OBJECTIVE: To classify Right Bundle Branch Block (RBBB),Left Bundle Branch Block (LBBB) and normal ECG signals automatically.
METHODS: The MIT-BIH database was used as experimental data sources.The training set and test set were extracted for training and testing network models.Based on convolutional neural network,this paper proposed the core algorithm:sparse connection residual network.Compared the sparse connected residual network with classic network models,then evaluated the recognition effect of the model.
RESULTS: The accuracy of the test set the MIT-BIH database was 95.2%,the result
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.
Knee osteoarthritis (OA) is one major cause of activity limitation and physical disability in older adults. Early detection and intervention can help slow down the OA degeneration. Physicians' grading based on visual inspection is subjective, varied across interpreters, and highly relied on their experience. In this paper, we successively apply two deep convolutional neural networks (CNN) to automatically measure the knee OA severity, as assessed by the Kellgren-Lawrence (KL) grading system. Firstly, considering the size of knee joints distributed in X-ray images with small variability, we det
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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: Checking appropriateness of blood transfusion for quality assurance required enormous usage of time and human resources from the healthcare system. We report here a new machine learning algorithm for checking blood transfusion quality.
MATERIALS AND METHODS: The multilayer perceptron neural network (MLPNN) was designed to learn an expert's judgement from 4946 clinical cases. The accuracy in predicting the blood transfusion was then reported.
RESULTS: We achieved a 96.8% overall accuracy rate, with a 99% match rate to the experts' judgement on those appropriate cases and 90.9% on
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2018eng
Dental panoramic radiography (DPR), a widely used medical examination method, has its intrinsic weakness in high requirement to the positioning of patient. Although positioning devices like chin support can provide a relatively stable and guaranteed environment for exposure, problems including morphological differences of jaw between patients and their improper standing postures still put the reconstructed image at high risk of getting blurred, especially in the anterior segment of dental arch. This paper proposes a novel method based on convolutional neural network (CNN) to estimate the posit
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.
Over the last few decades, the development of the electronic nose (E-nose) for detection and quantification of dangerous and odorless gases, such as methane (CH₄) and carbon monoxide (CO), using an array of SnO₂ gas sensors has attracted considerable attention. This paper addresses sensor cross sensitivity by developing a classifier and estimator using an artificial neural network (ANN) and least squares regression (LSR), respectively. Initially, the ANN was implemented using a feedforward pattern recognition algorithm to learn the collective behavior of an array as the signature of a particul
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.
Machine learning methods have been applied to many data sets in pharmaceutical research for several decades. The relative ease and availability of fingerprint type molecular descriptors paired with Bayesian methods resulted in the widespread use of this approach for a diverse array of end points relevant to drug discovery. Deep learning is the latest machine learning algorithm attracting attention for many of pharmaceutical applications from docking to virtual screening. Deep learning is based on an artificial neural network with multiple hidden layers and has found considerable traction for m
Сравнительное исследованиеСтатьяПоиск 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.
Clinical risk prediction - the estimation of the likelihood an individual is at risk of a disease - is a coveted and exigent clinical task, and a cornerstone to the recommendation of life saving management strategies. This is especially important for individuals at risk of cardiovascular disease (CVD) given the fact that it is the leading causes of death in many developed counties. To this end, we introduce a novel learning algorithm - a key factor that influences the performance of machine learning-based prediction models - and utilities it to develop CVD risk prediction tool. This novel neur
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.
Neural plasticity of modality-nonspecific and modality-specific memory and learning abilities pertains to fluid intelligence and crystallized intelligence, respectively. The limbic system with the novelty neurons of the hippocampus interacts with the prefrontal cortex optimization of the orienting reflex and voluntary attention. Brain-derived neurotrophic factor produced by novelty neurons of the hippocampus contributes to long-term memory formation and improves learning abilities in a wide range of disciplines. Synergistic combination of stimulation with "analytical-specific visual perceptual
СтатьяОбзорПоиск 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.
Conference proceedings : ... Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual Conference2006eng
In medicine, the nature of an illness is often determined through behavioral or biological markers. The process of diagnosis becomes difficult when dealing with mental disorders since they rely primarily on behavioral markers. Schizophrenia is an example of a complex mental disorder that relies on aberrant behavior such as auditory hallucinations, dampening of emotions, paranoia, etc. This research is an attempt to determine a biological marker for schizophrenia through the use of functional magnetic resonance imaging (fMRI). In this paper, we propose a method of classification of schizophreni
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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: This paper presents a novel approach for sleep apnea classification. The goal is to classify each apnea in one of three basic types: obstructive, central and mixed.
MATERIALS AND METHODS: Three different supervised learning methods using a neural network were tested. The inputs of the neural network are the first level-5-detail coefficients obtained from a discrete wavelet transformation of the samples (previously detected as apnea) in the thoracic effort signal. In order to train and test the systems, 120 events from six different patients were used. The true error rate was estim
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 AND AIMS: There are various genotypic variations known for the four phenotypic presentations of epidermolysis bullosa simplex (EBS). A neural network algorithm may be used to find the relationship between the various factors responsible for a particular phenotypic presentation. We assessed the value of neural network to predict the prognosis of epidermolysis bullosa simplex.
METHODS: Cases of EBS in which sequencing had been performed to identify the position and type of mutation were collected by literature search and the resulting data was analyzed using neural network algorithm.
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.
More attention was paid to the low NOx combustion property of the high capacity tangential firing boiler, but the NOx emission and unburned carbon content in fly ash of coal burned boiler were complicated, they were affected by many factors, such as coal character, boiler's load, air distribution, boiler style, burner style, furnace temperature, excess air ratio, pulverized coal fineness and the uniformity of the air and coal distribution, etc. In this paper, the NOx emission property and unburned carbon content in fly ash of a 600 MW utility tangentially firing coal burned boiler was experime
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.
A connectionist approach to processing in quasi-regular domains, as exemplified by English word reading, is developed. Networks using appropriately structured orthographic and phonological representations were trained to read both regular and exception words, and yet were also able to read pronounceable nonwords as well as skilled readers. A mathematical analysis of a simplified system clarifies the close relationship of word frequency and spelling-sound consistency in influencing naming latencies. These insights were verified in subsequent simulations, including an attractor network that acco
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка правительства СШАПоддержка службы здравоохранения 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: A neural network classifier has been designed, which is able to distinguish atrial fibrillation (AF) from other supraventricular arrhythmias in ambulatory (Holter) ECGs.
METHOD AND RESULTS: The classification algorithm uses a rhythm analysis that considers the ECG to be a time series of RR interval durations. This is combined with an analysis of baseline morphology that considers the morphological characteristics of the non-QRS portions of the waveform. A backpropagation-based neural network has been used as part of the classifier implementation. When applied to a library consis
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.
BACKGROUND: Low back pain (LBP) is a major global disability contributor with profound health and socio-economic implications. The predominant form is non-specific LBP (NSLBP), lacking treatable pathology. Active physical interventions tailored to individual needs and capabilities are crucial for its management. However, the intricate nature of NSLBP and complexity of clinical classification systems necessitating extensive clinical training, hinder customised treatment access. Recent advancements in machine learning and computer vision demonstrate promise in characterising NSLBP altered moveme
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.
All-optical deep neural networks offer significant improvements in processing speed and energy efficiency compared with traditional electronic systems. However, achieving broadband all-optical signal transmission with ultrafast processing speed in conventional photonic waveguides remains challenging. In this work, we present an integrated photonic circuit incorporating vertically grown molybdenum disulfide (MoS2), which is also compatible with wafer-scale manufacturing. By leveraging the saturable absorption properties of MoS2, this platform enables all-optical nonlinear activation over both t
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.
Gastric contractions play an important role in the digestive process of the stomach. The established method for the measurement of gastric contractions is invasive and involves the insertion through the nose of a manometric probe into the stomach. A non-invasive method is introduced in this paper for the identification of gastric contractions using the surface electrogastrogram. The electrogastrogram (EGG) was measured by placing surface electrodes on the abdominal skin over the stomach in ten subjects. Gastric contractions were simultaneously monitored using an intraluminal manometric probe.
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.
This paper presents the use of recurrent neural networks (RNNs) for diagnosis of carpal tunnel syndrome (CTS) (normal, right CTS, left CTS, bilateral CTS). The RNN is trained with the Levenberg-Marquardt algorithm. The RNN is trained on the features of CTS (right median motor latency, left median motor latency, right median sensory latency, left median sensory latency). The multilayer perceptron neural network (MLPNN) is also implemented for comparison the performance of the classifiers on the same diagnosis problem. The total classification accuracy of the RNN is significantly high (94.80%).
Оценочное 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.
Weight lifting is a risk factor of work-related low-back musculoskeletal disorders (MSD). From the ergonomics perspective, it is important to measure workers' body motion during a lifting task and estimate low-back joint moments to ensure the low-back biomechanical loadings are within the failure tolerance. With the recent development of advanced deep neural networks, an increasing number of computer vision algorithms have been presented to estimate 3D human poses through videos. In this study, we first performed a 3D pose estimation of lifting tasks using a single RGB camera and VideoPose3D,
СтатьяПоддержка 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.
Skin cancer is a disease that affects people of all ages. Automated diagnosis of skin cancer reduces the rate of death by detecting the disease at primary phase. Visual inspecting at the clinical inspection of skin lesion is one of the hard procedure because the similarity between the lesions exists. In this manuscript, Optimized Auxiliary Classifier Wasserstein Generative Adversarial Network fostered Skin Cancer Classification from Dermoscopic Images (OAC-WGAN-SCC-DI) is proposed. Initially, the input Skin dermoscopic images are engaged from the dataset of Skin Lesion Images for Melanoma Clas
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