In biological neural circuits, the dynamics of neurons and synapses are tightly coupled. We study the consequences of this coupling and show that it enables a form of working memory. In recurrent neural network models with ongoing Hebbian plasticity, we find that following oscillatory stimulation, neurons continue to oscillate long after the input is removed. This creates a dynamic form of memory that has no explicit storage or retrieval phases and that requires no prior knowledge of the input. We trace the mechanism of these "persistent oscillations" to an interaction between neurons and syna
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.
Walter Pitts is usually remembered as the mathematical co-author of the 1943 McCulloch-Pitts paper and as a precursor of artificial neural networks. That placement is accurate, but it is too narrow to capture the theoretical significance of his work for biological information systems. This article reconstructs Pitts' contribution as part of an unfinished program of biological computationalism: an approach in which computation becomes explanatory when formally characterizable relations are physically realized by organized biological processes. In the original McCulloch-Pitts case, the relevant
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.
Cerebral palsy (CP) is a neurological condition that affects mobility and motor control, presenting significant challenges for accurate diagnosis, particularly in cases of hemiplegia and diplegia. This study proposes a method of classification utilizing Recurrent Neural Networks (RNNs) to analyze time series force data obtained via an AMTI platform. The proposed research focuses on optimizing these models through advanced techniques such as automatic parameter optimization and data augmentation, improving the accuracy and reliability in classifying these conditions. The results demonstrate the…
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 ability to process complex spatiotemporal information is a fundamental process underlying the behavior of all higher organisms. However, how the brain processes information in the temporal domain remains incompletely understood. We have explored the spatiotemporal information-processing capability of networks formed from dissociated rat E18 cortical neurons growing in culture. By combining optogenetics with microelectrode array recording, we show that these randomly organized cortical microcircuits are able to process complex spatiotemporal information, allowing the identification of a lar
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
Achievements and solutions in mechanical engineering II : selected, peer reviewed papers from the 5th International Conference of Mechanical Engineering (ICOME) 2019, October 24-25, 2019, Craiova, Romania. ICOME (Conference) (5th : 2019...2020eng
Retinal microsurgery is one of the most technically demanding surgeries, during which the surgical tool needs to be inserted into the eyeball and is constantly constrained by the sclerotomy port. During the surgery, any unexpected manipulation could cause extreme tool-sclera contact force leading to sclera damage. Although, a robot assistant could reduce hand tremor and improve the tool positioning accuracy, it cannot prevent or alarm the surgeon about the upcoming danger caused by surgeon's misoperations, i.e., applying excessive force on the sclera. In this paper, we present a new method bas
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: Moyamoya disease (MMD) is a serious intracranial cerebrovascular disease. Cerebral hemorrhage caused by MMD will bring life risk to patients. Therefore, MMD detection is of great significance in the prevention of cerebral hemorrhage. In order to improve the accuracy of digital subtraction angiography (DSA) in the diagnosis of ischemic MMD, in this paper, a deep network architecture combined with 3D convolutional neural network (3D CNN) and bidirectional convolutional gated recurrent unit (BiConvGRU) is proposed to learn the spatiotemporal features for ischemic MMD detection.
METHO
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.
The pyloric network of the lobster stomatogastric ganglion is a prime example of an oscillatory neural circuit. In our previous study on the firing patterns of pyloric neurons we observed characteristic temporal structures termed 'interspike interval (ISI) signatures' which were found to depend on the synaptic connectivity of the network. Dopamine, a well-known modulator of the pyloric network, is known to affect inhibitory synapses so it might also tune the fine temporal structure of intraburst spikes, a phenomenon not previously investigated. In the recent work we study the DA modulation of
Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка правительства СШАПоддержка службы здравоохранения 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.
OBJECTIVES: Diabetes mellitus is a complex metabolic disease characterised by chronic hyperglycaemia, which triggers a cascade of pathological changes in the body. Contemporary methods for developing antidiabetic drugs are often lengthy, expensive, and not always effective. The use of neural networks for modelling diabetes opens up new possibilities for accelerating research and increasing the accuracy of predicting the effectiveness of novel therapeutic strategies. The aim of this study was to develop and validate a neural network for studying experimental diabetes and assessing the efficacy
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: This work conducts a comparative study on the effect of neural networks of different architectures on the detection of paroxysmal atrial fibrillation (PAF) events from dynamic electrocardiography (ECG) recordings, a problem raised in the 4th China Physiological Signal Challenge 2021 (CPSC2021).
APPROACH: We proposed 3 neural network models and an auxiliary one for QRS detection to tackle the problem. A convolutional recurrent neural network (CRNN) model and a U-Net model that accepts ECG waveform input make sample-wise predictions. This regards the PAF events detection as a segment
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.
Transient global amnesia (TGA) is a rare but well-described neurological disorder characterised by an acute self-limited episode of dense anterograde amnesia with retrograde amnesia of variable extent. Although the clinical phenomenology, neuropsychology, neuroimaging, prognosis, and precipitating and predisposing factors of TGA are well described, the pathogenesis is not currently understood. Existing proposals - epileptic seizure, stroke or transient ischaemic attack, migraine aura - all have shortcomings. Based on a computational neural network model of mnemonic function, a new model of TGA
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.
The nucleus accumbens (NAc) is considered a hub of reward processing and a growing body of evidence has suggested its crucial role in the pathophysiology of major depressive disorder (MDD). However, inconsistent results have been reported by studies on reward network-focused resting-state functional MRI (rs-fMRI). In this study, we examined functional alterations of the NAc-based reward circuits in patients with MDD via meta- and mega-analysis. First, we performed a coordinated-based meta-analysis with a new SDM-PSI method for all up-to-date rs-fMRI studies that focused on the reward circuits
СтатьяМетаанализПоддержка 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 arbitrary visuomotor mapping, an object instructs a particular action or target of action, but does so in a particular way. In other form … rchitectures, or modules, which may involve a variety of neural structures. According to this view, recurrent neural networks involving cortex, basal ganglia, and thalamus operate largely in parallel. Each of these interacting networks can be termed a cortical-BG module. A large number of these modules include PM neurons, and they can be termed PM cortical-BG modules. A co …
СтатьяОбзорПоиск 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.
Digital twin (DT) technology, combined with advanced computational methodologies, represents a paradigm shift in sports science. DTs generat … uster into three domains: (1) performance enhancement via biomechanical modelling (convolutional or recurrent neural networks); (2) injury prevention using ensemble learning and predictive risk models; and (3) rehabilitation optimization through multimodal sensors and virtual reality. Key examples include cycling telemetry, computer vision for technique correction, and rea …
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.
The electrical activity of the human heart, recorded via an electrocardiogram (ECG), is characterized by distinct waveforms such as the P wave, QRS complex, and T wave. By analyzing the duration, morphology, and intervals between these waveforms, various cardiac disorders can be identified. This study aims to develop a deep learning-based approach for the accurate classification of congenital heart disease (CHD) using ECG data. We employed convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs) to analyze ECG signals, leveraging their ability to detect multiple features in ti…
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.
Bipolar disorder (BD) is a chronic condition characterized by recurrent mood episodes and persistent cognitive deficits that span multiple domains, ultimately impacting daily functioning. Understanding the neural underpinnings of these impairments is crucial. In a systematic review and meta-analysis examining 80 studies (with 50 meeting criteria for meta-analysis) of adults with BD, relationships between structural brain measures and cognitive performance were evaluated. Participants were diagnosed according to standard criteria, underwent structural and diffusion-weighted MRI, and completed s
СтатьяСистематический обзорМетаанализПолный 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: The transmission networks of Plasmodium vivax characterize how the parasite transmits from one location to another, which are informative and insightful for public health policy makers to accurately predict the patterns of its geographical spread. However, such networks are not apparent from surveillance data because P. vivax transmission can be affected by many factors, such as the biological characteristics of mosquitoes and the mobility of human beings. Here, we pay special attention to the problem of how to infer the underlying transmission networks of P. vivax based on availab
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2025eng
This study addresses a critical gap in the digital monitoring of Parkinson's Disease (PD) by introducing an innovative Transformer Neural Network with Multi-Head Self-Attention to predict tremor severity from raw gyroscope data captured by wearable sensors. The model incorporates a convolutional layer for spatio-temporal feature extraction, sinusoidal positional encoding to preserve sequence information, and self-attention mechanisms to capture both short- and long-term dependencies in the data. Supervised learning was conducted using leave-one-out cross-validation on a dataset of preprocessed
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.
MOTIVATION: Computational models of cellular networks hold promise to uncover disease mechanisms and guide therapeutic strategies. Biology-informed neural networks (BINNs) is an emerging approach to create such models by combining the predictive power of deep learning with prior knowledge, a vital aspect of biological research. The architectures of BINN's enforces a network structure from which mechanism can ideally be inferred. However, a key challenge is to evaluate the reliability of these models, as cells are inherently complex, involving intricate and sometimes unknown interactions. Curre
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 AND AIMS: De novo drug design is the process of generating novel lead compounds that possess desirable pharmacological activities … adient, actor-critic, and value-based methods, often integrated with deep generative models such as recurrent neural networks (RNNs), variational autoencoders (VAEs), generative adversarial networks (GANs), and graph neural networks (GNNs). RL frameworks have optimized properties like binding affinity, solubility, and bioavailability, while promoting molecular diversity. 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.
Alzheimer's disease (AD) is a progressive and irreversible neurodegenerative disease. To distinguish the stage of the disease, AD classification technology challenge has been proposed in Pattern Recognition and Computer Vision 2021 (PRCV 2021) which provides the gray volume and average cortical thickness data extracted in multiple atlases from magnetic resonance imaging (MRI). Traditional methods either train with convolutional neural network (CNN) by MRI data to adapt the spatial features of images or train with recurrent neural network (RNN) by temporal features to predict the next stage. Ho
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.
MedElevator
Войти в исследования