been limited by a small … ter-group differences and correlations between cortical alterations and clinical features. A linear support vector machine (SVM) classifier was applied to evaluate the performance of cortical morphological differences in distinguishing VM patients from HCs. RESULTS: The SBM analysis revealed significant cortical differences between the VM group and HCs. Specifically, co …

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 41326983Открыть статью

Predicting antipsychotic responsiveness using a machine learning classifier trained on plasma levels of inflammatory markers in schizophrenia.

We apply machine learning techniques to navigate the multifaceted landscape of schizophrenia. Our method entails the development of predicti … tified using the Olink Target 96 Inflammation Panel (Olink®, Uppsala, Sweden). To predict labels, a support vector machine (SVM) classifier is trained on the Olink®data matrix and evaluated via leave-one-out cross-validation. Associated protein biomarkers are identified via recursive feature elimination. We constructed three separate predictive models for binary classif …

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 39952924Открыть статью

Reproducible sex differences in personalised functional network topography in youth.

BACKGROUND: A key step toward understanding psychiatric disorders that disproportionately impact female mental health is delineating the eme … sex and the spatial layout (topography) of personalised functional networks (PFNs). We also trained support vector machines to classify participants' sex from multivariate patterns of PFN topography. RESULTS: Sex differences in PFN topography were greatest in association networks including the frontoparietal, ventral attention and default mode networks. Machine learnin …

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 40536230Открыть статью

Analysis of the neural mechanisms of social anxiety based on EEG features and machine learning and construction of a diagnostic model.

Social anxiety is a common psychological problem, and its accurate diagnosis and investigation of underlying neurophysiological mechanisms a … ion). These EEG indicators were found to be broadly correlated with symptoms of social anxiety. The support vector machine (SVM) model constructed from the selected features demonstrated excellent performance on the original dataset (accuracy 88.462 %, AUC 90.196 %) and maintained good generalization performance on an independent validation dataset (n = 38), achieving 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 40527051Открыть статью

Vibrational spectroscopy of body fluids combined with machine learning for the early diagnosis of cystic echinococcosis.

Cystic echinococcosis (CE) is a globally prevalent zoonotic parasitic disease. Due to the covert symptoms and the inadequacies of screening … mployed to develop diagnostic models based on the spectroscopic data. The results indicate that the support vector machine (SVM) model achieved the optimal classification results, with diagnostic accuracies of 93.2 % for serum SERS and 95.5 % for serum FTIR datasets. The performance differences between the two spectroscopic techniques were not statistically significant …

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 40120457Открыть статью

Gray Matter Differences in Adolescent Psychiatric Inpatients: A Machine Learning Study of Bipolar Disorder and Other Psychopathologies.

BACKGROUND: Bipolar disorder (BD) is among the psychiatric disorders most prone to misdiagnosis, with both false positives and false negatives resulting in treatment delay. We employed a whole-brain machine learning approach focusing on gray matter volumes (GMVs) to contribute to defining objective biomarkers of BD and discriminating it from other forms of psychopathology, including subthreshold manic presentations without a BD Type I/II diagnosis. METHODS: Five support vector machine (SVM) models were used to detect differences in GMVs between inpatient adolescents aged 13-17 with BD-I/II (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 40495436Открыть статью

Rapid diagnosis and recurrence prediction of choledocholithiasis disease using raw bile with machine learning assisted SERS.

Surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) analysis based on body fluids has been widely applied in disease diagnose. Choledocholithiasis is … ns of primary active substances pertinent to choledocholithiasis diagnosis. The efficacy of PCA and Support Vector Machine (SVM) models in classifying stone types, presented an accuracy of 99.2 %. Furthermore, the interaction patterns among SERS characteristic components in choledocholithiasis recurrence frequency were revealed, and with the support of SVM, the predicti …

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 39383718Открыть статью