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: 39 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

Prediction of antiepileptic drug treatment outcomes using machine learning.

OBJECTIVE: Antiepileptic drug (AED) treatments produce inconsistent outcomes, often necessitating patients to go through several drug trials … Hz) rhythm in epileptiform discharges. Using the I CFC to label post-treatment outcomes we compared support vector machines (SVMs) and random forest (RF) machine learning classifiers for providing likelihood scores of successful treatment outcomes. MAIN RESULTS: (a) There was heterogeneity in AED treatment outcomes, (b) machine learning techniques could be used to rank …

Оценочное исследованиеСтатьяПоиск 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 27900948Открыть статью

Predicting the Risk of Proteinuria Based on Blood Plasma Fourier-Transform Infrared Spectroscopy and Machine Learning Algorithms From Pregnant Women and Newborns.

Proteinuria, defined by an abnormally elevated concentration of proteins in the urine, serves as a critical biomarker for the early detectio … ning classification with various supervised machine learning algorithms, including several types of Support Vector Machine, K-Nearest Neighbours and decision trees. We obtained (76.1 ± 3.1)% accuracy, (72.1 ± 4.8)% sensitivity and (80.4 ± 3.8)% specificity for pregnant classification, and (90.6 ± 1.5)% accuracy, (83.3 ± 2.4)% sensitivity and (98.9 ± 1.6)% specificity fo …

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 42857332Открыть статью

Hybrid deep feature fusion and ensemble learning for multi-class skin lesion classification.

INTRODUCTION: Automated classification of skin lesion remains a challenging task due to high inter-class similarity, intra-class variance an … dress the problem of class imbalance. The refined features are further categorized with the help of support vector machine as well as with the stacking ensemble classifier consisting of the random forest and extreme gradient boosting models. RESULTS AND DISCUSSION: The proposed HB-Net model was evaluated on the HAM10000 dataset, achieving a classification accuracy of 0 …

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 42369002Открыть статью

Functional Disability and Psychological Impact in Headache Patients: A Comparative Study Using Conventional Statistics and Machine Learning Analysis.

Background and Objectives: Recent research has focused on exploring the relationships between various factors associated with headaches and understanding their impact on individuals' psychological states. Utilizing statistical methods and machine learning models, these studies aim to analyze and predict these relationships to develop effective approaches for headache management and prevention. Materials and Methods: Analyzing data from 398 patients (train set = 318 and test set = 80), we investigated the influence of various features on outcomes such as depression, anxiety, and headache intens

СтатьяСравнительное 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 40005305Открыть статью

Efficient clinical data analysis for prediction of coal workers' pneumoconiosis using machine learning algorithms.

PURPOSE: The purpose of this study is to propose an efficient coal workers' pneumoconiosis (CWP) clinical prediction system and put it into … function indicators played an important role in prediction for identifying CWP of early stage. The support vector machine (SVM) algorithm was proved as the optimal machine learning model for predicting CWP, with the ROC curves obtained from three feature selection methods using SVM algorithm whose AUC values of 97.78%, 93.7%, and 95.56%, respectively. CONCLUSION: We d …

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 37380332Открыть статью

Machine learning applied to near-infrared spectra for clinical pleural effusion classification.

Lung cancer patients with malignant pleural effusions (MPE) have a particular poor prognosis. It is crucial to distinguish MPE from benign pleural effusion (BPE). The present study aims to develop a rapid, convenient and economical diagnostic method based on FTIR near-infrared spectroscopy (NIRS) combined with machine learning strategy for clinical pleural effusion classification. NIRS spectra were recorded for 47 MPE samples and 35 BPE samples. The sample data were randomly divided into train set (n = 62) and test set (n = 20). Partial least squares, random forest, support vector machine (SVM…

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 33941795Открыть статью

Research on identification of key genes and immune-metabolic mechanisms in atrial fibrillation through integrated multi-cohort transcriptomic analysis and machine learning.

This study aimed to integrate multiple datasets for the identification of atrial fibrillation (AF)-related differentially expressed genes (D … key roles in AF pathogenesis. Five key feature genes were selected using LASSO, random forest, and support vector machine-recursive feature elimination algorithms. They had significant expression differences between the AF and control groups (P < .001) and were located on distinct chromosomes. The constructed random forest and support vector machine models performed ex …

СтатьяВалидационное исследованиеПоиск 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 42363518Открыть статью

Predicting Psychological Flourishing Among Psychologists: Integrating Self-Compassion, Traditional Regression, and Machine Learning Approaches.

Background: Psychological flourishing is a key indicator of optimal mental health and professional well-being, particularly among psychologists who are routinely exposed to emotionally demanding clinical environments. Although self-compassion has consistently been associated with positive psychological outcomes, few studies have integrated traditional statistical methods with machine learning approaches to predict psychological flourishing among psychologists. Objective: This study aimed to examine the relationship between self-compassion and psychological flourishing among psychologists in Sa

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 42793464Открыть статью

Language and Memory Network Alterations in Temporal Lobe Epilepsy: A Functional and Structural Connectivity Study.

BACKGROUND AND PURPOSE: This study evaluated preoperative alterations and postoperative reorganization of the joint language-memory network … ic algorithm methods were applied to select the optimal features. Subsequently, K-nearest neighbor, support vector machine, Naive Bayes, and logistic regression classification methods were used to classify healthy controls (HC) and presurgical TLE groups, as well as presurgical left TLE (L-TLE) and right TLE (R-TLE) groups. Also, relationships between psychological scor …

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 40081848Открыть статью

Accurate and robust prediction of Amyloid-β brain deposition from plasma biomarkers and clinical information using machine learning.

BACKGROUND: Alzheimer's disease (AD) greatly affects the daily functioning and life quality of patients and is prevalent in the elderly popu … ntreal Cognitive Assessment (MoCA), age, education year, and gender]. Decision tree, random forest, support vector machine, and multilayer perceptron machine learning methods were used to combine all this information. We introduced a feature selection method to balance the performance and the number of features. We conducted a feature matching technique to enable our mo …

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 40900994Открыть статью

Assessment and estimation of runoff and soil loss using novel machine learning techniques for conservation bench terraces.

Conservation of land and water resources, especially in terms of runoff and soil loss, has the utmost priority in enhancing agricultural pro … e year 2007-2015. The machine learning techniques, artificial neural network (ANN), linear function support vector machine (SVM-L), radial function support vector machine (SVM-R), multiple linear regression (MLR) along with hybridization of ANN and both function of SVM with wavelet transform as WANN, WSVM-L and WSVM-R, respectively were employed for the estimation of ru …

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 40112541Открыть статью

Research on prediction model of adolescent suicide and self-injury behavior based on machine learning algorithm.

OBJECTIVE: To explore the risk factors that affect adolescents' suicidal and self-injurious behaviors and to construct a prediction model fo … and self-injurious behavior. Six methods-multi-level perceptron, random forest, K-nearest neighbor, support vector machine, logistic regression, and extreme gradient boosting-were used to build predictive models. Various model indicators for suicidal and self-injurious behavior were compared across the six algorithms using a confusion matrix to identify the optimal mode …

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 40115313Открыть статью

Identifying factors associated with opioid cessation in a biracial sample using machine learning.

AIM: Racial disparities in opioid use disorder (OUD) management exist, however, and there is limited research on factors that influence opioid cessation in different population groups. METHODS: We employed multiple machine learning prediction algorithms least absolute shrinkage and selection operator, random forest, deep neural network, and support vector machine to assess factors associated with ceasing opioid use in a sample of 1,192 African Americans (AAs) and 2,557 individuals of European ancestry (EAs) who met Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 5th Edition criteria fo…

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 33554217Открыть статью

CAM: a novel aid system to analyse the coloration quality of thick blood smears using image processing and machine learning techniques.

BACKGROUND: Battling malaria's morbidity and mortality rates demands innovative methods related to malaria diagnosis. Thick blood smears (TBS) are the gold standard for diagnosing malaria, but their coloration quality is dependent on supplies and adherence to standard protocols. Machine learning has been proposed to automate diagnosis, but the impact of smear coloration on parasite detection has not yet been fully explored. METHODS: To develop Coloration Analysis in Malaria (CAM), an image database containing 600 images was created. The database was randomly divided into training (70%), valid

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 39375756Открыть статью

Integrated CTC Enrichment and Dual-Responsive Nanoprobe Identification Enable Intelligent Liquid Biopsy-Based Cancer Diagnosis.

This work addresses the challenge of accurately identifying living circulating tumor cell (CTC) from contaminating leukocytes by developing … ounts with hematological biomarkers achieved excellent diagnostic performance for lung cancer, with support vector machine demonstrating the best results (AUC = 0.977).

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 41774774Открыть статью

Web application firewall based on machine learning models.

The increasing reliance on web applications for storing sensitive data and financial transactions has elevated the importance of web application security. A machine learning-based web application firewall was designed to protect web applications against injection vulnerabilities. A hybrid dataset, including CISC 2010, HTTPParams 2015, and real-time Hypertext Transfer Protocol (HTTP) requests, was employed. The study evaluated five classification algorithms-K-nearest neighbors, logistic regression, naïve Bayes, support vector machine, and decision tree-for detecting cross site scripting (XSS), …

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 40989350Открыть статью

A Study on Machine Learning Models in Detecting Cognitive Impairments in Alzheimer's Patients Using Cerebrospinal Fluid Biomarkers.

Several research studies have demonstrated the potential use of cerebrospinal fluid biomarkers such as amyloid beta 1-42, T-tau, and P-tau, … machine learning models, that includes Discriminant, Logistic Regression, Tree, K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, and Naïve Bayes classifiers. The results demonstrate that these models can distinguish cognitively impaired subjects from normal controls with an accuracy ranging from 64% to 69% and an area under the curve of the receiver operating characteristics …

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 39657974Открыть статью

Screening of Functional Small Molecules via Modified Machine Learning Strategy toward Efficient All-Inorganic Perovskite Solar Cells.

Organic small molecules are proven to be capable of passivating the bulk/interfacial defects in inorganic perovskite solar cells. Considering the burdensome situation to screen the functional small molecules, we employ a modified machine learning (ML) strategy to guide screening suitable small molecules toward efficient solar cells through three modified ML algorithms to construct the prediction model: (i) random forest algorithm (RF), (ii) support vector machine algorithm (SVR), and (iii) XGBoost. Among them, the XGBoost algorithm displays a better overall predictive performance, whereby the …

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 38842794Открыть статью

Rapid and quantitative detection of respiratory viruses using surface-enhanced Raman spectroscopy and machine learning.

Rapid and sensitive pathogen detection is important for prevention and control of disease. Here, we report a label-free diagnostic platform … . Using appropriate spectral processing procedures and machine learning algorithms (MLAs) including support vector machine (SVM), k-nearest neighbor, and random forest, the virus species as well as strains and variants have been differentiated and classified and a differentiation accuracy of >99% has been obtained. Utilizing SVM-based regression, quantitative calibratio …

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 36152394Открыть статью

Accurate lateralization and classification of MRI-negative 18F-FDG-PET-positive temporal lobe epilepsy using double inversion recovery and machine-learning.

OBJECTIVE: The main objective of this study was to determine the ability of double inversion recovery (DIR) data coupled with machine-learning algorithms to distinguish normal individuals from epileptic subjects and to identify the laterality of the focus side in MRI-negative, PET-positive temporal lobe epilepsy (TLE) patients. MATERIALS AND METHODS: We used whole-brain DIR data as the input features with which to train a linear support-vector machine model in 63 participants who underwent high-resolution structural MRI and DIR scans. The subjects included 20 left TLE patients, 19 right TLE p

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 34464851Открыть статью