BACKGROUND AND OBJECTIVES: Naming decline after left temporal lobe epilepsy (TLE) surgery is common and difficult to predict. Preoperative language fMRI may predict naming decline, but this application is still lacking evidence. We performed a large multicenter cohort study of the effectiveness of fMRI in predicting naming deficits after left TLE surgery.
METHODS: At 10 US epilepsy centers, 81 patients with left TLE were prospectively recruited and given the Boston Naming Test (BNT) before and ≈7 months after anterior temporal lobectomy. An fMRI language laterality index (LI) was measured wit
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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
Foundation models are large-scale versatile systems trained on vast quantities of diverse data to learn generalizable representations. Their adaptability with minimal fine-tuning makes them particularly promising for medical imaging, where data variability and domain shifts are major challenges. Currently, two types of foundation models dominate the literature: self-supervised models and more recent vision-language models. In this study, we advance the application of vision-language foundation (VLF) models for ocular disease screening using the OPHDIAT dataset, which includes nearly 700,000 fu
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.
INTRODUCTION: Multilingualism has been proposed as a protective factor against cognitive aging, but its effects are often intertwined with socioeconomic and sociolinguistic contexts, particularly whether an individual's first language is the societal majority or a minority language.
METHODS: We analyzed data from 3854 older adults in the Longitudinal Aging Study in India-Diagnostic Assessment of Dementia (LASI-DAD). Participants were classified as monolingual, majority-language multilingual, or minority-language multilingual. Cognitive outcomes were examined across SES strata using multiple-g
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.
What insights can machine learning bring to understanding human language acquisition? Large language and multimodal models have achieved remarkable capabilities, but their reliance on massive training datasets creates a fundamental mismatch with children, who succeed in acquiring language from comparatively limited input. To help bridge this gap, researchers have increasingly trained neural networks using data similar in quantity and quality to children's input. Taking this approach to the limit, Vong et al. (2024) showed that a multimodal neural network trained on 61 hours of visual and lingu
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: Language barriers in healthcare lead to miscommunication, reduced comprehension, and adverse outcomes. Professional medical interpreters are the gold standard, but are often unavailable for interventional radiology consent discussions. Recent advances in large language models such as GPT-4o have shown high accuracy in multilingual tasks. We conducted a proof-of-concept internal validation of GPT-4o as a live bilingual translation tool in interventional radiology consent simulations across nine languages.
MATERIAL AND METHODS: Thirty-six simulated consent sessions were conducted acros…
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.
Telehealth use increased dramatically after the COVID-19 pandemic enabled largely by regulatory changes. Health policy experts recommend telehealth as a viable option for healthcare delivery in the post-pandemic world. As investment in telehealth continues, it is important to ensure that existing health disparities are not exacerbated. One group that is particularly vulnerable to telehealth challenges includes patients with limited English Proficiency. This study aimed to examine whether English proficiency is associated with completion of telerehabilitation visits. Electronic Health Records 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.
Implicit motives, nonconscious needs that influence individuals' behaviors and shape their emotions, have been part of personality research for nearly a century but differ from personality traits. The implicit motive assessment is very resource-intensive, involving expert coding of individuals' written stories about ambiguous pictures, and has hampered implicit motive research. Using large language models and machine learning techniques, we aimed to create high-quality implicit motive models that are easy for researchers to use. We trained models to code the need for power, achievement, and af…
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.
Vision-Language (VL) models such as Contrastive Language-Image pretraining (CLIP) have shown remarkable zero-shot classification capabilities by jointly learning from large-scale image-text datasets using multimodal self-supervised learning (SSL). However, while these models capture strong global semantics, they often struggle with fine-grained spatial understanding, thereby limiting their effectiveness in downstream tasks like object detection and medical abnormality localization2. To address this limitation, we propose Patch-CLIP, a novel VL framework that introduces a contrastive loss align
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 ultrasound (BUS) is a vital imaging technique for detecting and characterizing breast abnormalities. Generating comprehensive BUS reports typically requires integrating multiple image views and patient information, which can be time-consuming for clinicians. This study explores the feasibility of a modular, AI-assisted framework to support BUS report generation, focusing on system integration. We developed a suite of classification networks for image analysis, coordinated via LangChain with Large Language Models (LLMs), to generate structured and clinically meaningful reports. A Retriev…
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.
Humans make over a hundred thousand eye movements daily to gather visual information. But what determines where we look? Current computational models typically link gaze behaviour to visual features of isolated images, but we know that eye movements are also strongly shaped by cognitive goals: Observers gather information that helps them to understand, rather than just represent, the world. Within this framework, observers should focus more on information that updates one's understanding of the environment, and less on what is purely visually salient. Here we tested this hypothesis using a fre
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.
Sleep Disordered Breathing (SDB), including conditions like Obstructive Sleep Apnea (OSA), represents a major health concern, characterized by irregular airflow during sleep due to airway obstruction. SDB can result in serious health problems. Implementation of early intervention is vital whenever patient outcomes are to be considered. This research aims to advance research on otolaryngology using Machine Learning (ML) models, and Large Language Models (LLM) for identification of SDB using Electronic Health Record (HER). The approach proposes a hybrid ML framework combining the Dynamic Seagull…
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.
Estimation of model accuracy (EMA) is a critical step in protein structure prediction, enabling the ranking and selection of models in the absence of experimental structures. EMA methods aim to function independently of modeling approaches, ensuring broad applicability across diverse prediction workflows. Recent state-of-the-art EMA methods often improve estimation accuracy by incorporating consensus information from model pools, multiple sequence alignments (MSAs), structural templates, or protein language model representations. However, these strategies typically incur substantial computatio
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: Hip fractures are associated with significant mortality, especially among elderly patients. Accurate prediction of mortality ris … year mortality among elderly hip fracture patients. Crucially, an automated ML framework leveraging large language models provides a practical, clinically accessible alternative, effectively democratising advanced predictive analytics in healthcare settings.
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.
Natural language is a primary medium for expressing thoughts and emotions, making text analysis a vital tool in psychological research. It enables insights into personality traits, mental health, and sentiment in interpersonal communication. Traditional approaches - such as human coding, dictionary-based methods, or training models from scratch - often suffer from limitations, including inefficiency, incomplete coverage, or high data requirements. This tutorial introduces the pretrain-finetune paradigm, a transformative approach in text analysis and natural language processing (NLP) that lever
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.
Conventional dementia screening tools, whether paper tests or static artificial intelligence (AI) models, capture only a snapshot of cognition and need to be adminstered periodically. Yet decline is dynamic, shaped by environment, comorbidities, and life history. Current approaches rarely adapt, integrate feedback, or provide transparent reasoning that clinicians can trust. We propose agentic AI systems: modular agents built on large language models (LLMs) that collaborate, adapt, and mirror interdisciplinary care. The Cognitive Agent Lab exemplifies this framework, emphasizing functional aspe…
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: Language policy serves as an essential tool for governments to guide and regulate language development. However, China's current language policy faces challenges like outdated analytical methods, inefficiencies caused by policy misalignment, and the absence of predictive frameworks. This study provides a comprehensive overview of China's language policy by identifying key topics and predicting future trends.
METHODS: We employ the Latent Dirichlet Allocation topic model and Autoregressive Integrated Moving Average model systematically analyze and predict the evolution of China's l
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 exponential growth of biomedical and life sciences literature, including research on amyloid biology, has made it increasingly challenging to track new discoveries and gain a comprehensive understanding of the evolution of specific research fields. Advances in natural language models (NLM) and artificial intelligence (AI) approaches now enable large-scale analysis of scientific publications, uncovering hidden patterns and facilitating data-driven insights. Here, a two-dimensional mapping of the global amyloid research landscape is presented, using the transformer-based large language model
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.
Hostility and chronic stress are known risk factors for heart disease, but they are costly to assess on a large scale. We used language expressed on Twitter to characterize community-level psychological correlates of age-adjusted mortality from atherosclerotic heart disease (AHD). Language patterns reflecting negative social relationships, disengagement, and negative emotions-especially anger-emerged as risk factors; positive emotions and psychological engagement emerged as protective factors. Most correlations remained significant after controlling for income and education. A cross-sectional
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.
The way our eyes move while reading provides valuable insights into both the reader's cognitive processes and the properties of the text. In particular, eye-tracking-while-reading data has been shown to be highly beneficial in various technological applications, such as enhancing and interpreting neural language models and inferring a reader's characteristics. However, these applications often rely on large-scale, data-driven models, which demand extensive eye-tracking datasets that are challenging to obtain due to the resource-intensive nature of data collection. To address the challenge of d
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.
Adult type 1 diabetes mellitus (T1DM) involves complex diagnosis, treatment, and long-term self-management, creating a need for accurate and accessible health education. Large language models (LLMs) are increasingly used for medical information seeking, yet their accuracy and consistency in adult T1DM-related queries remain insufficiently evaluated. A guideline-based comparative evaluation assessed DeepSeek-V3.2 and ChatGPT-5.0 using 22 English-language prompts derived from the 2021 ADA/EASD consensus report, covering basic knowledge, diagnosis and differential diagnosis, treatment, and compli…
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