BACKGROUND: Emergency ventral hernia repair remains a challenging procedure due to patient instability, contaminated surgical fields, and heterogeneity in hernia types and operative techniques. Predicting postoperative complications in this setting is difficult using traditional statistical methods. Machine learning (ML) may offer improved predictive accuracy by recognizing nonlinear patterns among multiple perioperative factors.
METHODS: A retrospective multicenter analysis was performed using data from the ACTIVE (Acute Treatment for Incisional Ventral Hernias) study, including 557 adult pa
СтатьяМногоцентровое 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.
BACKGROUND AND AIMS: Main pancreatic duct dilation occurs in both main-duct intraductal papillary mucinous neoplasm (MD-IPMN) and chronic pancreatitis (CP) but has different clinical implications. We developed an EUS feature-based machine learning model to differentiate MD-IPMN from CP when CT or magnetic resonance imaging is indeterminate.
METHODS: We conducted a single-center retrospective study of consecutive patients evaluated at Johns Hopkins Hospital (December 2011-September 2024). Surgically confirmed MD-IPMN and clinically and imaging-diagnosed CP with complete preoperative EUS data w
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.
PURPOSE: This study aims to investigate using eyes-open (EO) and eyes-closed (EC) resting-state EEG data to diagnose cognitive impairment using machine learning methods, enhancing timely intervention and cost-effectiveness in dementia research.
PARTICIPANTS AND METHODS: A total of 890 participants aged 40-90 were included in the study, comprising 269 healthy controls (HC), 356 individuals with mild cognitive impairment (MCI), and 265 with Alzheimer's disease (AD) from a cohort study. Resting-state EEG (rEEG) signals were recorded and transformed into relative power spectral density (PSD) data
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 investigate the dynamic change characteristics of dynamic functional connectivity (dFC) between the hippocampal subregions (anterior and posterior) and other brain regions in obstructive sleep apnoea (OSA) and its relationship with cognitive function, and to explore whether these characteristics can be used to distinguish OSA from healthy controls (HCs).
METHODS: Eighty-five patients with newly diagnosed moderate-to-severe OSA and 85 HCs were enrolled. All participants underwent resting-state functional magnetic resonance imaging (fMRI). The difference between dFC values between
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.
Cytokine storm, known as an exaggerated hyperactive immune response characterized by elevated release of cytokines, has been described as a feature associated with life-threatening complications in COVID-19 patients. A critical evaluation of a cytokine storm and its mechanistic linkage to COVID-19 requires innovative immunoassay technology capable of rapid, sensitive, selective detection of multiple cytokines across a wide dynamic range at high-throughput. In this study, we report a machine-learning-assisted microfluidic nanoplasmonic digital immunoassay to meet the rising demand for cytokine
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка правительства СШАПоддержка 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 accurate and timely diagnosis of neurodegenerative disorders such as Parkinson's disease, Alzheimer's disease, and major depressive disorder critically depends on real-time monitoring and precise interpretation of authentic neurotransmitter (NT) signal dynamics in complex biological fluids (CBFs), including cerebrospinal fluid. These NT dynamics are governed by both the type and concentration of NTs present in the CBFs. However, current biosensors face significant limitations in sensitivity and selectivity, thereby hindering reliable estimation (detection and quantification) of
СтатьяСистематический обзорПолный 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.
BACKGROUND AND OBJECTIVE: The identification of thyroid nodules primarily relies on the ultrasound physician's assessment of nodule morphology and other visually identifiable features. Ultrasound omics technology can reveal additional features that are not visible to the naked eye, which may assist in the evaluation of malignant thyroid nodules. This study aims to explore novel markers for malignant thyroid nodules using ultrasound omics and machine learning (ML) techniques.
METHODS: A total of 1056 thyroid nodules with confirmed pathology were included, comprising 469 malignant and 587 benig
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.
Among control methods for robotic exoskeletons, biologically inspired control based on central pattern generators (CPGs) offer a promising approach to generate natural and robust walking patterns. Compared to other approaches, like model-based and machine learning-based control, the biologically inspired control provides robustness to perturbations, requires less computational power, and does not need system models or large learning datasets. While it has shown effectiveness, a comprehensive evaluation of its user experience is lacking. Thus, this study addressed this gap by investigating the
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.
STUDY DESIGN: Retrospective analysis of prospectively collected data.
OBJECTIVE: To investigate whether two clustering approaches applied to the same database would lead to differences in the minimal clinically important difference (MCID) for health-related quality of life parameters (HRQoL).
SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Machine learning approaches are being increasingly employed for the analysis of complex and heterogeneous settings such as that of adult spine deformity (ASD). However, it is not yet clear whether and how the choice of number and type of variables impacts the outcomes of a st
СтатьяСравнительное 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.
BACKGROUND: Systemic lupus erythematosus (SLE) is a complex autoimmune disease characterized by dysregulated inflammatory response lacking reliable diagnosis biomarkers and therapy targets. Extracellular vesicles (EVs)-derived cargo as biomarkers and mediators of SLE have garnered significant attention, however, quantitative inflammatory protein profile of SLE EVs remain uncovered.
OBJECTIVE: Current study focuses on exploring the inflammatory protein landscape of SLE serum EVs via quantitative proximity extension assay (PEA) and evaluates their diagnostic utility for SLE and lupus nephritis
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2025eng
Pattern Electroretinography (PERG) can effectively assess both macular cone and retinal ganglion cell activity. However, heterogeneous disease presentations and its low signal-to-noise ratio has limited its application for diagnostic purposes. In this study, we perform the first exploratory analysis of PERG features outside typical time domain markers (P50, N95), and use time-frequency measures from Discrete Wavelet Transform (DWT) in normal controls as well as a collection of inherited retinal diseases (IRDs). For DWT analysis, the Haar wavelet was selected as the mother wavelet due to its ab
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: The utilization of multi-dimensional patient data to subtype hepatorenal syndrome (HRS) can individualize patient care. Machine learning (ML) consensus clustering may identify HRS subgroups with unique clinical profiles. In this study, we aim to identify clinically meaningful clusters of hospitalized patients for HRS using an unsupervised ML clustering approach.
METHODS: Consensus clustering analysis was performed based on patient characteristics in 5564 patients primarily admitted for HRS in the National Inpatient Sample from 2003-2014 to identify clinically distinct HRS subgroup
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: The purpose of this study was to prepare an orthodontic composite containing hydroxyapatite nanoparticles to prevent demineralization and create a suitable environment for mineral deposition around orthodontic brackets, and to investigate the mechanical and remineralizing properties of the experimental adhesive composite.
METHODS: Experimental orthodontic composite were formulated using varying percentages of nano-hydroxyapatite particles. Assessments were based on four groups: a control group (3M™ Transbond™ XT) and experimental composites containing 2% (HA2), 5% (HA5) and 10% (HA
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.
Recently, fuzzy dispersion entropy (DispEn) has attracted much attention as a new nonlinear dynamics method that combines the advantages of both DispEn and fuzzy entropy. However, it suffers from limitation of insensitivity to dynamic changes. To solve this limitation, we proposed fractional fuzzy dispersion entropy (FFDispEn) based on DispEn, a novel fuzzy membership function and fractional calculus. The fuzzy membership function was defined based on the Euclidean distance between the embedding vector and dispersion pattern. Simulated signals generated by the one-dimensional (1D) logistic map
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.
Little is known about the regulation of sarcoma proliferation by hormones and/or growth factors. We therefore characterised the in vitro proliferative influence on eight sarcoma cell lines of the platelet-derived growth factor, the insulin-like growth factor 1, triiodothyronine, the epidermal growth factor, the luteinising-hormone-releasing hormone, progesterone, gastrin and 17 beta-oestradiol. The influence of the different factors on the proliferation of sarcoma cell lines was measured by the colorimetric 3-(4,5-dimethylthiazol-2-yl)-2,5-diphenyltetrazolium bromide test. Two culture media we
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 This investigation delves into the potential application of data-driven survival modeling approaches for prognostic assessments of breast cancer survival. The primary objective is to evaluate and compare the ability of machine learning (ML) models and conventional survival analysis techniques, to identify consistent key predictors of breast cancer survival outcomes. Methods This study employs data-driven survival modeling approaches to predict breast cancer survival, including survival-specific methods such as the Cox Proportional Hazards (CPH) model, Random Survival Forests (RSF),
СтатьяСравнительное 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.
Colorectal cancer (CRC) remains one of the leading causes of cancer-related mortality worldwide, highlighting the critical need for non-invasive, accurate, and interpretable diagnostic tools. Metabolomic profiling of fecal microbial extracellular vesicles (EVs) offers a promising yet underexplored avenue for biomarker discovery when integrated with explainable machine learning (ML) frameworks. This study aimed to identify stool-derived microbial EV metabolite biomarkers that discriminate CRC patients from healthy controls and to develop interpretable ML classifiers for non-invasive CRC detecti
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.
Despite thorough characterizations of cellular compositions within the breast tumor microenvironment (TME), their implications for disease progression and patient prognosis remain poorly understood. Unraveling these effects is vital for identifying potential targets to improve treatment outcomes. In this study, we devise an explainable machine learning (XML) pipeline to scrutinize the associations between TME cellular constituents and relapse-free survival (RFS). By applying this pipeline to estimated cell fractions in the METABRIC and TCGA datasets and comparing these results with association
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: Magnetic Resonance Elastography (MRE) of the brain provides quantitative biomarkers of mechanical properties of brain tissue. Prior studies have shown that an advanced 3D MRE can differentiate idiopathic normal pressure hydrocephalus (iNPH), from other neurodegenerative disorders. In this pilot study, we assessed whether a simplified 2D MRE protocol, that is more widely available, could detect stiffness differences between iNPH and non-iNPH cognitively impaired patients, thus providing preliminary diagnostic discrimination, while using a previously developed 3D MRE classifier as a
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: Nailfold capillaroscopy is a non-invasive method to visualize altered microcirculation in pediatric rheumatic disease, with potential to aid in diagnostic differentiation and disease monitoring. We used nailfold video capillaroscopy (NVC) and machine learning to identify patterns of capillaroscopic features in juvenile dermatomyositis (JDM) and associations of capillaroscopic features with clinical data.
METHODS: NVC features were quantified using automated neural network-based software in 76 individuals, including 18 controls, 33 JDM, 17 childhood-onset systemic lupus erythematos
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.
MedElevator
Войти в исследования