Clinical reports show that COVID-19 disease has impacts on the cardiovascular system in addition to the respiratory system. Available COVID-19 diagnostic methods have been shown to have limitations. In addition to current diagnostic methods such as low-sensitivity standard RT-PCR tests and expensive medical imaging devices, the development of alternative methods for the diagnosis of COVID-19 disease would be beneficial for control of the COVID-19 pandemic. Further, it is important to quickly and accurately detect abnormalities caused by COVID-19 on the cardiovascular system via ECG. In this st
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.
Hypoxic ischemic encephalopathy (HIE) is a major global cause of neonatal death and lifelong disability. Large animal translational studies of hypoxic ischemic brain injury, such as those conducted in fetal sheep, have and continue to play a key role in furthering our understanding of the cellular and molecular mechanisms of injury and developing new treatment strategies for clinical translation. At present, the quantification of neurons in histological images consists of slow, manually intensive morphological assessment, requiring many repeats by an expert, which can prove to be time-consumin
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.
Breast cancer is the most common cancer in women worldwide. It is the most frequently diagnosed cancer among women in 140 countries out of 184 reporting countries. Lesions of breast cancer are abnormal areas in the breast tissues. Various types of breast cancer lesions include (1) microcalcifications, (2) masses, (3) architectural distortion, and (4) bilateral asymmetry. Microcalcification can be classified as benign, malignant, and benign without a callback. In the present manuscript, we propose an automatic pipeline for the detection of various categories of microcalcification. We performed
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.
OBJECTIVE: Breast cancer is the most common among women, and it causes many deaths every year. Early diagnosis increases the chance of cure through treatment. The traditional manual diagnosis requires effort and time from pathological experts, as it needs a joint experience of a number of pathologists. Diagnostic mistakes can lead to catastrophic results and endanger the lives of patients. The presence of an expert system that is able to specify whether the examined tissue is healthy or not, thus improves the quality of diagnosis and saves the time of experts. In this paper, a model capable 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.
Growing evidence shows that there is an increased risk of cardiovascular diseases among gout patients, especially coronary heart disease (CHD). Screening for CHD in gout patients based on simple clinical factors is still challenging. Here we aim to build a diagnostic model based on machine learning so as to avoid missed diagnoses or over exaggerated examinations as much as possible. Over 300 patient samples collected from Jiangxi Provincial People's Hospital were divided into two groups (gout and gout+CHD). The prediction of CHD in gout patients has thus been modeled as a binary classification
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.
Anatomical variations in bony structures around the wrist have been considered as risk factors for Kienböck's disease: ulnar variance, Nattrass index, ulnar variance/capitate height ratio and presence of a lunohamate joint. This study aimed to assess the order of importance of these variations as risk factors for Kienböck's disease. Two groups were formed: patients (n = 58) and controls (n = 235). On posteroanterior radiographs in the two groups, these risk factors were examined by four raters. After inter-rater correlation analysis, an artificial neural network was used to estimate their rela
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 methodology of assessment and training of surgical skills is evolving to deal with the emergence of competency-based training. Artificial neural networks (ANNs), a branch of artificial intelligence, can use newly generated metrics not only for assessment performance but also to quantitate individual metric importance and provide new insights into surgical expertise.
OBJECTIVE: To outline the educational utility of using an ANN in the assessment and quantitation of surgical expertise. A virtual reality vertebral osteophyte removal during a simulated surgical spine procedure is
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.
Resting-state fMRI has been widely used in investigating the pathophysiology of late-life depression (LLD). Unlike the conventional linear approach, cross-sample entropy (CSE) analysis shows the nonlinear property in fMRI signals between brain regions. Moreover, recent advances in deep learning, such as convolutional neural networks (CNNs), provide a timely application for understanding LLD. Accurate and prompt diagnosis is essential in LLD; hence, this study aimed to combine CNN and CSE analysis to discriminate LLD patients and non-depressed comparison older adults based on brain resting-stat
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.
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Age-related macular degeneration (AMD) is a degenerative disorder affecting the macula, a key area of the retina for visual acuity. Nowadays, AMD is the most frequent cause of blindness in developed countries. Although some promising treatments have been proposed that effectively slow down its development, their effectiveness significantly diminishes in the advanced stages. This emphasizes the importance of large-scale screening programs for early detection. Nevertheless, implementing such programs for a disease like AMD is usually unfeasible, since the population at
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 AND OBJECTIVE: Early fundus screening and timely treatment of ophthalmology diseases can effectively prevent blindness. Previous studies just focus on fundus images of single eye without utilizing the useful relevant information of the left and right eyes. While clinical ophthalmologists usually use binocular fundus images to help ocular disease diagnosis. Besides, previous works usually target only one ocular diseases at a time. Considering the importance of patient-level bilateral eye diagnosis and multi-label ophthalmic diseases classification, we propose a bilateral feature enha
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.
BACKGROUND: Deep learning applied to ultrasound (US) can provide a feedback to the sonographer about the correct identification of scanned tissues and allows for faster and standardized measurements. The most frequently adopted parameter for US diagnosis of carpal tunnel syndrome is the increasing of the cross-sectional area (CSA) of the median nerve. Our aim was to develop a deep learning algorithm, relying on convolutional neural networks (CNNs), for the localization and segmentation of the median nerve and the automatic measurement of its CSA on US images acquired at the proximal inlet of t
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: Infectious diseases usually spread rapidly. This study aims to develop a model that can provide fine-grained early warnings of infectious diseases using real hospital data combined with disease transmission characteristics, weather, and other multi-source data.
METHODS: Based on daily data reported for infectious diseases collected from several large general hospitals in China between 2012 and 2020, seven common infectious diseases in medical institutions were screened and a multi self-regression deep (MSRD) neural network was constructed. Using a recurrent neural network as the ba
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.
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Lyme disease which is one of the most common infectious vector-borne diseases manifests itself in most cases with erythema migrans (EM) skin lesions. Recent studies show that convolutional neural networks (CNNs) perform well to identify skin lesions from images. Lightweight CNN based pre-scanner applications for resource-constrained mobile devices can help users with early diagnosis of Lyme disease and prevent the transition to a severe late form thanks to appropriate antibiotic therapy. Also, resource-intensive CNN based robust computer applications can assist non-ex
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.
In recent years, massive attention has been attracted to the development and application of machine learning (ML) in the field of infectious diseases, not only serving as a catalyst for academic studies but also as a key means of detecting pathogenic microorganisms, implementing public health surveillance, exploring host-pathogen interactions, discovering drug and vaccine candidates, and so forth. These applications also include the management of infectious diseases caused by protozoal pathogens, such as Plasmodium, Trypanosoma, Toxoplasma, Cryptosporidium, and Giardia, a class of fatal or lif
СтатьяОбзорПоддержка 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.
The partial phase synchronization (sometimes called cooperation) of neurons is fundamental for the understanding of the complex behavior of the brain. The lack or the excess of synchronization can generate brain disorders like Parkinson's disease and epilepsy. The phase synchronization phenomenon is strongly related to the regular or chaotic dynamics of individual neurons. The individual dynamics themselves are a function of the ion channel conductances, turning the conductances into important players in the process of neuron synchronized health depolarization/repolarization processes. It is w
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: Automated classification of flow cytometry data has the potential to reduce errors and accelerate flow cytometry interpretation. We desired a machine learning approach that is accurate, is intuitively easy to understand, and highlights the cells that are most important in the algorithm's prediction for a given case.
METHODS: We developed an ensemble of convolutional neural networks for classification and visualization of impactful cell populations in detecting classic Hodgkin lymphoma using two-dimensional (2D) histograms. Data from 977 and 245 clinical flow cytometry cases were u
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.
Various convolutional neural network (CNN) based concepts have been introduced for the prostate's automatic segmentation and its coarse subdivision into transition zone (TZ) and peripheral zone (PZ). However, when targeting a fine-grained segmentation of TZ, PZ, distal prostatic urethra (DPU) and the anterior fibromuscular stroma (AFS), the task becomes more challenging and has not yet been solved at the level of human performance. One reason might be the insufficient amount of labeled data for supervised training. Therefore, we propose to apply a semi-supervised learning (SSL) technique named
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.
An explainable Artificial Intelligence (xAI) approach is proposed to longitudinally monitor subjects affected by Mild Cognitive Impairment (MCI) by using high-density electroencephalography (HD-EEG). To this end, a group of MCI patients was enrolled at IRCCS Centro Neurolesi Bonino Pulejo of Messina (Italy) within a follow-up protocol that included two evaluations steps: T0 (first evaluation) and T1 (three months later). At T1, four MCI patients converted to Alzheimer's Disease (AD) and were included in the analysis as the goal of this work was to use xAI to detect individual changes in EEGs p
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 Conference2021eng
One method by which the mammalian sound localization pathway localizes sound sources is by analyzing the microsecond-level difference between the arrival times of a sound at the two ears. However, how the neural circuits in the auditory brainstem precisely integrate signals from the two ears, and what the underlying mechanisms are, remains to be understood. Recent studies have reported that variations of axon myelination in the auditory brainstem produces various axonal conduction velocities and sophisticated temporal dynamics, which have not been well characterized in most existing models of
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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.
Heart rate variability, which is the fluctuation of the R-R interval (RRI) in electrocardiograms (ECG), has been widely adopted for autonomous evaluation. Since the HRV features that are extracted from RRI data easily fluctuate when arrhythmia occurs, RRI data with arrhythmia need to be modified appropriately before HRV analysis. In this study, we consider two types of extrasystoles-premature ventricular contraction (PVC) and premature atrial contraction (PAC)-which are types of extrasystoles that occur every day, even in healthy persons who have no cardiovascular diseases. A unified framework
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.
MedElevator
Войти в исследования