Bangla news floods the web, and the need for smarter and more efficient classification techniques is greater than ever. Previous studies mostly focused on traditional models, overlooking the potential of hybrid techniques to handle the ever-growing complex dataset and its linguistic patterns in Bangla to achieve higher accuracy. Addressing the challenge, this study presents a comprehensive approach to classify Bangla news articles into eight distinct categories using various machine learning and deep learning techniques. The use of traditional machine learning algorithms, deep learning archite
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: The younger onset of pancreatitis presents a significant public health challenge. This study aims to analyze the global burden of pancreatitis in younger populations based on the Global Burden of Disease 2021.
METHODS: This study uses incidence rates and Disability-Adjusted Life Years (DALYs) to assess the burden of pancreatitis. Joinpoint modeling was used to assess the trend of the burden. Age-Period-Cohort (APC) modeling was used to assess the annual percentage changes by age, as well as the period and cohort relative risks. Norpred modeling was used to predict the burden throu
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: Dentoalveolar ankylosis posttrauma or external cervical resorption (ECR) post orthodontics might affect permanent teeth in growing individuals. Decoronation and root submergence attempt to minimize the impact of these sequelae. This is one of the few reports in which the survival of provisional restorations and preservation of the marginal bone post long-term follow-up of this treatment modality were evaluated for several cases.
MATERIALS AND METHODS: Nine upper permanent incisors with ankylosis or ECR, treated using decoronation and root submergence were examined. The qualitative
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.
In the field of quantitative microscopy, textural information plays a significant role very often in tissue characterization and diagnosis, in addition to morphology and intensity. The aim of this work is to improve the classification accuracy based on textural features for the development of a computer assisted screening of oral sub-mucous fibrosis (OSF). In fact, a systematic approach is introduced in order to grade the histopathological tissue sections into normal, OSF without dysplasia and OSF with dysplasia, which would help the oral onco-pathologists to screen the subjects rapidly. In to
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.
Soil-transmitted helminth (STH) infections are exceedingly common, estimated to afflict 1.5 billion individuals worldwide, or 24% of the total population. The aim of this work is to model the transmission dynamics of soil-transmitted helminth (STH) infections using fractional-order calculus integrated with machine learning to enhance prediction accuracy and control strategies. Specific fundamental characteristics like the non-negativity of solutions and the invariant region within where the model equations hold epidemiological significance. Equilibrium points and basic reproductive number are
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.
Sarcopenia is an age-related condition marked by high prevalence and significant clinical consequences, underscoring the need for timely diagnostic and predictive strategies. In this study, we applied Weighted Gene Co-expression Network Analysis (WGCNA) to detect gene modules associated with sarcopenia, followed by predictive modeling using machine learning. This methodology aimed to identify robust biomarkers to support early detection and tailored therapeutic strategies. We integrated three sarcopenia-related gene expression datasets from the GEO database. Functional enrichment analysis of d
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.
Medical environment comfort directly affects patient treatment outcomes and recovery processes. This study constructs a machine learning prediction model for patient excessive discomfort based on environmental monitoring data from medical infusion rooms. The research collected 1,000 samples with 11 environmental feature data, including temperature, humidity, noise level, air quality index, wind speed, lighting intensity, oxygen concentration, carbon dioxide concentration, air pressure, air circulation speed, and air pollutant concentration. Through comparative analysis of 10 machine learning a
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: Circadian clock disruption has emerged as a relevant axis in cancer; however, the expression patterns and diagnostic relevance of BMAL1 and CLOCK in multiple myeloma (MM) remain insufficiently defined.
METHODS: BMAL1 and CLOCK mRNA expression was quantified by RT-qPCR in bone marrow samples from 46 newly diagnosed MM patients and 13 healthy controls. Group comparisons, ROC analyses, multivariate logistic regression, partial correlation, and machine-learning models (logistic regression, random forest, and support-vector machine) with stratified 5-fold cross-validation (including cl
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: Adolescent alcohol consumption is a known risk factor for developing alcohol use disorder (AUD) in adulthood, but individual susceptibility varies widely, contributed to by differences in factors that are not well-understood. Identifying patterns of developmental trajectories in voluntary alcohol consumption behavior during adolescence could provide insight into biological underpinnings of AUD risk. Machine learning (ML) offers powerful pattern recognition capabilities that may help forecast future behavioral trajectories based on early-stage data.
OBJECTIVE: This study aimed to e
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.
Volatile fingerprints provide useful information for characterizing Astragali Radix (AR), a food-medicine homologous plant material, but differences among wild, wild-simulated, and cultivated samples remain unclear. In this study, headspace solid-phase microextraction coupled with gas chromatography-mass spectrometry (HS-SPME-GC-MS) and headspace gas chromatography-ion mobility spectrometry (HS-GC-IMS) were integrated with multivariate analysis and interpretable machine learning to characterize volatile profiles and identify candidate discriminatory compounds in 117 AR samples from different c
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: Stroke is a disease with high morbidity, disability, and mortality. Immune factors play a crucial role in the occurrence of ischemic stroke (IS), but their exact mechanism is not clear. This study aims to identify possible immunological mechanisms by recognizing immune-related biomarkers and evaluating the infiltration pattern of immune cells.
METHODS: We downloaded datasets of IS patients from GEO, applied R language to discover differentially expressed genes, and elucidated their biological functions using GO, KEGG analysis, and GSEA analysis. The hub genes were then obtained us
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.
OBJECTIVE: To evaluate the functional outcomes and long-term effects on muscle strength of femoral shaft fractures treated with intramedullary (IM) antegrade nailing using a standard piriformis start point.
DESIGN: Retrospective Outcome Study.
SETTING: Tertiary Level Teaching Hospital and Referral Centre for the Province of British Columbia.
PATIENTS/PARTICIPANTS: Twenty-one patients (7 female, 14 male; mean age 34.5 years, range 16-56 years) with isolated femoral shaft fractures who were treated with standard antegrade reamed interlocking IM nailing and who had a minimum 1-year follow-up w
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.
INTRODUCTION: Surgeons are frequently exposed to psychological stress across the perioperative trajectory, which may affect surgeons' well-being and patient safety. Recent advances in wearable sensing, multimodal data analysis, and machine learning have expanded the methodological approaches available for perioperative stress assessment. However, a comprehensive synthesis of these methodological developments remains limited.
METHODS: This systematic review included empirical studies published between January 2015 and June 2025 that investigated methodologies for surgeons' perioperative stress
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 identification of indoor occupant presence is crucial for intelligent building energy management. Traditional monitoring methods are often invasive and lack standardized quantitative indicators. Therefore, this study proposes a non-invasive occupant presence state prediction method based on machine learning. Six machine learning algorithms-Logistic Regression, Decision Tree, k-Nearest Neighbor (KNN), Random Forest, CatBoost, and XGBoost-were evaluated across five building scenarios (hospitals, classrooms, dormitories, offices, and dwelling houses) using core environmental features inc
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: This study aims to develop and validate a multi-modal machine learning model for preoperative risk stratification in papillary thyroid carcinoma (PTC), addressing limitations of current systems that rely on postoperative pathological features.
METHODS: We analyzed 974 PTC patients from three medical centers in China using a multi-modal approach integrating: (1) clinical indicators, (2) immunological indices, (3) ultrasound radiomics features, and (4) CT radiomics features. Our methodology employed gradient boosting machine for feature selection and random forest for classification
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное исследованиеПоиск 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.
OBJECTIVE: This paper aims to explore affordable biomarkers of Alzheimer's disease (AD) based on noninvasive, low cost, and portability electroencephalography (EEG) signals.
METHODS: By combining multiscale analysis and embedding space theory, a novel strategy was developed for constructing brain functional network inferred from generalized composite multiscale entropy vector (GCMSEV). Functional network analysis and seed analysis were used for comparing AD pattern versus control pattern. Machine learning methods were employed for proving the effectiveness of our method.
RESULTS: Patients wi
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.
BACKGROUND: Post-stroke dysphagia (PSD) significantly increases the risk of aspiration-related pneumonia. While prior studies have linked abnormal temporal coordination of swallowing motions to aspiration, limited efforts have been made to explore its individualised mechanisms. This study aims to identify the biomechanical mechanisms underlying aspiration in PSD by developing an interpretable machine learning model based on videofluoroscopic swallowing study (VFSS) data.
METHODS: A retrospective analysis was conducted on 135 PSD patients with dysphagia, comprising 547 individual swallowing ev
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.
This research study explores of the effectiveness of a machine learning image classification model in the accurate identification of various types of brain tumors. The types of tumors under consideration in this study are gliomas, meningiomas, and pituitary tumors. These are some of the most common types of brain tumors and pose significant challenges in terms of accurate diagnosis and treatment. The machine learning model that is the focus of this study is built on the Google Teachable Machine platform (Alphabet Inc., Mountain View, CA). The Google Teachable Machine is a machine learning imag
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.
Analysis of quantified voice patterns is useful in the detection and assessment of dysphonia and related phonation disorders. In this paper, we first study the linear correlations between 22 voice parameters of fundamental frequency variability, amplitude variations, and nonlinear measures. The highly correlated vocal parameters are combined by using the linear discriminant analysis method. Based on the probability density functions estimated by the Parzen-window technique, we propose an interclass probability risk (ICPR) method to select the vocal parameters with small ICPR values as dominant
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.
Heart disease is the major cause of death as well as a leading cause of disability in the developed countries. Mitral Regurgitation (MR) is a common heart disease which does not cause symptoms until its end stage. Therefore, early diagnosis of the disease is of crucial importance in the treatment process. Echocardiography is a common method of diagnosis in the severity of MR. Hence, a method which is based on echocardiography videos, image processing techniques and artificial intelligence could be helpful for clinicians, especially in borderline cases. In this paper, we introduce novel feature
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