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: 47 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

Auxiliary diagnostic method of Parkinson's disease based on eye movement analysis in a virtual reality environment.

Eye movement dysfunction is one of the non-motor symptoms of Parkinson's disease (PD). An accurate analysis method for eye movement is an ef … testing during visual tasks. Finally, on this relatively small dataset, the results reveal that the Support Vector Machine (SVM) algorithm has better classification potential.

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 39233045Открыть статью

Apnoea detection using ECG signal based on machine learning classifiers and its performances.

Sleep apnoea is a common disorder affecting sleep quality by obstructing the respiratory airway. This disorder can also be correlated to cer … ency-domain features. The extracted features are fed to different machine learning classifiers like Support Vector Machine, Decision Tree, k-nearest Neighbour, and Random Forest, for detecting sleep apnoea and performances are analysed. The result shows that the K-NN classifier obtains the highest accuracy of 92.85% compared to other classifiers based on 10 extracted fe …

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 38625408Открыть статью

Unveiling Functional Biomarkers in Schizophrenia: Insights from Region of Interest Analysis Using Machine Learning.

BACKGROUND: Schizophrenia is a complex and disabling mental disorder that represents one of the most important challenges for neuroimaging r … ing algorithms using K-nearest Neighbor (KNN), Naive Bayes, Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Support Vector Machines (SVMs), and Extreme Learning Machine (ELM). RESULTS: Our investigation depicts promising results, obtaining an accuracy of up to 84% when applying Pearson's correlation-selected features at lobes and Brodmann region level (81% for Gyrus), as well …

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 39344241Открыть статью

Analysis of neuropsychological and neuroradiological features for diagnosis of Alzheimer's disease and mild cognitive impairment.

BACKGROUND: Age-related neurodegenerative diseases are constantly increasing with prediction that in 2050 over 60 % of population will suffe … re achieved by the naive Bayes classifier and the Relief feature selection algorithm. Additionally, Support Vector Machines classifier shows the most stable results since it depends the least on the feature selection algorithm which is used. As the main result of this paper, we compare the performance of models trained with automatically selected features to models trai …

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 37611363Открыть статью

A multimodal explainable artificial intelligence framework for interpretable Parkinson's disease prediction.

Parkinson’s disease (PD) is a complex neurological disorder that is difficult to diagnose at an early stage. Early diagnosis and prediction … euroimaging, motor and non-motor symptoms, and clinical features. Several ML classifiers, including support vector machines, random forests, k-nearest neighbors, and decision trees, are equipped with XAI methods, SHAP and LIME, to provide better interpretability. Under the proposed framework, the ML models demonstrated better predictive performance than classic ML model …

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 42002559Открыть статью

Diagnosis and classification of thalassemia disease using machine learning: Comparative analysis of traditional models and a novel hybrid approach.

Thalassemia is a hereditary blood disorder characterized by abnormal hemoglobin production. Common diagnostic methods include complete blood … rld dataset of 349 patients from the Hematology Department of Atatürk University Research Hospital. Support Vector Machines (SVM), Logistic Regression (LR), XGBoost, Artificial Neural Networks (ANN), and a hybrid stacking model named ThalP were implemented. The ThalP model integrates the probability outputs of SVM, LR, and XGBoost through a neural network meta-classifie …

СтатьяСравнительное 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 42220235Открыть статью

Research on the generalization of a blood donor recruitment framework based on machine learning.

BACKGROUND: Traditional short message service (SMS) recruitment, an essential method for recruiting blood donors, constitutes a highly imbalanced classification problem and still requires improvement in terms of efficiency and cost-effectiveness. METHODS: Using 513,523 donations and 11,616 SMS data from Nanjing, China, several machine learning models—including eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), Logistic Regression (LR), Decision Tree (DT), Random Forest (RF), and Multi-Layer Perceptron (MLP)—were initially trained, followed by an incre…

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 42057027Открыть статью

Advances in mosquito-borne disease surveillance using machine learning.

Mosquito-borne diseases remain a major global health challenge, disproportionately impacting low- and middle-income countries. Despite tradi … d vector/host ecology, and identify the most frequently used machine learning algorithms, including support vector machines, random forests, decision trees, and logistic regression. While machine learning models have shown promising predictive performance in some studies, their effectiveness depends on the availability, quality, and contextual relevance of the data. Gap …

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 42164981Открыть статью

Machine learning and matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectra for antimicrobial resistance prediction: A systematic review of recent advancements and future development.

BACKGROUND: The use of matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectra (MALDI-TOF MS) combined with machine learning … in for S. aureus, cephalosporins for K. pneumoniae, and aminoglycosides for E. coli. Random forest, support vector machine and logistic regression were the most employed algorithms to predict antimicrobial resistance. Additionally, seven studies reported using artificial neural networks. Most studies reported metrics such as accuracy, sensitivity, specificity, and the a …

Систематический обзорСтатьяПолный 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 39197363Открыть статью

Identification of Biomarkers for Treatment Escalation of Ulcerative Colitis Based on Untargeted Metabolomics and Machine Learning Algorithms: A Prospective Cohort Study.

INTRODUCTION: Biomarkers to guide clinical decision making in active ulcerative colitis (UC) patients are urgently needed. This study aims t … metabolic pathways related to UC treatment escalation. Four machine learning algorithms, including Support Vector Machine, Random Forest, k-Nearest Neighbor, and logistic regression were used to build diagnostic models for UC treatment escalation. RESULTS: Nine significantly differential metabolites were identified as the candidate biomarkers for UC treatment escalati …

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 41128818Открыть статью

Developing risk-decision rules for aeration in wastewater treatment plants using copula-enhanced machine learning with feature smoothing.

Operational instability in biological wastewater treatment systems can lead to inefficient aeration and elevated energy consumption. Accurat … term memory (LSTM), extreme gradient boosting (XGBoost), temporal convolutional networks (TCN), and support vector machines (SVM). Two input schemes are evaluated, namely direct historical time series and combined with the FDS method. Results show that the FDS-enhanced scheme significantly improves predictive stability across all variables, with the TCN model achieving …

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 42044848Открыть статью

Interpretable XGBoost model identifies idiopathic central precocious puberty in girls using four clinical and imaging features.

BACKGROUND: The study aimed to develop interpretable machine learning models for the identification of idiopathic central precocious puberty … nd were used to construct logistic regression (LR) and five machine learning (ML) models, including support vector machine (SVM), Gaussian naive bayes (GaussianNB), extreme gradient boosting (XGBoost), random forest (RF), and k- nearest neighbor algorithm (kNN). Then, the area under the receiver operating characteristic curve (AUROC), sensitivity, specificity, false pos …

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 40598218Открыть статью

Cuproptosis related genes in immune infiltration and treatment of osteoporosis by bioinformatic analysis and machine learning methods.

Cuproptosis, a copper-dependent form of cell death, has been implicated in immune function and osteoporosis. However, the specific roles of … and immune infiltration characteristics. Based on four machine learning techniques (Random Forest, Support Vector Machine, XGBoost, and Generalized Linear Model), Support Vector Machine and WGCNA analysis was carried out to identify the main genes linked to cuproptosis in the pathological course of osteoporosis. Subsequently, a model was built using the core genes rela …

Полный текст 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 40980812Открыть статью

Machine learning classification of steatogenic compounds using toxicogenomics profiles.

The transition toward new approach methodologies for toxicity testing has accelerated the development of computational models that utilize transcriptomic data to predict chemical-induced adverse effects. Here, we applied supervised machine learning to gene expression data derived from primary human hepatocytes and rat liver models (in vitro and in vivo) to predict drug-induced hepatic steatosis. We evaluated five machine learning classifiers using microarray data from the Open TG-GATEs database. Among these, support vector machine (SVM) consistently achieved the highest performance, with area …

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 40684875Открыть статью

Machine learning to predict left ventricular reverse remodeling by guideline-directed medical therapy by utilizing texture feature of extracellular volume fraction in patients with non-ischemic dilated cardiomyopathy.

Extracellular volume fraction (ECV) by cardiac magnetic resonance (CMR) allows for the non-invasive quantification of diffuse myocardial fib … characteristics curve for predicting non-responder was 0.82 for eXtreme Gradient Boosting, 0.85 for support vector machine, 0.76 for multi-layer perception, 0.81 for Naïve Bayes, 0.77 for logistic regression, respectively. Mean ECV value was the most critical factor among texture features for differentiating NIDCM patients with LVRR and those without (0.28 ± 0.03 vs. 0. …

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 36056933Открыть статью

Machine learning model for predicting the optimal depth of tracheal tube insertion in pediatric patients: A retrospective cohort study.

OBJECTIVE: To construct a prediction model for optimal tracheal tube depth in pediatric patients using machine learning. METHODS: Pediatric … d thoracic(T3) vertebral body. We applied four machine learning models: random forest, elastic net, support vector machine, and artificial neural network and compared their prediction accuracy to three formula-based methods, which were based on age, height, and tracheal tube internal diameter(ID). RESULTS: For each method, the percentage with optimal tracheal tube dept …

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 34473775Открыть статью

Optical coherence tomography machine learning classifiers for glaucoma detection: a preliminary study.

PURPOSE: Machine-learning classifiers are trained computerized systems with the ability to detect the relationship between multiple input pa … rrelated best with the visual field MD. Five classifiers were tested: linear discriminant analysis, support vector machine, recursive partitioning and regression tree, generalized linear model, and generalized additive model. For the last two classifiers, a backward feature selection was used to find the minimal number of parameters that resulted in the best and most si …

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 16249492Открыть статью

Machine learning and wearable sensors for automated Parkinson's disease diagnosis aid: a systematic review.

BACKGROUND: The diagnosis of Parkinson's disease is currently based on clinical evaluation. Despite clinical hallmarks, unfortunately, the e … ors' expertise. Gait emerged as the most common parameter analysed by machine learning models, with Support Vector Machines as the prevalent algorithm. The results suggest promising accuracy with complex algorithms like Random Forest, Support Vector Machines, and K-Nearest Neighbours. DISCUSSION: Despite the promise shown by machine learning algorithms, real-world appl …

СтатьяСистематический обзорПоиск 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 39143345Открыть статью

Discrimination between non-functioning pituitary adenomas and hypophysitis using machine learning methods based on magnetic resonance imaging‑derived texture features.

PURPOSE: Hypophysitis is a heterogeneous condition that includes inflammation of the pituitary gland and infundibulum, and it can cause symp … ntropy. Error matrices were calculated by using the machine learning algorithm and it was seen that support vector machines showed the best performance in distinguishing the two lesion types. CONCLUSIONS: Our analysis reported that support vector machines showed the best performance in distinguishing hypophysitis from non-functioning pituitary adenomas, emphasizing 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 35334029Открыть статью

Dynamic functional connectivity changes in noise-induced hearing loss: A resting-state fMRI study with machine learning-based classification.

OBJECTIVE: Noise-induced hearing loss impacts brain health and cognition, with dynamic functional connectivity analysis offering a promising … nd least absolute shrinkage and selection operator classifier. These features were used to construct support vector machine classifiers. RESULTS: Compared with healthy male controls, patients with noise-induced hearing loss demonstrated decreased dynamic functional connectivity between the right supplementary motor area and bilateral cuneus and increased dynamic function …

СтатьяНаблюдательное 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 41833699Открыть статью