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

Determinants of maternal postnatal care utilization in Bangladesh: A machine learning and SHAP-based analysis of BDHS 2022 data.

Postnatal care (PNC) plays a crucial role in minimizing maternal and neonatal morbidity and mortality, but the uptake of services in Banglad … . We compared logistic regression to several ML models, including Random Forest, XGBoost, CatBoost, Support Vector Machine, AdaBoost, and Gradient Boosting, using nationally representative data from the 2022 Bangladesh Demographic and Health Survey (BDHS) with ADASYN oversampling to correct class imbalance. Among all models, Random Forest achieved the highest AUC (0.905 …

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 42189802Открыть статью

Integrated HRMS metabolomics and machine learning strategy for discovering discriminant markers of Fritillaria and authenticity verification in commercial products.

The authenticity of Fritillaria is of critical importance given the widespread use of these bulbs in traditional medicine and commercial pro … ia cirrhosa and Fritillaria ussuriensis bulbs. Subsequent feature selection using random forest and support vector machine yielded a balanced 10-marker panel capturing the unique metabolic signatures of both species. Six of ten commercial Fritillaria cirrhosa were unambiguously identified as Fritillaria ussuriensis, revealing a high risk of adulteration. Nine markers we …

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 42854595Открыть статью

The potential value of oral microbial signatures for prediction of oral squamous cell carcinoma based on machine learning algorithms.

OBJECTIVE: This study aimed to explore the potential predictive value of oral microbial signatures for oral squamous cell carcinoma (OSCC) r … learning classifiers, random forest (RF) provided the best predictive performance, followed by the support vector machines, artificial neural networks and naive Bayes. After controlling the potential confounders using propensity score matching, the optimal RF model was further developed incorporating a minimal set of 20 bacteria genera, exhibiting better predictive per …

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 38695435Открыть статью

Systematic review on the application of machine learning to quantitative structure-activity relationship modeling against Plasmodium falciparum.

Malaria accounts for over two million deaths globally. To flatten this curve, there is a need to develop new and high potent drugs against P … entified many machine learning tools yet to be applied for this purpose. However, Random Forest and Support Vector Machines have been extensively applied though on a limited dataset of compounds.

Систематический обзорСтатьяПоиск 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 35064444Открыть статью

Machine Learning-Based Differentiation of Nontuberculous Mycobacteria Lung Disease and Pulmonary Tuberculosis Using CT Images.

An increasing number of patients infected with nontuberculous mycobacteria (NTM) are observed worldwide. However, it is challenging to identify NTM lung diseases from pulmonary tuberculosis (PTB) due to considerable overlap in classic manifestations and clinical and radiographic characteristics. This study quantifies both cavitary and bronchiectasis regions in CT images and explores a machine learning approach for the differentiation of NTM lung diseases and PTB. It involves 116 patients and 103 quantitative features. After the selection of informative features, a linear support vector machine…

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 33062689Открыть статью

Implementation of machine learning for classifying prosthesis type through conventional gait analysis.

Current forecasts imply a significant increase in the quantity of lower limb amputations. Synergizing the capabilities of a conventional gai … assive prosthesis and powered prosthesis generate distinctively different force plate recordings. A support vector machine, which is type of machine learning application, achieves 100% classification between a passive prosthesis and powered prosthesis regarding the feature set derived from force plate recordings.

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 26736235Открыть статью

Combining machine learning and texture analysis to differentiate mediastinal lymph nodes in lung cancer patients.

Evaluate whether texture analysis associated with machine learning approaches could differentiate between malignant and benign lymph nodes. … he best machine learning classifier demonstrated a variability of less than 5% among operators. The support vector machine (SVM) classifier presented 95% of the area under the ROC curve (AUC) and 89% of sensitivity for sequences without contrast medium. SVM classifier presented 93% of AUC and 86% of sensitivity for sequences with contrast medium. Texture analysis and ma …

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 33730292Открыть статью

Screening and classification of anti-angiogenic VEGFR2 inhibitors with supervised machine learning, deep learning and molecular docking and molecular dynamics simulation.

Vascular Endothelial Growth Factor Receptor 2 (VEGFR2) is a critical therapeutic target in cancer due to its role in pathological angiogenes … ived from three public databases (e.g., PubChem, ChEMBL, and BindingDB). The best-performing model, Support Vector Machine (SVM) using an ECFP-like fingerprint (91.7% test accuracy), was used to select top-predicted compounds for subsequent ADMET analysis and molecular docking. We also introduce a custom ML/DL program predicting VEGFR2 inhibition probability based on SM …

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 42013619Открыть статью

Structural brain imaging biomarkers for predicting seizure recurrence after a first unprovoked seizure.

OBJECTIVES: Predicting seizure recurrence following a first unprovoked seizure (FUS) remains a significant clinical challenge, especially wh … a logistic regression model based on clinical features only. RESULTS: The best-performing model, a support vector machine (SVM) trained on a combination of imaging features and clinical factors, achieved an AUC of 0.65 (95% CI: 0.57-0.73), significantly better than chance (p = 0.01 when compared with an AUC of 0.5). In contrast, the logistic regression model trained on …

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 41701158Открыть статью

A novel model in predicting dengue fever considering spatial heterogeneity of nine impact factors and four AI algorithms in China.

BACKGROUND: Previous studies have explored the relationships between dengue fever (DF) and its impact factors, using various models. However … spatial heterogeneity of these factors and integrates four artificial intelligence (AI) algorithms: support vector machine (SVM), artificial neural network (ANN), random forest (RF), and gradient boosting machine (GBM). This system was implemented under a novel framework - grid-by-grid, multi-algorithms, optimal combination (GGMAOC) - to explore the spatial heterogeneit …

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 42069169Открыть статью

Machine Learning Interpretation of Optical Spectroscopy Using Peak-Sensitive Logistic Regression.

Optical spectroscopy, a noninvasive molecular sensing technique, offers valuable insights into material characterization, molecule identific … ed with other methods, including k-nearest neighbors (KNN), elastic-net logistic regression (E-LR), support vector machine (SVM), principal component analysis followed by linear discriminant analysis (PCA-LDA), XGBoost, and neural network (NN). Applying PSE-LR to Raman and photoluminescence (PL) spectra, we detected the receptor-binding domain (RBD) of SARS-CoV-2 spike …

СтатьяПоддержка правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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 40233205Открыть статью

[Construction of a risk prediction model for chemotherapy-induced cardio-toxicity in breast cancer patients based on machine learning algorithm].

Objective: To explore the application value of machine learning algorithms in constructing a predictive model for cardiovascular toxicity in … set at a ratio of 8∶2, and logistic regression, random forest, extreme gradient boosting (XGBoost), support vector machine (SVM) and multilayer perceptron (MLP) were used to construct a risk prediction model for cardiovascular toxicity in breast cancer patients, and the receiver operating characteristic curve, calibration curve and clinical decision curve were used to e …

Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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 40825731Открыть статью

[Establishment and evaluation of a machine learning prediction model for sepsis-related encephalopathy in the elderly].

OBJECTIVE: To construct machine learning prediction model for sepsis-associated encephalopathy (SAE), and analyze the application value of t … n curve. Furthermore, multiple machine learning algorithms, including multi-layer perceptron (MLP), support vector machine (SVM), naive bayes (NB), gradient boosting machine (GBM), random forest (RF), and extreme gradient boosting (XGB), were constructed in the training set. Their predictive performance was subsequently evaluated on the validation set. Taking the XGB mo …

Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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 41331889Открыть статью

Alterations in static and dynamic functional network connectivity in chronic low back pain: a resting-state network functional connectivity and machine learning study.

Low back pain (LBP) is a prevalent pain condition whose persistence can lead to changes in the brain regions responsible for sensory, cognit … ients and healthy controls. Finally, we tried to distinguish cLBP patients from healthy controls by support vector machine method. The results showed that significant reductions in functional connectivity within the network were found within the DMN,DAN, and ECN in cLBP patients. Significant between-group differences were also found in static FNC and in each state of dy …

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 40203235Открыть статью

Exploring spatial dose information in the parotid gland for xerostomia prediction and local dose patterns in head and neck cancer radiotherapy.

Purpose. To investigate the relationship between spatial parotid dose and the risk of xerostomia in patients undergoing head-and-neck cancer … models, which were tuned with ten-fold cross validation: random forest (RF), ridge regression (RR), support vector machine (SVM), extra trees (ET), k-nearest neighbor (kNN), and naïve Bayes (NB). Binary endpoints from 240 patients were used for model training and validation: 0 (N = 119) for xerostomia grades 0 or 1, and 1 (N = 121) for grades 2 or higher. Model performa …

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 39899903Открыть статью

Development and validation of a model for predicting depression risk in primary palmar hyperhidrosis: a cross-sectional retrospective observational study.

OBJECTIVE: Primary palmar hyperhidrosis (PPH), characterised by excessive palm sweating, significantly impacts patients' physiology, psychol … H begins to impact life (Impact age) are six predictive factors for depression in PPH patients. The support vector machine (SVM) model performs more comprehensively through model validation. In the validation set, the area under the curve is 0.798 (95% CI: 0.737 to 0.859), with a Brier score of 0.1451 (95% CI: 0.1233 to 0.1716), accuracy of 0.7184, sensitivity of 0.775, …

СтатьяНаблюдательное исследованиеВалидационное 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 41073115Открыть статью

First report on ATR-FTIR and machine learning-based sputum profiling for TB detection: A compendium of potential biomarkers.

Tuberculosis (TB) remains a significant global health issue, with millions of new cases reported annually and persistent limitations in conv … e analysis. Principal Component Analysis (PCA) combined with Linear Discriminant Analysis (LDA) and Support Vector Machine (SVM) classification achieved strong separation between groups. Spectral differences were most pronounced in two regions: 2800-3500 cm-1 and 900-1800 cm-1. Key wavenumbers including 3290 cm-1 (polysaccharides), 2954 cm-1 (mycolic acid), and 1636 cm- …

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 41352613Открыть статью

CAD System Design for Pituitary Tumor Classification based on Transfer Learning Technique.

BACKGROUND: A brain tumor is an asymmetrical expansion by cells inevitably emulating amid them. Image processing is a vibrant research area … ng the Inception V3 model & 95% accuracy was attained using hybrid GLDS and GLCM features employing Support Vector Machine algorithm while 93% was attained using Probabilistic Neural Network and k Nearest Neighbor techniques. CONCLUSION: Computer-aided systems gave much faster and more accurate results than image processing techniques.1.0% accuracy improvement was obse …

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 37916629Открыть статью

Comparison review of image classification techniques for early diagnosis of diabetic retinopathy.

Diabetic retinopathy (DR) is one of the leading causes of vision loss in adults and is one of the detrimental side effects of the mass prevalence of Diabetes Mellitus (DM). It is crucial to have an efficient screening method for early diagnosis of DR to prevent vision loss. This paper compares and analyzes the various Machine Learning (ML) techniques, from traditional ML to advanced Deep Learning models. We compared and analyzed the efficacy of Convolutional Neural Networks (CNNs), Capsule Networks (CapsNet), K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM), decision trees, and Random Fo…

СтатьяСравнительное исследованиеОбзорПоиск 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 39173657Открыть статью

Machine learning for stroke in heart failure with reduced ejection fraction but without atrial fibrillation: A post-hoc analysis of the WARCEF trial.

BACKGROUND: The prediction of ischaemic stroke in patients with heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF) but without atrial fibr … , outperforming the CHA2DS2-VASc score (AUC: 0.643, 95% confidence interval [CI]: 0.512-0.767). The Support Vector Machine (SVM) and XGBoost models achieved the highest AUCs, with 0.874 (95% CI: 0.769-0.959) and 0.873 (95% CI: 0.783-0.953), respectively. The SVM and LightGBM consistently provided significant net clinical benefits. Key features consistently identified ac …

СтатьяРандомизированное 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 39552607Открыть статью