UNLABELLED: Defensive performance in football penalty kicks relies heavily on a goalkeeper's visual anticipation and rapid decision-making capabilities. While identifying the visual search advantages of expert athletes is crucial for optimizing training, conventional eye-tracking metrics often fail to capture the complex spatial distribution patterns of gaze points. Integrating machine learning anomaly detection algorithms offers a novel methodological perspective for the precise quantification and analysis of visual strategy variations across different expertise levels.
OBJECTIVE: This study
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.
PURPOSE: To assess the relationship between machine energy (4-8 MV) and treatment outcome in patients treated with conservative surgery and radiation therapy.
METHODS AND MATERIALS: Between 1968 and 1985, 1624 patients were treated for clinical Stage I or II invasive breast cancer. The study population was limited to 1380 patients who underwent complete gross excision and received greater than or equal to 60 Gy to the tumor bed. Of these, 1125 were treated on a 4 MV, 153 on a 6 MV, and 102 on an 8 MV linear accelerator. Patients were selected for treatment on the 8 MV machine based on chest w
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: Bariatric surgery improves metabolic health, but long-term transcriptomic remodeling of white adipose tissue (WAT) after Roux-en-Y gastric bypass (RYGB) remains incompletely defined. This study aimed to characterize longitudinal WAT gene-expression patterns after RYGB and prioritize candidate signatures of post-surgical adaptation using a publicly available dataset. Methods: We analyzed subcutaneous WAT transcriptomic data from women with obesity who underwent RYGB, with samples collected before surgery and at 2 and 5 years after surgery. Differential expression analysis was integr
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/Objectives: This pilot study aimed to develop and compare advanced machine learning models, specifically a Bayesian-regularized artificial neural network (ANN) and a transformer-enhanced physics-informed neural network (PINN), by integrating periodontal health indices and hematological inflammatory markers for the prediction of GDM. Methods: Utilizing a prospective case-control study design, a clinical dataset comprising 80 pregnant women (40 with GDM and 40 healthy controls) was evaluated to develop and compare advanced machine learning models. Clinical, periodontal, and complete b
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.
PURPOSE: The purpose of this study was to evaluate the accuracy of polyetheretherketone (PEEK) based post and core restorations using heat-pressed and computer-aided design and computer-aided manufacturing (CAD-CAM) methods.
MATERIALS AND METHODS: Post and core patterns (n = 10) were fabricated using an acrylic pattern resin and each pattern was scanned to generate a resin pattern standard tessellation file (STL-R) to be used as the standard control group for the 3D profilometric analysis. The STL-R files were loaded into a computer-aided manufacturing (CAM) machine and a milling disk made of
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.
Cuproptosis, a newly identified form of cell death, influences the development, progression, and prognosis of prostate cancer (PCa). Identifying key genes associated with cuproptosis and developing robust predictive models through machine learning approaches are crucial for personalized PCa treatment. In our study, multiple machine learning methods and their combinations were employed for the construction of diagnostic and prognostic models for PCa, which were then validated in multiple external independent cohorts. The model key gene, PROK1, was selected for further analysis, and its expressi
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.
OBJECTIVE: To predict COVID-19 in hospitalized patients with SARS in a city in southern Brazil by using machine learning algorithms.
METHODS: The study sample consisted of patients ≥ 18 years of age admitted to the emergency department with SARS and hospitalized in the Hospital Escola - Universidade Federal de Pelotas between March and December of 2020. Epidemiological, clinical, and laboratory data were processed by machine learning algorithms in order to identify patterns. Mean AUC values were calculated for each combination of model and oversampling/undersampling techniques during cross-va
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.
Chronic cough is associated with several respiratory diseases and is a significant burden on physical, social, and psychological health. Non-invasive, real-time, continuous, and quantitative monitoring tools are highly desired to assess cough severity, the effectiveness of treatment, and monitor disease progression in clinical practice and research. There are currently limited tools to quantitatively measure spontaneous coughs in daily living settings in clinical trials and in clinical practice. In this study, we developed a machine learning model for the detection and classification of cough
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: Alzheimer's disease (AD) is a brain disorder characterized by atrophy of cerebral cortex and neurofibrillary tangles. Accurate identification of individuals at high risk of developing AD is key to early intervention. Combining neuroimaging markers derived from diffusion tensor images with machine learning techniques, unique anatomical patterns can be identified and further distinguished between AD and healthy control (HC).
METHODS: In this study, 37 AD patients (ADs) and 36 healthy controls (HCs) from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative were applied to tract-based spat
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 increasing complexity of healthcare systems and growing resource constraints have made hospital efficiency assessment central to healthcare management and policy. Data Envelopment Analysis (DEA) has been widely used to evaluate hospital efficiency due to its ability to accommodate multiple input and output structures. However, classical DEA applications provide limited support for explaining efficiency scores, generating predictions, and informing managerial decision-making. This study systematically reviews hospital efficiency studies published between 2020 and 2025 to examine the use and
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.
In recent years, machine learning-based handwriting analysis has emerged as a valuable tool for supporting the early diagnosis of Alzheimer's disease and predicting its progression. Traditional approaches represent handwriting tasks using a single feature vector, where each feature is computed as the mean over elementary handwriting traits or strokes. We propose a novel approach that analyzes each stroke individually, preserving fine-grained movement information that is critical for detecting subtle handwriting changes that may indicate cognitive decline. We evaluated this method on 34 handwri
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.
Network data traffic is increasing with expanded networks for various applications, with text, image, audio, and video for inevitable needs. Network traffic pattern identification and analysis of traffic of data content are essential for different needs and different scenarios. Many approaches have been followed, both before and after the introduction of machine and deep learning algorithms as intelligence computation. The network traffic analysis is the process of incarcerating traffic of a network and observing it deeply to predict what the manifestation in traffic of the network is. To enha
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.
Data collection and analysis is becoming more and more important in our everyday lives. It is widely believed that with the power of data collection, almost every problem can be given a possible solution. Machine learning and artificial intelligence algorithms along with the use of the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) database that collects data from subjects suffering from Alzheimer's disease (AD) can be utilised for recognising biomarkers' patterns that suggest degenerative behavior. Thus, allowing for early prevention. Computers are able to distinguish patterns over millio
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.
INTRODUCTION: Dermoscopy has become widespread in the diagnosis of inflammatory skin diseases. Cutaneous vasculitis (CV) is characterized by inflammation of vessels, and a rapid and reliable technique is required for the diagnosis.
OBJECTIVES: We aimed to define CV dermoscopic features and increase the diagnostic accuracy of dermoscopy with machine learning (ML) methods.
METHODS: Eighty-nine patients with clinically suspected CV were included in the study. Dermoscopic images were obtained before biopsy using a polarized dermoscopy. Dermoscopic images were independently evaluated, and interob
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: Hepatic ischemia-reperfusion injury (HIRI) is clinically linked to post-transplant complications, yet the pathogenic role of programmed cell death (PCD) patterns in this process remains poorly delineated. This study aimed to investigate the diversity of programmed cell death (PCD) patterns underlying HIRI, with a focus on mechanistically dissecting macrophage-hepatocyte crosstalk mediated by the THBS1-CD47 axis.
METHODS: GSE151648, GSE14951, GSE12720 and GSE171539 were retrieved from the Gene Expression Omnibus (GEO) database. Based on bulk transcriptomic data, we identified diffe
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: Early identification of mental disorder symptoms is crucial for timely treatment and reduction of recurring symptoms and disabilities. A tool to help individuals recognize warning signs is important. We posit that such a tool would have to rely on longitudinal analysis of patterns and trends in the individual's daily activities and mood, which can now be captured through data from wearable activity trackers, speech recordings from mobile devices, and the individual's own description of their mental state. In this paper, we describe such a tool developed by our team to detect early
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 aim of this study was to analyse the gait pattern, muscle force and functional outcome of patients who had undergone replacement of the proximal tibia for tumour and alloplastic reconstruction of the extensor mechanism using the patellar-loop technique. Between February 1998 and December 2009, we carried out wide local excision of a primary sarcoma of the proximal tibia, proximal tibial replacement and reconstruction of the extensor mechanism using the patellar-loop technique in 18 patients. Of these, nine were available for evaluation after a mean of 11.6 years (0.5 to 21.6). The strength
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: To assess whether liver and kidney metabolomics combined with machine learning can distinguish seawater drowning from postmortem submersion after CO2 euthanasia and estimate postmortem interval (PMI) under controlled conditions.
METHODS: Sixty male Sprague-Dawley rats were assigned to a seawater-drowning group or a postmortem-submersion group after CO2 euthanasia (30 per group). Liver and kidney tissues were collected at 0, 12, 24, 36, 48, and 72 h after death and analyzed by untargeted LC-MS/MS. Principal component analysis (PCA) and cross-validated orthogonal partial least squares
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: Placental dysfunction and immune dysregulation are central to disorders such as fetal growth restriction (FGR) and preeclampsia (PE). Although aberrant placental glycosylation has been implicated in various pregnancy complications, the specific expression patterns of glycosylation-related genes (GRGs) associated with placental pathology and their potential role in driving immune imbalance at the maternal-fetal interface remain poorly understood.
METHODS: First, differentially expressed gene (DEG) identification and gene set enrichment analysis based on two GEO datasets (GSE114691
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.
We perform classification, ranking and mapping of body sway parameters from static posturography data of patients using recent machine-learning and data-mining techniques. Body sway is measured in 293 individuals with the clinical diagnoses of acute unilateral vestibulopathy (AVS, n = 49), distal sensory polyneuropathy (PNP, n = 12), anterior lobe cerebellar atrophy (CA, n = 48), downbeat nystagmus syndrome (DN, n = 16), primary orthostatic tremor (OT, n = 25), Parkinson's disease (PD, n = 27), phobic postural vertigo (PPV n = 59) and healthy controls (HC, n = 57). We classify disorders and ra
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