Understanding the optimal extraction methods for flavonoids from Abelmoschus manihot flowers (AMF) is crucial for unlocking their potential benefits. This study aimed to optimize the efficiency of flavonoid extraction from AMF. After comparing extraction methods, the ultrasonic cell crusher demonstrated superior performance over conventional techniques. Four key factors-solid-to-liquid ratio (1:10 to 1:50 g·mL-1), ethanol concentration (55% to 95%), ultrasonic time (10 to 50 min), and ultrasonic power (5% to 25% of 900 W)-were investigated and normalized using the entropy weight method. This l
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. Acute hypotension episode (AHE) is one of the most critical complications in intensive care unit (ICU). A timely and precise AHE prediction system can provide clinicians with sufficient time to respond with proper therapeutic measures, playing a crucial role in saving patients' lives. Recent studies have focused on utilizing more complex models to improve predictive performance. However, these models are not suitable for clinical application due to limited computing resources for bedside monitors.Approach. To address this challenge, we propose an efficient lightweight dilated shuffl
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.
PURPOSE: In the rapidly expanding field of artificial intelligence (AI) there is a wealth of literature detailing the myriad applications of AI, particularly in the realm of deep learning. However, a review that elucidates the technical principles of deep learning as relevant to radiation oncology in an easily understandable manner is still notably lacking. This paper aims to fill this gap by providing a comprehensive guide to the principles of deep learning that is specifically tailored toward radiation oncology.
METHODS: In light of the extensive variety of AI methodologies, this review sel
СтатьяОбзорПоддержка 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.
Cystoid macular edema (CME) is a sight-threatening condition often associated with inflammatory and diabetic diseases. Early detection is crucial to prevent irreversible vision loss. Artificial intelligence (AI) has shown promise in automating CME diagnosis through optical coherence tomography (OCT) imaging, but its utility needs critical evaluation. This systematic review assesses the application of AI to diagnosis CME, specifically focusing on disorders like postoperative CME (Irvine Gass syndrome) and retinitis pigmentosa without obvious vasculopathy, using OCT imaging. A comprehensive sear
СтатьяСистематический обзорПоиск 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.
PURPOSE: The aim of this study was to develop an algorithm to automatically extract annotations from German thoracic radiology reports to train deep learning-based chest X-ray classification models.
MATERIALS AND METHODS: An automatic label extraction model for German thoracic radiology reports was designed based on the CheXpert architecture. The algorithm can extract labels for twelve common chest pathologies, the presence of support devices, and "no finding". For iterative improvements and to generate a ground truth, a web-based multi-reader annotation interface was created. With the propos
СтатьяПолный 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.
Radiology narrative reports often describe characteristics of a patient's disease, including its location, size, and shape. Motivated by the recent success of multimodal learning, we hypothesized that this descriptive text could guide medical image analysis algorithms. We proposed a novel vision-language model, ConTEXTual Net, for the task of pneumothorax segmentation on chest radiographs. ConTEXTual Net extracts language features from physician-generated free-form radiology reports using a pre-trained language model. We then introduced cross-attention between the language features and the int
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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.
The integration of artificial intelligence (AI) technologies is evolving in different fields of cardiology and in particular in sports cardiology. Artificial intelligence offers significant opportunities to enhance risk assessment, diagnosis, treatment planning, and monitoring of athletes. This article explores the application of AI in various aspects of sports cardiology, including imaging techniques, genetic testing, and wearable devices. The use of machine learning and deep neural networks enables improved analysis and interpretation of complex datasets. However, ethical and legal dilemmas
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 paper presents an innovative computational framework for predictive solutions for simulating the spread of malaria. The structure incorporates sophisticated computing methods to improve the reliability of predicting malaria outbreaks. The study strives to provide a strong and effective tool for forecasting the propagation of malaria via the use of an AI-based recurrent neural network (RNN). The model is classified into two groups, consisting of humans and mosquitoes. To develop the model, the traditional Ross-Macdonald model is expanded upon, allowing for a more comprehensive analysis of t
СтатьяПолный 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.
OBJECTIVE: Surgical outcome prediction is challenging but necessary for postoperative management. Current machine learning models utilize pre- and post-op data, excluding intraoperative information in surgical notes. Current models also usually predict binary outcomes even when surgeries have multiple outcomes that require different postoperative management. This study addresses these gaps by incorporating intraoperative information into multimodal models for multiclass glaucoma surgery outcome prediction.
MATERIALS AND METHODS: We developed and evaluated multimodal deep learning models for m
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаResearch Support, N.I.H., IntramuralПоддержка 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.
The brain extracellular space (ECS), an irregular, extremely tortuous nanoscale space located between cells or between cells and blood vessels, is crucial for nerve cell survival. It plays a pivotal role in high-level brain functions such as memory, emotion, and sensation. However, the specific form of molecular transport within the ECS remain elusive. To address this challenge, this paper proposes a novel approach to quantitatively analyze the molecular transport within the ECS by solving an inverse problem derived from the advection-diffusion equation (ADE) using a physics-informed neural ne
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.
INTRODUCTION: Pancreatic cancer cells generally accumulate large numbers of lipid droplets (LDs), which regulate lipid storage. To promote rapid diagnosis, an automatic pancreatic cancer cell recognition system based on a deep convolutional neural network was proposed in this study using quantitative images of LDs from stain-free cytologic samples by optical diffraction tomography.
METHODS: We retrieved 3D refractive index tomograms and reconstructed 37 optical images of one cell. From the four cell lines, the obtained fields were separated into training and test datasets with 10,397 and 3,47
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.
Polypharmacy involves an individual using many medications at the same time and is a frequent healthcare technique used to treat complex medical disorders. Nevertheless, it also presents substantial risks of negative medication responses and interactions. Identifying and addressing adverse effects caused by polypharmacy is crucial to ensure patient safety and improve healthcare results. This paper introduces a new method using Graph Convolutional Networks (GCN) to identify polypharmacy side effects. Our strategy involves developing a medicine interaction graph in which edges signify drug-drug
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.
Click-through rate (CTR) prediction is a term used to predict the probability of a user clicking on an ad or item and has become a popular research area in advertising. As the volume of Internet data increases, the labor costs of traditional feature engineering continue to rise. To reduce the dependence on feature interactions, this paper proposes a fusion model that combines explicit and implicit feature interactions, called the Two-Tower Multi-Head Attention Neural Network (TMH) approach. The model integrates multiple components such as multi-head attention, residual network, and deep neural
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.
In recent decades, many studies have been published on the use of automatic smear microscopy for diagnosing pulmonary tuberculosis (TB). Most of them deal with a preliminary step of the diagnosis, the bacilli detection, whereas sputum smear microscopy for diagnosis of pulmonary TB comprises detecting and reporting the number of bacilli found in at least 100 microscopic fields, according to the 5 grading scales (negative, scanty, 1+, 2+ and 3+) endorsed by the World Health Organization (WHO). Pulmonary TB diagnosis in bright-field smear microscopy, however, depends upon the attention of a train
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.
Passive Acoustic Monitoring (PAM), which involves using autonomous record units for studying wildlife behaviour and distribution, often requires handling big acoustic datasets collected over extended periods. While these data offer invaluable insights about wildlife, their analysis can present challenges in dealing with geophonic sources. A major issue in the process of detection of target sounds is represented by wind-induced noise. This can lead to false positive detections, i.e., energy peaks due to wind gusts misclassified as biological sounds, or false negative, i.e., the wind noise masks
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: Masticatory function is an important determinant of oral health and a contributing factor in the maintenance of general health. Currently, objective assessment of chewing function is a clinical challenge. Previously, several methods have been developed and proposed, but implementing these methods in clinics may not be feasible. Therefore, more efforts are needed for accurate assessment of chewing function and clinical use.
AIM: The study aimed to establish a proof of concept for development and validation of an automated tool for evaluating masticatory function.
METHODS: YOLOv8,
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка 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.
Nifedipine (NIF) is a dihydropyridine calcium channel blocker primarily used to treat conditions such as hypertension and angina. However, its low solubility and low bioavailability limit its effectiveness in clinical practice. Here, we developed a cocrystal prediction model based on Graph Neural Networks (CocrystalGNN) for the screening of cocrystals with NIF. And scoring 50 coformers using CocrystalGNN. To validate the reliability of the model, we used another prediction method, Molecular Electrostatic Potential Surface (MEPS), to verify the prediction results. Subsequently, we performed a s
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.
AIM OF THE STUDY: This research endeavours to optimize cardiac anomaly detection by introducing a method focused on selecting the most effective Daubechis wavelet families. The principal aim is to differentiate between cardiac states that are normal and abnormal by utilizing longer electrocardiogram (ECG) signal events based on the Apnea ECG dataset. Apnea ECG is often used to detect sleep apnea, a sleep disorder characterized by repeated interruptions in breathing during sleep. By using machine learning methods, such as Principal Component Analysis (PCA) and different classifiers, the goal 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.
Structural and functional brain networks are generated from two scan sequences of magnetic resonance imaging data, which can provide different perspectives for describing pathological changes caused by brain diseases. Recent studies found that fusing these two types of brain networks improves performance in brain disease identification. However, traditional fusion models combine these brain networks at a single granularity, ignoring the natural multi-granularity structure of brain networks that can be divided into the edge, node, and graph levels. To this end, this paper proposes a Multi-modal
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.
BACKGROUND: The study's objective was to develop an automated method for a histopathology recognition model for odontogenic keratocysts (OKC) and non-keratocyst (Non-KC) in jaw cyst sections stained with hematoxylin (H) and eosin (E) on a tiny bit of incisional biopsy prior to surgery.
METHODS: This hastens the speed and precision of diagnosis to patients. Also, navigates the clinicians with the therapeutic doctrine. To build such a system and to increase the accuracy of the existing models, the edge attention CNN model with Keras functional API was implemented which efficiently analyzes the
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