Dysphagia manifests a wide spectrum of effects on human health, ranging from mild symptoms like coughing to more severe issues such as airway obstruction or pneumonia. Typically, these symptoms are caused by the penetration of chewed food or liquid, referred to as the bolus, into the airway. Traditionally used manual frame-by-frame analysis of videofluoroscopy images for bolus localization is time-consuming, and previously, researchers aimed to create an automated algorithm for bolus segmentation. To do so, researchers relied mainly on a supervised learning approach. However, our study takes 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.
In the pharmaceutical manufacturing industry, continuous production methods have been recognised as providing several benefits compared to traditional batch production. These benefits include increased flexibility, higher product output, enhanced quality assurance through better monitoring techniques, and more consistent distribution of Active Pharmaceutical Ingredients (APIs). Despite these clear advantages, there is a lack of research focused on the simultaneous optimisation of multiple sub-processes in continuous manufacturing. This study explores the optimisation processes of continuous ph
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.
American journal of orthodontics and dentofacial orthopedics : official publication of the American Association of Orthodontists, its constituent societies, and the American Board of Orthodontics2025eng
INTRODUCTION: Nasal septum deviation (NSD) is one of the contributing factors to impaired nasal function and dentofacial developmental abnormalities. Although cone-beam computed tomography (CBCT) is clinically valuable for NSD diagnosis, manual interpretation remains labor-intensive and expertise-dependent.
METHODS: Our study included 330 CBCT scans diagnosed with either NSD or non-NSD to develop an automated 2-stage artificial intelligence (AI) framework integrating real-time detection and classification for NSD screening. In the first stage, the YOLOv11 (You Only Look Once) object detection
СтатьяВалидационное исследованиеМногоцентровое 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.
OBJECTIVE: To develop and evaluate a deep learning framework for automatic kidney and fluid segmentation in renal ultrasound images, aiming to enhance diagnostic accuracy and reduce variability in hydronephrosis assessment.
METHODS: A dataset of 1731 renal ultrasound images, annotated by four experienced urologists, was used for model training and evaluation. The proposed framework integrates a DenseNet201 backbone, Feature Pyramid Network (FPN), and Self-Organizing Neural Network (SelfONN) layers to enable multi-scale feature extraction and improve spatial precision. Several architectures we
Оценочное исследованиеСтатьяПолный 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.
Osteoporosis international : a journal established as result of cooperation between the European Foundation for Osteoporosis and the National Osteoporosis Foundation of the USA2025eng
Machine learning drives osteoporosis detection and screening with higher clinical accuracy and accessibility than traditional osteoporosis screening tools. This review takes a step-by-step view of machine learning for osteoporosis detection, providing insights into today's osteoporosis detection and the outlook for the future. The early diagnosis and risk detection of osteoporosis have always been crucial and challenging issues in the medical field. With the in-depth application of artificial intelligence technology, especially machine learning technology in the medical field, significant brea
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.
PURPOSE: Semantic segmentation and landmark detection are fundamental tasks of medical image processing, facilitating further analysis of anatomical objects. Although deep learning-based pixel-wise classification has set a new-state-of-the-art for segmentation, it falls short in landmark detection, a strength of shape-based approaches.
METHODS: In this work, we propose a dense image-to-shape representation that enables the joint learning of landmarks and semantic segmentation by employing a fully convolutional architecture. Our method intuitively allows the extraction of arbitrary landmarks d
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: Cardiac magnetic resonance imaging (CMR) provides critical pathological information, such as scars and edema, which are vital for diagnosing myocardial infarction (MI). However, due to the limited pathological information in single-sequence CMR images and the small size of pathological regions, automatic segmentation of myocardial pathology remains a significant challenge.
PURPOSE: In the paper, we propose a novel two-stage anatomical-pathological segmentation framework combining Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) and Mamba, aiming to effectively segment myocardial pathology in mult
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.
Three-dimensional (3D) spinal ultrasound imaging has demonstrated its promising potential in measuring spinal deformity through recent studies, and it is more suitable for massive early screening and longitudinal follow-up of adolescent idiopathic scoliosis (AIS) compared with X-ray imaging due to its radiation-free superiority. Moreover, some deformities with low observability, such as vertebral rotation, in X-ray images can also be reflected by critical landmarks in 3D ultrasound data. In this paper, we propose a localization network (LLNet) to extract lamina in 3D ultrasound data, which has
СтатьяПоддержка 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.
PURPOSE: Cardiovascular disease (CVD) remains a global health issue, and arterial blood pressure (ABP) waveforms provide critical physiological data that aid in the early diagnosis of CVD. However, existing pulse waveform evaluation methods are insufficient for accurately predicting ABP. This study aims to propose a novel U-net joint network architecture, the BiSTU Sequential Network, to predict high-quality ABP waveforms.
METHODS: The designed BiSTU Sequential Network integrates a Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM) model to capture temporal dependencies, a Transformer model with
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.
Huntington Disease (HD) is a type of neurodegenerative disorder which causes problems like psychiatric disturbances, movement problem, weight loss and problem in sleep. It needs to be addressed in earlier stage of human life. Nowadays Deep Learning (DL) based system could help physicians provide second opinion in treating patient's disease. In this work, human Deoxyribo Nucleic Acid (DNA) sequence is analyzed using Deep Neural Network (DNN) algorithm to predict the HD disease. The main objective of this work is to identify whether the human DNA is affected by HD or not. Human DNA sequences are
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.
Множественный склероз (MS) — хроническое неврологическое заболевание, характеризующееся воспалением, обезвоживанием и нейродегенерацией в центральной нервной системе. Обычные методы магнитно-резонансной съемки (MRI) часто с трудом поддаются обнаружению небольших или тонких повреждений, особенно в таких проблемных регионах, как кортикальная серая материя и стержень мозга. В этом исследовании предлагается новый подход, основанный на глубоком обучении, в сочетании с надежной системой предварительной обработки и оптимизированными протоколами МРТ, с тем чтобы повысить точность классификации и страт
СтатьяПоиск полного текста в очередиМашинный перевод · не проверен
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 limited data poses a crucial challenge for deep learning-based volumetric medical image segmentation, and many methods have tried to represent the volume by its subvolumes (i.e., multi-view slices) for alleviating this issue. However, such methods generally sacrifice inter-slice spatial continuity. Currently, a promising avenue involves incorporating multi-view information into the network to enhance volume representation learning, but most existing studies tend to overlook the discrepancy and dependency across different views, ultimately limiting the potential of multi-view representation
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.
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Generating coherent reports from medical images is an important task for reducing doctors' workload. Unlike traditional image captioning tasks, the task of medical image report generation faces more challenges. Current models for generating reports from medical images often fail to characterize some abnormal findings, and some models generate reports with low quality. In this study, we propose a model to generate high-quality reports from medical images.
METHODS: In this paper, we propose a model called Hybrid Discriminator Generative Adversarial Network (HDGAN), wh
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.
Techniques are developed for generating uncertainty estimates for convolutional neural network (CNN)-based methods for registering the locations of lesions between the craniocaudal (CC) and mediolateral oblique (MLO) mammographic X-ray image views. Multi-view lesion correspondence is an important task that clinicians perform for characterizing lesions during routine mammographic exams. Automated registration tools can aid in this task, yet if the tools also provide confidence estimates, they can be of greater value to clinicians, especially in cases involving dense tissue where lesions may be
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.
Purpose.4D MRI with high spatiotemporal resolution is desired for image-guided liver radiotherapy. Acquiring densely sampling k-space data is time-consuming. Accelerated acquisition with sparse samples is desirable but often causes degraded image quality or long reconstruction time. We propose the Reconstruct Paired Conditional Generative Adversarial Network (Re-Con-GAN) to shorten the 4D MRI reconstruction time while maintaining the reconstruction quality.Methods.Patients who underwent free-breathing liver 4D MRI were included in the study. Fully- and retrospectively under-sampled data at 3,
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.
The pandemic of coronavirus disease 2019 (COVID-19) has led to a global public health crisis, which caused millions of deaths and billions of infections, greatly increasing the pressure on medical resources. With the continuous emergence of viral mutations, developing automated tools for COVID-19 diagnosis is highly desired to assist the clinical diagnosis and reduce the tedious workload of image interpretation. However, medical images in a single site are usually of a limited amount or weakly labeled, while integrating data scattered around different institutions to build effective models is
СтатьяПоддержка правительства СШАПоддержка 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: Alzheimer's disease (AD) is a type of neurological illness that significantly impacts individuals' daily lives. In the intelligent diagnosis of AD, 3D networks require larger computational resources and storage space for training the models, leading to increased model complexity and training time. On the other hand, 2D slices analysis may overlook the 3D structural information of MRI and can result in information loss.
APPROACH: We propose a multi-slice attention fusion and multi-view personalized fusion lightweight network for automated AD diagnosis. It incorporates a multi-branch
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.
BACKGROUND: Positron emission tomography (PET) has been investigated for its ability to reconstruct proton-induced positron activity distributions in proton therapy. This technique holds potential for range verification in clinical practice. Recently, deep learning-based dose estimation from positron activity distributions shows promise for in vivo proton dose monitoring and guided proton therapy.
PURPOSE: This study evaluates the effectiveness of three classical neural network models, recurrent neural network (RNN), U-Net, and Transformer, for proton dose estimating. It also investigates the
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 study of nicotine addiction mechanism is of great significance in both nicotine withdrawal and brain science. The detection of addiction-related brain connectivity using functional magnetic resonance imaging (fMRI) is a critical step in study of this mechanism. However, it is challenging to accurately estimate addiction-related brain connectivity due to the low-signal-to-noise ratio of fMRI and the issue of small sample size. In this work, a prior-embedding graph generative adversarial network (PG-GAN) is proposed to capture addiction-related brain connectivity accurately. By designing a d
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.
Braille, the most popular tactile-based writing system, uses patterns of raised dots arranged in cells to inscribe characters for visually impaired persons. Amharic is Ethiopia's official working language, spoken by more than 100 million people. To bridge the written communication gap between persons with and without eyesight, multiple Optical braille recognition systems for various language scripts have been developed utilizing both statistical and deep learning approaches. However, the need for half-character identification and character segmentation has complicated these systems, particular
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