Background/Objectives: Obstructive sleep apnea (OSA) is traditionally diagnosed via polysomnography (PSG) using the apnea-hypopnea index (AHI). However, AHI alone may inadequately reflect the clinical heterogeneity, symptom burden, and cardiometabolic consequences of the disease. The Baveno classification incorporates symptom severity and comorbidity burden into a multidimensional framework. We aimed to evaluate the agreement between PSG-staging and the Baveno classification, to investigate the impact of reclassification on positive airway pressure (PAP) treatment recommendations. Methods: Thi…
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/OBJECTIVES: Chest disease identification for Tuberculosis and Pneumonia diseases presents diagnostic challenges due to overlappin … een features. Combining these approaches enhances the model's performance on binary and multi-class classification tasks.
RESULTS: Our hybrid CNN-ViT model achieved a binary classification accuracy of 98.97% for Tuberculosis detection. For multi-class classification, distinguishing between Tuberculosis, viral Pneumonia, and bacterial Pneumonia, the model achiev …
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: We sought to assess angiographic, echocardiographic and hemodynamic grading of paravalvular leakage (PVL) after transcatheter aortic valve implantation (TAVI) with respect to prediction of 1-year mortality.
BACKGROUND: Meaningful criteria for the severity of PVL are needed to allow intraprocedural guidance and patient management after TAVI.
METHODS: We pooled the prospective TAVI databases of 2 German centers. During TAVI, PVL was assessed angiographically and by the aortic regurgitation index (ARI). ARI was calculated as ratio of the gradient between diastolic blood pressure and
Сравнительное исследованиеСтатьяМногоцентровое исследованиеПоиск 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.
IMPORTANCE: Diagnostic accuracy is a key driver of emergency department (ED) quality, yet little consensus exists on which conditions to tar … ASURES: A panel of 5 clinician investigators reviewed principal discharge International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems, Tenth Revision diagnosis codes and determined whether each met criteria for an EDSC-a disease that is emergency care sensitive, at risk of diagnostic error, and should be diagnosed in the ED or on admission. …
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.
Gastric section classification serves as an important preprocessing step for downstream endoscopic image analysis. However, endoscopic images of different gastric sections are visually similar, making it challenging to identify appropriate gastric sections and leading to a fine-grained classification problem. To address this challenge, we propose a score-guided attention transformer (SGAFormer), a novel architecture comprising a score-guided attention encoder backbone, a fine-grained-aware token selection module, and a pair-wise feature enhancement module. Specifically, the score-guided attent…
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.
Cervical cerclage is conventionally classified as history-indicated, ultrasound-indicated, or examination-indicated cerclage, the latter often performed as emergency cervical cerclage. These categories remain clinically useful because they describe common pathways of risk recognition, surveillance, intervention, and rescue. However, they are sometimes interpreted as biologically uniform or sequential stages of cervical insufficiency. This narrative review examines the historical and diagnostic basis of the conventional classification and focuses on its limitations for describing emergency cerc…
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.
Non-muscle invasive bladder cancer (NMIBC) is a biologically and clinically heterogeneous disease, accounting for approximately 75% of bladder cancer cases. Over the past decade, multiple RNA-based molecular classification systems for NMIBC have been proposed, demonstrating associations with tumor stage, grade, prognosis, and treatment response. However, unlike muscle-invasive bladder cancer, a unified consensus classification for NMIBC is lacking, limiting clinical translation and cross-study comparability. To address this gap, the first NMIBC Consensus Classification Meeting was convened in …
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.
Rapid isolation of therapeutic bacteriophages from environmental sources is essential for personalized phage therapy, particularly when appropriate phages are unavailable in existing banks. However, comprehensive characterization of all candidate phages is resource-intensive, especially when plaque morphologies are similar and fail to discriminate between distinct phages. Here, we present an upstream screening approach that utilizes co-culture growth curve analysis to rapidly triage phage isolates during the early isolation process. We extracted seven biologically meaningful features that capt
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: Anterior open bite (AOB) is a complex malocclusion characterized by different vertical craniofacial growth and heterogeneous ske … al dysplasia patterns. Conclusions: Machine learning applied to cephalometric data enables accurate classification and meaningful phenotypic stratification of anterior open bite malocclusion. Beyond binary diagnosis, clustering analysis reveals clinically relevant subgroups that reflect varying degrees and types of vertical skeletal imbalance. These findings sup …
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 segmentation and classification of brain tumors from Magnetic Resonance Imaging (MRI) remain key challenges in medical image analysis, primarily due to the lack of high-quality, balanced, and diverse datasets with expert annotations. In this work, we address this gap by introducing BRISC, a dataset designed for brain tumor segmentation and classification tasks, featuring high-resolution segmentation masks. The dataset comprises 6,000 contrast-enhanced T1-weighted MRI scans, which were collated from multiple public datasets that lacked segmentation labels. Our primary contribution is t…
СтатьяDatasetПоиск 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.
Autoimmune pancreatitis (AIP) represents a rare multifaceted disorder group with currently three types that were recently supplemented by a … fied as the AIP-4 type, is strongly associated with significant sunlight exposure and calls for a reclassification of AIP types that includes AIP-4, whereby additional efforts are essential to identify the causative factors of the AIP-1 and AIP-2 types, including drugs commonly used in the respective cohorts, which also comprise older patients with comorbidities …
СтатьяОбзорПолный 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 diagnosis of Alzheimer's disease (AD) has progressively depended on sophisticated neuroimaging methods alongside cognitive assessments. … as inputs for machine learning classifiers. The slopes of cortical thickness exhibited the greatest classification accuracy, reaching 82.5% with a random forest model for differentiating AD from CN individuals. During the second phase, a deep learning methodology was utilized, relying solely on the MRI scans and excluding the outcomes from the first phase. A pre …
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: Airway clearance techniques (ACT) are a longstanding modality of treatment in many chronic respiratory diseases. Their aims are to counteract airway obstruction by mobilizing airway secretions and/or by limiting the airway collapse.
AREAS COVERED: This review first outlines the physiological mechanisms underlying ACT. In a second part, it categorizes the ACT into seven distinct groups. These groups include both instrumental and non-instrumental ACT. Strategies such as physical activity and upper airway clearance techniques are also considered as ACT due to their complementary ro
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.
Background/Objective: The integration of machine learning (ML) and deep learning (DL) has significantly enhanced medical image classification, especially in histopathology, by improving diagnostic accuracy and aiding clinical decision making. However, data privacy concerns and restrictions on sharing patient data limit the development of effective DL models. Federated learning (FL) offers a promising solution by enabling collaborative model training across institutions without exposing sensitive data. This systematic review aims to comprehensively evaluate the current state of FL applications …
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.
Vision transformer (ViT) has recently demonstrated remarkable performance in fine-grained visual classification (FGVC). However, most existing ViT-based methods often overlook the varied focus of different attention heads, in which heads that attend to nondiscriminative regions would dilute the discriminative signal crucial for FGVC. To address such issues, we propose a novel adaptive attention quantization transformer (A2QTrans) for FGVC to select the key discriminative features by analyzing the heads' attention, which comprises three key modules: the adaptive quantization selection (AQS) mod…
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.
The poultry industry faces growing demands for automated, high-precision egg grading systems to ensure quality control and meet market stand … pretable deep learning framework based on YOLOv12 architecture for real-time egg size detection and classification. Using a dataset of 844 egg images, the performance of YOLO models (v7–v12) is compared, with YOLOv12-X achieving a mean Average Precision (mAP) of 99.4%. To enhance transparency in automated decision-making, Explainable AI (XAI) techniques, includi …
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.
Multi-label image classification is an essential task in computer vision that aims to identify multiple objects in images. Recently, there has been growing research interest in modeling the relationships between labels to enhance label representation learning. An intuitive approach is to train a network to estimate label co-occurrence probabilities in a supervised manner, which are then leveraged to guide the interactions between label representations. However, the extreme sparsity of label co-occurrence signals poses substantial challenges. To address this issue, we commence by examining the …
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.
Accurate and efficient coal classification is essential for optimizing energy production, improving resource utilization, and ensuring environmental compliance in industrial applications. Traditional methods that rely on visual inspection and laboratory analysis are often slow, subjective, and difficult to scale. In response to these challenges, this research proposes a custom task adaptive lightweight convolutional neural network that integrates Separable Convolutional Blocks, Inverted Residual Blocks, and Squeeze and Excitation mechanisms to achieve high classification performance with low 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.
Uncertainty quantification is crucially important for small-molecule machine learning (ML) models. For companies and regulatory bodies that rely on ML models to inform high-cost and high-risk decisions, accurate uncertainty quantification can reveal whether a given prediction is trustworthy. Existing methods for uncertainty quantification have been shown to be less reliable outside of a model's applicability domain. We have developed a novel approach to uncertainty quantification called domain classification (DC) modeling, which combines results from three independent binary classification mod…
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