PURPOSE: Chest high-resolution computed tomography (HRCT) is crucial for diagnosing and monitoring pulmonary diseases involving parenchymal, vascular, and airway alterations. However, segmentation faces challenges in distinguishing pulmonary structures due to heterogeneity in image acquisition and pathological manifestations. Unlike existing tools, which usually target a single anatomical structure and rely predominantly on either deep learning or rule-based approaches, our hybrid pipeline pairs U-Net-based AI segmentation with tailored image processing refinements to produce a reliable and si
СтатьяНаблюдательное исследованиеПолный текст не найденПеревод 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.
Lung cancer is the most dangerous type of cancer, and its affected rate increases gradually. The survival rate of lung cancer is very low compared to other cancers. Early prediction of lung cancer can help increase the survival rate by ensuring sufficient oxygen supply and eliminating carbon dioxide in the human body. Computed Tomography (CT) imaging is widely used by physicians for lung disease identification because it provides detailed cross-sectional views of the lungs and helps in detecting small nodules that may be missed by other imaging techniques. Manual visualization is time-consumin
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.
AIM: The purpose of this study is to calculate von Mises stresses, von Mises strains, deformation, principal stresses and principal elastic strains of non-UV and UV-irradiated hybrid SLA (sandblasted, large-grit, acid-etched)-coated titanium implants.
MATERIALS AND METHODS: A cross-sectional analytical study was conducted at the Institute of Dentistry, CMH Lahore Medical College. Cone beam computed tomography (CBCT) data of One Hundred and Thirty Eight Dio Hybrid sandblasted and acid-etched implants of identical dimensions (10 mm in length and 4.5 mm in diameter) were allocated in the three g
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.
BACKGROUND: Aortic arch pathologies are concerning clinical conditions with poor prognoses. The use of thoracic endovascular aortic repair (TEVAR) has been investigated to treat aortic arch pathologies. Nonetheless, cerebral blood flow regulation during endovascular aortic arch repair therapy remains challenging. Castor, a unique single-branched stent graft, has been proven effective for retaining the left subclavian artery (LSA). This study aimed to determine whether endovascular therapy for pathologies involving the aortic arch using Castor in combination with the in-vitro fenestration techn
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.
The semen movement and sperm head size patterns of boar ejaculates were analysed using computer-assisted semen analysis (CASA)-Mot and -Morph systems. The aim of the present study was to compare morphometric and kinematics variables from boars and to determine the relationship with sow fertility variables related to litter size. The females were from maternal crossing schemes such as the continuous 3-generation cross between York (Y), Landrace (L), and Pietrain (P) hybrid sows and Pietrain boars. Semen samples were collected from 11 sexually mature boars from two sire lines. Samples were analy
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.
Objective.Ankylosing spondylitis (AS) is a disabling systemic disease that seriously threatens the patient's quality of life. Magnetic resonance imaging (MRI) is highly preferred in clinical diagnosis due to its high contrast and tissue resolution. However, since the uncertainty and intensity inhomogeneous of the AS lesions in MRI, it is still challenging and time-consuming for doctors to quantify the lesions to determine the grade of the patient's condition. Thus, an automatic AS grading method is presented in this study, which integrates the lesion segmentation and grading in a pipeline.Appr
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: Dysregulation of microRNAs (miRNAs) has been implicated in airway diseases where transforming growth factor-β (TGF-β)-induced epithelial-mesenchymal transition (EMT) may contribute to pathophysiology. Our study investigated the role of miRNA-200b in TGF-β1-induced EMT in human bronchial epithelial cells.
METHODS: NanoString nCounter miRNA assay was used to profile miRNA in control versus TGF-β1 (1, 4, and 24 h) stimulated BEAS-2B cells. Immortalized primary bronchial epithelial cell line (BEAS-2B cells), human primary bronchial epithelial cells (PBECs), and PBECs derived post-lung
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод 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.
Otology & neurotology : official publication of the American Otological Society, American Neurotology Society [and] European Academy of Otology and Neurotology2009eng
HYPOTHESIS: Intracranial vestibular schwannoma xenografts can be successfully established and followed with bioluminescent imaging (BLI).
BACKGROUND: Transgenic and xenograft mouse models of vestibular schwannomas have been previously reported in the literature. However, none of these models replicate the intracranial location of these tumors to reflect the human disease. Additionally, traditional imaging methods (magnetic resonance imaging, computed tomography) for following tumor engraftment and growth are expensive and time consuming. BLI has been successfully used to longitudinally follow
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.
A lack of high-throughput phenotyping solutions for root traits in field-grown crops has severely constrained understanding and improvement of below-ground traits and processes. Minirhizotrons are the standard non-destructive root-phenotyping method in field environments. Computer vision solutions are needed to allow automated trait estimation at scale, but training data is scarce and human annotations are often inaccessible because they reside in proprietary software that only exports per-image scalar totals of root length and surface area. Nevertheless, large numeric archives of these root t
СтатьяПрепринтПолный текст не найденПеревод 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.
MOTIVATION: Accurate Drug-Target Interaction (DTI) prediction is critical for drug discovery. While deep learning advances this field, the fundamental lack of verified negative interactions inevitably causes biased risk estimation. Although formulating DTI prediction as a Positive-Unlabeled (PU) learning problem is theoretically sound, directly applying PU learning to deep models suffers from early-stage optimization instability and decision boundary ambiguity.
RESULTS: We propose ProDTI, a prior-guided PU learning framework integrating domain knowledge into the PU objective. We construct a h
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.
Neuromorphic visual computing aims to fuse sensing, memory, and processing into a single hardware stack, enabling reliable analog weight updates. Defect engineering in two-dimensional (2D) semiconductors is an effective strategy for achieving such synaptic functionality. However, in most 2D materials, the defects that confer plasticity also compromise lattice stability and degrade intrinsic performance. This work demonstrates that Bi2O2Se provides a robust, defect-tolerant platform. The growth process introduces selenium vacancy (VSe) without compromising covalent structure or the approximatel
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.
INTRODUCTION: Accurate segmentation of liver tumors from 3D computed tomography (CT) volumes is essential for the clinical management of hepatocellular carcinoma (HCC), but remains challenging because of extreme lesion-scale variation, volumetric discontinuity across slices, and ambiguous tumor boundaries.
METHODS: We propose MemSAM-2.5D, a unified 2.5D segmentation framework built upon the MedSAM foundation model. The framework integrates a Hybrid Mamba-Adapter (HMA) for intra-slice multi-scale representation, a Z-axis State Flow (ZSF) module for continuous inter-slice dependency modeling, a
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.
INTRODUCTION: Alzheimer's disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder that requires accurate and early diagnosis. Deep learning methods have shown significant potential for automated MRI-based AD classification.
METHODS: A hybrid deep learning framework integrating ResNet152V2, Convolutional Block Attention Module (CBAM), and Bidirectional Gated Recurrent Unit (Bi-GRU) was developed for three-class classification of Normal Cognition (NC), Mild Cognitive Impairment (MCI), and Alzheimer's Disease (AD). The model was trained using 2,100 ADNI subjects and externally validated using 9
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.
BACKGROUND: Acute lower limb ischaemia (ALI) remains a time-critical vascular emergency associated with substantial risks of major amputation and early mortality. As contemporary interventional radiology increasingly incorporates aspiration, rotational, and pharmacomechanical thrombectomy, the key question is no longer whether mechanical thrombectomy (MT) can restore conduit flow, but how it should be positioned relative to catheter-directed thrombolysis (CDT), surgery, and hybrid therapy.
CONCLUSIONS: This interventional radiology-oriented narrative review synthesizes current evidence on cli
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.
Rapid and effective decision-making is critical in public health emergencies, where resource allocation must balance multiple objectives under uncertain conditions. Traditional optimization methods often struggle with computational complexity and real-time, heterogeneous data. To address these challenges, we propose a hybrid intelligent agent combining an enhanced Double Deep Q-Network (D2QN-JDA) with large language models (LLMs). The D2QN-JDA improves learning stability and adaptability through joint state-action inputs, dynamic exploration rate, and adaptive reward normalization. The LLM com
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.
This simulation-based exploratory study examines HGPC-CSA-PSO, a hybrid biomimetic optimization framework integrating the Giza Pyramids Construction Algorithm (GPC), Crow Search Algorithm (CSA), and Particle Swarm Optimization (PSO) for dynamic collaborative grouping in interpreting education. The educational scenario and initialization values are modeling assumptions; no classroom intervention, causal teaching experiment, or independently auditable empirical validation is reported. The scalar proficiency index Qi is used as an education-oriented evaluation-layer measure, whereas the checked-i
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.
Tea (Camellia sinensis L.), a major global economic crop in Asia, poses challenges for genetic identification because its highly heterozygous, repetitive genome reduces the efficacy of conventional single-nucleotide polymorphism (SNP) and microsatellite markers, and interspecific hybridization further complicates the situation. To address these issues, CamK-DB was developed as a reference-free Camellia fingerprinting database built on MIKE MinHash sketches. We curated 418 candidate resequencing datasets, and built a database using standardized 5× genome-coverage fingerprints. Each accession is
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.
All-optical Kerr switches enable ultrafast switching speeds, essential for next-generation communication and computing. However, their practical deployment is hindered by the intrinsically weak optical nonlinearity, which necessitates high switching energies. Although ultrashort pulses with Watt-level peak powers and extremely low duty cycles can alleviate this requirement, they are incompatible with real-world systems that demand high-duty-cycle data. In this work, we overcome this long-standing challenge by experimentally demonstrating an optical Kerr switch compatible with mainstream commun
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.
Automated biological counting is essential for scaling wildlife monitoring and biodiversity assessments, as manual processing currently limits analytical effort and scalability. This review evaluates the integration of deep learning and computer vision across diverse acquisition platforms, including camera traps, unmanned aerial vehicles (UAVs), and remote sensing. Methodological paradigms ranging from Convolutional Neural Networks (CNNs) and one-stage detectors like You Only Look Once (YOLO) to recent transformer-based architectures and hybrid models are examined. The literature shows that th
СтатьяОбзорПоиск 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.
Detection, tracking, and re-identification (ReID) of children wearing similar uniforms in a kindergarten environment is a very complex challenge for computer vision. Traditional surveillance systems or simple convolutional neural network (CNN) models often fail to distinguish children in crowds and occlusions. To address this challenge, this study proposes a novel hybrid framework combining YOLOv8 and Vision Transformer (ViT). Using YOLOv8 for detection and ViT for global feature extraction, we trained the model on a custom dataset of 31,521 images, achieving an overall accuracy of 93.75%, and
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.
MedElevator
Войти в исследования