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

Active Contour Based Segmentation and Classification for Pleura Diseases Based on Otsu’s Thresholding and Support Vector Machine (SVM).

Objective: Generally, lung cancer is the abnormal growth of cells that originates in one or both lungs. Finding the pulmonary nodule helps in the diagnosis of lung cancer in early stage and also increase the lifetime of the individual. Accurate segmentation of normal and abnormal portion in segmentation is challenging task in computer-aided diagnostics. Methods: The article proposes an innovative method to spot the cancer portion using Otsu’s segmentation algorithm. It is followed by a Support Vector Machine (SVM) classifier to classify the abnormal portion of the lung image. Results: The sugg

Сравнительное исследованиеСтатьяПолный 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 30678428Открыть статью

Semivariogram and Semimadogram functions as descriptors for AMD diagnosis on SD-OCT topographic maps using Support Vector Machine.

BACKGROUND: Age-related macular degeneration (AMD) is a degenerative ocular disease that develops by the formation of drusen in the macula region leading to blindness. This condition can be detected automatically by automated image processing techniques applied in spectral domain optical coherence tomography (SD-OCT) volumes. The most common approach is the individualized analysis of each slice (B-Scan) of the SD-OCT volumes. However, it ends up losing the correlation between pixels of neighboring slices. The retina representation by topographic maps reveals the similarity of these structures

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 30352604Открыть статью

Optimization of breast mass classification using sequential forward floating selection (SFFS) and a support vector machine (SVM) model.

PURPOSE: Improving radiologists' performance in classification between malignant and benign breast lesions is important to increase cancer detection sensitivity and reduce false-positive recalls. For this purpose, developing computer-aided diagnosis schemes has been attracting research interest in recent years. In this study, we investigated a new feature selection method for the task of breast mass classification. METHODS: We initially computed 181 image features based on mass shape, spiculation, contrast, presence of fat or calcifications, texture, isodensity, and other morphological featur

Оценочное исследованиеСтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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 24664267Открыть статью

Adaptive variable-weighted support vector machine as optimized by particle swarm optimization algorithm with application of QSAR studies.

Representing a compound by a numerous structural descriptors becomes common in quantitative structure-activity relationship (QSAR) studies. As every descriptor carries molecular structure information more or less, it seems more advisable to investigate all the possible descriptor vectors rather than traditional variable selection when building a QSAR model. Based on particle swarm optimization (PSO) algorithm, a more flexible descriptor selection and model construction method variable-weighted support vector machine (VW-SVM) is proposed. The new strategy adopted in this paper is to weight all

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 21315891Открыть статью

Discrimination of the Lame Limb in Horses Using a Machine Learning Method (Support Vector Machine) Based on Asymmetry Indices Measured by the EQUISYM System.

Lameness detection in horses is a critical challenge in equine veterinary practice, particularly when symptoms are mild. This study aimed to develop a predictive system using a support vector machine (SVM) to identify the affected limb in horses trotting in a straight line. The system analyzed data from inertial measurement units (IMUs) placed on the horse's head, withers, and pelvis, using variables such as vertical displacement and retraction angles. A total of 287 horses were included, with 256 showing single-limb lameness and 31 classified as sound. The model achieved an overall accuracy o

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 40006323Открыть статью

Classification of food security status in disaster-prone areas: a comparative analysis of machine learning models using Support Vector Machine, Random Forest, and Logistic Regression.

Food security assessment in disaster-prone areas requires accurate and adaptive approaches capable of capturing dynamic production-consumption relationships. This study aims to develop and evaluate machine learning-based classification models for determining regional food security status using a Food Security Index (FSI), defined as the ratio of local food production to annual consumption requirements with an added safety buffer. Three algorithms were compared: Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), and Logistic Regression (LR). Model performance was evaluated using k-fold cross-val

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 42233850Открыть статью

A Novel and Effective Model to Predict Skip Metastasis in Papillary Thyroid Carcinoma Based on a Support Vector Machine.

INTRODUCTION: Skip metastasis, referred to as lymph node metastases to the lateral neck compartment without involvement of the central compartment, is generally unpredictable in papillary thyroid carcinoma (PTC). This study aims to establish an effective predictive model for skip metastasis in PTC. METERIALS AND METHODS: Retrospective analysis was performed of clinical samples from 18192 patients diagnosed with thyroid cancer between 2016 to 2020. The First Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University. The lateral lymph node metastasis was occureed in the training set (630 PTC patients)

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 35865315Открыть статью

The efficacy of support vector machines in modelling deviations from the Beer-Lambert law for optical measurement of lactate.

Lactate is an important biomarker with a significant diagnostic and prognostic ability in relation to life-threatening conditions and diseases such as sepsis, diabetes, cancer, pulmonary and kidney diseases, to name a few. The gold standard method for the measurement of lactate relies on blood sampling, which due to its invasive nature, limits the ability of clinicians in frequent monitoring of patients' lactate levels. Evidence suggests that the optical measurement of lactate holds promise as an alternative to blood sampling. However, achieving this aim requires better understanding of the op

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 33018937Открыть статью

Railway Axle Condition Monitoring Technique Based on Wavelet Packet Transform Features and Support Vector Machines.

Railway axles are critical to the safety of railway vehicles. However, railway axle maintenance is currently based on scheduled preventive maintenance using Nondestructive Testing. The use of condition monitoring techniques would provide information about the status of the axle between periodical inspections, and it would be very valuable in the prevention of catastrophic failures. Nevertheless, in the literature, there are not many studies focusing on this area and there is a lack of experimental data. In this work, a reliable real-time condition-monitoring technique for railway axles is prop

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 32599845Открыть статью

Support vector machines: development of QSAR models for predicting anti-HIV-1 activity of TIBO derivatives.

The tetrahydroimidazo[4,5,1-jk][1,4]benzodiazepinone (TIBO) derivatives, as non-nucleoside reverse transcriptase inhibitors, acquire a significant place in the treatment of the infections by the HIV. In the present paper, the support vector machines (SVM) are used to develop quantitative relationships between the anti-HIV activity and four molecular descriptors of 82 TIBO derivatives. The results obtained by SVM give good statistical results compared to those given by multiple linear regressions and artificial neural networks. The contribution of each descriptor to structure-activity relations

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 20110136Открыть статью

Evaluation of Lower-Limb Brunnstrom Recovery Stage via High-Density Plantar Pressure and Global Fuzzy Granular Support Vector Machine.

Low interrater reliability and inefficiency are present in the subjective clinical Brunnstrom recovery stage (BRS-LL) assessment for stroke patients. Although wearable technology offers solutions, existing BRS-LL automatic assessment studies face a trade-off between accuracy and ease of use: multimodal systems are accurate, but complex, while single-modal methods are simpler but less accurate. To address the complexity of sensor deployment, we develop flexible high-density (HD) plantar pressure (PP) sensing insoles (48 units) that naturally integrate into regular shoes without external modules

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 41086065Открыть статью

Identifying misdiagnosed bipolar disorder using support vector machine: feature selection based on fMRI of follow-up confirmed affective disorders.

Nearly a quarter of bipolar disorder (BD) patients were misdiagnosed as major depressive disorder (MDD) patients, which cannot be corrected until mania/hypomania develops. It is important to recognize these obstacles so that the appropriate treatment can be initiated. Thus, we sought to distinguish patients with BD from MDD, especially to identify misdiagnosed BD before mania/hypomania, and further explore potential trait features that allow accurate differential diagnosis independent of state matters. Functional magnetic resonance imaging scans were performed at baseline on 92 MDD patients an

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 38191549Открыть статью

A support vector machine-based approach to guide the selection of a pseudo-reference region for brain PET quantification.

A Support Vector Machine (SVM) based approach was developed to identify a pseudo-reference region for brain PET scans with the aim of reducing interscan and intersubject variability. By training a binary linear SVM classifier with PET datasets from two different groups, potential pseudo-reference regions were identified by considering their regional average or total contribution to the classification score. This approach was evaluated in three cohorts with different brain PET tracers: (1) 11C-PiB PET scans of Alzheimer's disease (AD) patients and age-matched controls (OC); (2) baseline and blo

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 39397394Открыть статью

Rapid discrimination of hepatic echinococcosis patients' serum using vibrational spectroscopy combined with support vector machines.

Echinococcosis is a severe zoonotic parasitic disease, and it is continuing to be a significant public health issue. The course of the disease is usually slow, and patients often remain asymptomatic for years. There is no standardized and widely accepted treatment, so early and accurate diagnosis is essential. Herein, this study utilized vibrational spectroscopic techniques, namely Raman and Fourier Transform Infrared (FTIR) spectroscopy, to quickly and accurately distinguish hepatic echinococcosis (HE) patients' serum from the healthy group. Serum samples were collected from HE patients as we

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 35882291Открыть статью

Predicting the Swallow-Related Quality of Life of the Elderly Living in a Local Community Using Support Vector Machine.

Background and Objectives: This study developed a support vector machine (SVM) algorithm-based prediction model with considering influence factors associated with the swallowing quality-of-life as the predictor variables and provided baseline information for enhancing the swallowing quality of elderly people's lives in the future. Methods and Material: This study sampled 142 elderly people equal to or older than 65 years old who were using a senior welfare center. The swallowing problem associated quality of life was defined by the swallowing quality-of-life (SWAL-QOL). In order to verify the

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 31684165Открыть статью

Advanced method used for hypertension's risk factors stratification: support vector machines and gravitational search algorithm.

BACKGROUND: The aim of this study is to present an objective method based on support vector machines (SVMs) and gravitational search algorithm (GSA) which is initially utilized for recognition the pattern among risk factors and hypertension (HTN) to stratify and analysis HTN's risk factors in an Iranian urban population. METHODS: This community-based and cross-sectional research has been designed based on the probabilistic sample of residents of Isfahan, Iran, aged 19 years or over from 2001 to 2007. One of the household members was randomly selected from different age groups. Selected indivi

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 26862343Открыть статью

Information theory characteristics improve the prediction of lithium response in bipolar disorder patients using a support vector machine classifier.

AIM: Bipolar disorder (BD) is a mood disorder with a high morbidity and death rate. Lithium (Li), a prominent mood stabilizer, is often used as a first-line treatment. However, clinical studies have shown that Li is fully effective in roughly 30% of BD patients. Our goal in this study was to use features derived from information theory to improve the prediction of the patient's response to Li as well as develop a diagnostic algorithm for the disorder. METHODS: We have performed electrophysiological recordings in patient-derived dentate gyrus (DG) granule neurons (from a total of 9 subjects) f

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 36479788Открыть статью

Support vector machine learning and diffusion-derived structural networks predict amyloid quantity and cognition in adults with Down's syndrome.

Down's syndrome results from trisomy of chromosome 21, a genetic change which also confers a probable 100% risk for the development of Alzheimer's disease neuropathology (amyloid plaque and neurofibrillary tangle formation) in later life. We aimed to assess the effectiveness of diffusion-weighted imaging and connectomic modelling for predicting brain amyloid plaque burden, baseline cognition and longitudinal cognitive change using support vector regression. Ninety-five participants with Down's syndrome successfully completed a full Pittsburgh Compound B (PiB) PET-MR protocol and memory assessm

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 35418341Открыть статью

Prognostic Assessment of Cervical Cancer Patients by Clinical Staging and Surgical-Pathological Factor: A Support Vector Machine-Based Approach.

Introduction: The International Federation of Gynecology and Obstetrics (FIGO) staging system is considered the most powerful prognostic factor in patients with cervical cancer. In addition, other surgical-pathological risk factors have been demonstrated to have significance in predicting the prognosis of patients. Therefore, the purpose of this study was to investigate the effects of the FIGO staging system and surgical-pathological risk factors on the prognosis of cervical cancer patients. Methods: A retrospective study was performed on patients diagnosed with cervical cancer at FIGO stage I

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 32850433Открыть статью

Development of a cervical cancer progress prediction tool for human papillomavirus-positive Koreans: A support vector machine-based approach.

OBJECTIVES: To develop a Web-based tool to draw attention to patients positive for human papillomavirus (HPV) who have a high risk of progression to cervical cancer, in order to increase compliance with follow-up examinations and facilitate good doctor-patient communication. METHODS: Records were retrospectively analysed from women who were positive for HPV on initial testing (before any treatment). Information concerning age, Papanicolaou (PAP) smear result and presence of 15 high-risk HPV genotypes was used in a support vector machine (SVM) model, to identify the patient features that maxim

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 26001392Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты