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

13 528 публикаций

Поиск: 57 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 922 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

Recurrent Convolutional Neural Networks as an Approach to Position-Aware Myoelectric Prosthesis Control.

OBJECTIVE: Persons with normal arm function can perform complex wrist and hand movements over a wide range of limb positions. However, for those with transradial amputation who use myoelectric prostheses, control across multiple limb positions can be challenging, frustrating, and can increase the likelihood of device abandonment. In response, the goal of this research was to investigate convolutional neural network (RCNN)-based position-aware myoelectric prosthesis control strategies. METHODS: Surface electromyographic (EMG) and inertial measurement unit (IMU) signals, obtained from 16 non-di

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 34986093Открыть статью

New insights into the neural network of the nongravid uterus.

The human uterus is exposed to epigenetic factors during maturation, which might influence its neural network. The mesh muscle is formed from the circular muscle during development and maturation, and it coordinates the longitudinal and circular muscle function. The uterus has an autonomous neural network with contractility and propagation patterns that determine its reproductive potential and health during pregnancy and delivery. Emerging knowledge on the uterine neural network and mesh muscle ultrastructure contributes to new ideas and solutions on the role of intrauterine pressure and diste

СтатьяОбзорПоиск 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 35766895Открыть статью

Selection of the Best Set of Features for sEMG-Based Hand Gesture Recognition Applying a CNN Architecture.

The classification of surface myoelectric signals (sEMG) remains a great challenge when focused on its implementation in an electromechanical hand prosthesis, due to its nonlinear and stochastic nature, as well as the great difference between models applied offline and online. In this work, the selection of the set of the features that allowed us to obtain the best results for the classification of this type of signals is presented. In order to compare the results obtained, the Nina PRO DB2 and DB3 databases were used, which contain information on 50 different movements of 40 healthy subjects

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 35808467Открыть статью

Machine learning-based classification of the movements of children with profound or severe intellectual or multiple disabilities using environment data features.

Communication interventions have broadened from dialogical meaning-making, assessment approaches, to remote-controlled interactive objects. Yet, interpretation of the mostly pre-or protosymbolic, distinctive, and idiosyncratic movements of children with intellectual disabilities (IDs) or profound intellectual and multiple disabilities (PIMD) using computer-based assistive technology (AT), machine learning (ML), and environment data (ED: location, weather indices and time) remain insufficiently unexplored. We introduce a novel behavior inference computer-based communication-aid AT system struct

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 35771797Открыть статью

A Dual-Branch Network for Diagnosis of Thorax Diseases From Chest X-Rays.

Automated chest X-ray analysis has a great potential for diagnosing thorax diseases since errors in diagnosis have always been a concern among radiologists. Being a multi-label classification problem, achieving accurate classification remains challenging. Several studies have focused on accurately segmenting the lung regions from the chest X-rays to deal with the challenges involved. The features extracted from the lung regions typically provide precise clues for diseases like nodules. However, such methods ignore the features outside the lung regions, which have been shown to be crucial for d

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 36260564Открыть статью

Accurate virus identification with interpretable Raman signatures by machine learning.

Rapid identification of newly emerging or circulating viruses is an important first step toward managing the public health response to potential outbreaks. A portable virus capture device, coupled with label-free Raman spectroscopy, holds the promise of fast detection by rapidly obtaining the Raman signature of a virus followed by a machine learning (ML) approach applied to recognize the virus based on its Raman spectrum, which is used as a fingerprint. We present such an ML approach for analyzing Raman spectra of human and avian viruses. A convolutional neural network (CNN) classifier specifi

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка правительства СШАResearch Support, N.I.H., IntramuralПоиск 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 35653572Открыть статью

Deep learning-based diagnosis models for onychomycosis in dermoscopy.

BACKGROUND: Onychomycosis is a common disease. Emerging noninvasive, real-time techniques such as dermoscopy and deep convolutional neural networks have been proposed for the diagnosis of onychomycosis. However, deep learning application in dermoscopic images has not been reported. OBJECTIVES: To explore the establishment of deep learning-based diagnostic models for onychomycosis in dermoscopy to improve the diagnostic efficiency and accuracy. METHODS: We evaluated the dermoscopic patterns of onychomycosis diagnosed at Sun Yat-sen Memorial Hospital, Guangzhou, China, from May 2019 to Februar

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 35119144Открыть статью

Automatic Wound Type Classification with Convolutional Neural Networks.

Chronic wounds are ulcerations of the skin that fail to heal because of an underlying condition such as diabetes mellitus or venous insufficiency. The timely identification of this condition is crucial for healing. However, this identification requires expert knowledge unavailable in some care situations. Here, artificial intelligence technology may support clinicians. In this study, we explore the performance of a deep convolutional neural network to classify diabetic foot and venous leg ulcers using wound images. We trained a convolutional neural network on 863 cropped wound images. Using a

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 35773863Открыть статью

Convolutional Neural Network Based Real Time Arabic Speech Recognition to Arabic Braille for Hearing and Visually Impaired.

Natural Language Processing (NLP) is a group of theoretically inspired computer structures for analyzing and modeling clearly going on texts at one or extra degrees of linguistic evaluation to acquire human-like language processing for quite a few activities and applications. Hearing and visually impaired people are unable to see entirely or have very low vision, as well as being unable to hear completely or having a hard time hearing. It is difficult to get information since both hearing and vision, which are crucial organs for receiving information, are harmed. Hearing and visually impaired

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 35712297Открыть статью

Learning to Identify Physiological and Adventitious Metal-Binding Sites in the Three-Dimensional Structures of Proteins by Following the Hints of a Deep Neural Network.

Thirty-eight percent of protein structures in the Protein Data Bank contain at least one metal ion. However, not all these metal sites are biologically relevant. Cations present as impurities during sample preparation or in the crystallization buffer can cause the formation of protein-metal complexes that do not exist in vivo. We implemented a deep learning approach to build a classifier able to distinguish between physiological and adventitious zinc-binding sites in the 3D structures of metalloproteins. We trained the classifier using manually annotated sites extracted from the MetalPDB datab

СтатьяОбзорПоддержка 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 35679182Открыть статью

Cerebellum involvement in dystonia: insights from a spiking neural network model during associative learning.

Dystonia is a neurological movement disorder characterized by twisting and repetitive movements or abnormal fixed postures. This complex brain disease has usually been associated with damages to the Basal Ganglia. However, recent studies point out the potential role of the cerebellum. Indeed, motor learning is impaired in dystonic patients, e.g. during eyeblink classical conditioning, a typical cerebellum-driven associative learning protocol, and rodents with local cerebellar damages exhibit dystonic movements. Alterations in the olivocerebellar circuit connectivity have been identified as a p

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 36086302Открыть статью

Evaluation of Automated Measurement of Hair Density Using Deep Neural Networks.

Recently, deep learning has been employed in medical image analysis for several clinical imaging methods, such as X-ray, computed tomography, magnetic resonance imaging, and pathological tissue imaging, and excellent performance has been reported. With the development of these methods, deep learning technologies have rapidly evolved in the healthcare industry related to hair loss. Hair density measurement (HDM) is a process used for detecting the severity of hair loss by counting the number of hairs present in the occipital donor region for transplantation. HDM is a typical object detection an

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 35062611Открыть статью

Classification of human body motions using an ultra-wideband pulse radar.

BACKGROUND: The motion or gestures of a person are primarily recognized by detecting a specific object and the change in its position from image information obtained via an image sensor. However, the use of such systems is limited due to privacy concerns. OBJECTIVE: To overcome these concerns, this study proposes a radar-based motion recognition method. METHODS: Detailed human body movement data were generated using ultra-wideband (UWB) radar pulses, which provide precise spatial resolution. The pulses reflected from the body were stacked to reveal the body's movements and these movements 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 34092669Открыть статью

From YouTube to the brain: Transfer learning can improve brain-imaging predictions with deep learning.

Deep learning has recently achieved best-in-class performance in several fields, including biomedical domains such as X-ray images. Yet, data scarcity poses a strict limit on training successful deep learning systems in many, if not most, biomedical applications, including those involving brain images. In this study, we translate state-of-the-art transfer learning techniques for single-subject prediction of simpler (sex and age) and more complex phenotypes (number of people in household, household income, fluid intelligence and smoking behavior). We fine-tuned 2D and 3D ResNet-18 convolutional

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 35777174Открыть статью

Alpha-Tri: a deep neural network for scoring the similarity between predicted and measured spectra improves peptide identification of DIA data.

MOTIVATION: Peptide identification of data-independent acquisition (DIA) mass spectrometry applying the peptide-centric approach heavily relies on the spectral library matching, such as the fragment intensity similarity. If the intensity similarity is calculated through all possible fragment ions of a targeted peptide instead of just a few fragment ions provided by the spectral library, the matching will be more comprehensive and reliable, and thus the identification will be more confident. In addition, the emergence of high precision spectrum predictors, like Prosit, also makes it possible to

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 34999750Открыть статью

Ligand Based Virtual Screening Using Self-organizing Maps.

Conventional drug discovery methods rely primarily on in-vitro experiments with a target molecule and an extensive set of small molecules to choose the suitable ligand. The exploration space for the selected ligand being huge; this approach is highly time-consuming and requires high capital for facilitation. Virtual screening, a computational technique used to reduce this search space and identify lead molecules, can speed up the drug discovery process. This paper proposes a ligand-based virtual screening method using an artificial neural network called self-organizing map (SOM). The proposed

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 35022993Открыть статью

Developing stacking ensemble models for multivariate contamination detection in water distribution systems.

This study presents a new stacking ensemble model for contamination event detection using multiple water quality parameters. The stacking model consists of a number of machine learning base predictors and a meta-predictor, and it is trained using cross-validation to capture different features in multiple water quality parameters and then used for water quality predictions. For each water quality parameter, the residuals between predicted and measured data are classified to identify anomalies with thresholds derived from the sequential model-based optimization method and detection probabilities

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 35247409Открыть статью

A Hybrid Deep Learning and Visualization Framework for Pushing Behavior Detection in Pedestrian Dynamics.

Crowded event entrances could threaten the comfort and safety of pedestrians, especially when some pedestrians push others or use gaps in crowds to gain faster access to an event. Studying and understanding pushing dynamics leads to designing and building more comfortable and safe entrances. Researchers-to understand pushing dynamics-observe and analyze recorded videos to manually identify when and where pushing behavior occurs. Despite the accuracy of the manual method, it can still be time-consuming, tedious, and hard to identify pushing behavior in some scenarios. In this article, we propos

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 35684663Открыть статью

Remote sensing techniques for automated marine mammals detection: a review of methods and current challenges.

Marine mammals are under pressure from multiple threats, such as global climate change, bycatch, and vessel collisions. In this context, more frequent and spatially extensive surveys for abundance and distribution studies are necessary to inform conservation efforts. Marine mammal surveys have been performed visually from land, ships, and aircraft. These methods can be costly, logistically challenging in remote locations, dangerous to researchers, and disturbing to the animals. The growing use of imagery from satellite and unoccupied aerial systems (UAS) can help address some of these challeng

ОбзорСтатьяПоддержка 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 35757165Открыть статью

Breast Masses Detection and Segmentation in Full-Field Digital Mammograms using Unified Convolution Neural Network.

Breast Cancer has been the primary reason for mortality in women of age between twenties and sixties worldwide; moreover early detection and treatment provides patients to get absolute treatment and decrease the mortality rate. Furthermore, recent research indicates that most experienced physicians have plenty of limitations, hence the plethora of work has been carried out to develop an automated mechanism of segmentation and classification of affected area and type of cancer; however, it is still considered to be highly challenging due to the variability of tumor in shape, low signal to noise

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 36085669Открыть статью