BACKGROUND: Measuring quality of life is of importance in keratoconus. So far, the Keratoconus End-Points Assessment Questionnaire (KEPAQ) is the only keratoconus-specific scale to measure emotional well-being along with functional compromise in this population. Nevertheless, there is still a lack of clarity and standardization as to how KEPAQ scores should be computed and reported. There are also no guidelines for interpretation of classification of quality of life when using this instrument. The purpose of this study is to provide a specific framework on how to grade and classify keratoconus…
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: This article describes the development of an add-on module for wheeled walkers dedicated to sensor-based posture and gait pattern recognition with the goal to develop an everyday aid for fall prevention. The core contribution is a clinical study that compared single gait parameter assessments coming from medical staff to those obtained from an automatic classification algorithm, i. e. the Mahalanobis distance over time series of sensor measurements.
METHODS: The walker-module described here extends an off-the-shelf wheeled walker by two depth cameras that observe the torso, pelvic…
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.
STUDY OBJECTIVE: To estimate the diagnostic accuracy of three-dimensional ultrasonography (3D US) compared to hysteroscopy/laparoscopy, in the investigation of uterine congenital anomalies using the ESHRE/ESGE classification of female genital tract congenital anomalies.
DESIGN: Prospective blind, comparative, cohort study.
SETTING: University Tertiary Hospital and affiliated private Hospital.
PATIENTS AND METHODS: Sixty-two women consecutively referred with a suspected diagnosis of uterine congenital anomalies. The ESHRE/ESGE classification of congenital anomalies of the female genital trac…
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 paper tries to associate psychosomatic manifestations of the locomotion-system to one of the following four diagnosis: 1) conversion disorder, 2) anxiety disorder, 3) depressive mood disorder, 4) somatization disorder. For each of these diagnosis definition, clinical manifestation, diagnostic and differential-diagnostic criteria are mentioned. The diagnostic criteria can easily be associated to the new ICD-10 (V)F diagnosis.
Клинический случайАннотация 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.
Low-cost, non-invasive screening tools for lumbar degenerative disease could complement imaging in resource-limited settings. This study pre … ng kernel PCA (min and min-sign kernels) to obtain a compact, outlier-robust latent representation. Classification is performed using standard learners (SVM, Random Forest, Gradient Boosting, and KNN) under leave-one-patient-out (LOPO) cross-validation. The best configuration (min-kernel L1-kPCA with 20 components) achieves 93.3% accuracy with 93.0% sensitivity …
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.
Accurate classification of viral families is essential to understanding genomic diversity, but rapid evolution and heterogeneous genome structure complicate reliable assignment. Newly discovered viruses, particularly those from underrepresented ecosystems, expand the known diversity of viral genomes. This growing diversity poses challenges for classification methods that rely on similarity to existing references. We present Fragment Path Complex Networks (FPCN), a framework that represents viral genomes as sequences of ordered fragments at various scales. FPCN captures contextual sequence info…
СтатьяПрепринтПоиск 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.
We develop a framework for matrix product quantum channels, a one-dimensional tensor-network description of completely positive, trace-preserving maps. We focus on translation-invariant channels, generated by a single repeated tensor, that admit a local purification. We show that their purifying isometry can always be implemented by a constant-depth brickwork quantum circuit, implying that such channels generate only short-range correlations when applied on product states. In contrast to the unitary setting, where one-dimensional quantum cellular automata (in one-to-one correspondence with mat
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.
Normal urinary bladder function relies on afferent fibers that detect and integrate mechanical and chemical cues related to bladder distension. Though, the molecular identity and function of the various sensory neuron types involved in bladder function have yet to be fully elucidated. Here, we introduce a novel framework for the functional classification of mechanosensitive bladder afferents based on their differential responses to physiological (15 μl/min) and noxious filling (30 s at intravesical pressures of 10, 20, 30, 40, 50, and 60 cmH2O). Our data reveal the presence of three distinct t…
СтатьяПрепринтПоиск 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.
UNLABELLED: Overfitting, an issue that constrains the validity and generalizability of machine learning in neuroimaging-based diagnostic-classification, is in part due to small sample sizes in relation to what is required for generalization. Even with data aggregation (such as in Autism Brain Imaging Data Exchange or ABIDE), the relatively smaller sample sizes are a result of the fact that it is difficult/expensive to acquire data from clinical populations. With healthy controls, we have comparatively larger samples available. Therefore, we propose to address overfitting by using larger health…
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.
Brain-Computer Interfaces (BCI) have shown promise in facilitating upper limb rehabilitation following stroke. However, restoring fine hand functions, such as grasping, remains a significant challenge. To address this, we focus on decoding hand grasp attempts from electroencephalography (EEG) to enable BCI-driven hand rehabilitation. In this work, we propose several novel methods. First, inspired by the Small-World Brain Network Theory, we introduce a Small-world Hierarchical Interconnected Graph Neural Network (SHINE). SHINE captures transient power dynamics using multiscale convolution, over
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.
Comparative neuroanatomy examines the phylogeny of the nervous system by tracing structural homologies. The cerebral cortex, basal ganglia, and cerebellum are areas where phylogenetic classification is widely applied, but recent findings have prompted a reassessment of long-standing views. For example, emerging evidence suggests that the neocortex is an ancient system originating from cyclostomes. Furthermore, the concept of the archicerebellum is being questioned, and the theory that the cerebellum originates from it has lost its bases. Comparative neuroanatomy is also expanding towards newer…
СтатьяОбзорАннотация на английскомПоиск 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.
INTRODUCTION: Alzheimer's Disease (AD) is one of the most prevalent types of dementia, which primarily impacts the elderly. Distinguishing AD stages has emerged as a significant challenge. The recent progress in neurological imaging techniques in conjunction with machine learning approaches has proved effective in identifying patterns in medical imaging. This can assist specialists in the early identification of AD.
METHODS: This paper proposes a skull-stripping algorithm to achieve precise image classification on MRI modalities. To achieve this, thresholding and morphological manipulations a…
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.
OBJECTIVES: To determine the reproducibility of two novel bone defect classification systems, the Tetsworth classification system and the Universal Long Bone Defect (ULBD) classification system.
METHODS: Two independent reproducibility studies were undertaken. A series of cases with bone defects was collected and sent to a panel of orthopaedic surgeons who were members of the OTA or LLRS who routinely manage bone defects. The surgeons were provided with a measurement calibration scale for defect length assessment. Analysis of reproducibility was performed using a Fleiss's multi rater kappa mo…
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.
Camera-based wildlife monitoring is often overwhelmed by non-target triggers and slowed by manual review or cloud-dependent inference, which can prevent timely intervention for high stakes human-wildlife conflicts. Our key contribution is a deployable, fully offline edge vision sensor that achieves near-real-time, highly accurate wildlife event classification by combining detector-based empty-image suppression with a lightweight classifier trained with a staged transfer-learning curriculum. Specifically, Stage 1 uses a pretrained You Only Look Once (YOLO)-family detector for permissive animal …
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.
PURPOSE: This paper proposes a left-right (LR) relationship-aware classification model for 3D volumetric images (3D volume). Bilateral symmetry (LR relationship) is an essential property of the human body that can be used to detect abnormalities and understand anatomical structures. Checking the difference and similarity between the left and right anatomical structures is very important in diagnosis. We propose an LR relationship-aware classification model of 3D volume.
METHODS: The proposed model employs an image feature extraction process from LR symmetric positions of human anatomy from 3D…
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.
OBJECTIVES: To develop and evaluate different deep learning (DL) models for clinically relevant screening and classification of pneumoconiosis based on chest radiographs.
METHODS: This retrospective study used B-reader labelled pneumoconiosis lung images from US workers. After pre-processing the images, DL models were trained and evaluated for four classification tasks: (1) parenchymal abnormalities present versus absent, (2) parenchymal and/or pleural abnormalities present versus absent, (3) small parenchymal opacities grade 1 versus grade 0 and (4) progressive massive fibrosis versus simple…
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.
Major congenital tragal malformations are characterized by structural anomalies involving both the tragal and external auditory canal (EAC) cartilages, associated with the accessory auricle (AA). Despite their prevalence, previous classification systems and surgical techniques have focused primarily on the outer framework, particularly the AA cartilage. This retrospective study included 258 ears in 247 patients who underwent surgical reconstruction between 2013 and 2023. The structural components were analyzed, and a novel classification system was proposed based on the morphology and connecti…
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.
Although there is variation in clinicians' application of the Rigo classification system (RCS) to adolescent idiopathic scoliosis, no artificial intelligence (AI) models have been developed to standardize the RCS specifically. This study aimed to develop an AI model that applies the RCS to X-rays, and compare its parameter measurements, processing time, and classification accuracy to human observers. Using an open-source AI model from Scoliosis Tools, an AI model was developed to apply the RCS. Twenty non-surgical, non-in-brace X-rays of AIS patients were chosen from a SpineWeb public dataset.…
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