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: 73 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

The detection of age groups by dynamic gait outcomes using machine learning approaches.

Prevalence of gait impairments increases with age and is associated with mobility decline, fall risk and loss of independence. For geriatric … Kernel Principal Component Analysis (KPCA) was applied for dimensionality reduction of the data for Support Vector Machine (SVM) classification. Random Forest (RF) and Artificial Neural Network (ANN) were applied to the 23 gait outcomes without prior data reduction. Classification accuracy of SVM was 89%, RF accuracy was 73%, and ANN accuracy was 90%. Gait outcomes that …

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 32157168Открыть статью

A novel joint HCPMMP method for automatically classifying Alzheimer's and different stage MCI patients.

A 360-area surface-based cortical parcellation was recently generated using multimodal data in a group average of 210 healthy young adults f … s. HC, 95.8% for LMCI vs. HC, 95.8% for AD vs. HC, and 91.7% for LMCI vs. AD, respectively by using support vector machine (SVM) algorithm. Most of the selected features locate in the region of temporal or cingulate cortex. Compared with previous studies, our results demonstrate the superiority of the proposed method over existing techniques.

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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 30836158Открыть статью

mlplasmids: a user-friendly tool to predict plasmid- and chromosome-derived sequences for single species.

Assembly of bacterial short-read whole-genome sequencing data frequently results in hundreds of contigs for which the origin, plasmid or chromosome, is unclear. Complete genomes resolved by long-read sequencing can be used to generate and label short-read contigs. These were used to train several popular machine learning methods to classify the origin of contigs from Enterococcus faecium, Klebsiella pneumoniae and Escherichia coli using pentamer frequencies. We selected support-vector machine (SVM) models as the best classifier for all three bacterial species (F1-score E. faecium=0.92, F1-scor

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 30383524Открыть статью

Identifying inhibitors of β-haematin formation with activity against chloroquine-resistant Plasmodium falciparum malaria parasites via virtual screening approaches.

The biomineral haemozoin, or its synthetic analogue β-haematin (βH), has been the focus of several target-based screens for activity against Plasmodium falciparum parasites. Together with the known βH crystal structure, the availability of this screening data makes the target amenable to both structure-based and ligand-based virtual screening. In this study, molecular docking and machine learning techniques, including Bayesian and support vector machine classifiers, were used in sequence to screen the in silico ChemDiv 300k Representative Compounds library for inhibitors of βH with retained ac…

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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 36788274Открыть статью

A Machine Learning-Based Clinical Decision Support Tool for Intertrochanteric Hip Fracture Patients to Predict Postoperative Anemia Risk: A Retrospective Cohort Study.

BACKGROUND: Postoperative anemia associated with intertrochanteric hip fracture is a detrimental complication that detrimentally impairs pat … as used to select predictive variables, and seven machine learning techniques: Logistic Regression, Support Vector Machine, Decision Tree, LightGBM, XGBoost, Neural Networks, and Random Forest, were compared to identify the best tool for predicting postoperative anemia risk. We created a patient-specific risk prediction tool with SHAP-driven interpretability for clinica …

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 42194245Открыть статью

Predicting Pathologic Response to Neoadjuvant Chemotherapy in Breast Cancer Using Machine Learning of MRI Radiomics.

OBJECTIVE: To develop and validate a machine learning-based MRI radiomics model for predicting the risk of non-pathological complete respons … ate analysis and least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression. Random forest, support vector machine, and logistic regression models were constructed and evaluated using area under the curve (AUC), calibration, decision curve analysis, and SHapley Additive exPlanations (SHAP) interpretation. RESULTS: Multivariate logistic regression confirmed all …

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 42911895Открыть статью

Machine Learning Methods to Identify Pediatric Shunt Malfunction in the Acute Care Setting and the Development of ShuntGPT.

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Identifying predictors of shunt failure in acute care settings is challenging. Previous studies largely rely on t … ted 24 historical, clinical, and radiographic variables. Various ML techniques were used, including support vector machine, K-nearest neighbors, random forest, an artificial neural network (ANN), and a proprietary large language model named ShuntGPT (SGPT), which classifies the need for shunt revision. RESULTS: Among 1167 ED consults for shunt malfunction, 285 patients …

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 41697038Открыть статью

Preoperative differentiation of primary liver cancer subtypes: An MRI-based multiclass classification model integrating radiomic and clinicoradiological characteristics.

This study developed an magnetic resonance imaging (MRI)-based multiclass model for the preoperative differentiation of primary liver cancer … values were applied to interpret the model's prediction logic. The RFE-integrated model based on a support vector machine demonstrated the highest overall and per-class classification performance, achieving micro- and macro-average AUCs of 0.934 (95% CI: 0.908-0.955) and 0.925 (95% CI: 0.896-0.949), along with a sensitivity of 0.805 (95% CI: 0.761-0.850) and a specific …

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 41367005Открыть статью

Life's Crucial 9 and NAFLD from association to SHAP-interpreted machine learning predictions.

Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is the most prevalent chronic liver disease worldwide. Cardiovascular disease (CVD) and NAFLD shar … ip was observed between LC9 and NAFLD (P < 0.0001 for nonlinearity). Among the eight ML models, the Support Vector Machine (SVM) demonstrated the best predictive performance (AUC = 0.873). SHAP analysis indicated that LC9 was the most significant predictor in the model. LC9 demonstrated a nonlinear negative association with NAFLD and a linear negative association with 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 40102489Открыть статью

Machine Learning Model for Predicting Biliary Complications After Liver Transplantation.

INTRODUCTION: The risk factors of biliary complications (BCs) after liver transplantation are not comprehensively determined. BCs also vary … istrated to build models for BCs prediction at 3, 6, and 12 months. RESULTS: Among all the models, support vector machine produced the highest area under curve values in predicting BCs (3-month = 0.916; 6-month = 0.892; 12-month = 0.885). According to the analysis of support vector machine, the 3-month risk factors of BCs and corresponding SHapley Additive exPlanation …

СтатьяМногоцентровое 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 40249076Открыть статью

Early screening, diagnosis and recurrence monitoring of hepatocellular carcinoma in patients with chronic hepatitis B based on serum N-glycomics analysis: A cohort study.

BACKGROUND AND AIMS: HCC poses a significant global health burden, with HBV being the predominant etiology in China. However, current diagno … dels, Hepatocellular Carcinoma Glycomics Random Forest model and Hepatocellular Carcinoma Glycomics Support Vector Machine model, were established for early screening and diagnosis of HCC using N-glycomics. The AUC values in the validation set were 0.967 (95% CI: 0.930-1.000) and 0.908 (0.840-0.976) for Hepatocellular Carcinoma Glycomics Random Forest model and Hepatoce …

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 40117651Открыть статью

Vaginal microbiota molecular profiling and diagnostic performance of artificial intelligence-assisted multiplex PCR testing in women with bacterial vaginosis: a single-center experience.

BACKGROUND: Bacterial vaginosis (BV) is a most common microbiological syndrome. The use of molecular methods, such as multiplex real-time PC … collected and subjected to the mPCR test. Subsequently, Decision tree (DT), random forest (RF), and support vector machine (SVM) hybrid diagnostic models were constructed and validated in a cohort of 99 women that included 74 BV patients and 25 healthy controls, and a separate cohort of 189 women comprising 75 BV patients, 30 intermediate vaginal microbiota subjects and …

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 38644962Открыть статью

CT Image-Based Radiomic Analysis for Detecting PD-L1 Expression Status in Bladder Cancer Patients.

RATIONALE AND OBJECTIVES: The role of Programmed death-ligand 1 (PD-L1) expression is crucial in guiding immunotherapy selection. This study … rse machine learning algorithms-Decision Tree, Random Forest, Linear Support Vector Classification, Support Vector Machine, and Logistic Regression-to establish radiomic models on the training dataset. These models endeavored to predict PD-L1 expression status premised on radiomic features derived from region-of-interest segmentation. Subsequent to this, the predictive …

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 38556431Открыть статью

Construction of Women's All-Around Speed Skating Event Performance Prediction Model and Competition Strategy Analysis Based on Machine Learning Algorithms.

INTRODUCTION: Accurately predicting the competitive performance of elite athletes is an essential prerequisite for formulating competitive s … dal model are built using a fivefold cross-validation method. RESULTS: The results showed that the support vector machine model was the most stable among the 5,000 m race and the medal models, with the highest AUC (0.86, 0.81, respectively). Furthermore, 3,000 m points are the main characteristic factors that decide whether an athlete can qualify for the final. The 11t …

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 35910999Открыть статью

Identification of TYR, TYRP1, DCT and LARP7 as related biomarkers and immune infiltration characteristics of vitiligo via comprehensive strategies.

This study aims to explore biomarkers associated with vitiligo and analyze the pathological role of immune cell infiltration in the disease. We used the robust rank aggregation (RRA) method to integrate three vitiligo data sets downloaded from gene expression omnibus database, identify the differentially expressed genes (DEGs) and analyze the functional correlation. Then, the comprehensive strategy of combined weighted gene coexpression network analysis (WGCNA) and logical regression of the selection operator (LASSO), support vector machine recursive feature elimination (SVM-RFE), and random f…

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 34107850Открыть статью

Integrating task-state electroencephalography and motor function for intelligent assessment of recovery status from prolonged disorders of consciousness.

BACKGROUND: Accurately assessing recovery in patients with prolonged disorders of consciousness (PDoC) is essential for evaluating the thera … acted and integrated with motor function scores to construct a multidimensional feature set. Linear support vector machine (SVM) and logistic regression (LR) models were built and rigorously evaluated via leave-one-out cross-validation (LOOCV). SHapley Additive exPlanations (SHAP) was utilized for visual explanation. RESULTS: The LOOCV indicated that both LR and SVM ac …

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 42902244Открыть статью

Scalable and distributed individualized treatment rules for multicenter datasets.

Synthesizing information from multiple data sources is crucial for constructing accurate individualized treatment rules (ITRs). However, privacy concerns often present significant barriers to the integrative analysis of such multicenter data. Classical meta-learning, which averages local estimates to derive the final ITR, is frequently suboptimal due to biases in these local estimates. To address these challenges, we propose a convolution-smoothed weighted support vector machine for learning the optimal ITR. The accompanying loss function is both convex and smooth, which allows us to develop a…

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 41642619Открыть статью

EEG blink and gaze control using random forest classification for accessible assistive robotic navigation in real world conditions.

This study presents an EEG-based Brain-Computer Interface for intuitive robotic navigation driven by ocular activity. A real multi-subject dataset collected from 15 participants was used to extract blink- and gaze related EEG features for five control commands. Eight supervised classifiers were evaluated under stratified 5-fold cross-validation: Random Forest, multilayer perceptron, support vector machine, k-nearest neighbors, RUSBoost, Naive Bayes, decision tree, and linear discriminant analysis. Among them, Random Forest achieved the best overall performance, reaching 98.74 ± 1.19% accuracy,…

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 42288545Открыть статью

Personalized Detection of Functional-State Changes Through Continuous Gait Monitoring: A Methodology for Assistive-Device Users.

Lower limb mobility impairments resulting from neurological diseases, trauma injuries or aging significantly impact the quality of life of individuals by limiting their autonomy. Rehabilitation plays an important role in addressing the challenges of these impairments, with early detection of changes in the functional state of individuals being essential. This enables therapies to be adjusted based on the current condition of the patient, thereby enhancing their effectiveness. Such early detection, however, requires continuous assessment by specialists, which is unfeasible given the existing li

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 42655542Открыть статью

Altered Functional Specialization and Interhemispheric Coordination in Rhegmatogenous Retinal Detachment: Associations With Gene Expression, Neurotransmitter Receptor Distribution, and SVM-SHAP Classification.

BACKGROUND: Previous studies have reported functional alterations in the brains of patients with rhegmatogenous retinal detachment (RRD). Ho … l associations between AI/CFH abnormalities and neurotransmitter receptor distributions. Finally, a support vector machine (SVM) classifier combined with Shapley additive explanations (SHAP) was implemented to distinguish RRD patients from healthy controls (HCs) and to determine the most discriminative brain regions. RESULTS: RRD patients exhibited significant alterati …

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 41496659Открыть статью