Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 829 с найденным полным текстом
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2024eng
The detection of Faciobrachial Dystonic Seizures (FBDS) in patients with LGI1-IgG associated autoimmune encephalitis is challenging due to their high frequency and the absence of a clear signal on EEG. This study explores the use of wearable devices as a noninvasive and convenient method for recording these events, thereby providing an objective seizure diary. We investigated the feasibility of using a wrist-worn device to reliably identify and distinguish FBDS from normal arousals. Seven patients with LGI1-IgG autoimmunity (including two who had recordings before and after immunotherapy) and
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Pathological examination of formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) needle-biopsied samples by certified pathologists represents the gold st … ingerprints of desmoplastic reactions to distinguish IBC from DCIS. Furthermore, the application of supervised machine learning to the stroma-specific multiple SERS signals enables us to support automated differential diagnosis with high accuracy. The results suggest that SERS-derived biochemical fingerprints derived from redox metabolites account for a hallmark of desmoplas …
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
BACKGROUND: Managing the inflammatory response to SARS-Cov-2 could prevent respiratory insufficiency. Cytokine profiles could identify cases … erioration vs CL-2 (13 [33%] vs 2 [6%] cases, p = 0.009) and death (5 [11%] vs 0 cases, p = 0.059). Supervised Machine Learning (ML) analysis led to a model that predicted patient deterioration 48h before occurrence with a 85% accuracy.
CONCLUSIONS: Ruxolitinib plus simvastatin did not impact the outcome of COVID-19. Cytokine profiling identified patients at risk of severe …
Рандомизированное исследованиеКлиническое исследование II фазыСтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Drug-induced intrahepatic cholestasis (DIC) is a main type of hepatic toxicity that is challenging to predict in early drug development stages. Preclinical animal studies often fail to detect DIC in humans. In vitro toxicogenomics assays using human liver cells have become a practical approach to predict human-relevant DIC. The present study was set up to identify transcriptomic signatures of DIC by applying machine learning algorithms to the Open TG-GATEs database. A total of nine DIC compounds and nine non-DIC compounds were selected, and supervised classification algorithms were applied to
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
The human microbiome has been strongly correlated with disease pathology and outcomes, yet remains relatively underexplored in patients with malignant endometrial disease. In this study, vaginal microbiome samples were prospectively collected at the time of hysterectomy from 61 racially and ethnically diverse patients from three disease conditions: 1) benign gynecologic disease (controls, n=11), 2) low-grade endometrial carcinoma (n=30), and 3) high-grade endometrial carcinoma (n=20). Extracted DNA underwent shotgun metagenomics sequencing, and microbial α and β diversities were calculated. Hi
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
During the COVID-19 pandemic, an increase in the incidence of psychiatric disorders in the general population and an increase in the severit … e effectiveness of interventions and saving the resources of national healthcare systems. We used a supervised machine learning method to identify the predictors of the severity of psychiatric symptoms during the Italian lockdown due to the COVID-19 pandemic. Via a case study, we applied this methodology to a small sample of healthy individuals, obsessive-compulsive disorder …
СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Based on the joint HCPMMP parcellation method we developed before, which divides the cortical brain into 360 regions, the concept of ordered core features (OCF) is first proposed to reveal the functional brain connectivity relationship among different cohorts of Alzheimer's disease (AD), late mild cognitive impairment (LMCI), early mild cognitive impairment (EMCI) and healthy controls (HC). A set of core network features that change significantly under the specifically progressive relationship were extracted and used as supervised machine learning classifiers. The network nodes in this set mai…
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Parkinson's disease patients face numerous motor symptoms that eventually make their life different from those of normal healthy controls. O … t of which non-linear temporal and spectral features show greater difference. Both supervised and unsupervised machine learning classifiers provide good results. Out of 40 individuals, neural net clustering discriminated 34 individuals in correct classes, while the KNN approach discriminated 91.7% accurately. In a clinical environment, the doctor can use the device to compre …
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
BACKGROUND: Factors associated with gastrostomy placement in adolescents with developmental disabilities (DDs) and cerebral palsy (CP) are poorly investigated. We aimed to develop and validate a machine learning (ML) model for gastrostomy placement in adolescents with DDs and CP.
METHODS: We performed a multinational, double-blinded, case-control study including 130 adolescents with severe DD and CP (72 males, 58 females; mean age 16 ± 2 years). Data on etiology, diagnosis, spasticity, epilepsy, clinical history, and functional assessments such as the Eating and Drinking Ability Classificatio
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Background: Metabolic syndrome (MetS) is a complex health problem significantly associated with cardiovascular diseases and type 2 diabetes mellitus. Traditional diagnostic approaches rely on invasive biochemical markers, which limit their accessibility. Here, we developed an explainable machine learning (ML) framework for MetS prediction based on non-invasive demographic, anthropometric, and behavioral variables. Method: We conducted a retrospective observational study that included 1090 participants with MetS and 584 without MetS, using six supervised ML models, including Random Forest, AdaB
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Groundwater quality assessment in hyper arid aquifers is often limited by sparse monitoring, incomplete hydraulic data, and difficulty separating prior hydrochemical conditions from short-term meteorological forcing. This study develops a hydrochemically grounded and machine learning framework with internal transferability testing to diagnose chloride-dominated salinization in the Rawdatain-Umm Al Aish freshwater aquifers of northern Kuwait. The framework combines four components: comparison of pre-1990 baseline chemistry with 2012-2015 observations, chloride-specific salinization diagnostics,
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
BACKGROUND: Transcriptomic biomarker discovery often fails to produce reproducible gene signatures across independent cohorts due to model-specific biases and dataset heterogeneity. While single-algorithm approaches may perform well on training data, they frequently fail to generalize effectively. Ensemble methods have proven effective in general machine learning applications, yet their systematic integration for consensus-based feature prioritization remains underexplored in transcriptomics.
RESULTS: We developed TENTACLES (Transcriptomic Exploration Tool through Aggregation of Classifiers),
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Anaplastic lymphoma kinase (ALK) and ROS oncogene 1 (ROS1) gene fusions are well-established key players in non-small cell lung cancer (NSCLC). Although their frequency is relatively low, their detection is important for patient care and guides therapeutic decisions. The accepted methods used for their detection are immunohistochemistry (IHC) and fluorescence in situ hybridization (FISH) assay, as well as DNA and RNA-based sequencing methodologies. These assays are expensive, time-consuming, and require technical expertise and specialized equipment as well as biological specimens that are not
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
INTRODUCTION: Trauma injury severity scores are currently calculated retrospectively from the electronic health record (EHR) using manual annotation by certified trauma coders. Natural language processing (NLP) of clinical documents in the EHR may enable automated injury scoring. We hypothesize that NLP with machine learning can discriminate between cases of severe and non-severe injury to the thorax after trauma.
METHODS: Clinical documents from a trauma center were examined between 2014 and 2018. Severe chest injury was defined as a thorax abbreviated injury score (AIS) >2 and served as the
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
MOTIVATION: Automated machine learning (AutoML) systems are helpful data science assistants designed to scan data for novel features, select appropriate supervised learning models and optimize their parameters. For this purpose, Tree-based Pipeline Optimization Tool (TPOT) was developed using strongly typed genetic programing (GP) to recommend an optimized analysis pipeline for the data scientist's prediction problem. However, like other AutoML systems, TPOT may reach computational resource limits when working on big data such as whole-genome expression data.
RESULTS: We introduce two new fea
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
BACKGROUND: Recent (2013 and 2009) zoonotic transmission of avian or porcine influenza to humans highlights an increase in host range by eva … st range.
METHODS: To obtain insight into the rules underpinning host range determination, various supervised machine learning algorithms were employed to mine reassortment changes in different viral segments in a range of hosts. Our multi-host dataset contained whole segments of 674 influenza strains organized into three host categories: avian, human, and swine. Some of th …
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
The short metabolic half-life of conventional tobacco biomarkers often limits their ability to reflect cumulative toxicological damage, which may complicate risk stratification for urothelial carcinoma (UC). This study explored an explainable artificial intelligence (XAI) framework to integrate epigenetic, environmental, and clinical factors for more refined UC risk assessment. We conducted a medical center-based case-control study of 351 UC cases and 373 controls. Data on demographics, comorbidities, and biomarkers including AHRR (cg05575921) DNA methylation, urinary cotinine, 8-OHdG, and uri
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
OBJECTIVE: Atrial fibrillation in elderly patients increases the risk of thromboembolism, necessitating long-term anticoagulation. While non … vector quantisation and variable permutation was used. These risk factors were then used to develop supervised machine learning models to predict bleeding risk, for interpretation purposes.
RESULTS: Significant differences in bleeding and thrombotic events were observed between patients with guideline-concordant and underdosed prescriptions. Using univariable logistic regre …
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Satellite communication systems experience significant signal degradation during rain events, a phenomenon that can be leveraged for meteorological applications. This study introduces a novel hybrid machine learning framework combining unsupervised clustering with cluster-specific supervised deep learning models to transform satellite signal attenuation into a predictive tool for rainfall prediction. Unlike conventional single-model approaches treating all atmospheric conditions uniformly, our methodology employs K-Means Clustering with the Elbow Method to identify four distinct atmospheric re
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Breast cancer is a heterogeneous disease characterized by substantial molecular diversity and variable treatment outcomes across patients. Despite advances in targeted and systemic therapies, anticipating individual benefit remains a major clinical challenge. In this context, Artificial Intelligence (AI) can support precision oncology by integrating high-dimensional molecular profiles with clinical and pharmacological information. Here, we present B.R.E.A.S.T. (Breast canceR Enhanced AI-Supported Therapy), an interpretable machine learning framework designed to predict therapy outcome from tum
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
MedElevator
Войти в исследования