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: 57 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

Use of automated learning techniques for predicting mandibular morphology in skeletal class I, II and III.

BACKGROUND: The prediction of the mandibular bone morphology in facial reconstruction for forensic purposes is usually performed considering a straight profile corresponding to skeletal class I, with application of linear and parametric analysis which limit the search for relationships between mandibular and craniomaxillary variables. OBJECTIVE: To predict the mandibular morphology through craniomaxillary variables on lateral radiographs in patients with skeletal class I, II and III, using automated learning techniques, such as Artificial Neural Networks and Support Vector Regression. MATERI

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 29126697Открыть статью

[Intelligent systems tools in the diagnosis of acute coronary syndromes: A systemic review].

BACKGROUND: Acute myocardial infarction is the leading cause of non-communicable deaths worldwide. Its diagnosis is a highly complex task, f … ard. High rates of diagnostic accuracy were found with better performance using neural networks and support vector machines, compared with statistical tools of pattern recognition and decision trees. CONCLUSIONS: Extensive evidence was found that shows that using intelligent systems tools achieves a greater degree of accuracy than some clinical algorithms or scales and …

Сравнительное исследованиеСтатьяСистематический обзорПоиск 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 28359602Открыть статью

[Classification of Children with Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder and Typically Developing Children Based on Electroencephalogram Principal Component Analysis and k-Nearest Neighbor].

This paper aims to assist the individual clinical diagnosis of children with attention-deficit/hyperactivity disorder using electroencephalo … lectrodes.Finally,we used the k-nearest neighbor(KNN)classifier based on Euclidean distance and the support vector machine(SVM)classifier based on radial basis kernel function to classify.From the experiment,at the same kind of interference control task,the attention-deficit/hyperactivity disorder children showed lower correct response rates and longer reaction time.The …

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 29708321Открыть статью

Use of multivariate linear regression and support vector regression to predict functional outcome after surgery for cervical spondylotic myelopathy.

This study introduces the use of multivariate linear regression (MLR) and support vector regression (SVR) models to predict postoperative outcomes in a cohort of patients who underwent surgery for cervical spondylotic myelopathy (CSM). Currently, predicting outcomes after surgery for CSM remains a challenge. We recruited patients who had a diagnosis of CSM and required decompressive surgery with or without fusion. Fine motor function was tested preoperatively and postoperatively with a handgrip-based tracking device that has been previously validated, yielding mean absolute accuracy (MAA) resu

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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 26115898Открыть статью

[Analysis of infrared spectra of 60 kinds of plant extract of traditional Chinese medicine and study on the identification and evaluation of characteristics of the regional markers associated with cold and heat nature].

By using the Fourier transform infrared spectroscopy and linear discriminant analysis (LDA), logistic discriminant analysis (Logistic-DA), principal component analysis-linear discriminant analysis (PCA-LDA), partial least-squares discriminant analysis (PLS-DA), random forest (RF), support vector machine (SVM), infrared spectra of 60 kinds of plant extract of Chinese traditional medicine were analyzed and the identification and evaluation of characteristics of the regional markers associated with cold and heat nature were studied. Results indicated that LDA and SVM are suitable for the recognit…

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 24783533Открыть статью

Three-dimensional SVM with latent variable: application for detection of lung lesions in CT images.

The study aims to improve the performance of current computer-aided schemes for the detection of lung lesions, especially the low-contrast in gray density or irregular in shape. The relative position between suspected lesion and whole lung is, for the first time, added as a latent feature to enrich current Three-dimensional (3D) features such as shape, texture. Subsequently, 3D matrix patterns-based Support Vector Machine (SVM) with the latent variable, referred to as L-SVM3Dmatrix, was constructed accordingly. A CT image database containing 750 abnormal cases with 1050 lesions was used to tra…

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 25472729Открыть статью

Comparison of statistical, LBP, and multi-resolution analysis features for breast mass classification.

Millions of women are suffering from breast cancer, which can be treated effectively if it is detected early. Mammography is broadly recogni … resolution levels and the coefficients of the low sub-band at the last level are taken as features. Support vector machines (SVM) is used for classification. The evaluation is performed using Digital Database for Screening Mammography (DDSM) database. An accuracy of 98.43 is obtained using statistical or LBP features but when both these types of features are fused, the …

Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка 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 25037713Открыть статью

The reference shapes the signal: chrX genotype summaries and classifier sex disparity between GRCh38 and T2T-CHM13 callsets.

Laboratories that move from GRCh38 to T2T-CHM13 take on a new callset as well as a new assembly. I asked whether the move changes sex-chromo … nder both callsets. Logistic regression, random forest and XGBoost widened that gap on T2T, and the support vector machine and the perceptron narrowed it. After correction across all 20 tests, random forest, XGBoost and the support vector machine remained significant. Separating relatives did not remove the disagreement. Classifiers built from the first 500 common SNPs …

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 42888453Открыть статью

Cumulative impacts of early-life interpersonal adversity and persistent/recurrent pain in children: a longitudinal normative modelling study from the ABCD study cohort.

Children experiencing persistent/recurrent pain (PRP) report increased exposure to early-life adversity (ELA), often accompanied by more sev … s, and surface area. In addition to determining brain morphological differences between the groups, support vector machine was applied to perform group classification based on brain measures to assess translational relevance of brain-based markers. The PRP + ELA group showed more pronounced reduction in left hippocampal volume and sensorimotor surface area and increase …

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 42095845Открыть статью

Exploring the predictive value of carotid Doppler ultrasound and clinical features for spinal anesthesia-induced hypotension: a prospective observational study.

BACKGROUND: The induction of spinal anesthesia is often followed by hypotension, which has been associated with post-operative end-organ dam … models studied linear relationships within the derived set of ultrasound and clinical features, and support vector machine models evaluated nonlinear relationships. RESULTS: A total of 40 patients were included, and 45% of them developed SAIH. The logistic regression models performed better than the support vector machine models. The best-performing logistic regression …

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 40057795Открыть статью

Regional Structural-Functional Connectivity Coupling in Major Depressive Disorder Is Associated With Neurotransmitter and Genetic Profiles.

BACKGROUND: Abnormalities in structural-functional connectivity (SC-FC) coupling have been identified globally in patients with major depres … ntified the intergroup differences in regional SC-FC coupling. Extreme gradient boosting (XGBoost), support vector machine, and random forest models were constructed to assess the potential of SC-FC coupling as biomarkers for MDD diagnosis and symptom prediction. Then, we examined the link between changes in regional SC-FC coupling in patients with MDD, neurotransmitter …

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 39218135Открыть статью

Classification of Migraine Using Static Functional Connectivity Strength and Dynamic Functional Connectome Patterns: A Resting-State fMRI Study.

Migraine is a common, chronic dysfunctional disease with recurrent headaches. Its etiology and pathogenesis have not been fully understood a … eatures and then selected the optimal features using the recursive feature elimination based on the support vector machine (SVM-RFE) algorithm and, finally, trained and tested a classifier with the support vector machine (SVM) algorithm. In addition, we compared the classification performance of only using sFC strength features and DFCP features, respectively. The resul …

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 37190561Открыть статью

Enhanced artificial intelligence for electrochemical sensors in monitoring and removing of azo dyes and food colorant substances.

It is necessary to determine whether synthetic dyes are present in food since their excessive use has detrimental effects on human health. F … ed by applying binary classification assessment using enhanced artificial intelligence comprises of support vector machine (SVM) and Genetic Algorithm (GA), respectively, a support vector machine and a genetic algorithm, which was then validated using the 50 dyes test set. The best binary logistic regression model has an accuracy of 83.2% and 81.1%, respectively, while …

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 36096291Открыть статью

Computer-aided diagnosis of colorectal polyp histology by using a real-time image recognition system and narrow-band imaging magnifying colonoscopy.

BACKGROUND AND AIMS: It is necessary to establish cost-effective examinations and treatments for diminutive colorectal tumors that consider … dance between the endoscopic diagnosis and diagnosis by a real-time image recognition system with a support vector machine output value was 97.5% (115/118). Accuracy between the histologic findings of diminutive colorectal lesions (polyps) and diagnosis by a real-time image recognition system with a support vector machine output value was 93.2% (sensitivity, 93.0%; spec …

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 26264431Открыть статью

Comparison of four prediction models to discriminate benign from malignant vertebral compression fractures according to MRI feature analysis.

OBJECTIVE: The purpose of this study was to identify a set of significant predictors, predominantly based on MRI features and limited demogr … rve for each model type was 0.872 for logistic regression, 0.781 for classification tree, 0.760 for support vector machine, and 0.730 for neural network, but no significant difference was found between any two model types by Student t test. Five predictors for the logistic regression model were statistically significant (p < 0.01). Focal paraspinal mass and depositlike …

Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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 23436836Открыть статью

Classification algorithms for predicting sleepiness and sleep apnea severity.

Identifying predictors of subjective sleepiness and severity of sleep apnea are important yet challenging goals in sleep medicine. Classification algorithms may provide insights, especially when large data sets are available. We analyzed polysomnography and clinical features available from the Sleep Heart Health Study. The Epworth Sleepiness Scale and the apnea-hypopnea index were the targets of three classifiers: k-nearest neighbor, naive Bayes and support vector machine algorithms. Classification was based on up to 26 features including demographics, polysomnogram, and electrocardiogram (spe…

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 21752133Открыть статью

Multi-Output Probabilistic Prediction of Drug Side Effects Using Classical Machine Learning Algorithms.

Introduction: Drug side effects are a relevant problem for patient safety and public health, and traditional methods have limitations in capturing complex patterns between clinical and pharmacological variables. Objective: To evaluate machine learning models to probabilistically predict multiple side effects associated with drug use. Materials and methods: A cross-sectional computational study was carried out with data from 1000 medications that included clinical condition, dosage and duration of treatment. Random Forest, Decision Tree, Support Vector Classifier and KNN were trained and optimi

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 42075851Открыть статью

Enhancing Parkinson's Disease Detection by Combining SMOTE and Feature Selection for Improved Machine Learning Classification Using Voice Recordings.

Parkinson's disease (PD) presents significant diagnostic challenges, particularly in its early stages when timely intervention is most effec … classifiers, including extreme gradient boosting (XGBoost), random forest, logistic regression, and support vector machine, using the Parkinson's Disease Classification Dataset containing 754 features extracted from voice recordings. Results demonstrate that combining SMOTE with FS significantly improves model performance compared to using either technique independently …

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 41407640Открыть статью

Machine learning approach reveals microbiome, metabolome, and lipidome profiles in type 1 diabetes.

INTRODUCTION: Type 1 diabetes (T1D) is a complex disorder influenced by genetic and environmental factors. The gut microbiome, the serum met … , serum metabolite, and serum lipid profiles with machine learning approaches (logistic regression, support vector machine, Gaussian naive Bayes, and random forest). RESULTS: The machine learning approaches using the microbiota composition did not accurately diagnose T1D (model accuracy = 0.7555), while the accuracy of the model using the metabolite composition was 0.9 …

СтатьяПоддержка 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 38042287Открыть статью

Neutrophils Play an Important Role in the Recurrence of Chronic Rhinosinusitis with Nasal Polyps.

Despite the heterogeneity of chronic rhinosinusitis (CRS), a clear link exists between type 2 immunity and the severity of CRS with nasal po … ch patient showed recurrence. Machine-learning methods, such as decision trees, random forests, and support vector machine models, have been used to predict the recurrence of CRSwNP. The results indicated that neutrophil inflammation, such as tissue and serum neutrophils, is an important factor affecting the recurrence of surgical CRSwNP. Specifically, the random forest …

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 36428479Открыть статью