Background/Objectives: Chest X-ray (CXR) images are a widely used first-line screening tool for pulmonary tuberculosis (TB) detection but are difficult to interpret, which has increased demand for an automated screening tool. Deep-learning-based computer-aided diagnosis systems have demonstrated a classification performance comparable to that of trained radiologists, but they rely on dense annotations such as lesion-level or pixel-level labels, which are costly and difficult to obtain in routine clinical workflows. We developed CPM-XNet, an annotation-efficient framework for lesion-annotation-
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/Objectives: Spinal cord injury (SCI) causes heterogeneous motor, sensory, autonomic, and participation limitations; recovery priorities vary by injury level, completeness, time since injury and residual function. Robotic rehabilitation has expanded from assistive technology to restorative, compensatory and health-promoting interventions, but patient-tailored prescription frameworks remain underdeveloped. Methods: PubMed/MEDLINE was searched from database inception to May 2026 using predefined domain-specific strategies, and findings were synthesized narratively to integrate mechanis
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.
Cervical nuclei segmentation is critical for the early detection and accurate diagnosis of cervical cancer. However, this task is challenging due to the presence of clumped nuclei and variations in texture, shape, and contrast. To address these challenges, we proposed a novel synergic conditional generative adversarial network (SCGAN) for cervical nuclei segmentation. The SCGAN integrates densely connected blocks that progressively extract hierarchical features, a Unified Attention Module (UAM) for selective feature refinement and the Scale-Adaptive Feature Integration and upsampling (SAFIU) m
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.
Early detection and precise fine-grained radiologic classification of lung cancer are crucial for formulating clinical treatment plans. However, existing computer-aided diagnosis (CAD) systems are mostly limited to binary nodule classification or treat radiologic feature classification and clinical TNM staging as isolated tasks. To address technical challenges such as drastic scale variations of tumors, subtle inter-class differences, and complex anatomical backgrounds, this paper proposes an end-to-end fine-grained lung cancer object detection algorithm based on an improved YOLO architecture.
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 investigated the effects of graded dietary energy and protein levels on growth, nutrient utilization, and behavior in housed young female yaks, integrating automated behavior monitoring via a YOLO-based computer vision system. Twenty-four 17-month-old Maiwa yaks (160.43 ± 14.54 kg) were randomly assigned to three dietary treatments (n = 8 per treatment): low energy and protein (LELP: net energy for gain [NEg] = 3.3 MJ/kg, crude protein [CP] = 10.50%, medium energy and protein (MEMP: NEg = 3.9 MJ/kg, CP = 12.51%), and high energy and protein (HEHP: NEg = 4.5 MJ/kg, CP = 14.50%). A 12
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 Optical characterization of colorectal lesions during colonoscopy is essential for determining the therapeutic strategy and predicting histology in real time. Artificial intelligence (AI) has emerged as a promising adjunctive tool to improve lesion characterization and reduce interobserver variability. Although computer-aided diagnosis systems have shown encouraging results, evidence regarding the performance of large language models in endoscopic lesion characterization remains limited. Aim The aim of this study is to evaluate the diagnostic accuracy of ChatGPT model 5.1 in differe
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.This work introduces Dareplane, a modular and broad technology-agnostic open source software platform for brain-computer interface (BCI) research with an application focus on adaptive deep brain stimulation (aDBS). One difficulty for investigating control approaches for aDBS resides with the complex setups required for aDBS experiments, a challenge Dareplane tries to address.Approach.The key features of the platform are presented and the composition of modules into a full experimental setup is discussed in the context of a Python-based orchestration module. The performance of a typic
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.
In recent years, there has been increasing research on computer-aided diagnosis (CAD) using deep learning and image processing techniques. Still, most studies have focused on the benign-malignant classification of nodules. In this study, we propose an integrated architecture for grading thyroid nodules based on the Chinese Thyroid Imaging Reporting and Data System (C-TIRADS). The method combines traditional handcrafted features with deep features in the extraction process. In the preprocessing stage, a pseudo-artifact removal algorithm based on the fast marching method (FMM) is employed, follo
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.
Identifying collective variables (CVs) that are both discriminative and interpretable remains a central challenge for enhanced sampling and mechanistic analysis of biomolecular systems. We present Covalent (Collective variables learnt by a computer), a supervised machine learning-based CV discovery pipeline that combines a filter-wrapper-substitution feature funnel with an improved, Riemannian-optimized variant of harmonic linear discriminant analysis (GDHLDA) and a post hoc subspace rotation to concentrate pairwise transition information. Applied to unbiased molecular dynamics (MD) trajectori
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.
Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB)2025eng
BACKGROUND AND OBJECTIVE: The growing adoption of computer-aided diagnosis systems is transforming cancer diagnostics in mammography, but it still needs improvement in comprehensive diagnostics, early screening accuracy, and system explainability. To achieve these, we introduce an explainable pipeline designed to provide comprehensive diagnostic suggestions according to the Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS) lexicon.
METHODS: The proposed pipeline employs a multi-task framework, with BI-RADS assessments as the main task, complemented by the classification of masses, calcificat
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.
BackgroundCervical cancer is the fourth most common cause of women cancer deaths worldwide. The primary etiology of cervical cancer is the persistent infection of specific high-risk strains of the human papillomavirus. Liquid-based cytology is the established method for early detection of cervical cancer. The evaluation of cellular abnormalities at a microscopic level allows for the identification of malignant or precancerous features in liquid-based cytology pap smears. This technique is characterized by its time-consuming nature and susceptibility to both inter- and intra-observer variabilit
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.
Autoimmune gastritis (AIG) has a strong correlation with gastric neuroendocrine tumors (NETs) and gastric cancer, making its timely and accurate diagnosis crucial for tumor prevention. The endoscopic manifestations of AIG differ from those of gastritis caused by Helicobacter pylori (H. pylori) infection in terms of the affected gastric anatomical regions and the pathological characteristics observed in biopsy samples. Therefore, when diagnosing AIG based on endoscopic images, it is essential not only to distinguish between normal and atrophic gastric mucosa but also to accurately identify the
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.
Diabetic retinopathy (DR) is an age-related macular degeneration eye disease problem that causes pathological changes in the retinal neural and vascular system. Recently, fundus imaging is a popular technology and widely used for clinical diagnosis, diabetic retinopathy, etc. It is evident from the literature that image quality changes due to uneven illumination, pigmentation level effect, and camera sensitivity affect clinical performance, particularly in automated image analysis systems. In addition, low-quality retinal images make the subsequent precise segmentation a challenging task for t
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.
Speech imagery-the process of mentally simulating speech without vocalization-is a promising approach for brain-computer interfaces (BCIs), enabling assistive communication for individuals with speech impairments or to enhance privacy. However, existing EEG-based speech imagery systems remain impractical for use outside specialized laboratories due to their reliance on high-channel-count and resource-intensive machine learning models running on external computing platforms. In this work, we present the first end-to-end demonstration of EEG-based speech imagery decoding on a low-channel, ultra-
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.
Engineering education is based on experiential learning, but the problem is that in laboratory conditions, it is difficult to give feedback to the students in real time and personalize this feedback. The paper introduces the proposal of an innovative approach to the laboratories, called Adaptive Lab Mentor (ALM), which combines the technologies of Artificial Intelligence (AI), Internet of Things (IoT), and sensor technology to facilitate intelligent and customized laboratory setting. ALM is supported by a new real-time multimodal sensor fusion model in which a sensor-instrumented laboratory is
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.
Glioma is one of the most lethal types of brain tumors, accounting for approximately 33% of all diagnosed brain tumor cases. Accurate segmentation and classification are crucial for precise glioma characterization, emphasizing early detection of malignancy, effective treatment planning, and prevention of tumor progression. Magnetic Resonance Imaging (MRI) serves as a non-invasive imaging modality that allows detailed examination of gliomas without exposure to ionizing radiation. However, manual analysis of MRI scans is impractical, time-consuming, subjective, and requires specialized expertise
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.
AIM/BACKGROUND: Ensuring smooth and consistent vial flow on pharmaceutical filling line conveyors is essential for maintaining sterility, reducing downtime, and avoiding costly disruptions. However, irregular vial movement such as spacing gaps, clustering, and vial flipping is often seen, leading to filling delays, broken glass, machine stoppages, and extended batch times. Existing systems lack the ability to detect such irregularities in real time and provide actionable alerts.
MATERIALS AND METHODS: A lightweight, AI-guided framework was developed for detecting vial flow irregularities and
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 pervasive impact of mental illnesses extends beyond individual suffering, affecting families, communities, and societies at large. Prevention efforts are imperative to mitigate this burden, promoting well-being and resilience across diverse populations. A particularly vulnerable period is adolescence, which is associated with numerous mental health issues that are exacerbated by declining healthy behaviours as well as socioeconomic inequalities. But adolescence also presents an opportune moment for early intervention. However, recognising warning signs and providing timely support involves
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.
INTRODUCTION: Optimal initiation and management of long-term home non-invasive ventilation (LTH-NIV) therapy requires a personalised approach that may not be possible within some healthcare systems. This survey of Italian physicians determined current practices regarding LTH-NIV initiation and follow-up in patients with chronic hypercapnic chronic obstructive pulmonary disease (COPD), areas for process improvements, and use of telemonitoring.
METHODS: A 35-question survey was developed then sent via email for completion using computer-assisted web interviewing methodology. Respondents were It
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 recognition of handwritten Arabic characters offerings a multifaceted challenge that holds fundamental standing across domains such as document digitization, human-computer interaction, and assistive technologies. Arabic script's cursive form combined with positional character variations and diverse handwriting styles creates substantial obstacles for traditional machine learning techniques. In this study, we propose a deep Convolutional Neural Network (CNN) architecture tailored for the classification of isolated handwritten Arabic letters. The dataset includes 28 classes representing the
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