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

Magnetic resonance support vector machine discriminates essential tremor with rest tremor from tremor-dominant Parkinson disease.

BACKGROUND: The aim of the current study was to distinguish patients who had tremor-dominant Parkinson's disease (tPD) from those who had essential tremor with rest tremor (rET). METHODS: We combined voxel-based morphometry-derived gray matter and white matter volumes and diffusion tensor imaging-derived mean diffusivity and fractional anisotropy in a support vector machine (SVM) to evaluate 15 patients with rET and 15 patients with tPD. Dopamine transporter single-photon emission computed tomography imaging was used as ground truth. RESULTS: SVM classification of individual patients showed …

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 24729430Открыть статью

Chemical Drivers of Sweetness, Sourness, and Astringency in Apple Juice Identified Using Support Vector Machine Regression.

The role of the main apple compositional parameters (sugars, organic acids, polyphenols, and volatile organic compounds) and their interactions on the perceived sensory attributes of Sweetness, Sourness, and Astringency was investigated in apple juice. Bivariate correlations and Support Vector Machine Regression (SVMR) analyses were used to examine the relationships between all the analyzed features and their relative importance in an interactive mode. By analyzing the contribution of the features to the SVMR models using Shapley values, we found that sweetness was strongly influenced by sucro…

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 42746973Открыть статью

Development and validation of a support vector machine-based nomogram for diagnosis of obstetric antiphospholipid syndrome.

BACKGROUND: Antiphospholipid Syndrome (APS) is a systemic autoimmune disorder characterized by arterial or venous thrombosis and/or pregnancy complications. This study aims to develop a diagnostic model for Obstetric APS (OAPS) using the Support Vector Machine (SVM) algorithm. METHODS: Data were retrospectively collected from 102 patients with OAPS and 80 healthy controls (HC). Utilizing random sampling, patients were randomly allocated into a training set and a validation set. The training set comprised 72 OAPS patients and 52 HCs, while the validation set included 30 OAPS patients and 24 HC…

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 39765286Открыть статью

Intraoperative Assessment of Parathyroidectomy Outcomes via Autoencoder-Support-Vector-Machine-Assisted Label-Free Differential SERS Spectroscopy.

Intraoperative guidance plays a pivotal role in enhancing surgical success rates and optimizing patients' prognosis. However, during surgery, the lack of reliable monitoring methods remains a critical challenge. Therefore, we developed an autoencoder-support-vector-machine (SVM)-assisted label-free differential surface-enhanced Raman spectroscopy (dSERS) platform for rapidly intraoperatively assessing parathyroidectomy outcomes. Using only 2 μL of untreated plasma, this platform enables real-time differentiation between complete and partial parathyroid gland resection within 16 min. By leverag

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 40586615Открыть статью

Tuberculous pleural effusion prediction using ant colony optimizer with grade-based search assisted support vector machine.

INTRODUCTION: Although tuberculous pleural effusion (TBPE) is simply an inflammatory response of the pleura caused by tuberculosis infection, it can lead to pleural adhesions and cause sequelae of pleural thickening, which may severely affect the mobility of the chest cavity. METHODS: In this study, we propose bGACO-SVM, a model with good diagnostic power, for the adjunctive diagnosis of TBPE. The model is based on an enhanced continuous ant colony optimization (ACOR) with grade-based search technique (GACO) and support vector machine (SVM) for wrapped feature selection. In GACO, grade-based …

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 36601381Открыть статью

Key factors selection on adolescents with non-suicidal self-injury: A support vector machine based approach.

Comparing a family structure to a company, one can often think of parents as leaders and adolescents as employees. Stressful family environments and anxiety levels, depression levels, personality disorders, emotional regulation difficulties, and childhood trauma may all contribute to non-suicidal self-injury (NSSI) behaviors. We presented a support vector machine (SVM) based method for discovering the key factors among mazy candidates that affected NSSI in adolescents. Using SVM as the base learner, and the binary dragonfly algorithm was used to find the feature combination that minimized the …

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 36438278Открыть статью

Predictive risk mapping of human leptospirosis using support vector machine classification and multilayer perceptron neural network.

Leptospirosis is a zoonotic disease found wherever human is in direct or indirect contact with contaminated water and environment. Consideri … f the disease. To handle the complex and nonlinear problems involved, machine learning based on the support vector machine classification algorithm and multilayer perceptron neural network was exploited to generate annual and monthly predictive risk maps of leptospirosis distribution. Performance of both models was evaluated using receiver operating characteristic curve …

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 31099515Открыть статью

An improved method for identification of small non-coding RNAs in bacteria using support vector machine.

Bacterial small non-coding RNAs (sRNAs) are not translated into proteins, but act as functional RNAs. They are involved in diverse biological processes like virulence, stress response and quorum sensing. Several high-throughput techniques have enabled identification of sRNAs in bacteria, but experimental detection remains a challenge and grossly incomplete for most species. Thus, there is a need to develop computational tools to predict bacterial sRNAs. Here, we propose a computational method to identify sRNAs in bacteria using support vector machine (SVM) classifier. The primary sequence and …

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 28383059Открыть статью

Differentiation of neurodegenerative parkinsonian syndromes by volumetric magnetic resonance imaging analysis and support vector machine classification.

BACKGROUND: Clinical differentiation of parkinsonian syndromes is still challenging. OBJECTIVES: A fully automated method for quantitative MRI analysis using atlas-based volumetry combined with support vector machine classification was evaluated for differentiation of parkinsonian syndromes in a multicenter study. METHODS: Atlas-based volumetry was performed on MRI data of healthy controls (n = 73) and patients with PD (204), PSP with Richardson's syndrome phenotype (106), MSA of the cerebellar type (21), and MSA of the Parkinsonian type (60), acquired on different scanners. Volumetric resul…

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 27452874Открыть статью

A telesurveillance system with automatic electrocardiogram interpretation based on support vector machine and rule-based processing.

BACKGROUND: Telehealth care is a global trend affecting clinical practice around the world. To mitigate the workload of health professionals … elimination, peak estimation, and feature extraction, (3) automatic ECG interpretation based on the support vector machine (SVM) classifier and rule-based processing, and (4) display of ECG signals and their analyzed results. We analyzed 213,420 ECG signals that were diagnosed by cardiologists as the gold standard to verify the classification performance. RESULTS: In 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 25953306Открыть статью

Grading hypoxic-ischemic encephalopathy severity in neonatal EEG using GMM supervectors and the support vector machine.

OBJECTIVE: This work presents a novel automated system to classify the severity of hypoxic-ischemic encephalopathy (HIE) in neonates using EEG. METHODS: A cross disciplinary method is applied that uses the sequences of short-term features of EEG to grade an hour long recording. Novel post-processing techniques are proposed based on majority voting and probabilistic methods. The proposed system is validated with one-hour-long EEG recordings from 54 full term neonates. RESULTS: An overall accuracy of 87% is achieved. The developed grading system has improved both the accuracy and the confidenc

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 26093932Открыть статью

Using Support Vector Machine to identify imaging biomarkers of neurological and psychiatric disease: a critical review.

Standard univariate analysis of neuroimaging data has revealed a host of neuroanatomical and functional differences between healthy individuals and patients suffering a wide range of neurological and psychiatric disorders. Significant only at group level however these findings have had limited clinical translation, and recent attention has turned toward alternative forms of analysis, including Support-Vector-Machine (SVM). A type of machine learning, SVM allows categorisation of an individual's previously unseen data into a predefined group using a classification algorithm, developed on a trai

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАОбзорПоиск 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 22305994Открыть статью

Performance of Combined Support Vector Machine and Principal Component Analysis in recognizing infant cry with asphyxia.

Combined Support Vector Machine (SVM) and Principal Component Analysis (PCA) was used to recognize the infant cries with asphyxia. SVM classifier based on features selected by the PCA was trained to differentiate between pathological and healthy cries. The PCA was applied to reduce dimensionality of the vectors that serve as inputs to the SVM. The performance of the SVM utilizing linear and RBF kernel was examined. Experimental results showed that SVM with RBF kernel yields good performance. The classification accuracy in classifying infant cry with asphyxia using the SVM-PCA is 95.86%.

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 21097359Открыть статью

A preliminary study on discrimination of osteoporotic fractured group from nonfractured group using support vector machine.

Osteoporosis is characterized by an abnormal loss of bone mineral content, which leads to a tendency to non-traumatic bone fractures or to s … this preliminary study, we combine various texture parameters with bone density parameters using a support vector machine and point out the most promising combination of parameters to distinguish between osteoporotic fractured group and nonfractured group.

Оценочное исследованиеСтатьяПоддержка 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 19162696Открыть статью

Identification of the Rumination in Cattle Using Support Vector Machines with Motion-Sensitive Bolus Sensors.

The reticuloruminal function is central to the digestive efficiency in ruminants. For cattle, collar- and ear tag-based accelerometer monito … culoruminal motion energy and the time between reticuloruminal contractions are used as inputs to a Support Vector Machine (SVM) to identify rumination periods with an overall accuracy of 86.1%, corroborated by neck mounted rumination collars.

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 30866541Открыть статью

Use of a support vector machine for keratoconus and subclinical keratoconus detection by topographic and tomographic data.

PURPOSE: To define a new classification method for the diagnosis of keratoconus based on corneal measurements provided by a Scheimpflug camera combined with Placido corneal topography (Sirius, CSO, Florence, Italy). DESIGN: Retrospective case series. PARTICIPANTS: We analyzed the examinations of 877 eyes with keratoconus, 426 eyes with subclinical keratoconus, 940 eyes with a history of corneal surgery (defined as abnormal), and 1259 healthy control eyes. METHODS: For each group, eyes were divided into a training and a validation set. A support vector machine (SVM) was used to analyze the 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 22892148Открыть статью

[The application of support vector machine for prediction of posttraumatic stress disorder on adults in flood district].

INTRODUCTION: To predict the occurrence of posttraumatic stress disorder (PTSD), using a Support Vector Machine (SVM) on adults in flood district. Diagnostic and Statistical Manuals on Mental Disorders (IV Edition) were used to examine and diagnose the victims in flood districts. Based on the forecasting model of SVM with PTSD as dependent variables and 23 influence factors of PTSD as independent variables, prediction of PTSD was conducted among the victims. After considering 23 influence factors into the prediction model, the agreement rate of prediction of the model was 88.05 percent, with s…

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 19565855Открыть статью

Combining eigenvector methods and support vector machines for detecting variability of Doppler ultrasound signals.

In this paper, the multiclass support vector machines (SVMs) with the error correcting output codes (ECOC) were presented for detecting variabilities of the multiclass Doppler ultrasound signals. The ophthalmic arterial (OA) Doppler signals were recorded from healthy subjects, subjects suffering from OA stenosis, subjects suffering from ocular Behcet disease. The internal carotid arterial (ICA) Doppler signals were recorded from healthy subjects, subjects suffering from ICA stenosis, subjects suffering from ICA occlusion. Methods of combining multiple classifiers with diverse features are view…

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 17289211Открыть статью

Lupus nephritis diagnosis using enhanced moth flame algorithm with support vector machines.

Systemic lupus erythematosus is a chronic autoimmune disease that affects the kidney in most patients. Lupus nephritis (LN) is divided into six categories by the International Society of Nephrology/Renal Pathology Society (ISN/RPS). The purpose of this research is to build a framework for discriminating between ISN/RPS pure class V(MLN) and classes III ± V or IV ± V (PLN) using real clinical data. The framework is developed by merging a hybrid stochastic optimizer, moth-flame algorithm (HMFO), with a support vector machine (SVM), dubbed HMFO-SVM. The HMFO is constructed by enhancing the origin…

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 35397339Открыть статью

Support Vectors Machine-based identification of heart valve diseases using heart sounds.

Taking into account that heart auscultation remains the dominant method for heart examination in the small health centers of the rural areas … proposes an automated diagnosis system for the identification of heart valve diseases based on the Support Vector Machines (SVM) classification of heart sounds. This system performs a highly difficult diagnostic task (even for experienced physicians), much more difficult than the basic diagnosis of the existence or not of a heart valve disease (i.e. the classification …

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 19269056Открыть статью