Per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS) are persistent environmental pollutants with diverse structures. To further advance the impact assessment and remediation technology for PFAS pollution, new approaches for identifying emerging PFAS are necessary. While 19F nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy has unique advantages in analyzing PFAS in complex sample matrices, the spectra interpretation remains challenging due to the limited reference data. Herein, we address this significant knowledge gap using machine learning (ML) to predict 19F NMR chemical shifts of PFAS. We curated a dat
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.
Early diagnosis and thorough management techniques are crucial for people with chronic kidney disease (CKD), a crippling and potentially fatal condition. Research has focused a lot on machine learning and deep learning systems for the detection of kidney diseases. Deep learning platforms like hidden layers, activation functions, optimizers, and epochs are also necessary for the automatic detection of these diseases. The proposed model achieved 99 % accuracy, with a precision, recall, and F1 score of 0.99, indicating highly reliable performance. Additionally, the model demonstrated strong agree
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.
Prostate cancer remains a leading cause of mortality, necessitating precise histopathological segmentation for accurate Gleason Grade assessment. However, existing deep learning-based segmentation models lack contextual awareness and explainability, leading to inconsistent performance across heterogeneous tissue structures. Conventional U-Net architectures and CNN-based approaches struggle with capturing long-range dependencies and fine-grained histopathological patterns, resulting in suboptimal boundary delineation and model generalizability. To address these limitations, we propose a transfo
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.
OBJECTIVES: Explanations help to understand why anomaly detection algorithms identify data as anomalous. This study evaluates whether robustly standardized explanation scores correctly identify the implausible variables that make cancer data anomalous.
MATERIALS AND METHODS: The dataset analyzed consists of 18 587 truncated real-world cancer registry records containing 8 categorical variables describing patients diagnosed with bladder and lung tumors. We identified 800 anomalous records using an autoencoder's per-record reconstruction error, which is a common neural network-based anomaly dete
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.
Identifying antioxidant phenolic compounds (APs) in food plays a crucial role in understanding their biological functions and associated health benefits. Here, a bifunctional Cu-1,3,5-benzenetricarboxylic acid (Cu-BTC) nanozyme was successfully prepared. Due to the excellent laccase-like behavior of Cu-BTC, it can catalyze the oxidation of various APs to produce colored quinone imines. In addition, Cu-BTC also exhibits excellent peroxidase-like behavior, which can catalyze the oxidation of colorless 3,3',5,5'-tetramethylbenzidine (TMB) to form blue oxidized TMB and exhibits higher photothermal
СтатьяОценочное исследованиеПоиск 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.
The most widely accepted technique for the confirmation of semen presence in forensic biology is the microscopic identification of sperm cells. The process of manual microscopic examination, however, can often be time consuming, particularly where sperm numbers are low or where sperm cells are absent, particularly when in the presence of numerous non-sperm cells. The findings of this study demonstrate that automated microscopy utilising Deep Neural Network (DNN) allows for an improvement of the efficiency of examination times associated with microscopy. Additionally, the use of instrument and
СтатьяВалидационное исследованиеПоиск 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.
Accurate facial asymmetry assessment is essential in orthodontics, maxillofacial surgery, and plastic surgery. While minor asymmetry is common, severe cases often result from congenital conditions or trauma. Traditional methods struggle to comprehensively quantify asymmetry's extent and direction. This study developed and compared artificial neural networks (ANN) and Siamese neural networks (SNN) to detect facial asymmetry and determine deviation direction (horizontal/vertical). A dataset of 1200 frontal photographs, annotated by three orthodontists, was used. The MediaPipe model facilitated f
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.
Dynamic infrared thermography has emerged as a robust adjunctive modality for early-stage breast cancer screening, complementing clinical breast examination (CBE) through its capacity to capture physiologic alterations in breast tissue. By enabling the extraction of thermal biomarkers indicative of vasodilation, thermography provides a noninvasive means of detecting vascular and metabolic abnormalities. Heterogeneous thermal distributions often reflect angiogenesis-the neovascularization process widely recognized as a hallmark of malignant transformation. This study systematically evaluates co
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.
This work investigates the electroosmotic peristaltic transport of a Casson (blood)-based hybrid nanofluid Fe2O3-Cu via an asymmetric channel embedded inside a porous medium. The model takes into consideration electric and magnetic field effects, Ohmic heating, as well as velocity and thermal slip conditions. The governing equations are simplified and solved by employing unsupervised sigmoid-based neural networks (SNNs), Fibonacci-based neural networks (FNNs), and their hybrid model (FSNNs) under the assumptions of low Reynolds number and long wavelength. Furthermore, a comparative analysis is
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.
Missed abortion is a prevalent issue in clinical practice, posing both physical risks to the mother and substantial psychological impact. Accurately predicting the risk of missed abortion is essential for guiding timely clinical interventions and safeguarding maternal health. Data on missed abortion are scarce and imbalanced. Given the limited clinical data and the nonlinear interrelationships among multiple features, traditional machine learning methods often fail to capture essential patterns, thereby their prediction performance is suboptimal. This paper proposes a prototype network based o
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.
Fetal head flexion is essential during labor. The current assessment presents technical challenges for unskilled ultrasound operators. Therefore, the study aimed to propose an occiput-spine angle measurement network (OSAM-NET) to improve the accuracy and intrapartum applicability of fetal head flexion assessment. We used YOLOv8 to extract key anatomical structures (occiput and spine) and Vision Transformer to extract global features on ultrasound images of the posterior mid-sagittal section of the fetus (PMSF). Then, by fusing the geometric location information and global features through the
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.
This paper introduces a 3D parallel robot with three identical five-degree-of-freedom chains connected to a circular brace end-effector, aimed to serve as an assistive device for patients with cervical spondylosis. The inverse kinematics of the system is solved analytically, whereas learning-based methods are deployed to solve the forward kinematics. The methods considered herein include a Koopman operator-based approach as well as a neural network-based approach. The task is to predict the position and orientation of end-effector trajectories. The dataset used to train these methods is based
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.
The cervical cell classification technique can determine the degree of cellular abnormality and pathological condition, which can help doctors to detect the risk of cervical cancer at an early stage and improve the cure and survival rates of cervical cancer patients. Addressing the issue of low accuracy in cervical cell classification, a deep convolutional neural network A2SDNet121 is proposed. A2SDNet121 takes DenseNet121 as the backbone network. Firstly, the SE module is embedded in DenseNet121 to increase the model's focus on the nucleus region, which contains important diagnostic informati
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.
BACKGROUND: Early diagnosis and intervention in glottic carcinoma (GC) can significantly improve long-term prognosis. However, the accurate diagnosis of early GC is challenging due to its morphological similarity to vocal cord dysplasia, with the difficulty further exacerbated in medically underserved areas.
OBJECTIVE: This study aims to address the limitations of existing technologies by designing a vision-language multimodal model, providing a more efficient and accurate early diagnostic method for GC.
METHODS: The data used in this study were sourced from the information system of the Fir
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка 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.
Recent human activity recognition (HAR) developments have allowed numerous applications like healthcare, smart homes, and improved manufacturing. Activity recognition plays a crucial part in improving human well-being by capturing behavioral data, enabling computing systems to analyze, monitor, and assist the daily lives of individuals with disabilities. HAR assist in comprehending complex human actions and behaviors by observing body movements and the surrounding environment, aiming to support individuals with disabilities, and is therefore extensively utilized in smart homes, athletic compet
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.
HIV specifically targets the immune system's T cells, mainly the CD4+ T cells, leading to a chronic and severe illness characterized by a long incubation period. In this study, we propose a novel nonlinear fractional-order model for analyzing and controlling HIV proliferation dynamics. The model categorizes the HIV-infected population into four distinct compartments: susceptible individuals (S), acutely infected (I1), asymptomatically infected (I2), and individuals with AIDS (A). Mathematical properties like positivity and boundedness provide for model validation. The analytical strategy blend
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.
Множественный склероз (MS) — хроническое нервно-воспалительное заболевание центральной нервной системы (CNS), в котором иммунная система тела атакует и уничтожает милиновую оболочку, защищающую нервные волокна, что приводит к широкому спектру изнурительных симптомов и нарушает передачу аксонового сигнала. Точное прогнозирование, диагностика, мониторинг и лечение (PDMT) MS имеют важное значение для улучшения исхода пациента. Последние достижения в области нейроимации, в частности в области электроэнцефалографии (ЭЭГ), в сочетании с методами машинного обучения (ML), включая модели глубокого обуч
СтатьяСистематический обзорПоиск полного текста в очередиМашинный перевод · не проверен
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: Astragalus is a widely used traditional Chinese medicine material that is easily confused due to its quality, price and other factors derived from different origins. This article describes a novel method for the rapid tracing and detection of Astragalus via the joint application of an electronic tongue (ET) and an electronic eye (EE) combined with a lightweight convoluted neural network (CNN)-transformer model. First, ET and EE systems were employed to measure the taste fingerprints and appearance images, respectively, of different Astragalus samples. Three spectral transform metho
СтатьяОценочное исследованиеПоиск 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.
Breast cancer is the most prevalent cancer in women, and early diagnosis of malignant lesions is crucial for developing treatment plans. Digital breast tomosynthesis (DBT) has emerged as a valuable tool for early breast cancer detection, as it can identify more lesions and improve the early detection rate. Deep learning has shown great potential in medical image-based cancer diagnosis, including DBT. However, deploying these models in clinical practice may be challenging due to concerns about reliability and robustness. In this study, we developed a novel deep automated multiobjective neural n
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.
OBJECTIVE: This study aimed to design and systematically evaluate an architecture, proposed as the Explainable Mandibular Third Molar Convolutional Neural Network (E-mTMCNN), for detecting the presence of mandibular third molars (m-M3) in panoramic radiography (PR). The proposed architecture seeks to enhance the accuracy of early detection and improve clinical decision-making and treatment planning in dentistry.
METHODS: A new dataset, named the Mandibular Third Molar (m-TM) dataset, was developed through expert labeling of raw PR images from the UESB dataset. This dataset was subsequently ma
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.
MedElevator
Войти в исследования