Dissociative disorders (DDs), including dissociative identity disorder and depersonalization disorder, are complex and often misdiagnosed ps … iomarkers, model architecture (e.g., support vector machines, convolutional neural networks [CNNs], recurrent neural networks [RNNs]), feature types (raw vs. handcrafted), performance metrics, and reported challenges. Findings indicate that DL models, especially CNN and RNN, outperform traditional ML models by learning complex spatiotemporal EEG patterns. Key EEG biomarker …
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.
UNLABELLED: Task-free brain activity exhibits spontaneous fluctuations between functional states, characterized by synchronized activation patterns in distributed resting-state (RS) brain networks. The temporal dynamics of the networks' electrophysiological signatures reflect individual variations in brain activity and connectivity linked to mental states and cognitive functions and can predict or monitor vulnerability to develop psychiatric or neurological disorders. In particular, RS alpha fluctuations modulate perceptual sensitivity, attentional shifts, and cognitive control, and could ther
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.
Coronary heart disease (CHD) remains a leading cause of morbidity and mortality worldwide, highlighting the need for accurate, accessible, and cost-effective diagnostic approaches. This study proposes MultiCardioFusionNet, a multimodal deep learning framework that integrates electrocardiographic (ECG) signals and clinical information (gender, age, and body mass index) for intelligent CHD diagnosis. To capture complementary disease-related characteristics, a three-branch architecture is designed to jointly extract Frequency-Domain features, temporal features, and clinical representations from m
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: Predicting immunoglobulin-antigen (Ig-Ag) binding remains a significant challenge due to the paucity of experimentally resolved complexes and the limited accuracy of de novo Ig structure prediction.
RESULTS: We introduce IgPose, a generalizable framework for Ig-Ag pose identification and scoring, built on a generative data-augmentation pipeline. To mitigate data scarcity, we constructed the Structural Immunoglobulin Decoy Database (SIDD), a comprehensive repository of high-fidelity synthetic decoys. IgPose integrates equivariant graph neural networks, ESM-2 embeddings, and gated r
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.
UNLABELLED: A 43-year-old man fainted on a train and was transported to our hospital by an ambulance. No structural heart diseases or neurological abnormalities were observed. Electrocardiogram on admission demonstrated a junctional escape rhythm with bradycardia at 39 bpm. Sick sinus syndrome was excluded from electrophysiological studies. He had lifelong episodes of recurrent syncope that occurred due to emotional stress in daily life and pain associated with medical procedures. Since both the head-up tilt and carotid sinus massage tests showed a positive response, he was diagnosed with vaso
Клинический случайСтатьяПолный 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.
Primates excel at mapping sensory inputs flexibly onto motor outcomes. We asked if the neural dynamics to support context-sensitive sensorimotor mapping generalizes or differs between different behavioral contexts that demand such flexibility. We compared reaching under mirror-reversed vision, a case of adaptation to a modified sensorimotor environment (SE), with anti reaching, a case of applying an abstract task rule (TR). While neural dynamics in monkey posterior parietal cortex show shifted initial states and non-aligned low-dimensional neural subspaces in the SE task, remapping is achieved
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.
Epilepsy is a chronic brain disease with recurrent seizures. Mesial temporal lobe epilepsy (MTLE) is the most common pathological cause of epilepsy. With the development of computer-aided diagnosis technology, there are many auxiliary diagnostic approaches based on deep learning algorithms. However, the causes of epilepsy are complex, and distinguishing different types of epilepsy accurately is challenging with a single mode of examination. In this study, our aim is to assess the combination of multi-modal epilepsy medical information from structural MRI, PET image, typical clinical symptoms a
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.
We report a novel framework for achieving fragment-based molecular design using pixel convolutional neural network (PixelCNN) combined with the simplified molecular input line entry system (SMILES) as molecular representation. While a widely used recurrent neural network (RNN) assumes monotonically decaying correlations in strings, PixelCNN captures a periodicity among characters of SMILES. Thus, PixelCNN provides us with a novel solution for the analysis of chemical space by extracting the periodicity of molecular structures that will be buried in SMILES. Moreover, this characteristic enables
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.
Neural activity in the primate brain correlates with both sensory evaluation and action selection aspects of decision-making. However, the intricate interaction between these distinct neural processes and their impact on decision behaviors remains unexplored. Here, we examined the interplay of these decision processes in posterior parietal cortex (PPC) when monkeys performed a flexible decision task. We found that the PPC activity related to monkeys' abstract decisions about visual stimuli was nonlinearly modulated by monkeys' following saccade choices directed outside each neuron's response f
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.
The fast replication rate and lack of repair mechanisms of human immunodeficiency virus (HIV) contribute to its high mutation frequency, with some mutations resulting in the evolution of resistance to antiretroviral therapies (ART). As such, studying HIV drug resistance allows for real-time evaluation of evolutionary mechanisms. Characterizing the biological process of drug resistance is also critically important for sustained effectiveness of ART. Investigating the link between "black box" deep learning methods applied to this problem and evolutionary principles governing drug resistance has
СтатьяПоддержка 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 investigate the altered interhemispheric functional connectivity in the resting state in patients with recurrent major depressive disorder (MDD).
METHODS: Voxel-mirrored homotopic connectivity (VMHC), a measure of the functional connectivity between any pair of symmetrical interhemispheric voxels, and pattern classification were examined in 41 recurrent MDD patients (22 during the depressive state and 19 during the remitted state) and 60 age, sex, and education level-matched healthy controls (HC) using resting-state functional magnetic resonance imaging (fMRI).
RESULTS: Compare
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.
Advanced Clinical Decision Support Systems significantly influence patient care, with medicine prescriptions being a vital area of research. Ontology, a growing discipline in the semantic web, enables hierarchical domain representation, thereby allowing finer data access to be achieved. Deep Learning (DL) supports pattern recognition in Electronic Health Records (EHR), which include patient demographics and diagnosis histories. Prescribing medications with minimal adverse effects is crucial, particularly for patients who require multiple drugs, as drug interactions can result in more complex c
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.
This article presents a unique deep learning technique to identify AD using data from magnetic resonance imaging (MRI). However, deep learning models' lack of interpretability prevents them from being used in clinical settings, where explainability is crucial for winning over medical personnel. In order to diagnose AD, this work proposes a self-attending bidirectional gated recurrent unit (SA-Bi-GRU) method based on explainable AI (XAI) that makes use of a deep learning model. Before the diagnosis process, an integrated Ternary pattern and Fourier-Bessel series expansion based empirical wavele
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 22q11.2 deletion syndrome (22q11DS) is a recurrent copy number variant with high penetrance for developmental neuropsychiatric disorders. Study of individuals with 22q11DS therefore may offer key insights into neural mechanisms underlying such complex illnesses. Resting-state functional connectivity MRI studies in idiopathic schizophrenia have consistently revealed disruption of thalamic and hippocampal circuitry. Here, we sought to test whether this circuitry is similarly disrupted in the context of this genetic high-risk condition. To this end, resting-state functional connectivity patte
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
In the brain, decision making is instantiated in dedicated neural circuits. However, there is considerable individual variability in decision-making behavior, particularly under uncertainty. The origins of decision variability within these conserved neural circuits are not known. Here we demonstrate in the rat medial frontal cortex (MFC) that individual variability is a consequence of altered stability in neuronal populations. In a sensory-guided choice task, rats trained on familiar stimuli were exposed to unfamiliar stimuli, resulting in variable choice responses across individuals. We creat
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.
Parkinson's disease (PD) is a progressive neurodegenerative disorder characterized by motor impairment, as well as tremors, stiffness, and r … rning-type cascaded neural network models based on the audial voice features of PD patients, called Recurrent Neural Networks (RNN), Multilayer Perception (MLP), and Long Short-Term Memory (LSTM), to estimate the accuracy of PD diagnosis. A performance comparison between the three models was performed on a sample of the subjects' voice biomarkers. Experimental outcomes sug …
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.
The maintaining and initiating mechanisms of atrial fibrillation (AF) remain controversial. Deep learning is emerging as a powerful tool to better understand AF and improve its treatment, which remains suboptimal. This paper aims to provide a solution to automatically identify rotational activity drivers in endocardial electrograms (EGMs) with convolutional recurrent neural networks (CRNNs). The CRNN model was compared with two other state-of-the-art methods (SimpleCNN and attention-based time-incremental convolutional neural network (ATI-CNN)) for different input signals (unipolar EGMs, bipol…
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 paper is part of a project whose aim is the implementation of closed-loop control of ankle angular position during functional electrical stimulation (FES) assisted standing in paraplegic subjects using natural sensory information. In this paper, a neural fuzzy (NF) model is implemented to extract angular position information from the electroneurographic signals recorded from muscle afferents using cuff electrodes in an animal model. The NF model, named dynamic nonsingleton fuzzy logic system is a Mamdani-like fuzzy system, implemented in the framework of recurrent neural networks. The fuz…
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.
This chapter covers how the cortex combines visual signals from parallel retinocortical channels into perceptually useful neural representations. The retina sends signals to the visual cortex about the surfaces of objects, including shape, lightness and color, and location in space. One of the most important properties of early visual cortex is the visuotopic map of the contralateral visual field built from the neural images of the visual world in the left and right eyes that are brought into spatial register in the lateral geniculate nucleus (LGN) of the thalamus. The visual cortex computes t
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 transport of peptides from the cytoplasm to the endoplasmic reticulum (ER) by transporters associated with antigen processing (TAP) is a critical step in the intracellular presentation of cytotoxic T lymphocyte (CTL) epitopes. The development and application of computational methods, especially deep learning methods and new neural network strategies that can automatically learn feature representations with limited knowledge, provide an opportunity to develop fast and efficient methods to identify TAP-binding peptides. Herein, this study presents a comprehensive analysis of TAP-binding pept
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.
MedElevator
Войти в исследования