OBJECTIVE: The aim: of the work was to develop and apply in the clinical trial a software product for the dental caries prediction based on neural network programming.
PATIENTS AND METHODS: Materials and methods: Dental examination of 73 persons aged 6-7, 12-15 and 35-44 years was carried out. The data obtained during the survey were used as input for the construction and training of the neural network. The output index was determined by the increase in the intensity of caries, taking into account the number of cavities. To build a neural network, a high-level Python programming language with
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
In this paper, we introduce a neural network framework for semi-supervised clustering with pairwise (must-link or cannot-link) constraints. In contrast to existing approaches, we decompose semi-supervised clustering into two simpler classification tasks: the first stage uses a pair of Siamese neural networks to label the unlabeled pairs of points as must-link or cannot-link; the second stage uses the fully pairwise-labeled dataset produced by the first stage in a supervised neural-network-based clustering method. The proposed approach is motivated by the observation that binary classification
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Head injury models are notoriously time consuming and resource demanding in simulations, which prevents routine application. Here, we extend a convolutional neural network (CNN) to instantly estimate element-wise distribution of peak maximum principal strain (MPS) of the entire brain (>36 k speedup accomplished on a low-end computing platform). To achieve this, head impact rotational velocity and acceleration temporal profiles are combined into two-dimensional images to serve as CNN input for training and prediction of MPS. Compared with the directly simulated counterparts, the CNN-estimated r
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Neuroinflammation plays a key role in the progression of many neurodegenerative diseases, yet the underlying mechanism remains largely unexplored. Using an animal model of neuroinflammation induced by repeated lipopolysaccharide (LPS) injections, we found selectively reduced expression of parvalbumin (PV) but not somatostatin (SST) in the medial prefrontal cortex (mPFC). The reduced PV expression resulted in decreased intensities of vesicular GABA transporter and PV buttons, suggesting disinhibition in the mPFC. These further induced abnormal mPFC neural activities and consequently contributed
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
SUMMARY: Although many quantitative structure-activity relationship (QSAR) models are trained and evaluated for their predictive merits, understanding what models have been learning is of critical importance. However, the interpretation and visualization of QSAR model results remain challenging, especially for 'black box' models such as deep neural network (DNN). Here, we take a step forward to interpret the learned chemical features from DNN QSAR models, and present VISAR, an interactive tool for visualizing the structure-activity relationship. VISAR first provides functions to construct and
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
A common symptom of obstructive sleep apnea (OSA) is excessive daytime sleepiness (EDS). The gold standard test for EDS is the multiple sleep latency test (MSLT). However, due to its high cost, MSLT is not routinely conducted for OSA patients and EDS is instead evaluated using sleep questionnaires. This is problematic however, since sleep questionnaires are subjective and correlate poorly with the MSLT. Therefore, new objective tools are needed for reliable evaluation of EDS. The aim of this study was to test our hypothesis that EDS can be estimated with neural network analysis of previous nig
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2020eng
Pectus Excavatum (PE) is a congenital anomaly of the ribcage, at the level of the sterno-costal plane, which consists of an inward angle of the sternum, in the direction of the spine. PE is the most common of all thoracic malformations, with an incidence of 1 in 300-400 people. To monitor the progress of the pathology, severity indices, or thoracic indices, have been used over the years. Among these indices, recent studies focus on the calculation of optical measures, calculated on the optical scan of the patient's chest, which can be very accurate without exposing the patient to invasive trea
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Clostridioides difficile infection (CDI) is an enteric bacterial disease that is increasing in incidence worldwide. Symptoms of CDI range from mild diarrhea to severe life-threatening inflammation of the colon. While antibiotics are standard-of-care treatments for CDI, they are also the biggest risk factor for development of CDI and recurrence. Therefore, novel therapies that successfully treat CDI and protect against recurrence are an unmet clinical need. Screening for novel drug leads is often tested by manual image analysis. The process is slow, tedious and is subject to human error and bia
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
One of the first tasks in osteotomy and arthroplasty is to identify the lower limb varus and valgus deformity status. The measurement of a set of angles to determine this status is generally performed manually with the measurement accuracy depending heavily on the experience of the person performing the measurements. This study proposes a method for calculating the required angles in lower limb radiographic (X-ray) images supported by the convolutional neural network. To achieved high accuracy in the measuring process, not only is a decentralized deep learning algorithm, including two orders f
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
BACKGROUND: Stress is known as one of the major factors threatening human health. A large number of studies have been performed in order to either assess or relieve stress by analyzing the brain and heart-related signals.
METHOD: In this study, a method based on the Convolutional Neural Network (CNN) approach is proposed to assess stress induced by the Montreal Imaging Stress Task. The proposed model is trained on the heart rate signal derived from functional Near-Infrared Spectroscopy (fNIRS), which is referred to as HRF. In this regard, fNIRS signals of 20 healthy volunteers were recorded u
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Classification of Alzheimer's Disease (AD) has been becoming a hot issue along with the rapidly increasing number of patients. This task remains tremendously challenging due to the limited data and the difficulties in detecting mild cognitive impairment (MCI). Existing methods use gait [or EEG (electroencephalogram)] data only to tackle this task. Although the gait data acquisition procedure is cheap and simple, the methods relying on gait data often fail to detect the slight difference between MCI and AD. The methods that use EEG data can detect the difference more precisely, but collecting E
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
BACKGROUND: Deep convolutional neural networks (DCNNs) can classify skin diseases at a level equivalent to a dermatologist, but their performance in specific areas requires further research.
OBJECTIVE: To evaluate the performance of a trained DCNN-based algorithm in classifying benign and malignant lip diseases.
METHODS: A training set of 1629 images (743 malignant, 886 benign) was used with Inception-Resnet-V2. Performance was evaluated using another set of 344 images and 281 images from other hospitals. Classifications by 44 participants (six board-certified dermatologists, 12 dermatology
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Glaucoma is a major cause of blindness. Most patients start to observe that late after the disease causes a high level of damage in the optic nerve head and the high percentage of vision loss. Early diagnosis and treatment are essential and must be taken. Image processing mass-screening and machine learning classification can support early and automatic diagnosis of Glaucoma symptoms so as to take protective measures and to extend symptom-free life of patients. This paper proposes improved techniques to extract disease-related and image-based features. Support Vector Machines and Genetically-O
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Phase-amplitude cross frequency coupling (PAC) is a rather ubiquitous phenomenon that has been observed in a variety of physical domains; however, the mechanisms underlying the emergence of PAC and its functional significance in the context of neural processes are open issues under debate. In this work we analytically demonstrate that PAC phenomenon naturally emerges in mean-field models of biologically plausible networks, as a signature of specific bifurcation structures. The proposed analysis, based on bifurcation theory, allows the identification of the mechanisms underlying oscillatory dyn
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Crohn's disease (CD) diagnosis is a tremendously serious health problem due to its ultimately effect on the gastrointestinal tract that leads to the need of complex medical assistance. In this study, the backpropagation neural network fuzzy classifier and a neuro-fuzzy model are combined for diagnosing the CD. Factor analysis is used for data dimension reduction. The effect on the system performance has been investigated when using fuzzy partitioning and dimension reduction. Additionally, further comparison is done between the different levels of the fuzzy partition to reach the optimal perfor
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
OBJECTIVE: To explore the effect of the autoregressive integrated moving average model-nonlinear auto-regressive neural network (ARIMA-NARNN) model on predicting schistosomiasis infection rates of population.
METHODS: The ARIMA model, NARNN model and ARIMA-NARNN model were established based on monthly schistosomiasis infection rates from January 2005 to February 2015 in Jiangsu Province, China. The fitting and prediction performances of the three models were compared.
RESULTS: Compared to the ARIMA model and NARNN model, the mean square error (MSE), mean absolute error (MAE) and mean absolut
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
The relationships between the contents of various metals in different types of chocolates were studied using chemometric approach. Chemometric analysis was based on the application of artificial neural networks (ANN). ANN was performed in order to select the significant models for predicting the metal contents. ANN equations, that represent the content of one metal as a function of the contents of other metals were established. The statistical quality of the generated mathematical models was determined by standard statistical measures and cross-validation parameters. High agreement between exp
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
We show that disease transmission models in a spatially heterogeneous environment can have a large number of coexisting endemic equilibria. A general compartmental model is considered to describe the spread of an infectious disease in a population distributed over several patches. For disconnected regions, many boundary equilibria may exist with mixed disease free and endemic components, but these steady states usually disappear in the presence of spatial dispersal. However, if backward bifurcations can occur in the regions, some partially endemic equilibria of the disconnected system move int
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Post-dialysis urea rebound (PDUR) has been attributed mostly to redistribution of urea from different compartments, which is determined by variations in regional blood flows and transcellular urea mass transfer coefficients. PDUR occurs after 30-90min of short or standard hemodialysis (HD) sessions and after 60min in long 8-h HD sessions, which is inconvenient. This paper presents adaptive network based on fuzzy inference system (ANFIS) for predicting intradialytic (Cint) and post-dialysis urea concentrations (Cpost) in order to predict the equilibrated (Ceq) urea concentrations without any bl
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
In this paper, the method of differentiating asthmatic and non-asthmatic patients using the frequency analysis of capnogram signals is presented. Previously, manual study on capnogram signal has been conducted by several researchers. All past researches showed significant correlation between capnogram signals and asthmatic patients. However all of them are just manual study conducted through the conventional time domain method. In this study, the power spectral density (PSD) of capnogram signals is estimated by using Fast Fourier Transform (FFT) and Autoregressive (AR) modelling. The results s
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
MedElevator
Войти в исследования