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: 38 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 evaluation of a multi-model stacking approach for caries risk assessment in adults using supervised machine learning.

Background Dental caries is a chronic disease that requires intervention to prevent complications and minimise costs. Accurate caries risk a … tree, XGBoost, k-nearest neighbors, logistic regression, multi-layer perceptron, random forest, and support vector machine) were tuned with K-fold cross-validation and stacking ensembles to enhance performance.Results The two-model stacking approach achieved the highest accuracy (95.17%) and ROC-AUC (receiver operating characteristic-area under the curve) (99.78%), foll …

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 41388136Открыть статью

Machine Learning-Based Thermal Imaging for Vulvar Intraepithelial Neoplasia Detection.

Vulvar intraepithelial neoplasia (VIN) is increasing in prevalence, yet screening options remain limited and existing diagnostic methods sho … hen extracted and optimized using principal component analysis (PCA). Three machine learning models-support vector machine (SVM), random forest (RF), and linear discriminant analysis (LDA)-were trained and evaluated for VIN diagnosis. SVM demonstrated the best performance with an F1 score of 75% and accuracy of 74.19%. These findings suggest that machine learning-based …

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 41239886Открыть статью

Machine-Learning-Enabled Virtual Screening for Inhibitors of Lysine-Specific Histone Demethylase 1.

A machine learning approach has been applied to virtual screening for lysine specific demethylase 1 (LSD1) inhibitors. LSD1 is an important anti-cancer target. Machine learning models to predict activity were constructed using Morgan molecular fingerprints. The dataset, consisting of 931 molecules with LSD1 inhibition activity, was obtained from the ChEMBL database. An evaluation of several candidate algorithms on the main dataset revealed that the support vector regressor gave the best model, with a coefficient of determination (R2) of 0.703. Virtual screening, using this model, identified fi

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 34946572Открыть статью

Classification of respiratory disturbances in Rett Syndrome patients using Restricted Boltzmann Machine.

Rett syndrome (RTT) is a severe neurodevelopmental disorder that can cause pervasive wakeful respiratory disturbances that include tachypnea … ry inductance plethsymography chest signal. We tested the performance of six classifiers including: Support Vector Machine, Restricted-Boltzmann-Machine, Back-propagation, Levenberg-Marquardt, and Decision-Fusion. We evaluate this classification in two modalities: (1) a subject-independent modality (leave-one-subject-out) obtaining the best F1 score in 93.67%, and (2) a …

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 29059905Открыть статью

Automatic Switching of Electric Locomotive Power in Railway Neutral Sections Using Image Processing.

This article presents a computer vision-based approach to switching electric locomotive power supplies as the vehicle approaches a railway n … ed Gradient technique was implemented for feature extraction during the training phase and a Linear Support Vector Machine algorithm was trained for the target image classification. For the task of image segmentation, the Circular Hough Transform shape detection algorithm was employed to locate the markers in the captured images and provided cartesian plane coordinates …

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 38921619Открыть статью

Preoperative prediction of lymph node metastasis in patients with papillary thyroid carcinoma by an artificial intelligence algorithm.

BACKGROUND: It is necessary to identify patients at risk of developing lymph node metastasis prior to papillary thyroid carcinoma (PTC) surgery. This can be challenging due to limiting factors, and an artificial intelligence algorithm may be a viable option. OBJECTIVE: In this study, we aimed to evaluate whether combining an artificial intelligence algorithm (support vector machine and probabilistic neural network) and clinico-pathologic data can preoperatively predict lymph node metastasis of papillary thyroid carcinoma (PTC). METHODS: We retrospectively examined 251 PTCs with lymph node me…

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 34377246Открыть статью

Optimization and validation of the protocol used to analyze the taste of traditional Chinese medicines using an electronic tongue.

Tools to define the active ingredients and flavors of Traditional Chinese Medicines (TCMs) are limited by long analysis times, complex sampl … sensor information was identified and classified using analysis approaches including least squares support vector machine (LS-SVM), support vector machine (SVM), discriminant analysis (DA) and partial least squares (PLS). A benefit of this analytical protocol was that the analysis of a single sample took <15 min for all seven sensors. The results identified that the LS …

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 27882100Открыть статью

Polycystic Ovary Syndrome Prediction Using Machine Learning: A Comparative Analysis of Classification Algorithms.

BACKGROUND: Polycystic ovary syndrome (PCOS) represents one of the most prevalent endocrine disorders affecting women of reproductive age, w … tion, feature engineering, and categorical encoding. Models evaluated included Logistic Regression, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbors, Naive Bayes, Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, AdaBoost, Neural Network, LightGBM, and HistGradientBoosting. Performance was assessed using accuracy, F1-score, sensitivity, specificity, and ROC-AUC score …

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 42699498Открыть статью

Machine learning based classification in obstetrics: evaluating models, partitioning strategies, and key predictors in cardiotocography.

Detecting fetal distress early and accurately is critical to the reduction of adverse neonatal outcomes. However, this proves to be a challe … D), K-Nearest Neighbor (KNN), Multilayer Perceptron (MLP), Radial Basis Function Network (RBF), and Support Vector Machines (SVM). According to our results, we were able to predict normal, suspect, and pathological cases with an overall accuracy ranging from 86.14% up to 96.92%. Our experiments shed light on how different dataset partitioning strategies affect the resul …

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 42032564Открыть статью

Identification of regulated cell death related genes in polycystic ovary syndrome using machine learning.

Polycystic ovary syndrome (PCOS) is one of the most prevalent endocrine disorders affecting women during their reproductive years, with glob … chniques-including Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), Random Forest (RF), and Support Vector Machine (SVM) algorithms-we identified five critical hub genes. To gauge their diagnostic potential, we performed receiver operating characteristic (ROC) curve evaluations and mapped out protein interaction networks (PPI) to uncover relationships among thes …

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 41006883Открыть статью

Development and validation of a machine learning-based risk prediction model for post-stroke cognitive impairment.

Machine learning (ML) risk prediction models for post-stroke cognitive impairment (PSCI) are still far from optimal. This study aims to gene … (LightGBM), Adaptive Boosting (AdaBoost), Gaussian naive bayes (GNB), Multilayer Perceptron (MLP), Support Vector Machine (SVM), and compared their performance for the resulting variables. We used tenfold cross-validation to measure the model's AUROC (Area under the receiver operating characteristic), sensitivity, specificity, accuracy, F1 score and AP (Average precisi …

СтатьяВалидационное 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 41006767Открыть статью

Construction and validation of a cross-sectional risk classification model for hypoproteinemia in single-center maintenance hemodialysis patient.

Hypoproteinemia is a common complication across patients receiving maintenance hemodialysis (MHD). Moreover, it is associated with increased … he primary outcome. Four machine learning (ML) models-Logistic Regression (LR), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), and eXtreme Gradient Boosting (XGBoost)-were trained and validated using 3-fold cross-validation. Feature selection was performed using the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO). Model performance was evaluated using area un …

СтатьяВалидационное 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 41093899Открыть статью

Machine Learning Prediction of Pituitary Macroadenoma Consistency: Utilizing Demographic Data and Brain MRI Parameters.

Consistency of pituitary macroadenomas is a key determinant in surgical outcomes, with non-soft consistency linked to more complications and … cy. Seventy patients were evaluated, 59 with soft consistency and 11 with non-soft consistency. The support vector machine (SVM) was the best model with ROC AUC score of 83.3% [95% CI 65.8, 97.6], AP AUC of 69.8% [95% CI 41.3, 91.1], sensitivity of 73.1% [95% CI 44.4, 100], specificity of 89.8% [95% CI 82, 96.7], F1 score of 0.63 [95% CI 0.36, 0.83], and Matthews correl …

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 39920537Открыть статью

Using Machine Learning and Artificial Intelligence to Predict Diabetes Mellitus among Women Population.

BACKGROUND: Diabetes Mellitus is a chronic health condition (long-lasting) due to inadequate control of blood levels of glucose. This study … for the data visualization, while the algorithms considered for the study are Logistic Regression, Support Vector Machines, Decision Trees and Extreme Gradient Boost. The performance analysis of these algorithms on various classification metrics is also presented here, considering the Area Under the Curve and Receiver Operating Characteristics score is the best for Ext …

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 37282643Открыть статью

Estimation of sexual dimorphism of adult human mandibles of South Indian origin using non-metric parameters and machine learning classification algorithms.

The mandible is one of the most reliable in sex determination in forensic anthropology. The shape of the mandible provides valuable information regarding the male and female distinctions. Machine learning algorithms are widely used for various applications due to their accuracy and reliability, extending their application in biological profiling. This study aims to estimate sexual dimorphism using various machine-learning algorithms based on non-metric features of the mandible. This study uses four machine-learning algorithms—k-nearest neighbors, decision tree, support vector machines, and ran…

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 41044255Открыть статью

Examination of the relationship between D-amino acid profiles and cognitive function in individuals with mild cognitive impairment: a machine learning approach.

BACKGROUND: The global prevalence of dementia is significantly increasing. Early detection and prevention strategies, particularly for mild … e predictive performance of various ML models, including Logistic Regression, Random Forest, kernel Support Vector Machine (SVM), and Artificial Neural Network (ANN), was compared. RESULTS: Nonlinear models (kernel SVM and ANN) that combined D-amino acid profiles with subject information achieved the highest area under the curve values of 0.78 and 0.79, respectively, d …

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 40087981Открыть статью

Correlation study on the risk of cardiovascular adverse events in diabetic foot patients based on machine learning - a retrospective cohort study.

INTRODUCTION: Diabetic Foot (DF), as a serious complication of diabetes, is closely related to major adverse cardiovascular events (MACE) an … thods, the top three frequently used methods were used. Logistic regression, random forest (RF) and support vector machine (SVM) were used respectively to analyze influencing factors. The performance of each model was compared by using confusion matrix, ROC curve and AUC value. The data set was divided into training set and test set according to the proportion of 80%/20 …

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 40822962Открыть статью

Predicting 90-day risk of urinary tract infections following urostomy in bladder cancer patients using machine learning and explainability.

This research aims to design and validate a machine learning model to predict the probability of urinary tract infections within 90 days pos … gorithms were employed: Logistic Regression, K-Nearest Neighbors, LightGBM, Random Forest, XGBoost, Support Vector Machine, and Multi-Layer Perceptron. Performance metrics for the model were assessed using multiple evaluation indicators, including AUC, accuracy, sensitivity, specificity, Positive Predictive Value, Negative Predictive Value, and F1 score. SHapley Additiv …

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 40000794Открыть статью

Development and validation of a hypoxemia prediction model in middle-aged and elderly outpatients undergoing painless gastroscopy.

Hypoxemia is a common complication associated with anesthesia in painless gastroscopy. With the aging of the social population, the number o … for feature selection. Five machine learning algorithm models, including logistic regression (LR), support vector machine (SVM), random forest (RF), extreme gradient boosting (XGB), and light gradient boosting machine (LightGBM), were selected. The best models were selected based on the area under the receiver operating characteristic curve (AUROC). Model feature impor …

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 40410303Открыть статью

A Unified Hybrid Model for Cardiovascular Risk Prediction: Merging Statistical, Kernel-Based and Neural Approaches.

Cardiovascular diseases (CVDs) are still the leading cause of death in the worldwide. Traditional machine learning models often have difficulty in determine how to capture the complex links between disease risk factors and disease occurrence. This article discusses a hybrid machine learning approach for cardiovascular risk prediction (HMLCRP) to address this problem. This approach combines logistic regression (LR), support vector machines (SVMs) and neural networks (NNs) to make predictions more correct and reliable. The proposed model looks at important coronary heart sickness risk factors, i…

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 40874542Открыть статью