Identification and quantification of sesame oil products are crucial due to the existing problems of adulteration with lower-priced oils and false labeling of sesame proportions. In this study, 1D CNN models were established to achieve discrimination of oil types and multiple quantification of adulteration using portable Raman spectrometer. An improved data augmentation method involving discarding transformations that alter peak positions was proposed, and synchronously injecting noise during geometric transformations. Furthermore, a novel neural network structure was introduced incorporating
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.
The rising interest in quinoa (Chenopodium quinoa Willd.) is due to its high protein content and gluten-free condition; nonetheless, the presence of foreign bodies in quinoa processing facilities is an issue that must be addressed. As a result, convolutional neural networks have been adopted, mostly because of their data extraction capabilities, which had not been utilized before for this purpose. Consequently, the main objective of this work is to evaluate convolutional neural networks with a learning transfer for foreign bodies identification in quinoa samples. For experimentation, quinoa sa
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: Assessing dysarthria features in patients with neurodegenerative diseases helps diagnose underlying pathologies. Although deep neural network (DNN) techniques have been widely adopted in various audio processing tasks, few studies have tested whether DNNs can help differentiate neurodegenerative diseases using patients' speech data. This study evaluated whether a DNN model using a transformer architecture could differentiate patients with Parkinson's disease (PD) from patients with spinocerebellar degeneration (SCD) using speech data.
METHODS: Speech data were obtained from 251
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.
Numerical models based on physics represent the state of the art in Earth system modeling and comprise our best tools for generating insights and predictions. Despite rapid growth in computational power, the perceived need for higher model resolutions overwhelms the latest generation computers, reducing the ability of modelers to generate simulations for understanding parameter sensitivities and characterizing variability and uncertainty. Thus, surrogate models are often developed to capture the essential attributes of the full-blown numerical models. Recent successes of machine learning metho
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: To develop two intelligent diagnosis models of detrusor overactivity (DO) based on deep learning to assist doctors no longer heavily rely on visual observation of urodynamic study (UDS) curves.
METHODS: UDS curves of 92 patients were collected during 2019. We constructed two DO event recognition models based on convolutional neural network (CNN) with 44 samples, and tested the model performance with the remaining 48 samples by comparing other four classical machine learning models. During the testing phase, we developed a threshold screening strategy to quickly filter out suspected
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 presents the development of a novel Physics-Informed Neural Network (PINN) method for fast forward simulation of heat transfer through cancerous breast models. The proposed PINN method combines deep learning and physical principles to predict the temperature distributions in breast tissues and identify potential abnormal regions indicating the presence of tumors. The PINN model is normally trained by physics in terms of the residuals of the heat transfer equation, as well as boundary conditions with and without datasets of surface thermal imaging data concerning cancerous breast tiss
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.
Cardiac-related disorders are rapidly growing throughout the world. Accurate classification of cardiovascular diseases is an important research topic in healthcare. During COVID-19, auscultating heart sounds was challenging as health workers and doctors wear protective clothing, and direct contact with patients can spread the outbreak. Thus, contactless auscultation of heart sound is necessary. In this paper, a low-cost ear contactless stethoscope is designed where auscultation is done with the help of a bluetooth-enabled micro speaker instead of an earpiece. The PCG recordings are further com
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.
Intelligent and low-power retinal prostheses are highly demanded in this era, where wearable and implantable devices are used for numerous healthcare applications. In this paper, we propose an energy-efficient dynamic scenes processing framework (SpikeSEE) that combines a spike representation encoding technique and a bio-inspired spiking recurrent neural network (SRNN) model to achieve intelligent processing and extreme low-power computation for retinal prostheses. The spike representation encoding technique could interpret dynamic scenes with sparse spike trains, decreasing the data volume. T
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.
Position-aware myoelectric prosthesis controllers require long, data-intensive training routines. Transfer Learning (TL) might reduce training burden. A TL model can be pre-trained using forearm muscle signal data from many individuals to become the starting point for a new user. A recurrent convolutional neural network (RCNN)-based classifier has already been shown to benefit from TL in offline analysis (95% accuracy). The present real-time study tested whether an RCNN-based classification controller with TL (RCNN-TL) could reduce training burden, offer improved device control (per functional
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.
Patients with upper limb paralysis undergo various types of rehabilitation to reconstruct upper limb functions necessary for their return to daily life and social activities. Therefore, it is necessary to develop an effective rehabilitation support system using robotic technologies. In this study, we propose an EMG-driven hybrid rehabilitation system based on the estimation of intended motion using a probabilistic neural network. In the proposed system, the developed robot and functional electrical stimulation are controlled by estimating the patient's intention, which enables the intuitive le
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.
IMPORTANCE: Although tramadol is increasingly used to manage chronic noncancer pain, few safety studies have compared it with other opioids.
OBJECTIVE: To assess the associations of tramadol, compared with codeine, with mortality and other adverse clinical outcomes as used in outpatient settings.
DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: Retrospective, population-based, propensity score-matched cohort study using a primary care database with routinely collected medical records and pharmacy dispensations covering more than 80% of the population of Catalonia, Spain (≈6 million people). Patients 18 ye
Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
Zhonghua lao dong wei sheng zhi ye bing za zhi = Zhonghua laodong weisheng zhiyebing zazhi = Chinese journal of industrial hygiene and occupational diseases2023chi
Objective: To construct and verify a light-weighted convolutional neural network (CNN), and explore its application value for screening the early stage (subcategory 0/1 and stage Ⅰ of pneumoconiosis) of coal workers' pneumoconiosis (CWP) from digital chest radiography (DR) . Methods: A total of 1225 DR images of coal workers who were examined at an Occupational Disease Prevention and Control Institute in Anhui Province from October 2018 to March 2021 were retrospectively collected. All DR images were collectively diagnosed by 3 radiologists with diagnostic qualifications and gave diagnostic re
Аннотация на английскомСтатьяПолный 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: Dentists and oral surgeons often face difficulties distinguishing between radicular cysts and periapical granulomas on panoramic imaging. Radicular cysts require surgical removal while root canal treatment is the first-line treatment for periapical granulomas. Therefore, an automated tool to aid clinical decision making is needed.
METHODS: A deep learning framework was developed using panoramic images of 80 radicular cysts and 72 periapical granulomas located in the mandible. Additionally, 197 normal images and 58 images with other radiolucent lesions were selected to improve mode
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.
Agricultural products are vital to the sustainability of the economies of developing countries. Most developing countries' economies such as Ethiopia heavily rely on agriculture. On a global scale, the pepper crop is one of the most important agricultural products in terms of human food security. However, it is susceptible to a variety of diseases which include blight leaf disease, gray leaf spot, common rust, fruit rot disease, powdery mildew symptoms on pepper leaf, and other related diseases that are all common today. Currently, more than 34 different pepper diseases have been discovered, r
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.
The monkeypox virus poses a new pandemic threat while we are still recovering from COVID-19. Despite the fact that monkeypox is not as lethal and contagious as COVID-19, new patient cases are recorded every day. If preparations are not made, a global pandemic is likely. Deep learning (DL) techniques are now showing promise in medical imaging for figuring out what diseases a person has. The monkeypox virus-infected human skin and the region of the skin can be used to diagnose the monkeypox early because an image has been used to learn more about the disease. But there is still no reliable Monke
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.
BACKGROUND: Processing Low-Intensity Medical Images (LI-MI) is difficult as outcomes are varied when it comes to manual examination, which is also a time-consuming process.
OBJECTIVE: To improve the quality of low-intensity images and identify the leukemia classification by utilizing CNN-based Deep Learning (DCNN) strategy.
METHODS: The strategies employed for the recognition of leukemia classifications in the advised strategy are DCNN (ResNet-34 & DenseNet-121). The histogram equalization-based adaptive gamma correction followed by guided filtering applies to study the improvement in intens
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 COVID-19 infection is the greatest danger to humankind right now because of the devastation it causes to the lives of its victims. It is important that infected people be tested in a timely manner in order to halt the spread of the disease. Physical approaches are time-consuming, expensive, and tedious. As a result, there is a pressing need for a cost-effective and efficient automated tool. A convolutional neural network is presented in this paper for analysing X-ray pictures of patients' chests. For the analysis of COVID-19 infections, this study investigates the most suitable pretrained
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 effectiveness of single-session gamma knife radiosurgery (GKRS) for small metastatic brain tumors has been proven, but hypofractionated GKRS (hfGKRS) for large brain metastases (BM) from the linear quadratic (LQ) model is uncertain. The purpose of this study was to investigate volume changes large BM after hfGKRS from the LQ model and predict volume changes using artificial neural network (ANN). We retrospectively investigated the clinical findings of 28 patients who underwent hfGKRS with large BM (diameter >3 cm or volume >10 cc). A total of 44 tumors were extracted from 28 patients 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.
PURPOSE: To evaluate the feasibility of automated segmentation of pigmented choroidal lesions (PCLs) in optical coherence tomography (OCT) data and compare the performance of different deep neural networks.
METHODS: Swept-source OCT image volumes were annotated pixel-wise for PCLs and background. Three deep neural network architectures were applied to the data: the multi-dimensional gated recurrent units (MD-GRU), the V-Net, and the nnU-Net. The nnU-Net was used to compare the performance of two-dimensional (2D) versus three-dimensional (3D) predictions.
RESULTS: A total of 121 OCT volumes w
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: To develop artificial intelligence (AI) system that assists in checking endotracheal tube (ETT) placement on chest X-rays (CXRs) and evaluate whether it can move into clinical validation as a quality improvement tool.
MATERIALS AND METHODS: A retrospective data set including 2000 de-identified images from intensive care unit patients was split into 1488 for training and 512 for testing. AI was developed to automatically identify the ETT, trachea, and carina using semantically embedded neural networks that combine a declarative knowledge base with deep neural networks
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.
MedElevator
Войти в исследования