Deep learning has advanced rapidly in medical image segmentation, yet hepatopancreatic tumor delineation remains challenging due to low contrast, small lesion size, organ variability, and limited high-quality annotations. Existing reviews are outdated or overly broad, leaving recent architectural developments, training strategies, and dataset limitations insufficiently synthesized. To address this gap, we conducted a PRISMA 2020 systematic literature review of studies published between 2021 and 2026 on deep learning-based liver and pancreatic tumor segmentation. From 2307 records, 84 studies m
СтатьяОбзорПолный 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 accurate multi-class classification of lung disease from chest radiographs remains challenging because of the diagnostic uncertainty, domain shift, class imbalance and over-reliance on the confidence-based thresholds. The existing CNN–fuzzy based hybrid frameworks frequently employ the static membership functions and manually designed rule bases, which limits the adaptability and cross-dataset generalization. In this paper, we propose the Uncertainty-Aware Adaptive Neuro-Fuzzy Transformer (UANFT) framework which jointly learns the feature representations, uncertainty estimation and fuzzy i
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.
Delivering hydrophobic active pharmaceutical ingredients remains a major challenge due to poor aqueous solubility, limited bioavailability, and chemical instability. Drug-in-cyclodextrin-in-liposome (DCL) technology combines cyclodextrin inclusion complexation with liposomal encapsulation to address these limitations. In this hybrid approach, the hydrophobic drug is first incorporated into the apolar cyclodextrin cavity, and the resulting complex is subsequently encapsulated within the aqueous compartment of liposomes. This review provides a comprehensive, data-driven analysis of DCL technolog
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.
Artificial Intelligence has revolutionized digital entertainment, such as generating highly realistic and creative visual content, and Generative Adversarial Networks (GANs) have proven to be a pivotal technology in the synthesis and generation of images for artistic purposes. The aim of this review is to conduct a thorough and systematic study of the GAN-based digital art systems, their architectures, applications and evaluation approaches, with the objective of understanding their role in the context of contemporary creative AI research. The study uses a structured review method (PRISMA), th
СтатьяСистематический обзорПолный 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 exponential growth of multimedia communication demands secure, efficient, and scalable image encryption frameworks capable of handling high-dimensional correlated data. Existing chaotic and hybrid encryption schemes demonstrate strong nonlinearity but often suffer from redundant computations, weak inter-channel coupling, and limited adaptability in multi-image settings. In this work, we propose BLINK (Bird Swarm Optimization (BSO)-Hypertuned Lattice-Based Image eNcryption Kernel), a novel entropy-preserving multi-image encryption framework integrating chaotic lattice dynamics, eigen-couple
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.
Achieving optical nonlinearities at ultralow light intensities in solid-state platforms is essential for advancing nonlinear and quantum photonic technologies. A promising approach involves coupling excitons to photons in optical cavities to create exciton polaritons, where effective photon-photon interactions are mediated by the intrinsic excitonic nonlinearity. However, realizing strong polariton nonlinearities within a scalable architecture remains a significant experimental challenge. Here, we demonstrate highly nonlinear two-dimensional exciton polaritons by coupling a charge-tunable MoSe
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 fast evolution of underwater and underground Internet of Things (IoT) infrastructures has generated an urgent urgency to have precise, power-efficient, and real-time object detection systems that can be functioning within the extreme seawater conditions. The current solutions are characterized by noise, poor feature discrimination, and high cost of computation. Inspired by recent developments in the machine learning-driven localization, trustworthy routing in underwater wireless sensor networks, and contemporary sonar-based estimation methods, the presented work proposes a new Ensembled De
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 Qinghai-Tibet Plateau (QTP) is a global biodiversity hotspot where Quaternary climatic oscillations profoundly shaped the evolution of endemic alpine flora. Understanding how genetic diversity and structure in these species responded to past climate change is crucial for deciphering regional evolutionary mechanisms. Using chloroplast and nuclear genome data of 958 samples from 48 populations, we evaluated the genetic diversity and population structure of Primula sikkimensis. We then investigated the lineage differentiation and dynamics of species by combining an Approximate Bayesian Comput
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.
Photocatalytic CO2 reduction to multi-carbon products like ethanol remains challenging. We report a porous liquid (PL) system, PL(Cu-Cu2O@NU), driving selective CO2-to-ethanol conversion. It features Cu0/Cu+ dual sites in NH2-UiO-66 (NU) hybridized with a methoxypolyethylene glycol-functionalized imidazolium ionic liquid (IL). This system facilitates C-C coupling via a triple enrichment mechanism: IL and NU synergistically enrich CO2, IL enriches electrons at Cu sites, and confined pores enrich intermediates. Consequently, PL(Cu-Cu2O@NU) achieves an 83.3 μmol·g-1·h-1 ethanol yield with 95.2% s
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.
Non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) are pervasive environmental contaminants due to their frequent and widespread use, multiple paths of release into surface and ground water supply, diversity of the chemical class, and toxicity to aquatic and other non-target species. In particular, the 2-arylpropionic acid ("profen") class of NSAIDs poses significant risks to aquatic ecosystems due to incomplete removal during wastewater treatment. Current monitoring precludes high frequency testing at point sources. Here we present the engineering and application of a genetically encodable, prote
СтатьяПрепринтПоиск 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.
Craniofacial defects following maxillectomy present major reconstructive challenges, and although autologous vascularized free flaps remain standard, they carry donor-site morbidity and surgical burden. Additive manufacturing and bioactive coatings enable hybrid metallic-ceramic constructs; however, whether a bioactive phase can be delivered throughout the internal volume of an architected metal lattice, rather than only onto its surface, remains poorly characterized. In this feasibility study, laser powder bed fusion (LPBF) was used to fabricate porous Ti-6Al-4V lattices (5 mm diameter) in tw
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.
Recent developments in imaging facilitate large-scale three-dimensional (3D) neuronal recording. While the resulting large datasets shed light on population-level neural coding, extracting neuronal calcium dynamics from 3D volumes remains more challenging than from two-dimensional images due to noise and scattering. Here we present DeepWonder3D, a general end-to-end pipeline for rapid and robust 3D neuronal extraction with high fidelity. Instead of processing voxel by voxel, DeepWonder3D works on the multiview projections of 3D imaging data obtained either digitally or optically through specif
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.
Quantum key distribution (QKD) provides a foundation for information-theoretic security based on quantum mechanics, yet its practical deployment is often constrained by intrinsically low secure key generation rates, particularly in high-bandwidth or low-latency settings. This work introduces a hybrid cryptographic technique that integrates conventional QKD with deterministic chaos, modeled using the Lorenz attractor, to provide a software-based enhancement of the effective key expansion rate. From a short 20-bit QKD seed, the system generates long bitstreams within milliseconds; although these
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.
Reverberation and background noise remain persistent obstacles to achieving clear and intelligible speech in enclosed environments. Conventional data-driven or purely empirical dereverberation systems often perform well only under training conditions but lack robustness and physical interpretability when exposed to new acoustic spaces. To address these limitations, this paper proposes a physics-informed speech enhancement algorithm that integrates analytical room acoustics modeling with a descriptor-guided optimization framework. The method employs virtual field simulations based on the Helmho
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.
Artificial intelligence (AI)-based surface-enhanced Raman scattering (SERS) is a powerful system for cancer diagnosis, leveraging its unique advantages by combining the high sensitivity of the SERS technique with the advanced classification capabilities provided by computing power. While previous studies have yielded significant results through using exosomes, miRNA, and phenotypic biomarkers for detecting breast cancer, these methods frequently entail time-consuming and complex pretreatment steps, demanding highly skilled handling. Here, we present a free-label SERS platform with faster sampl
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.
3D multifunctional wearable piezoresistive sensors have aroused extensive attention in the fields of motion detection, human-computer interaction, electronic skin, etc. However, current research mainly focuses on improving the foundational performance of piezoresistive sensors, while many advanced demands are often ignored. Herein, a 3D piezoresistive sensor based on rGO@C-ZIF-67@PU is fabricated via high temperature carbonization and a solvothermal reduction method. The as-prepared sensor exhibits a high sensitivity of 245.4 kPa-1, a wide detection range (0-25 kPa), a fast response/recovery 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.
BACKGROUND: In patients with suspected coronary artery disease (CAD), the optimal diagnostic algorithm remains uncertain. Non-invasive imaging plays a central role as a "gatekeeper" to invasive coronary angiography, with both cardiovascular magnetic resonance (CMR) and coronary computed tomography angiography (CCTA) with fractional flow reserve (FFRCT) proving effective in reducing unnecessary invasive procedures. However, direct comparisons between the two modalities are limited.
STUDY DESIGN AND METHODOLOGY: CONCORD is a prospective, single-center study comparing the diagnostic accuracy of
Протокол клинического исследованияСравнительное исследованиеСтатьяПоиск 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.
Behavioral decision-making for mobile robots in unknown environments is a key research topic in the field of robotics applications. To address issues such as low computational efficiency in high-dimensional spaces and diminished long-term learning capability, this paper proposes an improved method that integrates deep neural network, a neural remodeling mechanism, and an adaptive step-size strategy. First, the motivated developmental network is fused with the target network of the Deep Q-Network through weighted integration, enhancing the reliability of Q-value estimation and improving trainin
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: Ophthalmic diseases significantly impact vision and quality of life. Early diagnosis using fundus images is critical for timely treatment. Traditional deep learning models often lack accuracy, interpretability, and efficiency for multi-label classification tasks in ophthalmology.
METHODS: We propose HAM-DNet, a hybrid deep learning model combining EfficientNetV2 and Vision Transformers (ViT) for multi-label ophthalmic disease detection. The model includes SE (Squeeze-and-Excitation) blocks for attention-based feature refinement and a U-Net-based lesion localization module for impr
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.
Urban flooding frequently causes significant damage to infrastructure and facilities, leading to critical supply shortages in affected regions. Ensuring rapid and efficient distribution of relief supplies remains a key challenge during disaster response operations. This study proposes a two-stage optimization framework for emergency logistics. First, a supply distribution model is developed by integrating resource scarcity indices and disaster severity indices, optimized through a simulated annealing algorithm. Second, a vehicle routing model accounting for rainfall and dynamic vehicle speeds
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