PurposeImmune effector cell-associated hematotoxicity (ICAHT) is a major cause of nonrelapse mortality after chimeric antigen receptor (CAR) T-cell therapy. We hypothesized that unsupervised time-series clustering could better identify archetypal patterns of early hematotoxicity compared to the early ICAHT (eICAHT) grading system.MethodsWe applied unsupervised k-means time-series clustering based on Euclidean distances to longitudinal absolute neutrophil count (ANC) data from days +0 through +30 post-CAR T-cell infusion in 691 patients treated at our center (training set: n = 483, 70%; test se
Поиск 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 purpose was to examine how variations in AI output design affect radiologists' performance in interpreting chest X-rays. Eight readers interpreted 80 COVID-19 chest images under five AI conditions in this retrospective study: no feedback, one-word summary, graph, heatmap, and heatmap + graph. Reader accuracy and eye-tracking data were analyzed to assess diagnostic performance and efficiency. Performance data were analyzed using a generalized mixed model nested for cases within readers assuming a binary distribution and with sandwich estimation; eye-tracking data were analyzed with analysis
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: Data standards and barcoding technologies are implemented in hospitals to uniquely identify objects, people and locations; streamline the management of supplies and inventories; improve efficiency; reduce waste and improve patient safety and quality of care. This study examined the implementation of the Scan4Safety programme at one NHS demonstrator site to understand the hospital experience of adopting these standards, barcoding and related technologies.
METHODS: Exploratory case study design, informed by information infrastructure theory, at one Scan4Safety demonstrator site. Sem
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.
Botox is one of the most frequently performed procedures in cosmetic dermatology, aimed at reducing wrinkles and enhancing facial aesthetics. However, the procedure is technically demanding, time-consuming, and physically fatiguing, and it is prone to both intra- and inter-expert variability. Consequently, automated systems play a crucial role in ensuring accurate and consistent identification of injection points. In this study, we propose an enhanced YOLOv8-based object detection framework by integrating two architectural modules: the Convolutional Block Attention Module (CBAM) and the Bidire
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.
OBJECTIVE: Intensive care unit (ICU) clinicians respond to over 900 alarms per day, resulting in sensory overload that leads to delayed and inaccurate clinician responses. Integrating vital signs into object-based visual displays has been shown to yield quicker and more accurate responses than standard ICU alarm displays. We designed a ring-based visual alarm system that integrates heart rate (HR), blood pressure (BP), and peripheral oxygen sat-uration (SpO2) and evaluated its effectiveness using a virtual reality (VR) testing environment. VR offers significant advantages over traditional setu
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.
Cervical cancer is one of the most prevalent cancers among women, and early diagnosis is crucial for improving treatment outcomes. Based on the YOLOv11n model, a cervical cell object detection method is proposed to achieve precise detection of cervical cell targets in cervical images. To address the limitations of traditional object detection methods in edge information extraction and detail performance, three innovative improvements are presented in this paper: first, a multiscale feature fusion pyramid network (MSFFPN) is proposed to enhance the model's detection performance at different sca
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.
OBJECTIVE: The study aims to develop an artificial intelligence (AI) framework for automatic pressure injury (PI) staging directly from raw clinical images, without requiring manual lesion localisation. By integrating a two-stage deep learning approach-combining object detection and image classification-the proposed system seeks to improve diagnostic accuracy, reduce subjectivity and support consistent staging in real-world clinical workflows.
METHODS: We conducted a retrospective study using 1807 PI images from China Medical University Hospital collected between 2020 and 2024. Lesions were a
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.
Existing segmentation models trained on a single medical imaging dataset often lack robustness when encountering unseen organs or tumors. Developing a robust model capable of identifying rare or novel tumor categories not present during training is crucial for advancing medical imaging applications. We propose DSM, a novel framework that leverages diffusion and state space models to segment unseen tumor categories beyond the training data. DSM utilizes two sets of object queries trained within modified attention decoders to enhance classification accuracy. Initially, the model learns organ que
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.
This study aimed to develop a deep learning-based method for the automatic detection and counting of fungiform papillae (FP) on the dorsal surface of the human tongue. FP density and morphology may serve as biomarkers for taste function and systemic disease diagnosis. Manual counting is time-consuming and subjective; therefore, an objective and reproducible artificial intelligence (AI) method was designed to provide a reliable quantitative assessment. A deeplearning object detection model was constructed using the Ultralytics YOLOv11 architecture. A dataset of 177 high-resolution toluidine blu
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: Associative memory is essential for daily functioning; however, VR interventions in this domain are limited.
OBJECTIVES: The present study examined associative memory in different modalities and investigated the effects of culture on performance and response time in a virtual environment.
METHODS: Twenty-two healthy younger adults from Italy and Ghana (ages 18-26) completed eight training trial sessions on object-name matching and object-sound matching tasks in a virtual environment.
RESULTS: Performance improved progressively across trials in both tasks, with greater accuracy 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.
For automated documentation systems to be meaningful in pediatric rehabilitation, they must accurately capture and summarize information about a child's or youth's involvement in daily life activities. We present attention-ASP, a neuro-symbolic framework that combines Transformer attention with Answer Set Programming (ASP) to capture involvement-level information from interview-based text. By encoding domain-specific vocabularies as ASP programs, our model guides attention heads to focus on contextual cues such as place, time, activity, object, and people. Results show that symbolic reasoning
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.
Clinical trial registries often focus on the human user and do not focus on machine-actionable structures and means to detect and manage provenance, thus hindering large scale reliable reuse and verification. This study presents a FAIRification pipeline for EU Clinical Trials Registry metadata, which preserves provenance and enables the reproduction of results. When the pipeline is run on the trials uploaded between 2022 and 2025, it was able to convert 94.84% of trial metadata into NFDI4Health metadata model. The process demonstrates almost complete population of the target model's mandatory
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.
Semantic interoperability gaps persist despite standards such as HL7 FHIR, and SNOMED CT. Using a design science approach, our research investigates how a language for the formal specification of semantics can be developed, based on the principles of the ABC4HEDA (Archetype-based Computing for Health Data) model and structured according to the Meta-Object Facility (MOF) standard. The intended contribution is a conceptual basis that may support future work toward more semantically unified medical knowledge graphs. Future work will focus on implementation within the TermX platform to support 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.
The EHDS Regulation establishes patient opt-out rights for data use, yet current implementations face fragmented registries and limited tamper-proof mechanisms. In this context, opt-out refers to a patient's proactive right to object to the reuse of their health data for purposes beyond direct clinical care. We propose a distributed ledger technology (DLT)-based architecture to enhance opt-out management. Using design research and regulatory analysis of EHDS and TEHDAS, we developed a proof-of-concept leveraging permissioned DLT, smart contracts, and decentralised identifiers for an immutable
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: Digital vaginal examination is the technique that midwives use to assess the stage of labour, but its learning process is based on theory, mannequins and mostly practice with pregnant women, which often discomforts those women and does not assure learning all kinds of situations that midwives can face. Virtual reality can greatly help in learning this technique, but current virtual medical simulators are based on consumer headsets and controllers that do not provide the required haptic feedback.
OBJECTIVE: To develop a realistic, but also affordable, virtual reality obstetric simu
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 objective of this study is to evaluate the YOLOv11 and YOLOv12 deep learning models for the detection of overhanging restorations in panoramic radiographs and the calculation of the associated percentage of alveolar bone loss. Overhanging restorations were labeled using bounding boxes on 550 panoramic radiographs, while alveolar bone loss was labeled using position estimates of the enamel-cementum junction, alveolar crest, and root apex points. Two distinct models were developed, each based on the Ultralytics YOLOv11 and YOLOv12 architectures, and these models underwent a training, validat
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 polyp segmentation is critical for early detection of colorectal cancer. However, existing methods often struggle with subtle polyps, weak boundaries, and poor cross-dataset generalization. To address these challenges, we propose SCA-Net, a scale- and contrast-aware network designed to improve semantic representation, scale adaptability, and boundary sensitivity within a unified encoder-decoder framework. Specifically, we propose a semantic module group (SMG) consisting of a cross-scale global aggregator (CSGA) and gated semantic injection (GSI) to enable effective cross-scale semanti
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.
Hysteroscopic lesion detection is clinically important for the early diagnosis of endometrial diseases. However, this task remains challenging due to the center-biased spatial distribution of lesions, anisotropic target morphology, and weak feature responses in minority categories. To address these issues, we propose YOLO-HSD, a lightweight detector built on YOLO11 with three task-oriented components. First, a center-sparse attention module (CSAM) introduces a learnable Gaussian distance prior to concentrate computation on informative central regions within the field of view. Second, a vertica
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.
This study aims to evaluate a Grok application programming interface (API)-based file-attachment structured reporting workflow for silicone breast implant rupture detection on magnetic resonance imaging (MRI), using radiologist consensus as the reference standard. This retrospective single-center study included 95 patients with 180 evaluable implants. Anonymized native Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) instances were submitted through a custom interface using a fixed prompt and attached to the Responses API as input_file objects without application-side rendering. Provider
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