Pretibial injuries manifest as lacerations or haematomas. Despite differences in pathogenesis and treatment, these entities have been mixed together in previous classifications. No classification for pretibial haematomas exists, and the Modified Dunkin Classification includes a Type V category that conflates lacerations with haematomas. To present the Sinuhe Classification-a comprehensive system categorising pretibial lacerations and haematomas with evidence-based treatment recommendations-and propose the umbrella term 'dermatoporotic wounds' to encompass the full spectrum of cutaneous injurie…
СтатьяОбзорПолный 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: Diagnosing esophageal motility disorders, including dysphagia, pose significant challenges due to the complexity of high-resolution impedance manometry (HRIM) data and variability in clinical interpretation. Thiswork explores the feasibility of a multimodal machine learning (ML)-based classification approach that combines HRIM recordings with patient-specific information and incorporates a graph-based modeling of esophageal physiology.
METHOD: We analyze HRIM recordings with corresponding patient information from 104 patientswith esophageal motility disorders collected atTUMUniversit…
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.
Atrial tachycardias (ATs) are increasingly recognized in clinical practice and are associated with a high symptom burden, frequent hospitali … e transition from an electrocardiogram-based descriptive characterization to a unified, mechanistic classification distinguishing non-re-entrant, localized reentrant, and macro-re-entrant AT, with direct implications for diagnostic and therapeutic strategies. Across documents, acute management is shifting toward a more pragmatic, mechanism-independent approach, …
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.
BACKGROUND: The wide-ranging correlates (e.g., demographic, socioeconomic status [SES], brain, genetics) of alcohol use disorder (AUD) are t … with small effect sizes distributed across a number of variables (0%-2% gain based on overall model classification). This suggests the continued importance of biological features in classifying AUD beyond psychological and demographic measures, though classification with single selected brain regions may be limited.
CONCLUSION: Multimodal multivariable approach …
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.
Meningioma risk stratification has historically been defined by the Simpson grade of resection and the histological grade of tumor tissue. Recent scientific advances have elucidated the molecular architecture of meningioma, and multiple groups have developed molecular classification systems that refine meningioma risk stratification. Reported meningioma molecular classification systems use DNA methylation or gene expression profiling, copy number alterations, DNA mutations, or multiple molecular and histological variables combined into individual models. While the details of meningioma molecul…
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.
PURPOSE: Esophageal cancer is widespread worldwide, with the highest rate in Asia. Early diagnosis plays a key role in increasing the surviv … hyperspectral intraluminal recordings of affected tissue specimen were carried out. In addition, a classification of the three intraluminal tissue types (esophageal, stomach mucosa, and cancerous tissue) was performed by using two different convolutional neural networks.
RESULTS: Our analysis clearly demonstrated differences in hemoglobin concentration and wat …
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.
Combining artificial intelligence with static analysis is an effective method for classifying malicious code. Due to the development of anti-analysis techniques, malicious code commonly employs obfuscation methods like packing, which result in garbled assembly code and the loss of original semantics. Consequently, existing pre-trained code language models are rendered ineffective in such scenarios. Current research addresses this issue by converting malicious bytecode into grayscale images and extracting visual features for classification. However, this process truncates the original sequence,…
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: Significant advancements in neuroimaging have emerged over the past decade, notably through positron emission tomography (PET) a … volume, tau protein levels, and empty space volumes.
RESULTS: The fuzzy logic approach achieved a classification accuracy of 99.1%, outperforming CNN (90.67%) and MLP (94%). Integration of multimodal data significantly enhanced performance compared to single-modality approaches.
CONCLUSIONS: Our study demonstrates that integrating advanced ML techniques 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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2025eng
Cavity detection in dental X-rays is essential for early diagnosis and treatment planning, yet traditional deep learning approaches often rely on binary classification of entire images, overlooking localized analysis. This study introduces a multi-scale AI-assisted approach for both classification and detection, leveraging the Ultralytics YOLO11 framework to compare image-level and tooth-level methodologies. The single-tooth classification model achieved a test accuracy of 0.854, while panoramic classification performed slightly better at 0.864. For cavity detection, the tooth-level model outp…
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: Myopia is a major cause of vision impairment. To improve the efficiency of myopia screening, this paper proposes a deep learning model, X-ENet, which combines the advantages of depthwise separable convolution and dynamic convolution to classify different severities of myopia. The proposed model not only enables precise extraction of detailed features from fundus images but also achieves lightweight processing, thereby improving both computational efficiency and classification accuracy.
APPROACH: First, fundus images are enhanced and preprocessed to improve feature extraction effec…
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.
The Mexican food production industry spans diverse agricultural and livestock products. Growing demand for animal-based products is driving significant changes in Livestock Production Systems (LPS), including shifts in location, herd sizes, and specializations. Global trade in livestock products has impacted Mexican producers' competitiveness and natural resource demands, raising environmental concerns. Better understanding of production system variations can assist decision-makers in enhancing agricultural sustainability. The study aimed to characterize the different types and distribution of
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: Cervical cancer is among the most frequently diagnosed malignancies in women. It is the fourth most prevalent malignancy in women … hen compared to CNN models, self-attention blocks of vision transformer models are more accurate in classification tests and are generally better at capturing global contextual information inside an input image. The architecture's CSP blocks are ideal for classification tasks with constrained resources where efficiency and speed are balanced; as a result, they a …
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.
How does a compound become a drug, and how do we decide for whom the drug is intended? Building a history of modafinil, this article examines how classification and serendipity affect drug development. We explore how mental health categories interact with drug development by tracing: how compound CRL40,476 was inadvertently created while exploring other compounds, and then became a focal point for development efforts; and how it secured Schedule IV status (low potential for abuse), orphan drug status (for niche markets), and then blockbuster drug status (>$1bn in annual sales). Classification …
СтатьяИсторическая 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.
(1) Background: This research investigates the application of Artificial Intelligence (AI), particularly biomimetic convolutional neural networks (CNNs), for the automatic classification of gastrointestinal (GI) polyps in endoscopic images. The study combines AI and Transfer learning techniques to support early detection of colorectal cancer by enhancing diagnostic accuracy with pre-trained models; (2) Methods: The Kvasir dataset, comprising 4000 annotated endoscopic images across eight polyp categories, was used. Images were pre-processed via normalisation, resizing, and data augmentation. Se…
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: Preeclampsia remains a leading cause of maternal morbidity worldwide. There is a critical need for predictive systems that not o … n, were conducted using open-source tools, ensuring reproducibility. Results: SK-MOEFS achieved 91% classification accuracy, an AUC of 0.89, and a recall of 0.88-outperforming other standard interpretable models while maintaining high transparency. The model emphasizes minimizing false negatives, which is critical in clinical risk stratification for preeclampsia …
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.
Ultrasound contrast agent is a medical reagent used for ultrasound contrast imaging. After more than 50 years of development, with the continuous deepening of research, the composition, physicochemical properties, functions and application directions of contrast agents have undergone significant changes. paper describes the generation, development stage, classification, main clinical applications and the latest technical progress of ultrasound contrast agents relatively comprehensively, reviews imaging principles, safety, tumor targeted imaging and treatment of UCA, introduces the classificati…
СтатьяОбзорПоддержка 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.
Identification of chromosome pairs is important for karyotype generation and genetic disease prediction. Conventional methods tend to fail with structural variations of the chromosomes and imprecise boundaries. To solve these issues, we propose a deep learning architecture, Edge Fusion Attention Network (EFANet), for chromosome classification. It is a new architecture that combines the Adaptive Edge Preserve Fusion (AEPF) algorithm with the Feature Focused Attention Network (F2ANet). The AEPF algorithm clearly identifies chromosome boundaries and highlights the morphological differences. It im…
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