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: 41 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 combined with fMRI identifies dynamic brain network alterations in post-stroke depression: A dual-center cross-sectional study.

OBJECTIVE: Post-stroke depression (PSD) is under-recognized and associated with poorer rehabilitation outcomes and quality of life. We chara … ULTS: The five-state solution provided the best balance of discrimination and interpretability. The support vector machine achieved internally cross-validated and external validation AUCs of 0.838 and 0.784, respectively. Higher proportion and longer dwell time of a globally integrated state, lower proportion and dwell time of a stable modular state, and higher self-tra …

СтатьяМногоцентровое 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 42612921Открыть статью

Orbitofrontal cortex and amygdala as key regions for the classification of small animal phobia: A structural MRI machine learning study.

Small animal phobia (SAP) is an anxiety disorder characterized by an intense fear triggered by small animals. Existing studies on SAP have p … s of 32 individuals with SAP and 90 matched healthy controls were analyzed by using multiple Binary Support Vector Machines (BSVM). Our results showed that the most critical regions for classifying SAP, in order of significance, were the orbitofrontal cortex (balanced accuracy = 80.83%), the amygdala (76.15%), the insula (71.35%), and the posterior cingulate (71.25%). H …

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 42228323Открыть статью

Whole-brain functional activity and connectivity for the classification of subjective tinnitus: a machine learning study.

BACKGROUND AND PURPOSE: Clinical evaluation of subjective tinnitus mainly depends on patients' self-reported auditory complaints, and standa … features. Finally, a machine learning model was constructed by combining logistic regression (LR), support vector machine (SVM) and random forest (RF), and the performance differences of the three models were compared. RESULTS: 21 features are retained, including 3 zRSFCs, 1 zALFFs, 6 zfALFFs, 3 zDCs, and 8 zReHos. Based on these 21 features, the model accuracy and ar …

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 42630179Открыть статью

Survival prediction models for people living with HIV based on four machine learning models.

Although antiretroviral therapy has prolonged the lifespan of people living with HIV, significant variations still exist in survival rates a … nd four classification machine learning models, including eXtreme Gradient Boosting, Random Forest, Support Vector Machine, and Multilayer Perceptron, to develop survival prediction models for people living with HIV. The predictive performance of these models was evaluated based on accuracy, precision, recall, F1-score, area under the receiver operating characteristic c …

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 40854952Открыть статью

Reliability of noninvasive hyperspectral tongue diagnosis for menstrual diseases using machine learning method.

The outward appearance of human tongue can reflect changes in blood circulation caused by pathological states, and it has been used as an as … used as preprocessing method. Four model algorithms, k-nearest neighbor (KNN), random forest (RF), support vector machines (SVM) and artificial neural network(ANN) are used and compared. Experimental results show that patients of each MD group exhibit significantly lower spectral reflectance of tongue coating and tongue body (P < 0.05) than participants of normal menst …

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 39979510Открыть статью

Correlation Between Fecal Microbiota and Corticosteroid Responsiveness in Primary Immune Thrombocytopenia: an Exploratory Study.

Corticosteroids (CSs) are the initial therapy for immune thrombocytopenia (ITP); however, their efficacy is not adequately predicted. As a n … ed using six machine-learning algorithms, integrating clinical indices and gut microbiome data. The support vector machine (SVM) algorithm-based model has the highest accuracy (AUC = 0.80). This model utilized a comprehensive feature set that combined clinical data (including sex, age, duration, platelet count, and bleeding scales) with selected microbial species (inclu …

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 40040609Открыть статью

An EEG-based imagined speech recognition using CSP-TP feature fusion for enhanced BCI communication.

BACKGROUND: Imagined speech has emerged as a promising paradigm for intuitive control of brain-computer interface (BCI)-based communication … in EEG. Machine learning models, including Linear Discriminant Analysis (LDA), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), and Logistic Regression (LR), were employed for pairwise and multiclass classification. RESULTS: The proposed model achieved average classification accuracies of 83.83% ± 5.94 and 64.58% ± 10.43 and maximum accuracies of 97.78% and 79.22% fo …

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 40482972Открыть статью

Abnormal white matter microstructure in tobacco use disorder: A machine learning study based on whole-brain skeletonized DTI data.

BACKGROUND: There is growing evidence that cigarette smoking is associated with abnormal white matter (WM) microstructure. However, traditio … order (TUD) participants and 66 non-TUD subjects were utilized as classification features. A linear support vector machine (SVM) classifier was trained to differentiate between TUD and non-TUD individuals, and smoking-related WM regions were determined using discriminative score. Correlation analysis was conducted to evaluate the relationship between classification scor …

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 41166842Открыть статью

The machine learning algorithm based on decision tree optimization for pattern recognition in track and field sports.

This study aims to solve the problems of insufficient accuracy and low efficiency of the existing methods in sprint pattern recognition to o … er, the superiority of the model is verified by comparing with the commonly used algorithms such as Support Vector Machine (SVM) and Convolutional Neural Network (CNN). The accuracy rate on the test set is 94.9%, which is higher than that of SVM (87.0%) and CNN (92.0%). In addition, the optimized decision tree algorithm performs well in computational efficiency. However …

Сравнительное исследованиеСтатьяПоиск 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 39946363Открыть статью

Comparison of Deep Learning and Traditional Machine Learning Models for Predicting Mild Cognitive Impairment Using Plasma Proteomic Biomarkers.

Mild cognitive impairment (MCI) is a clinical condition characterized by a decline in cognitive ability and progression of cognitive impairm … ort along with a pool of 146 plasma proteomic biomarkers. We evaluated seven traditional ML models (support vector machines (SVMs), logistic regression (LR), naïve Bayes (NB), random forest (RF), k-nearest neighbor (KNN), gradient boosting machine (GBM), and extreme gradient boosting (XGBoost)) and six variations of a deep neural network (DNN) model-the DL model in the …

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 40141072Открыть статью

Analysis of risk factors and early prediction model construction for gestational hypertension.

Gestational hypertension (GH), a prevalent pregnancy complication, requires early risk identification for timely intervention. This study assesses and compares traditional and placental function factors using multivariable logistic regression, random forest, and support vector machine (SVM) models to predict GH risk. We first compared the baseline information and pregnancy-related characteristics between normal pregnant women and those with GH. Then, we modeled the risk of GH based on traditional factors and placental function factors using multivariable logistic regression, random forest, and…

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 40826713Открыть статью

Machine learning-based prognostic prediction and surgical guidance for intrahepatic cholangiocarcinoma.

The prognosis following radical surgery for intrahepatic cholangiocarcinoma (ICC) is poor, and optimal follow-up strategies remain unclear, … l approaches, including DeepSurv, neural network multitask logistic regression (N-MTLR), and Kernel support vector machine (SVM), indicated that N-MTLR's recommendations were associated with survival benefits. Additionally, some patients identified as suitable for NAR were within groups previously considered for AR. In conclusion, three robust clinical models were devel …

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 39647860Открыть статью

Artificial intelligence to predict individualized outcome of acute ischemic stroke patients: The SIBILLA project.

INTRODUCTION: Formulating reliable prognosis for ischemic stroke patients remains a challenging task. We aimed to develop an artificial intelligence model able to formulate in the first 24 h after stroke an individualized prognosis in terms of NIHSS. PATIENTS AND METHODS: Seven hundred ninety four acute ischemic stroke patients were divided into a training (597) and testing (197) cohort. Clinical and instrumental data were collected in the first 24 h. We evaluated the performance of four machine-learning models (Random Forest, K-Nearest Neighbors, Support Vector Machine, XGBoost) in predictin…

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 38778480Открыть статью

Federated Learning for Predicting Postoperative Remission of Patients with Acromegaly: A Multicentered Study.

BACKGROUND: Decentralized federated learning (DFL) may serve as a useful framework for machine learning (ML) tasks in multicentered studies, … sed models trained based on 4 algorithms: logistic regression (LR), gradient boosted decision tree, support vector machine (SVM), and deep neural network (DNN). The area under the curve of receiver operating characteristic curves was used to evaluate the performance of the models. RESULTS: Models trained based on DFL workflow performed better than most models in LR (P …

СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка 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 39486577Открыть статью

Artificial Intelligence Prediction Model of Occurrence of Cerebral Vasospasms Based on Machine Learning.

BACKGROUND: Symptomatic cerebral vasospasms are deleterious complication of the rupture of a cerebral aneurysm and potentially lethal. The e … lgorithm (65 patients constituted the validation set and 22 patients constituted the test set). The Support Vector Machines (ksvm) classification method provided a high accuracy. The medical dataset included demographic data, the Hunt and Hess scale (H&H), Fisher grade, Barrow Neurological Institute (BNI) scale, length of intervention for aneurysmal repair, etc. RESULTS …

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 39178884Открыть статью

Data-driven Machine Learning Models for Risk Stratification and Prediction of Emergence Delirium in Pediatric Patients Underwent Tonsillectomy/Adenotonsillectomy.

AIM: In the pediatric surgical population, Emergence Delirium (ED) poses a significant challenge. This study aims to develop and validate ma … nships. Four predictive models were trained including logistic regression (LR), random forest (RF), Support Vector Machine (SVM), and Gradient Boosting (XGBoost). The models were evaluated and compared using Receiver Operating Characteristic (ROC) Area Under the Curve (AUC), precision, recall, and feature importance. The RF model showed better performance and was used f …

СтатьяВалидационное 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 39467802Открыть статью

Interpretable prediction of acute ischemic stroke after hip fracture in patients 65 years and older based on machine learning and SHAP.

BACKGROUND: Hip fracture and acute ischemic stroke (AIS) are prevalent conditions among the older population. The prognosis for older patien … icacy in forecasting AIS among older individuals with hip fractures. The leading 6 variables in the support vector machines (SVM) model were identified as systemic inflammatory response index (SIRI), carotid atherosclerosis, prior stroke, C-reactive protein (CRP), fibrinogen (FIB), and hypertension. The leading 2 variables in SHAP were identified as FIB at admission 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 39571498Открыть статью

Spontaneous brain activity in patients with central retinal artery occlusion: a resting-state functional MRI study using machine learning.

Central retinal artery occlusion (CRAO) is a serious eye condition that poses a risk to vision, resulting from the blockage of the central r … ALFF) values as classification features for distinguishing CRAO from healthy controls (HCs) using a support vector machine classifier. A total of 18 patients diagnosed with CRAO and 18 HCs participated in the study. Resting-state brain function images and structural images were acquired from both groups. Aberrant changes in spontaneous brain functional activity among CR …

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 38935066Открыть статью

Classification Framework for Healthy Hairs and Alopecia Areata: A Machine Learning (ML) Approach.

Alopecia areata is defined as an autoimmune disorder that results in hair loss. The latest worldwide statistics have exhibited that alopecia … wed by feature extraction including texture, shape, and color. Two classification techniques, i.e., support vector machine (SVM) and k-nearest neighbor (KNN), are then applied to train a machine learning model with 70% of the images. The remaining image set was used for the testing phase. With a 10-fold cross-validation, the reported accuracies of SVM and KNN are 91.4% …

Оценочное исследованиеСтатьяПоиск 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 34434248Открыть статью

Adaptive quantum kernel selection via leakage-free stacking for clinical diagnostics on NISQ hardware.

Quantum kernel methods map clinical features into exponentially large Hilbert spaces where overlapping biological markers can become more separable than in fixed-dimensional classical feature spaces, but existing work evaluates single quantum feature maps, ignores barren-plateau failure modes, and relies on single train-test splits vulnerable to data leakage. Classical diagnostics for Parkinson's disease, breast cancer, and diabetes remain limited by the Specificity-Recall trade-off that fixed-dimensional kernels impose on overlapping biomarker distributions. We propose an adaptive hybrid quan

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 42286086Открыть статью