Vasculature morphology and hierarchy are essential for blood perfusion. Human retinal circulation is an intricate vascular system emerging and remerging at the optic nerve head (ONH). Tracing retinal vascular branching from ONH can allow detailed morphological quantification, and yet remains a challenging task. We presented a robust semi-automatic vessel tracing algorithm on human fundus images by an instance segmentation neural network (InSegNN). InSegNN separates and labels individual vascular trees and enables tracing each tree throughout its branching. We have three strategies to improve r
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2025eng
Accurate detection of obstructive sleep apnea (OSA) through electrocardiogram (ECG) signals is essential for timely diagnosis and intervention, as untreated OSA can lead to serious health complications such as cardiovascular disease and cognitive impairments. The ability to analyze ECG signals for early identification of OSA provides a non-invasive, efficient means of facilitating prompt treatment, improving patient outcomes, and managing the condition. In this context, the present study introduces ExFormer, a novel CNN-Transformer model specifically designed for the detection of OSA using sin
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.
We consider simultaneous variable selection and estimation for a deep neural network-based partially linear Cox model and propose a novel penalized approach. In particular, a two-step iterative algorithm is developed with the use of the minimum information criterion to ensure sparse estimation. The proposed method circumvents the curse of dimensionality while facilitating the interpretability of linear covariate effects on survival, and the algorithm greatly reduces the computational burden by avoiding the need to select the optimal tuning parameters that is usually required by many other popu
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.
Convolutional neural networks (CNNs) and mammalian visual systems share architectural and information processing similarities. We leverage these parallels to develop an in-silico CNN model simulating diseases affecting the visual system. This model aims to replicate neural complexities in an experimentally controlled environment. Therefore, we examine object recognition and internal representations of a CNN under neurodegeneration and neuroplasticity conditions simulated through synaptic weight decay and retraining. This approach can model neurodegeneration from events like tau accumulation, r
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.
Visually impaired people generally face many troubles in their everyday lives, and technical involvement might help them perform these tasks. Object detection is a significant aspect of computer vision (CV) and machine learning (ML), which plays a substantial part in recognizing and detecting objects in a video or image. Dissimilar objects are detected, and their shape, size, and position data are accurately acquired through object detection. Particularly, visually challenged people are not set to face sudden situations by themselves while moving. Hence, these situations are a significant atta
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: A model using stacked hourglass neural network modules was developed for automated lower limb alignment measurements in full-leg frontal radiographs. The goal was to assess whether high accuracy could be achieved with training on relatively small datasets, a common constraint in clinical research. METHODS: The model first identifies joints regions of interest (ROIs), then detects anatomical landmarks for alignment measurement within each ROI. 112 bilateral radiographs (216 annotated single-leg images) were used for training and validation, 99 (186 legs) as internal test set, and 25
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.
Gauze sponges are the items most commonly retained from surgery. The additional time required to find the missing gauze sponge increases anesthetic risk and causes a delay for the next surgery. In minimally invasive surgery, a digital camera can record any object on the screen during surgical procedure. This study aimed to compare modern object detection methods and propose a gauze tracking model to detect and trace the location of gauze sponges in surgical videos. The model consisted of a detection module and a regulating module. The methods used in the detection module included the YOLO seri
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 morphological characteristics of bull spermatozoa are usually evaluated visually using bright-field microscopy according to the guidelines proposed by the Society for Theriogenology (SFT) for the Bull Breeding Soundness Evaluation (BBSE). However, analysis is labor consuming and requires experienced personnel to obtain reliable results. Nevertheless, the artificial insemination industry increasingly demands the implementation of genomic selection schemes for young bulls. Hence, there is a growing need for a more standardized technique to analyze semen quality, particularly for the evaluati
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.
Hyperspectral image (HSI) change detection is a technique used to identify changes between HSIs captured in the same scene at different times. Most of the existing deep learning-based methods can achieve wonderful results, but it is difficult to generalize well to other HSIs with different data distributions. Moreover, it is expensive and laborious to obtain the annotated dataset for model training. To address above issues, we propose a hybrid Transformer-based contrastive domain adaptation (CDAFormer) framework for unsupervised hyperspectral change detection, which can effectively use prior i
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.
Alcohol Use Disorder (AUD), encompassing Alcohol Abuse (AA) and Alcohol Dependence (AD), is a chronic, relapsing brain condition that can cause mental and physical issues. Confusion between AA and AD can lead to ineffective or even excessively aggressive treatments, but distinguishing them is difficult due to similar symptoms and physiological indicators. Fortunately, from a psychological perspective, AA is closely linked to poor behavioral control, while AD is associated with affective lability. These psychological mechanisms are differently featured in the activity of patients' brain regions
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.
RNA participates in the occurrence and development of various diseases by regulating gene expression. Owing to its potential to circumvent the limitations of traditional "undruggable" protein targets, it is regarded as a core direction for next-generation precision therapy. Against this backdrop, the accurate and interpretable prediction of RNA-small molecule interactions has become a key link in accelerating the discovery of RNA-targeted drugs. However, existing methods suffer from insufficient prediction accuracy and interpretability, failing to effectively guide lead compound screening or e
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.
Breast cancer is the most common and lethal cancer among women worldwide. Early detection using medical imaging technologies can significantly improve treatment outcomes. Automated breast ultrasound, known as ABUS, offers more advantages compared to traditional mammography and has recently gained considerable attention. However, reviewing hundreds of ABUS slices imposes a high workload on radiologists, increasing review time and potentially leading to diagnostic errors. Consequently, there is a strong need for efficient computer-aided detection, CADe, systems. In recent years, researchers have
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.
Prostate cancer is a global health concern, and early diagnosis plays a vital role in improving the survival rate. Accurate segmentation is a key step in the automated diagnosis of prostate cancer; however, manual segmentation remains time-consuming and challenging. Micro-Ultrasound (US) is particularly well-suited for prostate cancer detection, offering real-time imaging with a resolution comparable to that of MRI. This enables improved spatial resolution and detailed visualization of small anatomical structures. With recent advances in deep learning for medical image segmentation, precise pr
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.
Leukemia is a kind of cancer characterized by the proliferation of abnormal, immature White Blood Cells (WBCs) produced in the bone marrow, which subsequently circulate throughout the body. Prompt leukemia diagnosis is vital in determining the optimal treatment plan, as different types of leukemia require distinct treatments. Early detection is therefore instrumental in facilitating the use of the most effective therapies. The identification of leukemia cells from microscopic images is considered a challenging task due to the complexity of the image features. This paper presents a deep learnin
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2025eng
Developmental dysplasia of the hip (DDH) is the most common congenital joint disease in infant. The B-mode ultrasound (BUS) based computer-aided diagnosis (CAD) can help sonologists improve diagnostic accuracy for DDH. The routine CAD models mainly developed based on convolutional neural network or Transformer, which cannot fully learn the inherent structural and texture properties in the hip BUS images. The newly proposed Mamba model has shown its superior performance for learning feature representation with linear computation complexity. However, the scanning mechanism still effect the perfo
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: While accurate evaluation of PFP is crucial for determining optimal treatment strategies, current clinical assessments rely heavily on subjective evaluations, leading to considerable variability between inter- and intra-observer ratings.
OBJECTIVE: This study aimed to develop and validate a collaborative framework for evaluating PFP based on regions of interest in facial images.
METHODS: We developed and tested two approaches: (1) a collaborative framework integrating image interpretation techniques (representation learning via CNN) with predefined handcrafted features based on r
СтатьяВалидационное исследованиеПолный 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 classification of lung diseases from medical images remains a significant challenge in computer-aided diagnosis systems. This research presents a novel approach integrating transfer learning techniques with fuzzy decision support systems for multi-class lung disease classification. We compare the performance of three pre-trained CNN architectures-VGG16, VGG19, and ResNet50-enhanced with a fuzzy logic decision layer. The proposed methodology employs transfer learning to leverage knowledge from large-scale datasets while adapting to the specific characteristics of lung dis
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.
Over the last fifty years, arboviral infections have made an unparalleled contribution to worldwide disability and morbidity. Globalization, population growth, and unplanned urbanization are the main causes. Dengue is regarded as the most significant arboviral illness among them due to its prior dominance in growth. The dengue virus is mostly transmitted to humans by Aedes mosquitoes. The human body infected with dengue virus (DenV) will experience certain adverse impacts. To keep the disease under control, some of the preventative measures implemented by different countries need to be updated
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.
Tuberculosis (TB) is a serious infectious disease that remains a global health challenge. While chest X-rays (CXRs) are widely used for TB detection, manual interpretation can be subjective and time-consuming. Automated classification of CXRs into TB and non-TB cases can significantly support healthcare professionals in timely and accurate diagnosis. This paper introduces a hybrid deep learning approach for classifying CXR images. The solution is based on the CoAtNet framework, which combines the strengths of Convolutional Neural Networks (CNNs) and Vision Transformers (ViTs). The model is pre
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.
OBJECTIVES: The study focused on developing a reliable real-time venous localization, identification, and visualization framework based upon deep learning (DL) self-parametrized Convolution Neural Network (CNN) algorithm for segmentation of the venous map for both lower and upper limb dataset acquired under unconstrained conditions using near-infrared (NIR) imaging setup, specifically to assist vascular surgeons during venipuncture, vascular surgeries, or Chronic Venous Disease (CVD) treatments.
METHODS: A portable image acquisition setup has been designed to collect venous data (upper and lo
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