Segmentations of the vertebral column that include anatomical subregions can be used for patient education, pedicle screw planning, or radiomic feature extraction for spinal surgery. Deep learning has proven successful in tackling medical image segmentation; therefore, we aim to train a multiclass vertebral subregion segmentation model with different model architectures. The corpus, lamina, pedicle, superior and inferior articular process, transverse process, and spinous process of 118 thoracolumbar spine CTs were manually segmented. Then, a standard nnU-Net, a nnU-Net with residual encoder (R
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.
A three-branch fused semantic segmentation framework for color dental images is proposed for the joint segmentation of caries, cavities, cracks, tooth, and background. Accurate lesion segmentation is challenging due to subtle visual cues, inter-patient variability, and class imbalance. To address this, a neural network integrating three complementary branches is designed: (i) DeepLabv3 + with a ResNet-18 backbone to model large anatomical structures; (ii) a hierarchical Vision Transformer (ViT)-based branch with patch embedding only in the first block and self-attention over progressively down
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.
Extracting and standardizing phenotypic information from free-text medical reports remains a main challenge in biomedical natural language processing (NLP). Conceptual normalization, which maps textual mentions to standardized vocabularies such as the UMLS or HPO, is a key step for deep phenotyping. Dystrophic epidermolysis bullosa (DEB) is a rare severe and heterogeneous skin disorder causing skin and mucosal fragility that leads to early morbidity and mortality. To better understand the disease's natural history and severity spectrum, it is important to comprehensively identify DEB-related p
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.
Otosclerosis is a disease affecting the middle and inner ear, characterized by abnormal bone remodeling that leads to stapes fixation and progressive hearing loss. Although high-resolution computed tomography (HRCT) is the standard imaging modality for diagnosis, its sensitivity is limited, with a high false-negative rate (FNR). This study investigates the use of radiomics and machine learning (ML) to improve diagnostic accuracy. HRCT scans from 99 subjects (48 otosclerosis, 51 controls) were analyzed, focusing on the stapes, antefenestral region (AF), and oval window (OW). From each scan, 604
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: For patients with chronic low back pain (CLBP), telerehabilitation (TR) has been suggested as an alternative to conventional rehabilitation. However, evidence from pragmatic trials comparing TR with routine clinical rehabilitation is still limited.
OBJECTIVES: To investigate whether TR is non-inferior to conventional in-person rehabilitation for pain intensity in individuals with CLBP. Secondary objectives included disability, pain catastrophizing, quality of life, and kinesiophobia.
METHODS: A pragmatic non-inferiority randomized controlled trial was conducted with 50 adults wit
СтатьяPragmatic Clinical TrialРандомизированное исследованиеEquivalence TrialПолный 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 was aimed at evaluating the effectiveness of artificial intelligence (AI) in detecting jaw cysts and tumors, analyzing lesion content, and establishing diagnoses on panoramic radiographs. To construct the dataset, panoramic radiographs (PRs) of 124,800 patients aged 10-90 years were retrospectively evaluated. A total of 1300 PRs meeting the inclusion criteria, confirmed by histopathological reports, were included. Five primary tasks were investigated: lesion detection, histopathological diagnosis, lesion content assessment, jaw region segmentation, and benign/malignant differentiati
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.
OBJECTIVES: Smartphone-based digital phenotyping can provide low-burden behavioural measures for mental disorder monitoring. However, progress in making inferences from these data is challenged by the common occurrence of missing data. We propose a method to impute missingness using non-homogeneous Poisson point process models (PPPMs), where activities (overall phone, social media, communication app usage, outgoing/incoming calls) are modelled as 'points'.
METHODS: We evaluate personalised PPPMs for imputation and investigate their influence on downstream analysis. In a ground truth evaluatio
СтатьяНаблюдательное 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.
Pediatric tooth number anomalies can compromise occlusion, craniofacial development, and long-term treatment planning. This study introduces the Compact Involutional Transformer (CIT), a novel transformer architecture for automated detection of permanent tooth germ deficiency and supernumerary teeth on pediatric panoramic radiographs. The model is a transformer fed by an adaptive involution-based tokenizer, combining locality-aware tokenization with contextual self-attention in a compact design. Pediatric panoramic radiographs (n = 1170) were retrospectively collected from patients with comple
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: Diagnosing atypical pathogen-induced infectious diseases is a complex and challenging problem, given their unique characteristics. A-priori identification of features using modern AI approaches can facilitate the diagnostic process, potentially leading to improved outcomes, early diagnosis, and effective resource utilization. We aimed to develop an AI-driven clinical decision support system for identifying rare and atypical infections - a composite of six microbiologically and clinically distinct diseases (blastomycosis, cryptococcosis, histoplasmosis, mucormycosis, pneumocystosis,
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.
Electronic Health Records (EHRs) are a main source of Real-World Data (RWD) for research, but heterogeneity across encounter types and geographical regions affects data completeness. This study characterizes clinical data from 110 Healthcare Organizations in a federated research network calculating coverage, density, and facts over time across four domains: diagnoses, procedures, laboratory tests, and medications. Inpatient encounters showed the highest coverage and density, while outpatient visits accumulated substantial records over repeated interactions, reflecting patient engagement and co
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.
Rapid maxillary expansion (RME) is a common method for maxillary transverse deficiency. While the midpalatal suture density (MPSD) ratio is a critical predictor of skeletal responsiveness to RME, its manual measurement on cone-beam computed tomography (CBCT) scans is time-consuming and prone to inaccuracies in delineating the regions of interest. This study aimed to establish a deep learning-based automated MPSD quantification method to enable rapid and standardized evaluation. A total of 400 CBCT scans were collected. Image slices containing the midpalatal suture, hard palate, and soft palate
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: Large language models (LLMs) are increasingly applied in clinical contexts, yet their reliability in disease-specific ophthalmic domains remains insufficiently characterized. Epidemic keratoconjunctivitis (EKC), a highly contagious adenoviral ocular infection, represents a critical area where accurate diagnostic and therapeutic information is essential. This study aimed to assess and compare the accuracy and completeness of responses generated by two widely used LLMs, namely ChatGPT and Meta AI, to standardized ophthalmology questions related to EKC.
METHODS: This cross-sectional
СтатьяСравнительное 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.
Transitions in national level health information systems (HIS) require careful assessment of technical, organizational, and policy implications, particularly in low- and middle-income countries. Mozambique is currently transitioning from a long-standing OpenMRS-based HIV electronic medical record (EMR) to a new national python-based EMR. This paper proposes a conceptual framework to guide such transitions, synthesizing digital health standards, enterprise architecture principles, and implementation science. The framework outlines five analytic domains: technical architecture; data governance 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.
BACKGROUND: Large language models (LLMs) such as ChatGPT are increasingly used by patients to obtain medical information, particularly for human papillomavirus (HPV) infection and cervical intraepithelial neoplasia (CIN), where patients seek explanations on diagnosis, risk, screening, and follow-up. The clinical usefulness of chatbot-generated information depends not only on the accuracy but also on its perceived relevance to clinical practice. This study evaluated perceived clinical accuracy and perceived alignment with clinical consensus of ChatGPT responses to common patient questions on HP
СтатьяСравнительное исследованиеПоддержка 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.
The phased framework of oncology trials is designed to ensure patient safety and conserve resources by advancing only promising therapies from early- to late-phase testing. Despite decades of refinement, overall trial success rates-defined by the proportion of studies ultimately supporting regulatory approval-remain low, with failures increasingly occurring in late-phase studies. These failures are often contributed to by methodological shortcomings, including suboptimal end point selection, restrictive eligibility criteria, and inefficient trial designs. Although traditional approaches to bio
СтатьяScoping ReviewПоиск 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.
Ischemic stroke management is time-sensitive, and lesion segmentation supports treatment selection, prognostication, and reproducible quantification. Deep learning (DL) aims to accelerate and standardize lesion delineation to augment neuroimaging workflows. We conducted a narrative review of DL-based ischemic stroke lesion segmentation studies published from 2020 to 2025. PubMed, Google Scholar, Scopus, and IEEE Xplore were searched; ~ 500 records were identified, and 40 full-text studies were included after screening. We extracted imaging modality, architecture, segmentation targets, and repo
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.
Limited longitudinal field of view in cone-beam computed tomography (CBCT) remains a significant challenge for image-guided adaptive radiotherapy. We developed a deep learning-based CBCT outpainting framework that synthesizes anatomically consistent extensions beyond the scanned volume. The model employs a dual-branch encoder-decoder architecture that separately encodes CBCT and edge maps derived from planning CT (pCT) and integrates them via attention-guided skip connections and late fusion to preserve structure while accommodating cross-modality differences. The framework was trained and val
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 study integrates agent-based modeling (ABM) and causal machine learning (ML) to assess the impact of clinicians' adherence to antibiotic guidelines in older adults hospitalized with community-acquired pneumonia (CAP). Using a synthetic population and longitudinal data, we estimate individual treatment effects of vancomycin via the longitudinal modified treatment policy (LMTP) algorithm and simulate clinical decision-making and MRSA transmission dynamics in a NetLogo-based ABM. We evaluate how varying hospital-level propensities toward vancomycin prescribing influence 30-day mortality unde
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.
Catheter-related bloodstream infections (CRBSIs) are often difficult to diagnose due to the variability of pathogen sources and inconsistencies in laboratory data. Differential time to positivity (DTP) offers a means to distinguish CRBSIs from secondary bacteremia, but its practical application is complicated by heterogeneous nomenclature and variable reporting formats. We implemented an algorithm that standardizes microbiological records using a custom ontology-driven framework and applies clinically established thresholds. A fuzzy matching approach was then used to classify infections as lik
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, evaluate, and assess knowledge regarding the prevention of transmission and medication adherence in patients with TB through the Application to Interventions and Learn Tuberculosis (AILs TB). The Delphi study was conducted in 3 phases. The first phase involved content development using the Delphi method, which was carried out in 3 rounds with 13 experts to reach a consensus on the prevention of transmission and medication adherence. The second phase involved the application development process carried out by IT experts, which was evaluated by 4 experts using a cont
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