BACKGROUND: Serious games (SGs) with hand-tracking solutions are increasingly adopted in neurological rehabilitation. The Leap Motion Controller (LMC) is widely used in clinical and research contexts, while software-based systems, such as MediaPipe (MP), are emerging.
OBJECTIVES: This study compared the usability of MP- and LMC-based SGs.
METHODS: Seven SGs were developed to evaluate Grasp and Pinch gestures and tested with fifty healthy volunteers. Usability was assessed with the System Usability Scale (SUS) after each device, and an ad-hoc comparative questionnaire (LMC, MP, Neutral) colle
СтатьяСравнительное исследованиеПолный 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: Adherence to movement precautions following sternotomy is essential for sternal healing, but patients often find it difficult to maintain the correct behavior.
METHODS: This study introduces a real-time computer vision-based system to evaluate movement compliance with the post-sternotomy precautions protocol. A YOLOv11 object detection model was trained using a dataset comprising real images and AI-generated images. A secondary monitoring algorithm was developed to use YOLO inference results to classify the whole action rather than a single frame.
RESULTS: The integration of synt
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.
Algorithms for object detection, particularly those based on YOLO, have demonstrated impressive effectiveness in achieving a balance between accuracy and speed. Their use in medical imaging has shown promise, but remains underexplored. In this study, a YOLO-like model is proposed that focuses on detecting lung pathologies in X-ray images, is based on YOLOv5, and uses Squeeze-and-Excite and Residual Blocks. It outperforms most YOLO and YOLO-like architectures in terms of accuracy, and compared to YOLOv5, experiments showed an increase in recall and mAP@50 of 3.3% and 1.5%, respectively. The sug
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 present a novel lightweight top-level ontology (TLO) 'GFO-light', which has been designed for ease of use by non-ontologists. While most TLOs come with rich, complex axiomatizations and terminologies that include a lot of philosophical jargon, lightweight TLOs aim to strike a balance between expressivity and accessibility by domain experts without excessive expertise in formal ontology. GFO-light is derived from the General Formal Ontology (GFO), which has unique features, such as the integration of objects and processes, and coincidence in continuous spacetime. The ontological and represen
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.
Hemiparetic Cerebral Palsy, a form of Cerebral Palsy affecting one side of the body, limits physical activity, as children tend to rely on their less-affected hand. This condition significantly increases the risk of long-term health issues. Immersive Virtual Reality (VR) games have shown potential to improve mobility; however, existing systems often lack varied stimuli and sustained engagement. This work explores the use of Procedural Content Generation to enhance engagement by dynamically generating replayable game content. A user-centered design process, informed by interviews with four expe
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 was aimed at presenting a framework integrating uncertainty quantification into the SwinIR super-resolution model for mammography, addressing the "black box" limitation that hinders clinical trust. Monte Carlo (MC) Dropout was incorporated into SwinIR to generate both high-resolution images and corresponding pixel-wise uncertainty maps. The framework was systematically evaluated on a standardized mammography phantom in two scenarios: a standard 4 × super-resolution task and an enhancement task applied to the original high-resolution image. In the standard task, the L1 model achieved
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.
This study aimed to develop and evaluate a deep learning-based object detection system for the automated detection of taurodontism on panoramic radiographs using the You Only Look Once version 8 (YOLOv8) architecture and to compare the diagnostic performance of different model variants. This retrospective diagnostic accuracy study included 247 panoramic radiographs from patients aged 13 years and older. After applying exclusion criteria, 1631 molar teeth were analyzed. Teeth were classified as taurodontic or normal according to the taurodontism index described by Shifman and Chanannel, which s
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.
Digital fluoroscopy offers high temporal resolution but is limited by substantial noise. Recursive filtration improves the signal-to-noise ratio (SNR) by combining information across frames, though potentially at the cost of motion blur and contrast loss. This study evaluates recursive filtering performance in a commercial angiographic system, specifically where filter parameters (e.g. K-factor) are not explicitly disclosed. Fluoroscopic images were acquired using a rotating phantom with high- and low-contrast objects. Image quality was assessed using noise power spectrum (NPS), contrast-to-no
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.
VBAC assessment is crucial for stroke risk evaluation, but manual segmentation is time-consuming and subject to inter-observer variability. We developed a novel deep learning model specifically optimized for small vascular structure detection. We designed ImprovedVertebroV5, a 3D U-Net architecture incorporating focal attention mechanisms, small-object detection modules, and pyramid pooling for context aggregation. The model was trained and evaluated on a clinical dataset of CBCT scans from patients undergoing vertebrobasilar evaluation. The V5 model achieved a mean Dice score of 0.7312 ± 0.20
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.
Mitotic figure counting is critical for evaluating melanoma proliferation and prognosis, but manual counting is subjective and poorly reproducible, and the sparse distribution of mitotic figures in whole-slide images leads to a scarcity of training data. To address this, we propose a context-aware copy-paste data augmentation framework (CACPASTE) that integrates histopathological priors. CACPASTE ensures biological rationality and morphological fidelity through tissue region constraints and cell morphology simulation, and uses an adaptive fusion strategy for natural background integration. In
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 open or closed root apex identification is one of the most important factors determining endodontic treatment options in pediatric dentistry. This study presents a deep learning-based automatic apical developmental status detection system on mandibular permanent first and second molar teeth, aiming to reduce the subjective evaluation and time constraints brought by manual diagnosis. A total of 1498 anonymous panoramic radiographs of pediatric patients between the ages of 5 and 14 were used as a dataset for experiments. The performances of one and two-stage deep learning techniques, mainly
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.
Assessment of root canal treatment quality is central to improving endodontic outcomes, yet interpretation of periapical radiographs remains susceptible to observer variability, fatigue, and anatomical complexity. To provide a more objective and efficient approach to post-endodontic evaluation, we developed MS-WEFNet, an enhanced YOLOv10n-based object detection framework for automatic assessment of root canal filling quality. The network incorporates a Multi-Scale Edge Information Enhancement module to reinforce fine anatomical boundaries and a Wavelet-guided Contrastive Feature Aggregation mo
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.
Thyroid cancer is the most prevalent endocrine malignancy, and its diagnosis relies heavily on ultrasound for diagnosis and treatment planning. Although deep learning holds promise for automating this ultrasound diagnosis, its performance is severely bottlenecked by data scarcity. However, constructing high-quality datasets remains challenging due to strict privacy regulations, high annotation costs, and the inherent rarity of malignant samples. To address these challenges, we propose LOCUS-Diff, an innovative generative framework engineered for thyroid ultrasound synthesis targeting object de
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: This study aimed to characterize lung cancer patients' preferences for virtual reality (VR) as a supportive care and educational tool, focusing on desired content, format, and delivery features.
METHODS: We conducted a qualitative study with 20 lung cancer patients (≥18 years; diagnosed within the past three years; initiated treatment). Semi-structured interviews were audio-recorded, transcribed verbatim, and analyzed using thematic analysis with an iterative inductive-deductive approach. Themes were organized into three pre-specified domains relevant to intervention design: content,
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.
Colorectal polyp segmentation from colonoscopy images remains challenging due to variable shapes, blurred boundaries, and heterogeneous appearances. Existing methods suffer from insufficient multi-scale semantic modeling and limited use of cross-domain structural cues. Here, we present a dual-domain structural guidance framework that integrates grayscale-guided edge features and graph-based multi-scale fusion to improve segmentation robustness. The method employs a learnable edge extractor initialized with Sobel operators to capture complementary high-frequency information from RGB and graysca
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.
Reliable uncertainty estimation is a key requirement for the clinical adoption of convolutional neural networks (CNNs) in biomedical imaging. We propose a reject option framework that assesses prediction reliability by leveraging the local structure of the latent space. The method is based on three latent-space features: Simple Data Point Target Density ( DPTD S ), defined as the proportion of a sample's nearest neighbours sharing its label, a distance-weighted extension ( DPTD W ), and the k ∗ value. These metrics characterise local label agreement and intra-class consistency witho
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.
Hospitals are complex organizations where personnel are exposed to diverse occupational hazards. While medical staff are often the focus, non-medical support personnel such as maintenance, laundry, and nutrition staff face significant health risks due to their specific work environments. This study aimed to assess occupational health hazards and health risks among medical support personnel in a community hospital in Maha Sarakham Province, Thailand, to propose effective control measures. This study aimed to assess occupational health hazards and health risks among medical support personnel wor
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.
Existing artificial intelligence methods for Alzheimer's disease (AD) diagnosis predominantly emphasize classification performance while neglecting interpretability. Leveraging large language models (LLMs) for diagnostic reasoning to generate decisions alongside supporting rationales can improve interpretability, yet remains underexplored in neuroimaging-based AD diagnosis. We propose a prior-guided and GPT-empowered framework (ADGPT) for magnetic resonance imaging (MRI)-based AD diagnosis. We construct an AD prior knowledge collection (APKC) to provide priors for the LLM's diagnostic reasonin
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: Clinical Decision Support Systems (CDSSs) are acknowledged as tools that leverage health data analytics to support clinical decision-making; however, systematic evidence regarding their deployment in pediatric oncology remains limited. This gap in the literature gives rise to unique challenges, particularly in addressing the individualized nature of pediatric cancer diagnosis, treatment, and the "doctor-nurse-patient" tripartite decision-making.
AIM: To synthesize evidence on the application of CDSSs in the management of pediatric cancer patients, elucidate prevailing patterns of
СтатьяScoping ReviewПоиск 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 examined depression and its associated determinants among older adults in Northeastern Thailand, with particular emphasis on digital connectivity and social isolation. A cross-sectional survey was conducted among 1,522 adults aged ≥60 years selected through multistage stratified random sampling. Data were collected using standardized interviews and analyzed using generalized linear mixed models. Depression was significantly associated with younger-old age (60-69 years), unemployment, living alone, poor health status, severe stress, social isolation, low digital connectivity, low soc
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