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

9700 публикаций

Поиск: 206 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 544 с найденным полным текстом

Detecting N6-methyladenosine sites from RNA transcriptomes using ensemble Support Vector Machines.

As one of the most abundant RNA post-transcriptional modifications, N6-methyladenosine (m6A) involves in a broad spectrum of biological and physiological processes ranging from mRNA splicing and stability to cell differentiation and reprogramming. However, experimental identification of m6A sites is expensive and laborious. Therefore, it is urgent to develop computational methods for reliable prediction of m6A sites from primary RNA sequences. In the current study, a new method called RAM-ESVM was developed for detecting m6A sites from Saccharomyces cerevisiae transcriptome, which employed ens

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 28079126Открыть статью

Evolutionary-driven support vector machines for determining the degree of liver fibrosis in chronic hepatitis C.

OBJECTIVE: Hepatic fibrosis, the principal pointer to the development of a liver disease within chronic hepatitis C, can be measured through several stages. The correct evaluation of its degree, based on recent different non-invasive procedures, is of current major concern. The latest methodology for assessing it is the Fibroscan and the effect of its employment is impressive. However, the complex interaction between its stiffness indicator and the other biochemical and clinical examinations towards a respective degree of liver fibrosis is hard to be manually discovered. In this respect, the n

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 20675106Открыть статью

Utilizing wavelet transform and support vector machine for detection of the paradoxical splitting in the second heart sound.

Paradoxical splitting occurs when pulmonic valve (P2) closes before the aortic valve (A2). This causes second heart sound (S2) to be a single sound during inspiration and split during exhalation. Etiology delay in aortic closure: aortic stenosis, volume overload of left ventricle (LV), conduction defects in LV, and left bundle branch block (LBBB). In this article, a method was proposed in early detection of a reverse in the appearance of A2 and P2 within S2. This method is based on the time-frequency maps obtained with the continuous wavelet transform (CWT), namely, the Meyer wavelet. A number

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 19924461Открыть статью

Integrating factor analysis and support vector machine for digital mapping of soil quality using DEM-derived geomorphometric variable.

Soil is one of the most important natural resources, playing a fundamental role in ecosystem sustainability, food security, and agricultural productivity. However, its quality and functions have been increasingly threatened by soil erosion, land-use change, and inappropriate management practices. Therefore, the development of accurate, rapid, and cost-effective approaches for digital soil quality mapping has become increasingly important. The aim of this study was to evaluate the potential of geomorphometric variables derived from the ALOS-PALSAR Digital Elevation Model (DEM) for predicting 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 42773347Открыть статью

Structural analysis of cone photoreceptors in AO-OCT enables S-cone identification by a support vector machine classifier.

Adaptive optics optical coherence tomography (AO-OCT) enables high-resolution, 3-dimensional imaging of cone photoreceptors in the living human retina. Histological studies have shown that short-wavelength-sensitive (S) cones are structurally distinct from medium- (M) and long-wavelength-sensitive (L) cones. However, current in vivo methods for classifying cones-such as retinal densitometry and optoretinography-are technically demanding because they require measuring cone function. Quantifying structural differences with AO-OCT may provide a simpler and faster alternative and offer new biomark

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 41532119Открыть статью

Interpretable prognostic modeling for long-term survival of Type A aortic dissection patients using support vector machine algorithm.

OBJECTIVES: This study aims to develop a reliable and interpretable predictive model for long-term survival in Type A aortic dissection (TAAD) patients, utilizing machine learning (ML) algorithms. METHODS: We retrospectively reviewed the clinical data of patients diagnosed with TAAD who underwent open surgical repair at the First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University, from September 2017 to December 2020, and at the Chongqing University Central Hospital between October 2019 and April 2020. Cases with less than 20% missing data were imputed using random forest algorithms. To iden

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 40229872Открыть статью

A fresh-cut papaya freshness prediction model based on partial least squares regression and support vector machine regression.

This study investigated the physicochemical and flavor quality changes in fresh-cut papaya that was stored at 4 °C. Multivariate statistical analysis was used to evaluate the freshness of fresh-cut papaya. Aerobic plate counts were selected as a predictor of freshness of fresh-cut papaya, and a prediction model for freshness was established using partial least squares regression (PLSR), and support vector machine regression (SVMR) algorithms. Freshness of fresh-cut papaya could be well distinguished based on physicochemical and flavor quality analyses. The aerobic plate counts, as a predictor

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 38707326Открыть статью

A hybrid detection model for acute lymphocytic leukemia using support vector machine and particle swarm optimization (SVM-PSO).

Leukemia, a hematological disease affecting the bone marrow and white blood cells (WBCs), ranks among the top ten causes of mortality worldwide. Delays in decision-making often hinder the timely application of suitable medical treatments. Acute lymphoblastic leukemia (ALL) is one of the primary forms, constituting approximately 25% of childhood cancer cases. However, automated ALL diagnosis is challenging. Recently, machine learning (ML) has emerged as an important tool for building detection models. In this study, we present a hybrid detection model that improves the accuracy of the detection

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 39379598Открыть статью

Endobronchial Ultrasound-Based Support Vector Machine Model for Differentiating between Benign and Malignant Mediastinal and Hilar Lymph Nodes.

INTRODUCTION: The aim of the study was to establish an ultrasonographic radiomics machine learning model based on endobronchial ultrasound (EBUS) to assist in diagnosing benign and malignant mediastinal and hilar lymph nodes (LNs). METHODS: The clinical and ultrasonographic image data of 197 patients were retrospectively analyzed. The radiomics features extracted by EBUS-based radiomics were analyzed by the least absolute shrinkage and selection operator. Then, we used a support vector machine (SVM) algorithm to establish an EBUS-based radiomics model. A total of 205 lesions were randomly div

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 39038439Открыть статью

Use of pain-related gene features to predict depression by support vector machine model in patients with fibromyalgia.

The prevalence rate of depression is higher in patients with fibromyalgia syndrome, but this is often unrecognized in patients with chronic pain. Given that depression is a common major barrier in the management of patients with fibromyalgia syndrome, an objective tool that reliably predicts depression in patients with fibromyalgia syndrome could significantly enhance the diagnostic accuracy. Since pain and depression can cause each other and worsen each other, we wonder if pain-related genes can be used to differentiate between those with major depression from those without. This study develo

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 37065490Открыть статью

Regional amplitude abnormities in the major depressive disorder: A resting-state fMRI study and support vector machine analysis.

PURPOSE: Major depressive disorder (MDD) is a common mood disorder. However, it still remains challenging to select sensitive biomarkers and establish reliable diagnosis methods currently. This study aimed to investigate the abnormalities of the spontaneous brain activity in the MDD and explore the clinical diagnostic value of three amplitude metrics in altered regions by applying the support vector machine (SVM) method. METHODS: A total of fifty-two HCs and forty-eight MDD patients were recruited in the study. The amplitude of low-frequency fluctuation (ALFF), fractional amplitude of low-fre

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 35398104Открыть статью

Support Vector Machine Model Predicts Dose for Organs at Risk in High-Dose Rate Brachytherapy of Cervical Cancer.

INTRODUCTION: This study aimed to establish a support vector machine (SVM) model to predict the dose for organs at risk (OARs) in intracavitary brachytherapy planning for cervical cancer with tandem and ovoid treatments. METHODS: Fifty patients with loco-regionally advanced cervical cancer treated with 200 CT-based tandem and ovoid brachytherapy plans were included. The brachytherapy plans were randomly divided into the training (N = 160) and verification groups (N = 40). The bladder, rectum, sigmoid colon, and small intestine were divided into sub-OARs. The SVM model was established using MA

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 34336640Открыть статью

Characterization of relapsing-remitting multiple sclerosis patients using support vector machine classifications of functional and diffusion MRI data.

Multiple Sclerosis patients' clinical symptoms do not correlate strongly with structural assessment done with traditional magnetic resonance images. However, its diagnosis and evaluation of the disease's progression are based on a combination of this imaging analysis complemented with clinical examination. Therefore, other biomarkers are necessary to better understand the disease. In this paper, we capitalize on machine learning techniques to classify relapsing-remitting multiple sclerosis patients and healthy volunteers based on machine learning techniques, and to identify relevant brain area

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 30238916Открыть статью

Diagnosis of osteoporosis from dental panoramic radiographs using the support vector machine method in a computer-aided system.

BACKGROUND: Early diagnosis of osteoporosis can potentially decrease the risk of fractures and improve the quality of life. Detection of thin inferior cortices of the mandible on dental panoramic radiographs could be useful for identifying postmenopausal women with low bone mineral density (BMD) or osteoporosis. The aim of our study was to assess the diagnostic efficacy of using kernel-based support vector machine (SVM) learning regarding the cortical width of the mandible on dental panoramic radiographs to identify postmenopausal women with low BMD. METHODS: We employed our newly adopted SVM

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 22248480Открыть статью

Discrimination of parotid neoplasms from the normal parotid gland by use of Raman spectroscopy and support vector machine.

Preoperative diagnosis of neoplasms in the parotid gland is essential for successful surgical treatment. The purpose of this study is to apply Raman spectroscopy in order to distinguish the spectral differences between pleomorphic adenoma and Warthin tumor from that of normal parotid gland tissues. Furthermore we establish the diagnostic model of the Raman spectra of neoplasms in parotid gland by employing support vector machine (SVM) with Gaussian radial basis function. Firstly, Raman spectra from different histopathological tissues were obtained by near-infrared Raman microscope, SVM was 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 21439894Открыть статью

Assessment of soil classification based on cone penetration test data for Kaifeng area using optimized support vector machine.

Soil classification and analysis are essential for understanding soil properties and serve as a foundation for various engineering projects. Traditional methods of soil classification rely heavily on costly and time-consuming laboratory and in-situ tests. In this study, Support Vector Machine (SVM) models were trained for soil classification using 649 Cone Penetration Test (CPT) datasets, specifically utilizing cone tip resistance ([Formula: see text]) and sleeve friction ([Formula: see text]) as input variables. Pearson correlation and sensitivity analysis confirmed that these variables are h

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 39747365Открыть статью

Support vector machine classification of irritable bowel syndrome patients based on whole-brain resting-state functional connectivity features.

BACKGROUND: Irritable bowel syndrome (IBS) is a disorder characterized by signaling dysregulation between the brain and gut, leading to gastrointestinal dysfunction. Symptoms such as abdominal pain and constipation can manifest periodically or persistently, and negative emotions may exacerbate the symptoms. Previous studies have shown that the pathogenesis of IBS is closely related to the brain-gut axis and brain function, but there are still difficulties in disease diagnosis. Therefore, this study applied a machine-learning approach based on resting-state functional magnetic resonance imaging

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 39429602Открыть статью

Effect of nanoparticle macroalgae in the treatment of fatty liver disease using logistic regression, and support vector machine.

Источник пометил публикацию как отозванную

One of the major health issues facing people worldwide is liver fibrosis. Liver fibrosis may be brought on by long-term exposure to harmful substances, medicines, and microorganisms. The development of liver fibrosis in children was particularly worrying due to their longer life-span, which was possibly related to a great risk of developing long-term complications. Marine algae species have provided a biological variety in the research phase of novel approaches to the treatment of numerous ailments. Marine macroalgae have recently been the subject of research due to their rich bioactive chemic

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАОтозванная публикацияПолный 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 36781010Открыть статью

The Bilateral Precuneus as a Potential Neuroimaging Biomarker for Right Temporal Lobe Epilepsy: A Support Vector Machine Analysis.

BACKGROUND AND OBJECTIVE: While evidence has demonstrated that the default-mode network (DMN) plays a key role in the broad-scale cognitive problems that occur in right temporal lobe epilepsy (rTLE), little is known about alterations in the network homogeneity (NH) of the DMN in TLE. In this study, we used the NH method to investigate the NH of the DMN in TLE at rest, and an support vector machine (SVM) method for the diagnosis of rTLE. METHODS: A total of 43 rTLE cases and 42 healthy controls (HCs) underwent resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI). Imaging data were ana

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 35782449Открыть статью

Efficient Subject-Independent Detection of Anterior Cruciate Ligament Deficiency Based on Marine Predator Algorithm and Support Vector Machine.

Anterior cruciate ligament (ACL) deficiency not only reduces knee stability, but also increases the risk of more disease and impairs daily life, thus requiring efficient detection of ACL deficiency. To build an efficient subject-independent ACL deficiency detection model, this study proposes a new method called SVM-MPA that fuses marine predator algorithm (MPA) and support vector machine (SVM) for simultaneous feature selection, hyperparameter optimization and classification. 35ACL-deficient (ACLD) and 35 ACL-intact (ACLI) participants were recruited to collect 6-degree-of-freedom knee kinemat

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 35192468Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты