A major challenge confronting neuroscientists is associated with the multiple spatial and temporal scales of investigation of neural structure and function. I shall discuss the use of computational neural modeling as one method to bridge some of the different spatial and temporal levels. This approach will be illustrated using large-scale, neurobiologically realistic network models of auditory and visual pattern recognition that relate neuronal dynamics to fMRI data. It will be demonstrated that the models are capable of exhibiting the salient features of both electrophysiological neuronal act
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.
PURPOSE: To evaluate the performance of a three-dimensional convolutional neural network (3D CNN) in detecting forme fruste keratoconus (FFKC).
METHODS: A total of 415 anonymized corneal dynamic videos were collected for this study. The video dataset consisted of 150 patients with FFKC (150 videos) and 265 normal patients (265 videos). These patients underwent comprehensive ocular examinations, including slit lamp, Pentacam (Oculus Optikgeräte GmbH), and Corvis ST (Oculus Optikgeräte GmbH), and were classified by corneal experts. A 3D CNN-based algorithm was developed to establish a FFKC dete
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 aimed to develop and validate convolutional neural network (CNN) models for distinguishing follicular thyroid carcinoma (FTC) from follicular thyroid adenoma (FTA). Additionally, this current study compared the performance of CNN models with the American College of Radiology Thyroid Imaging Reporting and Data System (ACR-TIRADS) and Chinese Thyroid Imaging Reporting and Data System (C-TIRADS) ultrasound-based malignancy risk stratification systems. A total of 327 eligible patients with FTC and FTA who underwent preoperative thyroid ultrasound examination were retrospectively enrolle
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.
Rumination and impaired inhibition are considered core characteristics of depression. However, the neurocognitive mechanisms that contribute to these atypical cognitive processes remain unclear. To address this question, we apply a computational network control theory (NCT) approach to structural brain imaging data acquired via diffusion tensor imaging in a large sample of participants, to examine how NCT relates to individual differences in subclinical depression. Recent application of this theory at the neural level is built on a model of brain dynamics, which mathematically models patterns
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.
Studying the neural basis of human dynamic visual perception requires extensive experimental data to evaluate the large swathes of functionally diverse brain neural networks driven by perceiving visual events. Here, we introduce the BOLD Moments Dataset (BMD), a repository of whole-brain fMRI responses to over 1000 short (3 s) naturalistic video clips of visual events across ten human subjects. We use the videos' extensive metadata to show how the brain represents word- and sentence-level descriptions of visual events and identify correlates of video memorability scores extending into the pari
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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: Cardiovascular disease remains a leading cause of mortality worldwide, imposing a substantial burden on global healthcare systems. Early detection and accurate mortality risk assessment are critical for timely intervention and improved patient outcomes. However, existing predictive models often suffer from limited clinical applicability due to their restriction to single diagnostic tasks, insufficient prediction accuracy, and a tendency toward overfitting.
METHODS: This study proposes a novel hybrid intelligent model, termed QSAO-BP, which integrates a quartile based Snow Ablation
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.
Accurate and efficient polyp segmentation is essential for computer-aided colorectal cancer screening, yet achieving a favorable balance among segmentation accuracy, computational efficiency, and cross-dataset generalization remains challenging. Recent studies suggest that Mamba-based state-space modeling can enhance long-range dependency modeling with relatively low complexity, but how lightweight Mamba integration strategies affect dense prediction frameworks for polyp segmentation remains insufficiently understood. In this study, we present LiteMamba-Seg, a lightweight polyp segmentation fr
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 global incidence of cancer-related diseases and mortality continues to rise, making early and accurate diagnosis crucial for effective treatment. A key step in cancer treatment is the identification and removal of tumorous tissue, which is subsequently analyzed through pathological examinations. However, traditional pathology reports can take several weeks or even months to be processed. To expedite diagnosis, this study employs microwave measurement techniques to distinguish between healthy and cancerous colon tissue samples. The free-space measurement method is selected due to its suitab
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 and temporally consistent cardiac motion tracking from cine MRI is essential for functional assessment and disease analysis. However, existing learning-based methods are typically formulated in discrete time and struggle to capture long-range temporal dependencies, often leading to accumulated errors and physically inconsistent motion. In this paper, we propose a unified unsupervised framework for cardiac motion tracking based on latent neural ordinary differential equations (ODEs). A frame-aware encoder extracts motion-sensitive features with temporal embeddings, which are evolved 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.
Coral reefs face significant threats due to climate change and human activities, which require innovative approaches to study and protect these ecosystems. Successful settlement is the bottleneck linking a reef's free-swimming larvae to the benthic community, ultimately determining the next generation of corals and the long-term resilience of the entire ecosystem. This work introduces an agent-based model (ABM) driven by neuroevolution (NE) to simulate coral larval settlement behavior under various environmental conditions. Inspired by biological processes, the model combines sensory input wit
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.
Community-based drug checking services are challenged in their ability to reliably detect low concentration adulterants that are increasingly present in the illicit drug supply. Spectral signatures from commonly used field instruments such as infrared spectrometers require careful analysis to identify characteristic features in a complex mixture. In this study, we train neural network models for the detection of bromazolam and para-fluorofentanyl, using infrared absorption data collected at a point-of-care drug checking service. The neural network models classified the two components with an F
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.
Visuo-haptic interactions are gaining interest in perception research because of their relevance to robotics and rehabilitation. While the benefits of integrating concurrent visuo-tactile cues are well-documented, the temporal dynamics of competitive interactions between vision and touch remain less understood. Building on extant empirical evidence of unilateral intersensory switching, we ask whether bilateral detection of visual and tactile stimuli can be explained by cross-sensory competition and explore the underlying sensorineural dynamics via a multi-level neural network model. Tested aga
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.
MOTIVATION: Predicting immunoglobulin-antigen (Ig-Ag) binding remains a significant challenge due to the paucity of experimentally resolved complexes and the limited accuracy of de novo Ig structure prediction.
RESULTS: We introduce IgPose, a generalizable framework for Ig-Ag pose identification and scoring, built on a generative data-augmentation pipeline. To mitigate data scarcity, we constructed the Structural Immunoglobulin Decoy Database (SIDD), a comprehensive repository of high-fidelity synthetic decoys. IgPose integrates equivariant graph neural networks, ESM-2 embeddings, and gated r
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.
Vehicle trajectory prediction (VTP) is the primary part of the perception-planning-control pipeline in autonomous driving. The inter-vehicle interactions strongly shape the trajectory of vehicles in complex traffic scenarios. Neural networks that use recurrent or convolutional architectures often exhibit performance degradation in longer prediction horizons. Many existing approaches confine interaction modeling to a predefined spatial neighborhood and a narrow temporal window, while implicitly assuming that all neighboring vehicles have equal influence on the future trajectory of target vehicl
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.
Quantification of biofouling is a complex task that often involves counting both isolated and tightly packed groups of organisms on a test surface. Mussel larvae, which settle as both individuals and as clumps, are an important fouling organism because adult mussel colonies form via the settlement of larvae, making the settlement or repellence of mussel larvae a good indicator of a surface's antifouling performance. Manual quantification methods are time-consuming, and existing automatic machine learning-based methods are poorly suited for use by coding non-experts and often lack the ability t
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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.
Detection of sperm cell is an extremely important procedure in medical diagnostics and fertility research. Given the need to identify sperm in an efficient manner, this paper offers a powerful image processing pipeline. This method starts with image grayscale conversion, which is used to simplify the image and reduce the complexity of color, which is followed by Gaussian blur and Wiener filter to remove noise and improve image quality. An optimal-threshold is obtained by thresholding to obtain the sperm cells out of the background with the binarization method of Otsu which ends by concluding.
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.
Detecting salient objects in complex traffic environments remains a challenging task for ground-based systems. Recently, unmanned aerial vehicles (UAVs) have emerged as an effective solution by offering flexible perspectives and the ability to capture complementary RGB and thermal images. However, direct fusion of these modalities often introduces artifacts caused by spatial misalignment and semantic discrepancies. To overcome these challenges, we propose a Semantic-Spatial Driven Alignment Network (S2ANet) for salient object detection in UAV-based unregistered RGB-T imagery. The proposed netw
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.
Remote sensing object detection faces three challenges: extreme scale variation, arbitrary rotational orientations, and complex intermingled backgrounds. Although fusion of Convolutional Neural Networks (CNNs) and Transformers combines spatial precision with global modeling, it faces two limitations: (i) feature distribution misalignment between modalities, and (ii) ineffective exploitation of complementary discriminative strengths. To address these issues, we introduce DAAF (Dual-stream Adaptive Attention Fusion), a three-stage fusion framework that systematically aligns and integrates CNN 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.
Space-Air-Ground Integrated Networks (SAGIN) supporting Industrial Internet of Things (IIoT) applications impose stringent requirements on intrusion detection due to node mobility, heterogeneous link characteristics, constrained edge resources, and cross-tier attack propagation. Most standard security methods rely on one main system or some fixed settings that makes it hard to respond quickly when the network changes or when there is not much power. This paper presents HSP-SR, a hierarchical intrusion detection and response framework structured according to the physical segmentation of SAGIN.
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.
Plant metabolites are a promising source of new biopesticides, but their chemical diversity exceeds the capacity of experimental screening. Cannabis sativa is a particularly attractive crop for discovering such compounds, although its metabolome has not been systematically evaluated for biopesticidal potential. Here, we computationally analyzed 5211 compounds annotated as C. sativa metabolites in the Cannabis Compound Database (CCD) using an integrated framework combining graph-based molecular prediction and protein-ligand interaction analysis. Initial prioritization employed a directed messag
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.
MedElevator
Войти в исследования