CONTEXT.—: Large cell transformation (LCT) of indolent B-cell lymphomas, such as follicular lymphoma (FL) and chronic lymphocytic leukemia (CLL), signals a worse prognosis, at which point aggressive chemotherapy is initiated. Although LCT is relatively straightforward to diagnose in lymph nodes, a marrow biopsy is often obtained first given its ease of procedure, low cost, and low morbidity. However, consensus criteria for LCT in bone marrow have not been established.
OBJECTIVE.—: To study the accuracy and reproducibility of a trained convolutional neural network in identifying LCT, in light
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 AND PURPOSE: Gamma Knife radiosurgery (GKRS) is a safe and effective treatment modality with a long-term tumor control rate over 90% for vestibular schwannoma (VS). However, numerous tumors may undergo a transient pseudoprogression during 6-18 months after GKRS followed by a long-term volume reduction. The aim of this study is to determine whether the radiomics analysis based on preradiosurgical MRI data could predict the pseudoprogression and long-term outcome of VS after GKRS.
MATERIALS AND METHODS: A longitudinal dataset of patients with VS treated by single GKRS were retrospect
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.
Takotsubo syndrome (TTS) is characterized by acute left ventricular dysfunction, with a hospital-mortality rate similar to acute coronary syndrome (ACS). However, the aetiology of TTS is still unknown. In the present study, a multivariate pattern analysis using machine learning with multimodal magnetic resonance imaging (MRI) data of the human brain of TTS patients and age- and gender-matched healthy control subjects was performed. We found consistent structural and functional alterations in TTS patients compared to the control group. In particular, anatomical and neurophysiological measures f
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.
STUDY DESIGN: Retrospective image analysis study.
OBJECTIVE: To propose a novel classification system for adolescent idiopathic scoliosis (AIS) curvature using unsupervised machine learning and evaluate its reliability and clinical implications.
SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Existing AIS classification systems, such as King and Lenke, have limitations in accurately describing curve variations, particularly long C-shaped curves or curves with distinct characteristics. Unsupervised machine learning offers an opportunity to refine classification and enhance clinical decision-making.
MATERIALS AN
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.
Esophageal manometry has undergone significant advancements, transitioning from conventional line tracings to high-resolution manometry with topographic analysis. This evolution has improved the classification and diagnosis of esophageal motility disorders, as defined by the Chicago Classification. However, challenges remain in interpreting borderline cases, assessing esophagogastric junction outflow obstruction, and correlating manometric findings with clinical symptoms. Artificial intelligence (AI) has emerged as a promising tool for enhancing esophageal manometry by enabling automated data
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: Snoring source analysis is essential for an appropriate surgical decision for both simple snorers and obstructive sleep apnea/hypopnea syndrome (OSAHS) patients.
OBJECTIVE: As snoring sounds carry significant information about tissue vibrations within the upper airway, a new feature entitled compressed histogram of oriented gradients (CHOG) is proposed to recognize vibration patterns of the snoring source acoustically by compressing histogram of oriented gradients (HOG) descriptors via the multilinear principal component analysis (MPCA) algorithm.
METHODS: Each vibration pattern
Клиническое исследованиеСтатьяПоиск 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: Repaired Tetralogy of Fallot (rTOF), a complex congenital heart disease, exhibits substantial clinical heterogeneity. Accurate prediction of disease progression and tailored patient management remain elusive. We aimed to categorize rTOF patients into distinct phenotypes based on clinical variables and variables obtained from cardiac magnetic resonance (CMR) imaging.
METHODS: A retrospective observational cohort study of rTOF patients with at least two CMR assessments between 2005 and 2022 was performed. From patient records, clinical variables, CMR measurements, and electrocardiogr
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.
Timely asset maintenance remains a critical challenge in Industry 4.0 environments. Predictive Maintenance aims to anticipate failures and estimate Remaining Useful Life (RUL), enabling cost reduction and minimizing production downtime. However, real-world industrial scenarios are often characterized by noisy telemetry data, incomplete information about operating conditions, and weak degradation signals, which limit the effectiveness of conventional data-driven approaches. This paper proposes a methodology for RUL prediction under such challenging conditions, leveraging raw sensor telemetry wi
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 clinical presentation of idiopathic dilated cardiomyopathy (IDCM) heart failure (HF) patients who will respond to medical therapy (responders) and those who will not (non-responders) is often similar. A machine learning (ML)-based clinical tool to identify responders would prevent unnecessary surgery, while targeting non-responders for early intervention. We used regional left ventricular (LV) contractile injury patterns in ML models to identify IDCM HF non-responders. MRI-based multiparametric strain analysis was performed in 178 test subjects (140 normal subjects and 38 IDCM patients), 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.
With the advancement of modern medicine and engineering, breast deformation analysis has become increasingly important in the fields such as cosmetic surgery, reconstructive surgery, sports biomechanics, and health-related research. The morphological changes in breast tissue not only affect an individual's aesthetic appearance and mental well-being but are also closely linked to breast health. Finite Element Method (FEM) and Machine Learning (ML) are two advanced technologies that exhibit significant potential in breast deformation analysis. FEM plays a crucial role in modeling the mechanical
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.
Investigating the temporal dynamics of gene expression is crucial for understanding gene regulation across various biological processes. Using the Fluorescent Timer protein, the Timer-of-cell-kinetics-and-activity system enables analysis of transcriptional dynamics at the single-cell level. However, the complexity of Timer fluorescence data has limited its broader application. Here, we introduce an integrative approach combining molecular biology and machine learning to elucidate Foxp3 transcriptional dynamics through flow cytometric Timer analysis. We have developed a convolutional neural net
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: Oligoasthenozoospermia is a major cause of male infertility and is characterized by reduced sperm concentration and motility. However, candidate molecular biomarkers and integrated mechanistic frameworks for disease characterization remain limited. This study aimed to identify candidate diagnostic biomarkers for oligoasthenozoospermia and to characterize the immune-metabolic dysregulation associated with impaired spermatogenesis.
METHODS: This study integrated gene expression profiles from two Gene Expression Omnibus (GEO) datasets, GSE45887 and GSE45885, to analyze transcriptomic
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.
Group functional connectivity magnetic resonance imaging (fcMRI) studies have documented reliable changes in human functional brain maturity over development. Here we show that support vector machine-based multivariate pattern analysis extracts sufficient information from fcMRI data to make accurate predictions about individuals' brain maturity across development. The use of only 5 minutes of resting-state fcMRI data from 238 scans of typically developing volunteers (ages 7 to 30 years) allowed prediction of individual brain maturity as a functional connectivity maturation index. The resultant
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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: Knee pain affects 22.9% of individuals aged 40 years and over globally and is associated with body function, activity, environmental, and personal factors described in the International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) model. Most prior studies examined isolated risk factors using conventional regression.
OBJECTIVE: This study aimed to examine self-reported knee pain in community-dwelling older adults by combining machine learning and partial-correlation network analysis with smartphone-based physical performance measurement.
METHODS: This cross-sectiona
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: Chronic Rhinosinusitis with Nasal polyps (CRSwNP) are characterized by chronic inflammation and occur in 1-4% of the population worldwide. Patients often have comorbid asthma, and standard treatments among them are hindered by significant recurrence and lack of durability. Currently, knowledge of the molecular circuitry and immune microenvironmental interplay that utilizes metabolic reprogramming within CRSwNP is incomplete.
METHODS: Utilizing CRSwNP datasets from the GEO database, we performed bioinformatics analysis to identify differentially expressed genes (DEGs) implicated in
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: Acute Myeloid Leukemia (AML) is a highly heterogeneous hematologic malignancy influenced by various factors affecting prognosis. Recently, the role of coagulation-related genes in tumor biology has garnered increasing attention. This study aims to investigate the expression patterns of coagulation-related genes in AML and their clinical relevance.
METHODS: We obtained RNA-seq data and clinical information for AML patients from The Cancer Genome Atlas (TCGA) and the Gene Expression Omnibus (GEO), followed by data cleaning and normalization. Unsupervised consensus clustering was per
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: Post-treatment Lyme disease syndrome (PTLDS) and rheumatoid arthritis (RA) are both characterized by chronic inflammation and immune dysregulation; however, whether they share underlying molecular immune mechanisms remains unclear.
METHODS: Peripheral blood mononuclear cell (PBMC) transcriptomic datasets from the GEO database were analyzed to identify common differentially expressed genes (DEGs) between PTLDS and RA. Gene Ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) enrichment analyses were subsequently performed. Feature genes were screened using least absolut
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: Depressive disorders are among the most common psychiatric conditions worldwide and frequently remain undetected or misinterpreted. Scalable computational tools may help characterize depressive-symptom patterns in large health datasets, but their clinical use requires realistic validation and calibration.
OBJECTIVE: We evaluated machine-learning models for classifying PHQ-9 depressive-symptom status in NHANES and compared performance in a curated high-confidence corpus and the full analytic population.
METHODS: This cross-sectional analysis included 37,959 NHANES participants wit
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.
Understanding the organising principles and functional properties of the primate brain's numerous visually responsive cortical regions is one of the major goals in cognitive neuroscience. Functional magnetic resonance imaging (fMRI) studies have revealed that neural responses in higher-order visual cortex are shaped by object categories, task context, and spatiotemporal regularities. Beyond these properties, visual processing in the ventral pathway has been shown to be tightly linked to perceptual awareness, while the evidence regarding dorsal visual processing and awareness is mixed. Most pre
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.
OBJECTIVE: To investigate the feasibility of the detection of brief orofacial pain sensations from easily recordable physiological signals by means of machine learning techniques.
APPROACH: A total of 47 subjects underwent periodontal probing and indicated each instance of pain perception by means of a push button. Simultaneously, physiological signals were recorded and, subsequently, autonomic indices were computed. By using the autonomic indices as input features of a classifier, a pain indicator based on fusion of the various autonomic mechanisms was achieved. Seven patients were randomly
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАВалидационное 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.
MedElevator
Войти в исследования