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: 39 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

Development and validation of machine learning models to predict PTSD at multiple time points in hospitalized trauma patients.

BACKGROUND: Posttraumatic stress disorder (PTSD) is a severe trauma-related mental disorder with high global burden. Early identification re … Network), with performance evaluated by AUC and feature importance interpreted via SHAP. RESULTS: Support Vector Machine achieved the best performance at 1 month (AUC = 0.84), while Random Forest models performed best at 3 and 6 months (AUC = 0.78 and 0.87). SHAP analysis indicated that ASDS were the most important predictors at all time points, with feature importanc …

СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное 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 41478384Открыть статью

Enhanced prediction of ventilator-associated pneumonia in patients with traumatic brain injury using advanced machine learning techniques.

Ventilator-associated pneumonia significantly increases morbidity, mortality, and healthcare costs among patients with traumatic brain injur … aining set while maintaining an unbiased validation process. Six machine learning models, including Support Vector Machine, Logistic Regression, Random Forest, XGBoost, Artificial Neural Network, and AdaBoost, were trained using extensive hyperparameter tuning. Comprehensive evaluations were conducted based on multiple metrics, including Area Under the Curve (AUC), accu …

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 40175458Открыть статью

Enhancing psychological resilience and decision-making in basketball players through emerging technologies.

The combination of sports psychology and new wearable technology is allowing experts to assess psychological and cognitive performance in el … spatial, and frequency-domain features from accelerometer data. Machine learning models, including Support Vector Machines (SVM), Random Forest (RF), and Gradient Boosting, were employed to classify psychological states. Findings indicated that resilience and decision-making accuracies under stratified five-fold cross-validation were 84.7% (95% CI: 81.2788.1) and 78.3% …

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 41271905Открыть статью

Machine learning driven dashboard for chronic myeloid leukemia prediction using protein sequences.

The prevalence of Leukaemia, a malignant blood cancer that originates from hematopoietic progenitor cells, is increasing in Southeast Asia, … arantees a comprehensive dataset for analysis. By utilising several Machine Learning models such as Support Vector Machine (SVM), XGBoost, Random Forest (RF), K Nearest Neighbour (KNN), Decision Tree (DT), and Logistic Regression (LR), we have achieved accuracy rates ranging from 66% to 94%. These classifiers are thoroughly evaluated utilising performance criteria such …

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 40531831Открыть статью

Development of machine learning models for gait-based classification of incomplete spinal cord injuries and cauda equina syndrome.

Incomplete tetraplegia, incomplete paraplegia, and cauda equina syndrome are major neurological disorders that significantly reduce patients … ey features were identified using recursive feature elimination. Machine learning models, including support vector machine, random forest, and XGBoost, were trained and validated. The XGBoost model achieved the highest accuracy (74.42%) and F1-score (74.27%), with age, cadence, and double support emerging as the most influential features. Sex-based differences revealed …

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 40481015Открыть статью

EEG-based Signatures of Schizophrenia, Depression, and Aberrant Aging: A Supervised Machine Learning Investigation.

BACKGROUND: Electroencephalography (EEG) is a noninvasive, cost-effective, and robust tool, which directly measures in vivo neuronal mass ac … 240), we acquired resting-state 19 channel-EEG recordings. Using repeated nested cross-validation, support vector machine models were trained to (1) classify patients with SCZ or MDD and HC individuals and (2) predict age in HC individuals. The age model was applied to patient groups to calculate Electrophysiological Age Gap Estimation (EphysAGE) as the difference betw …

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 39248267Открыть статью

Screening of miRNAs Characterizing Spinal Tuberculosis and Construction of Its Regulatory Network.

BACKGROUND: Spinal tuberculosis (ST) poses a significant health risk as a severe infectious disease. MicroRNAs (miRNAs), key regulatory mole … ftware. To evaluate the diagnostic potential of the identified miRNAs, four machine learning models-support vector machine (SVM), random forest (RF), generalized linear model (GLM), and extreme gradient boosting (XGB)- were employed. A nomogram model was developed based on the optimal SVM results. In addition, in vitro experiments examined the impact of miR-1229-3p inhi …

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 41135078Открыть статью

Evaluation of Hand Action Classification Performance Using Machine Learning Based on Signals from Two sEMG Electrodes.

Classification-based myoelectric control has attracted significant interest in recent years, leading to prosthetic hands with advanced funct … arning algorithms, specifically, linear discriminant analysis (LDA), k-nearest neighbors (KNN), and support vector machines (SVM), were used to study classification accuracies. Overall classification accuracy of 93 ± 2%, action-specific accuracy of 97 ± 2%, and F1-score of 87 ± 7% were achieved, which are comparable with those reported from multi-electrode systems. 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 38676000Открыть статью

Identification of subclusters and prognostic genes based on GLS-associated molecular signature in ulcerative colitis.

Ulcerative colitis (UC) is a chronic and recurrent inflammatory disease that affects the colon and rectum. The response to treatment varies … o-Expression Network Analysis (WGCNA), Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), and Support Vector Machine Recursive Feature Elimination (SVM-RFE), were utilized to identify marker genes for UC. The CIBERSORT algorithm was used to determine the abundance of various immune cells in UC and their correlation with UC signature genes. Finally, we validated th …

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 38849409Открыть статью

Machine learning model for prediction of permanent stoma after anterior resection of rectal cancer: A multicenter study.

BACKGROUND: The conversion from a temporary to a permanent stoma (PS) following rectal cancer surgery significantly impacts the quality of life of patients. However, there is currently a lack of practical preoperative tools to predict PS formation. The purpose of this study is to establish a preoperative predictive model for PS using machine learning algorithms to guide clinical practice. METHODS: In this retrospective study, we analyzed clinical data from a total of 655 patients who underwent anterior resection for rectal cancer, with 552 patients from one medical center and 103 from another

СтатьяМногоцентровое 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 38776864Открыть статью

Beyond pixel: Superpixel-based MRI segmentation through traditional machine learning and graph convolutional network.

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Tendon segmentation is crucial for studying tendon-related pathologies like tendinopathy, tendinosis, etc. This st … ch, the coarsely generated superpixels are subjected to classification using Random Forest (RF) and Support Vector Machine (SVM) classifiers to classify whether each superpixel belongs to a tendon class or not (resulting in tendon segmentation). In the second approach, the arrangements of superpixels are converted to graphs instead of being treated as conventional image …

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 39236562Открыть статью

Altered dynamic large-scale brain networks and combined machine learning in primary angle-closure glaucoma.

Primary angle-closure glaucoma (PACG) is a severe and irreversible blinding eye disease characterized by progressive retinal ganglion cell d … ork connectivity and temporal metrics between PACG patients and HCs for each state. Subsequently, a support vector machine (SVM) model leveraging functional connectivity (FC) and FNC was applied to differentiate PACG patients from HCs. Our study underscores the presence of modified functional connectivity within large-scale brain networks and abnormalities in dynamic te …

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 39154845Открыть статью

Optimised genetic algorithm-extreme learning machine approach for automatic COVID-19 detection.

The coronavirus disease (COVID-19), is an ongoing global pandemic caused by severe acute respiratory syndrome. Chest Computed Tomography (CT) is an effective method for detecting lung illnesses, including COVID-19. However, the CT scan is expensive and time-consuming. Therefore, this work focus on detecting COVID-19 using chest X-ray images because it is widely available, faster, and cheaper than CT scan. Many machine learning approaches such as Deep Learning, Neural Network, and Support Vector Machine; have used X-ray for detecting the COVID-19. Although the performance of those approaches is…

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 33320858Открыть статью

A methodology for exploring biomarker--phenotype associations: application to flow cytometry data and systemic sclerosis clinical manifestations.

BACKGROUND: This work seeks to develop a methodology for identifying reliable biomarkers of disease activity, progression and outcome through the identification of significant associations between high-throughput flow cytometry (FC) data and interstitial lung disease (ILD) - a systemic sclerosis (SSc, or scleroderma) clinical phenotype which is the leading cause of morbidity and mortality in SSc. A specific aim of the work involves developing a clinically useful screening tool that could yield accurate assessments of disease state such as the risk or presence of SSc-ILD, the activity of lung i

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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 26373409Открыть статью

A computational framework for predicting obesity risk based on optimizing and integrating genetic risk score and gene expression profiles.

Recent large-scale genome-wide association studies have identified tens of genetic loci robustly associated with Body Mass Index (BMI). Gene … ted with BMI when an optimization algorithm was used that excluded some SNPs. Linear regression and support vector machine models were built to predict obesity risk using gene expression profiles and the genetic risk score. An adjusted R2 of 0.556 and accuracy of 76% was achieved for the linear regression and support vector machine models, respectively. In this paper, w …

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 29795655Открыть статью

Detection and significance of serum protein marker of Hirschsprung disease.

OBJECTIVE: The objective of this study was to identify a specific fingerprint chromatogram model of serum proteins for early screening and d … ption/ionization time of flight mass spectrometry technology, combined with bioinformatics methods (support vector machine) to develop and compare protein mass spectrograms from serum samples. RESULTS: We identified 3 protein markers, the mass-to-charge ratio of which is positioned at 3221.7, 5639.2, and 6884.2 from the fingerprint chromatogram model of serum protein f …

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 17548485Открыть статью

Estimation of population affinity from computed tomography-derived pelvic measurements: a comparative study of Indonesian and Japanese population samples.

Population affinity estimation is a core component of forensic anthropology, particularly in cases where DNA, dental records, and fingerprin … ssessed using nonparametric statistical tests. Machine learning models, including random forest and support vector machines, were developed for sex-mixed binary classification, sex-specific binary classification, and four-way classifications by population and sex. Significant differences were evident across all measurements. Japanese individuals exhibited consistently l …

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 42319451Открыть статью

An Automatic and Robust Decision Support System for Accurate Acute Leukemia Diagnosis from Blood Microscopic Images.

This paper proposes an automatic and robust decision support system for accurate acute leukemia diagnosis from blood microscopic images. It is a challenging issue to segment leukocytes under uneven imaging conditions since features of microscopic leukocyte images change in different laboratories. Therefore, this paper introduces an automatic robust method to segment leukocyte from blood microscopic images. The proposed robust segmentation technique was designed based on the fact that if background and erythrocytes could be removed from the blood microscopic image, the remainder area will indic

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 29654425Открыть статью

Predicting Postpartum Depression Risk Using Social Determinants of Health.

Postpartum depression (PPD) affects approximately 20% of women after childbirth and has complex etiology. Existing predictive models of PPD … several ML approaches, including gradient boosting machine, logistic regression, random forest, and support vector machine, and deep significance clustering (DICE). Logistic regression demonstrated the best performance (AUC = 0.726, 95% CI = [0.715, 0.737]).

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 40775978Открыть статью

Machine Learning-Based Prediction of Hemoglobin Variability in Patients with Chronic Kidney Disease Receiving Erythropoiesis-Stimulating Agents: A Real-World Retrospective Study.

BACKGROUND: Anemia is a common complication of chronic kidney disease (CKD) and is predominantly managed with erythropoiesis-stimulating age … therapy were included. Four machine learning algorithms (Decision Tree, Random Forest, XGBoost, and Support Vector Machine) were trained using data from 80% of patients and evaluated on an independent test set comprising the remaining 20% of patients, with all longitudinal observations from each patient kept within the same partition. Performance was assessed using root …

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 42689203Открыть статью