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

3 384 публикаций

Поиск: 43 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 829 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

Machine Learning Reveals Distinct Immunogenic Signatures of Th1 Imprinting in ART-Treated Individuals with HIV Following Repeated SARS-CoV-2 Vaccination.

The human immune system is intrinsically variable and remarkably diverse across a population. The immune response to antigens is driven by a … wards classifying responses (whereas serum IgG is not). Additionally, we implement supervised and unsupervised Machine Learning methods to produce physiologically accurate synthetic datasets that conform to the statistical distribution of the original immunological data, thus enabling further data-driven hypothesis testing and model validation. Our results highlight the effe …

СтатьяПрепринтПолный 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 40166325Открыть статью

A case-control study of volumetric segmentation of extraocular muscles from MRI images in thyroid eye disease.

PurposeThis study aimed to develop a reproducible manual segmentation method using a computer-assisted technique and to (1) compare extraocular muscle volumes between TED patients and healthy controls and (2) assess the intra- and inter-observer reliability of this method.MethodsA retrospective study of MRI scans was performed on 13 patients previously diagnosed with TED and 16 healthy controls. Image segmentation and the derived muscle volume measurements were performed by two independent observers using the software 3D slicer. The groups compared muscle volumes, and intra- and inter-observer

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 41385270Открыть статью

Wave storm dynamics and clustering, and their impacts on beach erosion.

We analyse a 36-year hydrodynamic and morphological dataset from the Hasaki coast, Japan, comprising 501 wave storm events (405 individual a … ics and temporal evolution of storms, and their associated erosional impacts. Moreover, we test two supervised machine learning (ML) algorithms, support vector regression (SVR), and deep neural network (DNN), in predicting shoreline change using 16 wave, storm, and morphological features. SVR showed reasonable accuracy on the training dataset but underperformed on testing, w …

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 41179980Открыть статью

Utilizing machine learning to predict hospital admissions for pediatric COVID-19 patients (PrepCOVID-Machine).

The COVID-19 pandemic has burdened healthcare systems globally. To curb high hospital admission rates, only patients with genuine medical needs are admitted. However, machine learning (ML) models to predict COVID-19 hospitalization in Asian children are lacking. This study aimed to develop and validate ML models to predict pediatric COVID-19 hospitalization. We collected secondary data with 2200 patients and 65 variables from Malaysian aged 0 to 12 with COVID-19 between 1st February 2020 and 31st March 2022. The sample was partitioned into training, internal, and external validation groups. Re

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 39856094Открыть статью

Integration of Machine Vision and PLC-Based Control for Scalable Quality Inspection in Industry 4.0.

The integration of machine vision systems with programmable logic controllers (PLCs) is increasingly crucial for automated quality assurance in Industry 4.0 environments. This paper presents an applied case study of vision-PLC integration, focusing on real-time synchronization, deterministic communication, and practical industrial deployment. The proposed platform combines a Cognex In-Sight 2802C smart camera (Cognex Corporation, Natick, MA, USA) with an Allen-Bradley Compact GuardLogix PLC through Ethernet/IP implicit cyclic exchange. Three representative case studies were investigated: 3D-pr

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 41157437Открыть статью

Circulating microRNA profiles are associated with acute pain and stress in castrated and tail docked lambs.

Maintaining animal welfare is an essential component of animal production systems. However, multiple measurements are required to inform an … post-castration and tail-docking, of which one miRNA (oar-miR-1-3p) was previously characterised. A supervised machine learning model identified a five-miRNA signature that classified post-castrated and tail-docked sheep from pre-treatment with 99% accuracy. This study describes the characterisation of circulating miRNAs in Merino sheep and demonstrates that miRNAs may have …

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 40242134Открыть статью

Neuroanatomical dimensions in major depression linked to cognition, adverse life events, self-harm, metabolomics and genetics.

BACKGROUND: Major depressive disorder (MDD) is a leading cause of disability worldwide, yet its diagnosis relies on clinical symptoms alone. METHODS: Using the semi-supervised machine learning algorithm, Heterogeneity through Discriminative Analysis (HYDRA), we had identified two neuroanatomical dimensions in deeply phenotyped (i.e., comprehensively assessed across neuroimaging, clinical, and behavioural domains), medication-free participants with MDD from the COORDINATE-MDD consortium. In the present study, we apply this pre-trained HYDRA model to the UK Biobank (UKB) to validate these dimen…

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 41258534Открыть статью

Characterizing the clinical profile and prevalence of people with diabetes attended in the hospital setting by using unstructured healthcare data and natural language processing: the Diabetic@ study.

AIMS: This study aimed to evaluate the potential of unstructured electronic health records (EHRs) data, analyzed using natural language processing (NLP) and machine learning (ML), to describe the prevalence and clinical spectrum of diabetes mellitus (DM) in hospitals. METHODS: A multicenter, retrospective study was conducted using EHRs from eight Spanish hospitals (2013-2018). Unstructured data were extracted using EHRead® (NLP and ML) and SNOMED CT. Individuals with type 1 or 2 DM (T1DM/T2DM) were identified, and a semi-supervised ML classifier was developed for unregistered types (UrDM). DM

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 40319920Открыть статью

A whole-brain functional connectivity model of Alzheimer's disease pathology.

INTRODUCTION: Alzheimer's disease (AD) is characterized by the presence of two proteinopathies, amyloid and tau, which have a cascading effect on the functional and structural organization of the brain. METHODS: In this study, we used a supervised machine learning technique to build a model of functional connections that predicts cerebrospinal fluid (CSF) p-tau/Aβ42 (the PATH-fc model). Resting-state functional magnetic resonance imaging (fMRI) data from 289 older adults in the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) were utilized for this model. RESULTS: We successfully derived 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 39711458Открыть статью

Whole-brain structural connectome asymmetry in autism.

Autism spectrum disorder is a common neurodevelopmental condition that manifests as a disruption in sensory and social skills. Although it h … avigation in the inferior temporal and lateral visual cortices in individuals with autism. Finally, supervised machine learning revealed that structural connectome asymmetry could be used as a measure for predicting communication-related autistic symptoms and nonverbal intelligence. Our findings provide insights into macroscale structural connectome alterations in autism 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 38340881Открыть статью

Mathematical modeling and machine learning-based optimization for enhancing biofiltration efficiency of volatile organic compounds.

Biofiltration is a method of pollution management that utilizes a bioreactor containing live material to absorb and destroy pollutants biolo … e saturation of α -pinene and methanol in the biofilm and gas state, we have developed an efficient supervised machine learning algorithm based on the architecture of Elman neural networks (ENN). Moreover, the Levenberg-Marquardt (LM) optimization paradigm is used to find the parameters/ neurons involved in the ENN architecture. The approximation to a solutions found by the …

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 39043685Открыть статью

Parkinson's disease subtypes and their association with probable rapid eye movement sleep behavior disorder severity: a brainstem tractography and machine learning investigation.

Rapid Eye Movement (REM) sleep behavior disorder (RBD) affects nearly half of Parkinson's disease (PD) patients. However, the structural het … alues, representing axonal density, were extracted from 14 brainstem tracts and input into the semi-supervised machine learning algorithm, Heterogeneity through Discriminative Analysis (HYDRA), to cluster subtypes. Applying HYDRA, we identified two distinct PD subtypes (Subtype 1: n = 66, Subtype 2: n = 58). Subtype 2 exhibited reduced QA across assessed brainstem tracts and …

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 39699712Открыть статью

Whole-brain functional gradients reveal cortical and subcortical alterations in patients with episodic migraine.

Migraine is a type of headache with multiple neurological symptoms. Prior neuroimaging studies in patients with migraine based on functional … by cortical eigenvectors and revealed significant alterations in the amygdala. Finally, leveraging supervised machine learning, we moderately predicted headache frequency using cortical and subcortical functional connectivity features, again indicating that sensory and limbic regions play a particularly important role in predicting migraine frequency. Our study confirmed th …

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 36649309Открыть статью

Protocol for the development of joint attention-based subclassification of autism spectrum disorder and validation using multi-modal data.

BACKGROUND: Heterogeneity in clinical manifestation and underlying neuro-biological mechanisms are major obstacles to providing personalized interventions for individuals with autism spectrum disorder (ASD). Despite various efforts to unify disparate data modalities and machine learning techniques for subclassification, replicable ASD clusters remain elusive. Our study aims to introduce a novel method, utilizing the objective behavioral biomarker of gaze patterns during joint attention, to subclassify ASD. We will assess whether behavior-based subgrouping yields clinically, genetically, and ne

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 37582781Открыть статью

Modified Recurrence Quantification Analysis for Objective Assessment of Cerebellar Ataxia.

Cerebellar Ataxia (CA) is a neurological condition that affects coordination, balance and speech. Assessing its severity is important for de … developed automated assessment methods using signal processing and data-driven approaches, such as supervised machine learning. These methods still rely on subjective ground truth and can perform poorly in real-world scenarios. This research proposed an alternative approach that uses signal processing to modify recurrence plots and compare the severity of ataxia in a person …

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 38082771Открыть статью

Machine learning analysis of pregnancy data enables early identification of a subpopulation of newborns with ASD.

To identify newborns at risk of developing ASD and to detect ASD biomarkers early after birth, we compared retrospectively ultrasound and biological measurements of babies diagnosed later with ASD or neurotypical (NT) that are collected routinely during pregnancy and birth. We used a supervised machine learning algorithm with a cross-validation technique to classify NT and ASD babies and performed various statistical tests. With a minimization of the false positive rate, 96% of NT and 41% of ASD babies were identified with a positive predictive value of 77%. We identified the following biomark…

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 33767300Открыть статью

Machine learning: assessing neurovascular signals in the prefrontal cortex with non-invasive bimodal electro-optical neuroimaging in opiate addiction.

Chronic and recurrent opiate use injuries brain tissue and cause serious pathophysiological changes in hemodynamic and subsequent inflammato … ory activity, and the hemodynamic signals indicate blood oxygenation in small vessels in the PFC. A supervised machine learning method was used to obtain associations between EEG and fNIRS modalities to improve precision and localization. HD patients demonstrated desynchronized lower alpha rhythms and decreased connectivity in PFC networks. Asymmetric excitability and cerebr …

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 31797878Открыть статью

Precision information extraction for rare disease epidemiology at scale.

BACKGROUND: The United Nations recently made a call to address the challenges of an estimated 300 million persons worldwide living with a ra … matically gathered a representative sample of rare disease epidemiologic abstracts, utilized weakly-supervised machine learning techniques to label the dataset, and manually validated the labeled dataset. For the deep learning framework development, we fine-tuned our dataset and adapted the BioBERT model for NER. We measured the performance of our BioBERT model for epidemiol …

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаResearch Support, N.I.H., IntramuralПоиск 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 36855134Открыть статью

MV-MLCF: A Semi-Supervised Self-training Method for Peptide Function Prediction Based on Multi-View and Multi-Label Co-Forest.

Peptides, as biologically active molecules, have gained significant attention due to their therapeutic potential in treating various diseases, including metabolic disorders, cancers, and infectious diseases. However, the identification and functional annotation of multifunctional therapeutic peptides (MTPs) still remain challenging due to the limitations of traditional experimental costs and the scarcity of high-quality labeled data. To address these issues, we propose a novel semi-supervised self-training method called MV-MLCF (Multi-View and Multi-Label Co-Forest). MV-MLCF leverages multi-vi

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 42709527Открыть статью

Predicting anorexia nervosa treatment efficacy: an explainable machine learning approach.

INTRODUCTION: Anorexia nervosa (AN) is a psychopathology with an alarmingly high mortality rate. The growing number of individuals seeking help, coupled with the limited resources of clinics, highlights the critical need to identify factors that can predict treatment efficacy. Machine learning (ML) techniques hold great promise in this regard. This data-driven approach offers an unbiased means to uncover predictors of specific outcomes, advancing the understanding and management of this challenging condition. OBJECTIVE: Six supervised ML algorithms (e.g., Decision Tree and Random Forest) were

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 40457487Открыть статью