m+Medelevator.RU
Открытая медицинская библиотека

Найдите доказательства.
Сосредоточьтесь на главном.

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…

Библиотека сейчас

От первоисточника до медицинского перевода

Подключаем обновления…
Собрано из открытых источников—

Уникальные публикации PubMed, Europe PMC и Crossref, сохранённые в библиотеке. Одна статья учитывается один раз, даже если получена из нескольких источников. Личные исследования и документы команд не публикуются.

Идёт проверка счётчика
Доступно в поиске—

Публикации, уже подготовленные для быстрого поиска. Остальная библиотека подключается в фоне.

Переведено на русский—

Готовые переводы среди доступных в поиске публикаций. Автоматический медицинский перевод и проверка специалистом учитываются отдельно.

Полные тексты—

Найденные полные тексты среди доступных в поиске публикаций. Доступность определяется первоисточником и условиями использования.

Оригиналов на русском—

Русскоязычные оригиналы доступны без ожидания перевода. Ниже — языки остальных оригиналов; для них готовится медицинский перевод на русский.

Пополняем библиотеку по диагнозам—Проверяем состояние обновлений

Для каждого диагноза из справочника МКБ-10 ищем связанные публикации в научных базах и добавляем их в библиотеку. Числа ниже — диагнозы, а не статьи.

Если сбор прервался, тема требует повторной попытки. Уже сохранённые статьи остаются в библиотеке.

Найти литературу по своему диагнозу →

Нажмите на показатель для подробностей. Показатели поиска обновляются автоматически; размер всей библиотеки сверяется отдельно. Время последней проверки указано явно.

Результаты поиска

3364 публикаций

Поиск: 870 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 829 с найденным полным текстом

Automated Flow Cytometric MRD Assessment in Childhood Acute B- Lymphoblastic Leukemia Using Supervised Machine Learning.

Minimal residual disease (MRD) as measured by multiparameter flow cytometry (FCM) is an independent and strong prognostic factor in B-cell acute lymphoblastic leukemia (B-ALL). However, reliable flow cytometric detection of MRD strongly depends on operator skills and expert knowledge. Hence, an objective, automated tool for reliable FCM-MRD quantification, able to overcome the technical diversity and analytical subjectivity, would be most helpful. We developed a supervised machine learning approach using a combination of multiple Gaussian Mixture Models (GMM) as a parametric density model. The

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 31282025Открыть статью

Supervised machine learning-based prediction of modern contraceptive use among sexually active women in Nepal.

Modern contraceptives play a key role in reducing maternal and infant mortality, preventing unsafe abortions, and advancing women's social and economic participation. Despite their importance, contraceptive use remains uneven across subpopulations in Nepal. This study aimed to identify key predictors of modern contraceptive use among sexually active women using supervised machine learning and data from the 2022 Nepal Demographic and Health Survey. A total weighted sample of 7,090 women residing with their partners was analyzed. Four supervised machine learning models, Random Forest, Extreme Gr

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 42441664Открыть статью

A Machine Learning Framework Enables Supervised Treatment Response Prediction from Tumor Transcriptomics across Cancer Types.

Precision oncology aims to guide treatment decisions using biomarkers. While DNA-based panels are increasingly applied, RNA transcriptomics remain underused due to limited datasets and the absence of robust models. To address this, we assembled the largest transcriptomic resource for drug response prediction to date, spanning 91 cohorts, 5,675 patients, nine cancer types, and six frontline therapies: anti-PD-1/PD-L1 immune-checkpoint inhibitors, trastuzumab, bevacizumab, BRAF inhibitors, paclitaxel, and FAC/FEC (fluorouracil-adriamycin-cyclophosphamide/fluorouracil-epirubicin-cyclophosphamide)

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 42782170Открыть статью

Application of an imaging flow cytometry γ-H2AX assay for biodosimetry using supervised machine learning.

PURPOSE: Phosphorylation of the histone H2AX (γ-H2AX) is a rapid response to radiation-induced DNA double strand breaks (DSBs) and is a good biomarker for exposure to ionizing radiation. The signal has traditionally been detected by microscopy (spot counting) or by flow cytometry (fluorescent intensity). An imaging flow cytometry (IFC) method has been developed, which combines the high resolution of microscopy with the statistical power of flow cytometry methods to measure γ-H2AX in human lymphocytes. MATERIALS AND METHODS: The assay was optimized and validated for both sample acquisition 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 40787918Открыть статью

The predictive value of supervised machine learning models for insomnia symptoms through smartphone usage behavior.

INTRODUCTION: Digital phenotyping can be an innovative and unobtrusive way to improve the detection of insomnia. This study explores the correlations between smartphone usage features (SUF) and insomnia symptoms and their predictive value for detecting insomnia symptoms. METHODS: In an observational study of a German convenience sample, the Insomnia Severity Index (ISI) and smartphone usage data (e.g., time the screen was active, longest time the screen was inactive in the night) for the previous 7 days were obtained. SUF (e.g., min, mean) were calculated from the smartphone usage data. Corre

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 38765885Открыть статью

Continuous and Unconstrained Tremor Monitoring in Parkinson's Disease Using Supervised Machine Learning and Wearable Sensors.

BACKGROUND: Accurately assessing the severity and frequency of fluctuating motor symptoms is important at all stages of Parkinson's disease management. Contrarily to time-consuming clinical testing or patient self-reporting with uncertain reliability, recordings with wearable sensors show promise as a tool for continuously and objectively assessing PD symptoms. While wearables-based clinical assessments during standardised and scripted tasks have been successfully implemented, assessments during unconstrained activity remain a challenge. METHODS: We developed and implemented a supervised mach

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 38803413Открыть статью

Predicting the Risk of Maxillary Canine Impaction Based on Maxillary Measurements Using Supervised Machine Learning.

OBJECTIVES: To predict palatally impacted maxillary canines based on maxilla measurements through supervised machine learning techniques. MATERIALS AND METHODS: The maxilla images from 138 patients were analysed to investigate intermolar width, interpremolar width, interpterygoid width, maxillary length, maxillary width, nasal cavity width and nostril width, obtained through cone beam computed tomography scans. The predictive models were built using the following machine learning algorithms: Adaboost Classifier, Decision Tree, Gradient Boosting Classifier, K-Nearest Neighbours (KNN), Logistic

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 39365255Открыть статью

Neuroanatomical predictors of real-time fMRI-based anterior insula regulation. A supervised machine learning study.

Increasing evidence showed that learned control of metabolic activity in selected brain regions can support emotion regulation. Notably, a number of studies demonstrated that neurofeedback-based regulation of fMRI activity in several emotion-related areas leads to modifications of emotional behavior along with changes of neural activity in local and distributed networks, in both healthy individuals and individuals with emotional disorders. However, the current understanding of the neural mechanisms underlying self-regulation of the emotional brain, as well as their relationship with other emot

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 36523140Открыть статью

Same-day antimicrobial susceptibility test using acoustic-enhanced flow cytometry visualized with supervised machine learning.

Purpose. Antimicrobial susceptibility is slow to determine, taking several days to fully impact treatment. This proof-of-concept study assessed the feasibility of using machine-learning techniques for analysis of data produced by the flow cytometer-assisted antimicrobial susceptibility test (FAST) method we developed.Methods. We used machine learning to assess the effect of antimicrobial agents on bacteria, comparing FAST results with broth microdilution (BMD) antimicrobial susceptibility tests (ASTs). We used Escherichia coli (1), Klebsiella pneumoniae (1) and Staphylococcus aureus (2) strain

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 31665100Открыть статью

Supervised machine learning-based classification of oral malodor based on the microbiota in saliva samples.

OBJECTIVE: This study presents an effective method of classifying oral malodor from oral microbiota in saliva by using a support vector machine (SVM), an artificial neural network (ANN), and a decision tree. This approach uses concentrations of methyl mercaptan in mouth air as an indicator of oral malodor, and peak areas of terminal restriction fragment (T-RF) length polymorphisms (T-RFLPs) of the 16S rRNA gene as data for supervised machine-learning methods, without identifying specific species producing oral malodorous compounds. METHODS: 16S rRNA genes were amplified from saliva samples fr

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 24439218Открыть статью

Latent Supervision: A Method for Improved Performance and Calibration of Machine Learning Classification Models in Ophthalmology.

PURPOSE: Standard supervised learning assumes deterministic labels (e.g., positive or negative, present or absent), neglecting the diagnostic uncertainty inherent in clinical practice. We propose latent supervision, a novel algorithm which applies latent class analysis to incorporate multiple diagnostic tests or expert opinions to produce probabilistic labels (soft labels) for more accurate, calibrated ophthalmic artificial intelligence classifiers. DESIGN: Comparison of calibration and classification performance among ophthalmic computer vision model training techniques. SUBJECTS: Eleven th

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 42005908Открыть статью

Comparative analysis of supervised machine learning models for predicting surgeon fixation choice in total knee arthroplasty.

BACKGROUND: Fixation choice (polymethyl-methacrylate bone cement or cementless implants) in total knee arthroplasty (TKA) varies widely across surgeons, reflecting differences in clinical judgment. While traditional statistical approaches are commonly used to study surgical decision-making, they may be limited in capturing complex and multifactorial relationships inherent in such data. This study evaluates how different supervised machine learning (SML) algorithms characterize fixation choice and prioritize predictors, rather than developing a clinical decision-support tool. METHODS: We analyz

СтатьяСравнительное 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 41673687Открыть статью

Supervised machine learning including environmental factors to predict in-hospital outcomes in acute heart failure patients.

AIMS: While few traditional scores are available for risk stratification of patients hospitalized for acute heart failure (AHF), the potential benefit of machine learning (ML) is not well established. We aimed to assess the feasibility and accuracy of a supervised ML model including environmental factors to predict in-hospital major adverse events (MAEs) in patients hospitalized for AHF. METHODS AND RESULTS: In April 2021, a French national prospective multicentre study included all consecutive patients hospitalized in intensive cardiac care unit. Patients admitted for AHF were included in th

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 40110211Открыть статью

A supervised machine-learning algorithm predicts intraoperative CSF leak in endoscopic transsphenoidal surgery for pituitary adenomas.

BACKGROUND: Despite advances in endoscopic transnasal transsphenoidal surgery (E-TNS) for pituitary adenomas (PAs), cerebrospinal fluid (CSF) leakage remains a life-threatening complication predisposing to major morbidity and mortality. In the current study we developed a supervised ML model able to predict the risk of intraoperative CSF leakage by comparing different machine learning (ML) methods and explaining the functioning and the rationale of the best performing algorithm. METHODS: A retrospective cohort of 238 patients treated via E-TNS for PAs was selected. A customized pipeline of se

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 34342190Открыть статью

Emotion recognition from multimodal biosignals: supervised and unsupervised machine learning approaches based on EEG and GSR.

INTRODUCTION: Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are increasingly applied in psychology, particularly in educational and clinical settings, to analyse complex behavioural and physiological data. However, evidence regarding the capacity of multimodal physiological signals to characterise cognitive and emotional processes in ecologically valid higher education environments remains limited. This study explored the potential of supervised and unsupervised ML approaches to analyse multimodal physiological responses elicited by emotional avatars in a real educational context. ME

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 42488064Открыть статью

Supervised machine learning to quantitatively assess the prognostic value of tumor-infiltrating lymphocytes in gastric cancer.

BACKGROUND: With growing insights into the tumor immune microenvironment, tumor-infiltrating lymphocytes (TILs) have emerged as key indicators of anti-tumor immunity. Numerous studies highlight their prognostic value in gastric cancer (GC). However, manual or semi-quantitative TIL assessment is time-consuming and poorly reproducible. METHODS: A total of 388 patients with gastric adenocarcinoma were randomly stratified into training and validation cohorts based on TNM stage. QuPath was used to establish an automated workflow for identifying tumor cells, TILs, and other stromal cells in brightfi

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 41549259Открыть статью

Identification of relevant features using SEQENS to improve supervised machine learning models predicting AML treatment outcome.

BACKGROUND AND OBJECTIVE: This study has two main objectives. First, to evaluate a feature selection methodology based on SEQENS, an algorithm for identifying relevant variables. Second, to validate machine learning models that predict the risk of complications in patients with acute myeloid leukemia (AML) using data available at diagnosis. Predictions are made at three time points: 90 days, six months, and one year post-diagnosis. These objectives represent fundamental steps toward the development of a tool to assist clinicians in therapeutic decision-making and provide insights into the risk

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 40312368Открыть статью

Prediction of blown pack in vacuum-packaged beef based on microbiome profiles and supervised machine learning.

The preservation of vacuum-packaged beef products is essential for maintaining shelf life. However, the occurrence of blown pack phenomenon, characterized by the expansion of packaging due to gas production by spoilage microorganisms, is still a challenge. In the present work, we demonstrate that microbiome analysis using next generation sequencing (NGS) and machine learning might be useful in the analysis, modeling and prediction of spoilage and blown pack in vacuum-packaged beef. Beef systems (n = 10) were vacuum-packed, stored at 4 and 15 °C, and their populations were monitored based on NG

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 40752116Открыть статью

Comparing supervised machine learning algorithms for the prediction of partial arterial pressure of oxygen during craniotomy.

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Brain tissue oxygenation is usually inferred from arterial partial pressure of oxygen (paO2), which is in turn often inferred from pulse oximetry measurements or other non-invasive proxies. Our aim was to evaluate the feasibility of continuous paO2 prediction in an intraoperative setting among neurosurgical patients undergoing craniotomies with modern machine learning methods. METHODS: Data from routine clinical care of lung-healthy neurosurgical patients were extracted from databases of the respective clinical systems and normalized. We used recursive feature elimi

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 40903733Открыть статью

Self-Supervised Machine Learning to Characterize Step Counts from Wrist-Worn Accelerometers in the UK Biobank.

PURPOSE: Step count is an intuitive measure of physical activity frequently quantified in health-related studies; however, accurate step counting is difficult in the free-living environment, with error routinely above 20% in wrist-worn devices against camera-annotated ground truth. This study aimed to describe the development and validation of step count derived from a wrist-worn accelerometer and assess its association with cardiovascular and all-cause mortality in a large prospective cohort. METHODS: We developed and externally validated a self-supervised machine learning step detection mod

СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка 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 38768076Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты