Vision-language pretraining (VLP) has emerged as a powerful paradigm in medical image analysis, enabling representation learning from large-scale image-text pairs without relying on expensive expertise annotations. However, these challenges are particularly pronounced when VLP is applied to dermatology. The inherent noise and sparsity of web-crawled data hinder effective pretraining, while multifaceted dermatological knowledge is challenging to exploit from long, unstructured descriptions for pretraining optimization. To address these challenges, we propose a dermatological VLP framework integ
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: Obstructive sleep apnea (OSA) is a common but underdiagnosed disorder associated with cardiometabolic, neurocognitive, and malignant comorbidities. Transforming growth factor-β1 (TGF-β1) is a central profibrotic cytokine and may link OSA exposures to upper-airway remodeling and systemic injury.
OBJECTIVE: To synthesize current evidence implicating TGF-β1 signaling in OSA pathogenesis and comorbidities, and to highlight translational implications and key knowledge gaps.
METHODS: We conducted a structured literature search in PubMed, Embase, Web of Science, and the Cochrane Library
СтатьяОбзорПолный 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.
Liver sinusoidal endothelial cells (LSECs) are increasingly recognized as a critical yet underexplored cell type in anti-fibrotic drug development. This study presents a computational drug screening platform integrating LSEC-specific transcriptomic analysis across simple steatosis, fibrotic nonalcoholic steatohepatitis (NASH), and cirrhosis, with tiered gene signature selection combining machine learning, large language model-assisted curation, gene safety assessment, and Connectivity Map-based screening using human endothelial perturbational profiles. The platform identifies 6 clinical-stage
СтатьяПрепринтПоиск 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.
Lesion-deficit mapping is a premier technique for dissociating neural correlates of cognitive functions. However, the contribution of domain-general cognition (g) to the performance of virtually all complex behavioral tasks may encumber such efforts. This possibility has been largely unexplored. Here, we examined the influence of g in lesion-deficit mapping using a combination of structural equation modeling, lesion-behavior mapping (LBM), and structural lesion network mapping (sLNM) and functional lesion network mapping (fLNM). We modeled latent variables for visuospatial ability, processing
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 evaluate the diagnostic performance and limitations of a general-purpose multimodal large language model (GPT-5.4) in detecting early keratoconus (KC) using corneal tomography images.
METHODS: This retrospective study included 66 eyes: 15 with subclinical KC, 18 with forme fruste keratoconus (ffKC), and 33 normal controls. Control eyes were obtained from refractive surgery candidates with normal corneas. For each eye, a standardized four-map Pentacam tomography image was analyzed using GPT-5.4 (OpenAI) with a predefined prompt. Only images were provided, without clinical or demogr
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.
PURPOSE: Artificial Intelligence is being applied in oncology to improve patient and service outcomes. Yet, there is a limited understanding of how these advanced computational techniques are employed in cancer nursing to inform clinical practice. This review aimed to identify and synthesise evidence on artificial intelligence in cancer nursing.
METHODS: CINAHL, MEDLINE, PsycINFO, and PubMed were searched using key terms between January 2010 and December 2022. Titles, abstracts, and then full texts were screened against eligibility criteria, resulting in twenty studies being included. Critica
Систематический обзорСтатьяПоиск 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.
Thoracic duct drainage (TDD) is gaining renewed interest, largely due to accumulation of evidence supporting the gut-lymph model, where toxic mesenteric lymph from the intestine contributes to development of multi-organ failure in acute and critical illness (ACI). Advances in minimally invasive TDD have added to this growing interest. The English TDD literature has been previously reviewed, but the more extensive Eastern European literature has not been available to English readers. Therefore, we undertook a systematic search of Eastern European human TDD studies using Scopus and PubMed databa
Систематический обзорСтатьяПоддержка 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.
STUDY DESIGN: Cross-sectional natural language processing (NLP) study of publicly available Reddit data.
OBJECTIVES: To map the thematic structure and affective tone of neuropathic pain discourse among Reddit users self-identifying with spinal cord injury (SCI) or clinically overlapping cord and cauda pathology, and to surface candidate hypotheses for triangulation with patient-reported and clinical data.
SETTING: Public Reddit communities.
METHODS: Searches across ten subreddits using twenty query strings yielded 1489 candidate posts. A two-tier keyword filter (SCI-spectrum population term
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.
Explainability is particularly challenging in legal prediction, where decisions are expected not only to be accurate but also to be justified under explicit legal norms and open to external scrutiny. Legal reasoning therefore provides one of the most demanding settings for explainable AI because a legal determination often depends on information distributed across the input record, external legal sources, procedural context, evidentiary assumptions, and institutional judgment. Direct outcome generation hides this decision path, while natural-language rationales and retrieved citations do not n
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.
Child physical abuse is a leading cause of traumatic injury and death in children. In 2017, child abuse was responsible for 1688 fatalities in the United States, of 3.5 million children referred to Child Protection Services and 674,000 substantiated victims. While large referral hospitals maintain teams trained in Child Abuse Pediatrics, smaller community hospitals often do not have such dedicated resources to evaluate patients for potential abuse. Moreover, identification of abuse has a low margin of error, as false positive identifications lead to unwarranted separations, while false negativ
СтатьяМногоцентровое 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.
Embodied intelligence is rapidly evolving toward natural human-machine interaction, where real-time cross-lingual speech processing is essential for robots to understand and execute commands across languages. This study reviews research progress from January 2010 to November 1, 2025, using CiteSpace to analyze knowledge structure, hotspots, and trends. The year 2010 was selected as the start date because it marks the early emergence of foundational theoretical discussions on embodied intelligence internationally, providing a comprehensive baseline to observe the entire evolutionary trajectory
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: Histological special stains (e.g., Masson's trichrome, Elastin van Gieson, periodic acid-Schiff) are typically utilized as a supplementary method to highlight specific tissue structures that may not be visible in the hematoxylin and eosin (H&E) stain. However, conventional pathology work flow suffers from long turn-around waiting times and the use of a large amount of laboratory materials.
METHOD: In this paper, we employ a parameter-efficient fine-tuning method to adapt a general-purpose vision model into a task-specific model, which enables the automatic and simultaneous synthes
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.
Modeling of longitudinal cohort data typically involves complex temporal dependencies between multiple variables. There, the transformer architecture, which has been highly successful in language and vision applications, allows us to account for the fact that the most recently observed time points in an individual's history may not always be the most important for the immediate future. This is achieved by assigning attention weights to observations of an individual based on a transformation of their values. One reason why these ideas have not yet been fully leveraged for longitudinal cohort da
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 research introduces a study of a domain-specific intelligent assistant, TBAid, that is a conversational chatbot to assist with tuberculosis (TB) awareness and health advice. A structured rule-based system integrated with the Hugging Face Inference API using the Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct large language model provides TB-focused responses to structured user queries. TBAid is designed to increase public awareness in low-resource and rural areas. It specifically targets communities with poor access to specialist consultations and medical report interpretation. A key novelty of the assistant i
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.
Polypharmacology, a single drug that targets multiple proteins, holds promise for addressing unmet medical needs. Achieving accurate, reliable and scalable predictions of protein-ligand binding affinity across multiple proteins is crucial to realizing the potential of polypharmacology. Machine learning offers a powerful tool for multitarget binding affinity prediction. However, three major challenges remain: generalizing predictions to out-of-distribution compounds that are structurally different from those in the training data; quantifying the uncertainty of predictions in out-of-distribution
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.
Qualitative research, used to analyse non-numerical data including interview texts, is crucial in understanding medical education processes. However, it is often complex and time-consuming, leading to an interest in technology for streamlining the analysis. This study investigated the applicability of ChatGPT, a large language model, in thematic analysis for medical qualitative research. Previous research has used ChatGPT to explore the deductive process as a qualitative study. This study evaluated thematic analysis including the inductive process by ChatGPT with reference to human qualitative
СтатьяСравнительное исследованиеПолный 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.
Comparative animal studies of complex behavioural traits, and their neurobiological underpinnings, can increase our understanding of their evolution, including in humans. Vocal learning, a potential precursor to human speech, is one such trait. Mammalian vocal learning is under-studied: most research has either focused on vocal learning in songbirds or its absence in non-human primates. Here, we focus on a highly promising model species for the neurobiology of vocal learning: grey seals (Halichoerus grypus). We provide a neuroanatomical atlas (based on dissected brain slices and magnetic reson
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: The pathological mechanism of cellular dysfunction and death in Huntington's disease (HD) is not well defined. Our transgenic HD sheep model (OVT73) was generated to investigate these mechanisms and for therapeutic testing. One particular cohort of animals has undergone focused investigation resulting in a large interrelated multi-omic dataset, with statistically significant changes observed comparing OVT73 and control 'omic' profiles and reported in literature.
OBJECTIVE: Here we make this dataset publicly available for the advancement of HD pathogenic mechanism discovery.
METHO
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
Humans require a plethora of higher cognitive skills to perform executive functions, such as reasoning, planning, language and social interactions, which are regulated predominantly by the prefrontal cortex. The prefrontal cortex comprises the lateral, medial and orbitofrontal regions. In higher primates, the lateral prefrontal cortex is further separated into the respective dorsal and ventral subregions. However, all these regions have variably been implicated in several fronto-subcortical circuits. Dysfunction of these circuits has been highlighted in vascular and other neurocognitive disord
СтатьяОбзорПоиск 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.
To address the challenges of high passenger density, severe object occlusion, and limited computational resources in escalator scenarios, this paper proposes SAL-YOLO, a lightweight detection model, and develops a safety warning system. The model is optimized in multiple dimensions based on the YOLOv8n architecture: (1) A lightweight backbone network, StarNet, is designed by integrating depth-wise separable convolutions and residual connections to improve feature extraction efficiency. (2) A Transformer-based Adaptive Image Feature Integration (AIFI) module is integrated to capture global 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