Pedestrians are among the most vulnerable road users in urban transport systems. Studies have explored the effects of the built environment, traffic, and human characteristics on pedestrian crash risk. However, the majority of these studies have focused on the association between pedestrian safety and influencing factors at macroscopic spatial scales. The influences of micro-level factors, particularly streetscape features, on pedestrian safety are less studied due to the unavailability of high-resolution spatial data. In this study, the influences of streetscape features, in terms of the perc
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 Acute poisoning remains a major global public health challenge; its management is often limited by diagnostic uncertainty, narrow therapeutic windows, mixed or unknown exposures, and uneven access to toxicology expertise. Although the use of artificial intelligence (AI) in medicine has been increasingly explored, its role in acute poisoning management warrants a focused review. METHODS We conducted a narrative review of publications indexed in PubMed, Web of Science, and Wanfang Data from January 1, 2021 to March 1, 2026. Eligible publications addressed AI applications in acute pois
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 paper focused on enhancing text recognition, script identification, language classification, and point of interest (POI) extraction from images captured by Mobile Mapping Systems (MMS). The initiative was undertaken to improve the existing Computer vision-based artificial intelligence modules. The advancements made is to be contributed to the system's implementation, bringing improved functionality and accuracy to the system. The current system, called Text Detection and Recognition (TDR), consists of several neural modules operating in sequential stages. The first module identifies areas
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.
Trajectory prediction is a fundamental problem in computer vision, vision-language-action models, world models, and autonomous systems, with broad impact on applications including autonomous driving, robotics, and surveillance. Most existing approaches assume observations are complete and relatively clean, and thus do not adequately address out-of-sight agents or the intrinsic noise in sensing modalities (e.g., sensor measurements) caused by restricted camera coverage, occlusions, and the lack of ground-truth denoised trajectories. These factors introduce substantial safety concerns and reduce
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.
Feature binding - how the brain encodes which features are part of other features to form representations of the coherent objects we perceive - remains an unsolved problem in neuroscience. Despite progress towards a solution, major theories either lack detailed explanations at the neuronal level or rely on biologically unrealistic simplifications, and none adequately account for the representation of hierarchical information, which is crucial to our perception of the world. To address this, a solution termed binding by polychrony has been proposed to explain how hierarchical feature relationsh
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.
BACKGROUND: The use of peripherally inserted central catheters (PICC) has increased due to its benefits, such as greater durability, safety, comfort, and cost-effectiveness. Technological advancements, such as catheter tip navigation systems and the use of ultrasound, have improved its quality. However, complications still occur, including infections and thrombosis, especially in oncology and intensive care patients. Studies indicate that advanced practices, technology, and specialized teams reduce these risks. New techniques, such as tunneled insertion, show potential for reducing complicatio
СтатьяПротокол клинического исследованияПолный 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 AND AIMS: The clinical prediction of post-operative nausea and vomiting (PONV) is mainly based on scoring systems developed more than 2 decades ago. We systematically reviewed machine learning studies of PONV risk prediction.
METHODS: We searched databases including PubMed, Scopus, Web of Science, and Google Scholar for studies published till 14 September 2025. Using the area under the receiver operating characteristic curve and its standard error, we compared predictive performance with Apfel's original 4-parameter pre-operative scoring system [area under curve (AUC) 0.68]. We ass
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.
Brain-computer interface (BCI) systems based on motor imagery hold significant clinical value for individuals who have lost voluntary movement, but most studies test BCI assistive devices like powered wheelchairs under ideal conditions where motor imagery signals are not interfered by simultaneous cognitive load. This work records electroencephalography (EEG) from 13 participants across four tasks: baseline rest, mental arithmetic (Easy, Medium, Hard), pure left/right motor imagery and both tasks simultaneously, to build a two-layer classification system. The first layer decodes motor intent u
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.
Clinical assessment of idiopathic scoliosis (IS) patients primarily relies on static imaging techniques. Dynamic digital human (DDH) can provide comprehensive spatio-temporal information for dynamic assessment of the scoliotic spine in IS patients comparing with static imaging techniques, such as X-ray for general assessment and computed tomography (CT) for surgical planning. The lumbar vertebrae exhibit greater morphological variability than the thoracic region when subjected to different postures and mechanical loads, making them particularly important for dynamic assessment. Therefore, a pe
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: Endoscopic Sleeve Gastroplasty (ESG) is proven to induce sustained weight loss and improvement of obesity-related comorbidities. ESG is performed using endoscopic full-thickness sutures leading to gastric restriction and shortening. While several studies have described technical variations in ESG and their potential impact on outcomes, the effect of ESG on gastric volume reduction has not yet been quantified. This study aims to objectively measure stomach volume reduction before and after ESG using image-based assessment.
METHODS: Videos of ESG procedures were collected at a sin
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.
Breast cancer is a leading cause of cancer mortality, with improved outcomes as a result of early detection and diagnosis. Breast ultrasound is a valuable clinical modality for detecting breast cancer. However, conventional B-mode imaging is highly operatordependent and suffers from noise and artifacts, reducing its diagnostic accuracy. Traditional computer-aided diagnosis (CAD) systems have shown improved diagnostic accuracy, largely rely on the B-mode image alone and operating as a "closed box," providing little understanding and reasoning behind the prediction. Furthermore, by relying on on
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: Breast cancer is a malignant tumor that mostly stems from ductal or lobular epithelial tissues. Each year, over two million people suffer from this disease and over half a million pass away globally, ranking breast cancer the most prevalent cancer type in women and the second cause of cancer-related deaths. Periodic screening programs such as mammography have significantly improved survival via early detection. Therefore, facilitating the interpretation for this modality through Computer-Aided Diagnosis (CAD) systems can accelerate specialists' decision-making and further raise t
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: Knowledge-based systems (KBS) are software applications based on a knowledge database and an inference engine. Various experimental KBS for computer-assisted medical diagnosis and treatment were started to be used since 70s (VisualDx, GIDEON, DXPlain, CADUCEUS, Internist-I, Mycin etc.).
AIM: To present in detail the "Electronic Pediatrician (EPed)", a medical non-machine learning artificial intelligence (nml-AI) KBS in its prototype version created by the corresponding author (with database written in Romanian) that offers a physiopathology-based differential and positive diagnosi
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.
Alzheimer's Disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder characterized by cognitive decline and memory loss. Magnetic Resonance Imaging (MRI) plays a key role in detecting AD in Computer-aided Diagnosis (CAD) systems. However, variations in MRI scanners and imaging protocols introduce domain shifts, which significantly degrade model performance. Additionally, CAD models may misdiagnose unfamiliar neurodegenerative diseases not represented during training. In these complex and diverse clinical scenarios, employing closed set domain adaptation methods to achieve accurate diagnosis of
СтатьяПоддержка правительства СШАПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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: Periodontitis is a common chronic inflammatory condition of the supporting tissues of the teeth that destroys the tissues and, if left untreated, results in tooth loss. Accurate and early classification of periodontal bone loss through dental radiographs, such as orthopantomograms (OPGs), is crucial for effective diagnosis and treatment planning.
OBJECTIVES: The present study aimed to evaluate and compare 3 deep learning architectures-InceptionV3, InceptionV4, and ResNet-50-for classifying OPGs into distinct grades of dental features characterised by periodontal bone loss.
DESIGN
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: Imagined speech has emerged as a promising paradigm for intuitive control of brain-computer interface (BCI)-based communication systems, providing a means of communication for individuals with severe brain disabilities. In this work, a non-invasive electroencephalogram (EEG)-based automated imagined speech recognition model was proposed to assist communication to convey the individual's intentions or commands. The proposed approach uses Common Spatial Patterns (CSP) and Temporal Patterns (TP) for feature extraction, followed by feature fusion to capture both spatial and temporal dy
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: Brain-computer interfaces (BCIs) offer a promising avenue for individuals with severe motor disabilities to interact with the world. By decoding brain signals, BCIs can enable users to control devices and communicate thoughts. However, challenges such as noise in EEG signals and limited data availability hinder the development of accurate and reliable BCI systems. Nonetheless, problems persist, including limited data availability, noisy EEG signals, real-time performance limitations, and reduced classification accuracy.
NEW METHOD: To overcome this, the present work proposes an ef
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.
Falls are the primary basis of autonomy loss, injuries, and deaths among disabled persons and the elderly. With the development of technologies, falls are extensively researched by scientists to diminish severe consequences and adverse effects. Reliable fall recognition is crucial in humanoid robotics and healthcare research, as it helps minimize damage. The detection methods for falls are classified into three categories: wearable sensors, ambient sensors, and vision-based sensors. Over the last few years, computer vision and deep learning (DL) have been widely applied to fall detection syste
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: Computer-assisted navigation has improved surgeons' ability to achieve accurate implant placement in total knee arthroplasty (TKA). As technology evolves and new systems are introduced, it is imperative to evaluate their accuracy for achieving desired goals.
METHODS: This work evaluated the accuracy of a novel mixed reality surgical guidance platform that uses a head-mounted device to measure patient bony anatomy, quantify soft tissue balance, and provide quantitative resection guidance overlaid on the surgical field. Accuracy is evaluated in a cadaveric simulated use study and in
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.
Accurately recording the interactions of humans or other organisms with their environment and other agents requires synchronized data access via multiple instruments, often running independently using different clocks. Active, hardware-mediated solutions are often infeasible or prohibitively costly to build and run across arbitrary collections of input systems. The Lab Streaming Layer (LSL) framework offers a software-based approach to synchronizing data streams based on per-sample time stamps and time synchronization across a common local area network (LAN). Built from the ground up for neuro
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