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: 48 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

Multiclassification of Hepatic Cystic Echinococcosis by Using Multiple Kernel Learning Framework and Ultrasound Images.

UNLABELLED: To properly treat and care for hepatic cystic echinococcosis (HCE), it is essential to make an accurate diagnosis before treatment. OBJECTIVE: The objective of this study was to assess the diagnostic accuracy of computer-aided diagnosis techniques in classifying HCE ultrasound images into five subtypes. METHODS: A total of 1820 HCE ultrasound images collected from 967 patients were included in the study. A multi-kernel learning method was developed to learn the texture and depth features of the ultrasound images. Combined kernel functions were built-in Support Vector Machine (MK-…

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 38679514Открыть статью

Machine learning algorithms to predict treatment success for patients with pulmonary tuberculosis.

Despite advancements in detection and treatment, tuberculosis (TB), an infectious illness caused by the Mycobacterium TB bacteria, continues … of TB patients during the treatment period. In this study, decision tree (DT), random forest (RF), support vector machine (SVM) and naïve bayes (NB) models were validated with high performance by achieving an area under the curve (AUC) of receiver operating characteristic (ROC) greater than 80%. The salient finding of the study is that the DT model was produced as a be …

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 39413064Открыть статью

Machine learning-based diagnosis and risk factor analysis of cardiocerebrovascular disease based on KNHANES.

The prevalence of cardiocerebrovascular disease (CVD) is continuously increasing, and it is the leading cause of human death. Since it is difficult for physicians to screen thousands of people, high-accuracy and interpretable methods need to be presented. We developed four machine learning-based CVD classifiers (i.e., multi-layer perceptron, support vector machine, random forest, and light gradient boosting) based on the Korea National Health and Nutrition Examination Survey. We resampled and rebalanced KNHANES data using complex sampling weights such that the rebalanced dataset mimics a unifo…

Сравнительное исследованиеОценочное исследованиеСтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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 35145205Открыть статью

Machine Learning (ML) based-method applied in recurrent pregnancy loss (RPL) patients diagnostic work-up: a potential innovation in common clinical practice.

RPL is a very debated condition, in which many issues concerning definition, etiological factors to investigate or therapies to apply are still controversial. ML could help clinicians to reach an objectiveness in RPL classification and access to care. Our aim was to stratify RPL patients in different risk classes by applying an ML algorithm, through a diagnostic work-up to validate it for the appropriate prognosis and potential therapeutic approach. 734 patients were enrolled and divided into 4 risk classes, according to the numbers of miscarriages. ML method, called Support Vector Machine (SV…

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 32409705Открыть статью

Using Machine-Learning to Predict Sleep-Disordered Breathing Diagnosis From Medical Comorbidities and Craniofacial Features.

Objectives This paper attempts to use machine-learning (ML) algorithms to predict the presence of sleep-disordered breathing (SDB) in a pati … , facial skeletal pattern, and sleep quality. Logistic Regression (LR), K-nearest Neighbours (kNN), Support Vector Machine (SVM) and Naïve Bayes (NB) were selected as these are the most frequently used supervised machine-learning models for classification of outcomes. The data was split into two sets for machine training (80% of total records) and the remaining was used …

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 37398724Открыть статью

Investigation of quantitative synthetic MRI in the evaluation of attention-deficit/hyperactivity disorder.

BACKGROUND: Currently, synthetic magnetic resonance imaging (SyMRI) has been considered as a promising way to characterize intrinsic microst … ning model based on combined features demonstrated stable performance across different classifiers [support vector machine, random forest and linear regression yielding accuracies of 0.780, 0.770, and 0.780 (all P<0.001), respectively] and showed superior performance compared to those based on single feature [accuracy of 0.730 (gray matter) and 0.770 (white matter) with …

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 41522034Открыть статью

Machine Learning Models for the Hearing Impairment Prediction in Workers Exposed to Complex Industrial Noise: A Pilot Study.

OBJECTIVES: To demonstrate the feasibility of developing machine learning models for the prediction of hearing impairment in humans exposed … L (LAeq), and median kurtosis were used as the input for four machine learning algorithms, that is, support vector machine, neural network multilayer perceptron, random forest, and adaptive boosting. Both classification and regression models were developed to predict noise-induced hearing loss applying these four machine learning algorithms. Two indexes, area under the …

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка правительства СШАПоддержка службы здравоохранения 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 30142102Открыть статью

Wearable Sleep Measures May Improve Machine Learning Prediction of Home-Based Pulmonary Rehabilitation Engagement Among Patients With Chronic Obstructive Pulmonary Disease: A Proof-of-Concept Study.

OBJECTIVE: To evaluate whether incorporating baseline sleep measures from a wrist-worn activity monitor in machine learning (ML) models impr … mmended activities/week for the 12-week duration. Nested model comparisons for logistic regression, support vector machine, decision tree, and Naïve Bayes ML models were performed to determine if including sleep measures improved engagement prediction. RESULTS: In models adjusted for age, sex, Charlson Comorbidity Index, current smoker status, modified Medical Research …

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 41953757Открыть статью

Interhemispheric Resting-State Functional Connectivity Predicts Severity of Idiopathic Normal Pressure Hydrocephalus.

Idiopathic normal pressure hydrocephalus (iNPH) is characterized by a clinical triad (gait disturbance, dementia, and urinary incontinence), … ealthy volunteers, yielding rsfcMRI-derived functional connectivity (FC) from both groups. A linear support vector machine classifier was trained to distinguish the patterns of FCs of the patients with iNPH from those of the healthy volunteers. After dimensional reduction, the support vector machine successfully classified the two groups with an accuracy of 80%. Moreove …

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 28919849Открыть статью

A machine learning model of microscopic agglutination test for diagnosis of leptospirosis.

Leptospirosis is a zoonosis caused by the pathogenic bacterium Leptospira. The Microscopic Agglutination Test (MAT) is widely used as the go … cquired original images, wavelet-transformed images were also considered as features. We utilized a support vector machine (SVM) as a proposed decision method. We validated the trained SVMs with 210 positive and 154 negative images. When the features were obtained from original or wavelet-transformed images, all negative images were misjudged as positive, and the classi …

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 34784387Открыть статью

Greater proximity to greenspace is associated with fewer depressive symptoms among urban middle-aged adults.

BACKGROUND: Understanding the factors that influence depression is crucial for both its treatment and prevention. Residential greenspace has … getation indices obtained from the NASA satellite database. RESULTS: Among the five ML models, the Support Vector Machines model achieved the best predictive performance, with an AUC of 0.776. Life satisfaction, EVI250m (a measure of greenspace), social activity, pain, sleep duration, and impairment in instrumental activities of daily living were significant predictors …

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 42895091Открыть статью

[Explore the potential diagnostic markers of primary Sjögren syndrome by bioinformatics combined with machine learning].

OBJECTIVE: To develop a diagnostic model for primary Sjögren syndrome (pSS) utilizing transcriptomics-based machine learning techniques, and … olute shrinkage and selection operator (LASSO), random forest (RF), Gaussian mixed model (GMM), and support vector machine (SVM). Ultimately, we constructed a composite diagnostic model for pSS employing SVM, neural networks (NN), Logistic regression (LR), decision trees (DT), adaptive boosting (AdaBoost), bootstrap aggregating (Bagging), random forest, and Naive Bayes …

Аннотация на английскомСтатьяПолный 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 42880922Открыть статью

Integration of QSAR modeling and in vitro validation for identification of food-derived Nrf2 activators against arsenic-induced toxicity.

Arsenic exposure is a major public health concern due to its toxicity and carcinogenicity, largely mediated by oxidative stress, and activation of the Nrf2 signaling pathway is considered a promising strategy to mitigate such damage. In this study, a quantitative structure-activity relationship (QSAR) model was developed to identify potential Nrf2 activators from food-derived compounds. Machine learning algorithms, including Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Linear Discriminant Analysis (LDA), and a stacking model, were developed and optimized. The optimized RF, SVM, and LDA mo…

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 42816373Открыть статью

Assessment of Visual Fatigue Caused by Eye-Controlled Interaction Based on Task Performance and Pupillary Response with GBDT-LR.

Assessing visual fatigue is crucial in eye-controlled interaction. Traditional methods are either overly subjective or rely on highly invasi … performance of five other models-gradient boosting decision tree (GBDT), logistic regression (LR), support vector machine (SVM), random forest (RF), and RF-SVM-the proposed GBDT-LR model achieved an assessment accuracy of 89.79%, demonstrating strong predictive performance. This study provides an effective method for predicting visual fatigue in eye-controlled interact …

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 42740126Открыть статью

Identification and validation of oxidative stress-related immune signatures in Hepatitis B Virus associated acute liver failure based on WGCNA and machine learning.

BACKGROUND: Acute liver failure (ALF) is a serious clinical disease. Immune infiltration and oxidative stress (OS) play an important role in ALF, but the combination of oxidative stress and immune infiltration in ALF has not been explored. METHODS: Differential expression analysis and weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) were performed on ALF and control samples in the GSE96851 dataset to obtain DE-OS-MGs. Candidate OS-IM-associated signature genes were mined using the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) and support vector machine (SVM) machine learning. Fi…

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 42715252Открыть статью

Exploring ferroptosis-associated immune characteristics in Kawasaki disease through bioinformatics.

Kawasaki disease (KD), as a common pediatric inflammatory vasculitis, has an unclear pathogenesis. This study integrated bioinformatics and clinical data analysis to explore the characteristics of ferroptosis in KD. We used data from the Gene Expression Omnibus (GEO) database to identify ferroptosis-related genes, and variable selection was performed using Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) analysis. We employed seven machine learning methods to determine the optimal predictive model, revealing that the Support Vector Machine (SVM) model exhibited optimal performance in ex…

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 40825967Открыть статью

Detection of peritoneal, ovarian, and bowel endometriosis using FTIR spectroscopy and machine learning.

This study evaluated the diagnostic potential of Fourier-transform infrared (FTIR) spectroscopy combined with machine learning for the detec … 19 cm-1, 1542-1547 cm-1, and 1573-1576 cm-1. Three machine learning algorithms, Deep Learning (DL), Support Vector Machine (SVM), and XGBoost, were tested using both the full spectral range and the Boruta-selected feature subsets. Across all endometriosis types, XGBoost consistently outperformed DL and SVM. Using the full spectrum, XGBoost achieved accuracies of 0.81, 0 …

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 41308317Открыть статью

Prediction of major outcomes in patients with malignant hypertension using machine learning: A report from the West Birmingham malignant hypertension registry.

BACKGROUND: Malignant hypertension (MHT) is a rare, yet severe condition with high morbidity and mortality. We aimed to assess the potential of machine learning (ML) algorithms in forecasting prognostic outcomes in MHT patients. METHODS: Data from the West Birmingham MHT Registry were used. We evaluated the efficacy of 9 ML algorithms, CatBoost, Decision Tree (DT), Light-Gradient Boosting Machine (LightGBM), K-Nearest Neighbours (KNN), Logistic Regression (LR), Multi-Layer Perceptron (MLP), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) and XGBoost in predicting a composite outcome of all-c…

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 40248879Открыть статью

Automatic Cough Analysis for Non-Small Cell Lung Cancer Detection.

Early detection of non-small cell lung cancer (NSCLC) is critical for improving patient outcomes, and novel approaches are needed to facilitate early diagnosis. In this study, we explore the use of automatic cough analysis as a pre-screening tool for distinguishing between NSCLC patients and healthy controls. Cough audio recordings were prospectively acquired from a total of 227 subjects, divided into NSCLC patients and healthy controls. The recordings were analyzed using machine learning techniques, such as support vector machine (SVM) and XGBoost, as well as deep learning approaches, specifi…

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 41336743Открыть статью

Detection of brain network abnormalities by graph invariants in Alzheimer's disease using MRI images.

Alzheimer's disease is a major cause of dementia in older adults. It involves gradual changes in brain function that result in cognitive dec … input features for various machine learning models, including decision trees, logistic regression, support vector machines, and a multi-layer neural network. Among these models, a refined neural network model achieves the highest classification accuracy of 89.45%, confirming the value of topological indices as interpretable biomarkers for disease staging. This framewor …

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 41298853Открыть статью