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: 71 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

A Predictive Algorithm for Discriminating Myeloid Malignancies and Leukemoid Reactions.

BACKGROUND: Adults presenting with a neutrophil-predominant leukocytosis (white cell count >50,000/μL) often necessitate urgent medical mana … a supervised machine learning approach was applied to the dataset. RESULTS: Our best model-using a support vector machine algorithm-produced a sensitivity of 96% and a specificity of 95.9% (area under the curve = 0.982) for identifying myeloid malignancies. We also identified a clinically meaningful and significant disparity in outcomes based on diagnosis-a 6-fold incr …

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 38499135Открыть статью

Classification of pulmonary lesion based on multiparametric MRI: utility of radiomics and comparison of machine learning methods.

OBJECTIVES: We develop and validate a radiomics model based on multiparametric magnetic resonance imaging (MRI) in the classification of the … n operator (LASSO), and three classification methods, including linear discriminate analysis (LDA), support vector machine (SVM), and random forest (RF) were used to distinguish benign and malignant pulmonary lesions. Performance was compared by AUC, sensitivity, accuracy, precision, and specificity. Analysis of performance differences in three randomly drawn cross-vali …

Сравнительное исследованиеСтатьяПолный 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 32222795Открыть статью

Explainable machine learning to predict immunotherapy outcomes in metastatic renal cell carcinoma - Meet-URO 15-AI study.

Metastatic renal cell carcinoma remains clinically challenging because of heterogeneous outcomes and limited predictive biomarkers for immun … explanations. The best classification performance was observed for 6-month overall survival using a support vector machine model combined with minimum redundancy maximum relevance feature selection, achieving an F1-score of 0.81 on the test set and 0.77 in external validation. In survival analysis, random survival forest achieved a test-set concordance index of 0.68 for …

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 42393181Открыть статью

Identifying the Most Important Influencing Factors Based on Demographic Information, Nutrition, Physical Activity, Leisure Time, and Underlying Diseases in the Severity of Disease in COVID-19 Patients Using Data Mining Techniques.

BACKGROUND AND AIMS: The COVID-19 pandemic has affected millions of individuals worldwide and resulted in substantial mortality. Data mining and machine learning techniques enable the analysis of comprehensive patient data, facilitating the identification of key patterns and determinants that support clinical and preventive decision-making. METHODS: This study evaluates the performance of three machine learning approaches-Deep Learning, Gradient Boosted Decision Trees (GBDT), and Support Vector Machine (SVM)-in identifying factors associated with COVID-19 severity. A comparative analysis base…

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 42534395Открыть статью

Automatic Evaluation of Voice Quality Using Text-Based Laryngograph Measurements and Prosodic Analysis.

Due to low intra- and interrater reliability, perceptual voice evaluation should be supported by objective, automatic methods. In this study, text-based, computer-aided prosodic analysis and measurements of connected speech were combined in order to model perceptual evaluation of the German Roughness-Breathiness-Hoarseness (RBH) scheme. 58 connected speech samples (43 women and 15 men; 48.7 ± 17.8 years) containing the German version of the text "The North Wind and the Sun" were evaluated perceptually by 19 speech and voice therapy students according to the RBH scale. For the human-machine cor

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 26136813Открыть статью

Exploring fetal brain tumor glioblastoma symptom verification with self organizing maps and vulnerability data analysis.

Brain tumor glioblastoma is a disease that is caused for a child who has abnormal cells in the brain, which is found using MRI "Magnetic Res … orithm, Convolution neural network, fuzzy-based minimum and maximum neural network and kernel-based support vector machine respectively. Experimental results show that the proposed method archives rate of 98.12% accuracy with low response time and compared with the Genetic algorithm (GA), Convolutional Neural Network (CNN), fuzzy-based minimum and maximum neural network …

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 38627421Открыть статью

Development and validation of an explainable machine learning model for predicting the risk of sleep disorders in older adults with multimorbidity: a cross-sectional study.

OBJECTIVE: To develop and validate an explainable machine learning model for predicting the risk of sleep disorders in older adults with multimorbidity. METHODS: A total of 471 older adults with multimorbidity were recruited between October and November 2024. We employed six machine learning (ML) methods, namely logistic regression (LR), neural network (NN), support vector machine (SVM), gradient boosting machine (GBM), K-Nearest Neighbors (KNN), and light gradient boosting machine (LightGBM), to predict the risk of sleep disorders based on their sociodemographic data, health behavior factors…

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 40860561Открыть статью

Early-Stage Detection of Ovarian Cancer Based on Clinical Data Using Machine Learning Approaches.

One of the common types of cancer for women is ovarian cancer. Still, at present, there are no drug therapies that can properly cure this de … icant blood biomarkers. Furthermore, a set of machine learning models including Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Decision Tree (DT), Extreme Gradient Boosting Machine (XGBoost), Logistic Regression (LR), Gradient Boosting Machine (GBM) and Light Gradient Boosting Machine (LGBM) are used to build classification models to stratify benign-vs.-malignant ova …

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 35893305Открыть статью

Prognostic value of diabetes-related clinical indices in patients with non-small cell lung cancer and comorbid type 2 diabetes receiving immune checkpoint inhibitor therapy.

BACKGROUND: Immune checkpoint inhibitors (ICIs) targeting programmed cell death protein 1 (PD-1) or programmed death-ligand 1 (PD-L1) have t … ssion identified HbA1c as significantly associated with PFS. Among the machine learning models, the support vector machine (SVM) achieved the best performance for predicting PFS (AUC = 0.935, 95% CI: 0.872-0.997; C-index: 0.763). For OS prediction, the best-performing model was a random forest model based on HbA1c (AUC = 0.863, 95% CI: 0.736-0.990; C-index: 0.618). CON …

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 42862337Открыть статью

Development and validation of an early prediction model for bee-sting-induced acute kidney injury using machine learning.

Acute kidney injury (AKI) is a severe and frequent complication following bee stings, with a reported incidence of 30-50%. Early identificat … , creatinine, and dark urine. Six machine learning algorithms - logistic regression, random forest, support vector machine, neural network, extreme gradient boosting (XGBoost), and light gradient boosting machine - were developed and evaluated. The XGBoost model demonstrated superior performance, achieving an area under the receiver operating characteristic curve of 0.9 …

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 42185747Открыть статью

Machine learning-based nomogram predicts heart failure risk in elderly relapsed/refractory multiple myeloma patients receiving carfilzomib-based therapy.

OBJECTIVE: To develop and validate a machine learning-based nomogram for predicting heart failure (HF) in elderly patients with relapsed/ref … rning algorithms, including the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) regression, Support Vector Machine (SVM), and Extreme Gradient Boosting (XGBoost), were used for variable selection. Robust predictors identified through cross-model consistency evaluation and bootstrap resampling were incorporated into a nomogram. Model performance was assessed usin …

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 40969263Открыть статью

Interpretable Machine Learning Using Multimodal Ultrasound and MRI Features for Predicting Axillary Lymph Node Metastasis in Breast Cancer: A Dual-Center Retrospective Study.

The objective of the study is to develop and externally evaluate interpretable machine learning models integrating routinely reported ultras … ), but was not significantly different from those of logistic regression, multilayer perceptron, or support vector machine (P > 0.05). Gaussian Naive Bayes showed the highest estimated net benefit among the compared models over threshold probabilities of approximately 0.20-0.40, whereas logistic regression showed the highest estimated net benefit near 0.50. Among the th …

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 42625022Открыть статью

Early diagnosis of vascular Ehlers-Danlos syndrome through AI-powered facial analysis: Results from the Montalcino Aortic Consortium.

PURPOSE: Vascular Ehlers-Danlos syndrome (vEDS), which is caused by COL3A1 pathogenic variants, is a rare heritable aortic and arterial disorder associated with early mortality, mainly due to spontaneous vascular dissections and ruptures. Improved methods for diagnosing vEDS are needed for guideline-based management to be initiated for preventing deadly complications and differentiating vEDS from overlapping conditions, such as hypermobile EDS (hEDS). METHODS: We implemented an artificial intelligence (AI) facial analysis model based on the PhenoScore framework using a support vector machine …

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 40575353Открыть статью

Deciphering peri-implantitis: Unraveling signature genes and immune cell associations through bioinformatics and machine learning.

Early diagnosis of peri-implantitis (PI) is crucial to understand its pathological progression and prevention. This study is committed to investigating the signature genes, relevant signaling pathways and their associations with immune cells in PI. We analyzed differentially expressed genes (DEGs) from a PI dataset in the gene expression omnibus database. Functional enrichment analysis was conducted for these DEGs. Weighted Gene Co-expression Network Analysis was used to identify specific modules. Least absolute shrinkage and selection operator and support vector machine recursive feature elim…

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 38640305Открыть статью

MRI Application in Quantification of Epiphyseal Development in the Wrist and Bone Age Estimation of Han Male Adolescents in East China.

OBJECTIVES: To investigate the value of wrist MRI in bone age estimation for male adolescents in Shanghai, Zhejiang and Jiangsu. METHODS: A … and maximum width of indexes were used as input variables, and age was used as the target variable. Support vector machine, random forest, current reality tree, and linear regression models were established to estimate the bone age, and the model with the highest accuracy was selected. RESULTS: The height, weight, classification of wrist bone epiphysis development, max …

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 40085041Открыть статью

Pancreas Rejection in the Artificial Intelligence Era: New Tool for Signal Patients at Risk.

INTRODUCTION: Pancreas transplantation is currently the only treatment that can re-establish normal endocrine pancreatic function. Despite all efforts, pancreas allograft survival and rejection remain major clinical problems. The purpose of this study was to identify features that could signal patients at risk of pancreas allograft rejection. METHODS: We collected 74 features from 79 patients who underwent simultaneous pancreas-kidney transplantation (SPK) and used two widely-applicable classification methods, the Naive Bayesian Classifier and Support Vector Machine, to build predictive model…

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 37511684Открыть статью

Electroencephalogram-Driven Machine-Learning Scenario for Assessing Impulse Control Disorder Comorbidity in Parkinson's Disease Using a Low-Cost, Custom LEGO-Like Headset.

Patients with Parkinson's disease (PD) may develop cognitive symptoms of impulse control disorders (ICDs) when chronically treated with dopa … a low-cost, custom LEGO-like headset to record task-relevant EEG activity. Further, we optimized a support vector machine (SVM) and support vector regression (SVR) pipeline to learn discriminative EEG spectral signatures for the detection of ICD comorbidity and the estimation of ICD severity, respectively. With a dataset of 21 subjects with typical PD, 9 subjects with …

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 37819826Открыть статью

A Novel Neurorehabilitation Prognosis Prediction Modeling on Separated Left-Right Hemiplegia Based on Brain-Computer Interfaces Assisted Rehabilitation.

It is essential for neuroscience and clinic to estimate the influence of neuro-intervention after brain damage. Most related studies have us … d machine learning framework for all pipelines, logistic regression, artificial neural network, and support vector machine for classifying the patients who are significant or non-significant responders to brain-computer interfaces assisted training and optimal subset regression, support vector regression for predicting post-intervention outcomes. The SLR pipeline showed …

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 37581962Открыть статью

Infrared Fiber-Optic Spectroscopy Detects Bovine Articular Cartilage Degeneration.

OBJECTIVE: Joint injuries may lead to degeneration of cartilage tissue and initiate development of posttraumatic osteoarthritis. Arthroscopi … spectral changes were assessed with random forest, partial least squares discriminant analysis, and support vector machine classifiers. RESULTS: All models had excellent classification performance for detecting the different enzymatic and mechanical damage on cartilage matrix. Random forest models achieved accuracies between 90.3% and 77.8%, while partial least squares …

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 33615831Открыть статью

Untargeted metabolomics reveals novel serum biomarker of renal damage in rheumatoid arthritis.

Rheumatoid arthritis (RA) is a chronic progressive disease, it often involves kidney, lung, heart, and other systems.Renal damage is quite common in RA. Exploring of biomarkers of renal damage in the course of RA progression is of significant importance for disease diagnosis and treatment. We use type II Collagen-Induced Arthritis(CIA) Model. Serums were collected at the 4th, 6th, 8th, and 10th week after the first immunization. An untargeted metabonomic strategy based on UPLC-Q/TOF/MS with support vector machine(SVM) was developed to discover the biomarkers in the rats' serum samples between …

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 31884392Открыть статью