Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 922 с найденным полным текстом
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2024eng
We investigated the influence of degenerated retinal networks on the efficacy of subretinal prosthetic devices in eliciting retinal neural responses. We present a computational model that incorporates intricate descriptions of retinal connectivity spanning neural layers, conductance-based cellular and synaptic parameters, and analytical formulas governing the electrical field. Our results suggest the possibility of selective modulation of functionally-distinct retinal pathways through subretinal stimulation, even in the absence of all photoreceptors. However, we observed a decreasing level of
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.
Objective.Recent developments in computational neuroscience have shed light on the neural processes underlying altered decision-making under uncertainty in anxiety. These disruptions are partly attributed to impaired encoding of precision-weighted prediction errors (pwPEs), which guide belief updating during learning and decision-making, as described by hierarchical Bayesian models. In this paper, we introduce a gamified paradigm for collecting decision-making data, together with a framework for extracting EEG features linked to computationally relevant variables, drawing on principles from ne
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.
One of the fields of medicine in which artificial intelligence techniques have made progress is ophthalmology. Artificial intelligence (A.I.) applications for preventing vision loss in eye illnesses have developed quickly. Artificial intelligence uses computer programs to execute various activities while mimicking human thought. Machine learning techniques are frequently utilized in the field of ophthalmology. Ophthalmology holds great promise for advancing artificial intelligence, thanks to various digital methods like optical coherence tomography (OCT) and visual field testing. Artificial in
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.
Objective.Drug-resistant epilepsy can be treated by surgically removing the seizure onset zone (SOZ), but localizing this zone is challenging because no clinically accepted biomarker of the SOZ exists. A novel computational biomarker, neural resonance, utilizes control theory to model the brain's response to stimulation. However, model validation is limited, and it is necessary to further contextualize the relationship between the model's prediction and the brain's true response to stimulation.Approach.Single-pulse electrical stimulation (SPES) provides an opportunity to bridge this gap as Bod
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.
IMPORTANCE: Early detection of cutaneous melanoma (CM) is crucial for patient survival, yet avoiding overdiagnosis remains essential. Differentiating CM from benign melanoma simulators (MelSim) is challenging due to overlapping features. Deep learning convolutional neural networks (DL-CNNs) have demonstrated dermatologist-level accuracy in identifying CM. We hypothesized that support from DL-CNN could increase dermatologists' accuracy in differentiating CM from MelSim.
METHODS: This cross-sectional reader study analyzed the diagnostic performance of a DL-CNN and 27 dermatologists for 200 skin
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.
Computer users are often the last line of defense in computer security. However, with repeated exposures to system messages and computer security warnings, neural and behavioral responses show evidence of habituation. Habituation has been demonstrated at a neural level as repetition suppression where responses are attenuated with subsequent repetitions. In the brain, repetition suppression to visual stimuli has been demonstrated in multiple cortical areas, including the occipital lobe and medial temporal lobe. Prior research into the repetition suppression effect has generally focused on a sin
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.
(1) Objective: To design an artificial intelligence system for prostate cancer prediction using the data obtained by shear wave elastography of the prostate, by comparing it with the histopathological exam of the prostate biopsy specimens. (2) Material and methods: We have conducted a prospective study on 356 patients undergoing transrectal ultrasound-guided prostate biopsy, for suspicion of prostate cancer. All patients were examined using bi-dimensional shear wave ultrasonography, which was followed by standard systematic transrectal prostate biopsy. The mean elasticity of each of the twelve
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 mechanism for stable gaze-holding requires a neural integrator that converts pulse of neural discharge to steady firing rate. The integrator is feedback-dependent, impaired feedback manifests as either "unstable" integration when it is too much or "leaky" when it is too little. The "unstable" integrator is known to cause sinusoidal oscillations of the eyes called pendular nystagmus, whereas the "leaky" integrator causes jerky eye oscillations called gaze-evoked nystagmus. We hypothesized that integrator can be simultaneously leaky and unstable. Mechanistically, some parts of network are se
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.
Acta informatica medica : AIM : journal of the Society for Medical Informatics of Bosnia & Herzegovina : casopis Drustva za medicinsku informatiku BiH2018eng
ObjectiveIntelligent computer systems are used in diagnosing Multiple Sclerosis and help physicians in the accurate and timely diagnosis of the disease. This study focuses on a review of different reasoning techniques and methods used in intelligent systems to diagnose MS and analyze the application and efficiency of different reasoning methods in order to find the most efficient and applicable methods and techniques for MS diagnosis.MethodsA complete research was carried out on articles in various electronic databases based on Mesh vocabulary. 85 articles out of 614 articles published in Engl
Поиск 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: This study was performed to assess the performance and accuracy of artificial intelligence (AI) in the detection and diagnosis of maxillary sinus pathologies using computed tomography (CT)/cone-beam computed tomography (CBCT) imaging.
MATERIALS AND METHODS: A comprehensive literature search was conducted across 4 databases: Google Scholar, BioMed Central (BMC), ProQuest, and PubMed. Combinations of keywords such as "DCNN," "deep learning," "convolutional neural network," "machine learning," "predictive modeling," and "data mining" were used to identify relevant articles. The study 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.
INTRODUCTION: Computer vision extracts meaning from pixelated images and holds promise in automating various clinical tasks. Convolutional neural networks (CNNs), a deep learning network used therein, have shown promise in analyzing X-ray images and joint photographs. We studied the performance of a CNN on standardized smartphone photographs in detecting inflammation in three hand joints and compared it to a rheumatologist's diagnosis.
METHODS: We enrolled 100 consecutive patients with inflammatory arthritis with an onset period of less than 2 years, excluding those with deformities. Each pat
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.
Visual feedback training (VFT) plays an important role in the motor rehabilitation of patients with spinal cord injury (SCI). However, the neural mechanisms are unclear. We aimed to investigate the changes in dynamic functional network connectivity (FNC) related to visual networks (VN) in patients with SCI and to reveal the neural mechanism of VFT promoting motor function rehabilitation. Dynamic FNC and the sliding window method were performed in 18 complete SCI (CSCI), 16 patients with incomplete SCI (ISCI), and 42 healthy controls (HCs). Then, k-mean clustering was implemented to identify di
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.
Cuffless blood pressure (BP) estimation via photoplethysmography (PPG) and machine learning has been widely studied, yet reported accuracy remains below clinically acceptable levels, limiting adoption in sport, ambient living, and telemedicine. This study systematically examines potential error sources underlying these performance gaps, with emphasis on: dataset selection, signal synchronization, subject-specific calibration, and data leakage. Three neural networks-a multilayer perceptron (MLP_BP), residual network (Res_BP), and temporal convolutional network (TCN_BP)-were evaluated on two cur
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.
The mechanical behavior of right ventricular (RV) myocardium is governed by its anisotropic microstructure, yet constitutive models that account for fiber dispersion and enable reliable parameter identification remain limited. In this study, we propose a physics-embedded constitutive neural network framework for automated discovery of strain energy functions and microstructural parameters from experimental data. The model is formulated within an incompressible, orthotropic hyperelastic setting using invariant-based representations. Fiber, sheet, and normal directions are incorporated through a
СтатьяСравнительное исследованиеПоиск 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 rapid advancement of robot-assisted minimally invasive surgery (RAMIS) has created an increasing demand for integrated solutions that combine advanced robotic actuation, sensing, and intelligent control within unified training and operational frameworks. This paper presents a Digital Twin-based virtual reality (VR) interaction and control system developed for an innovative parallel surgical robot, designed to support both surgical training and real-time robot interaction. The proposed framework extends a conventional VR simulator into a bidirectional Digital Twin architecture, enabling rea
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.
Pancreatic cancer is a rare kind of cancer that is detected during the final stages. This is because the symptoms are very common and also do not show up in the starting phase. Hence an automated system for identification and classification of pancreatic cancer becomes essential. This becomes possible with the help of artificial intelligence and machine learning. The aim of this research is to develop a model that classifies pancreatic cancer using Pancreatic CT image dataset involving 1411 images from Kaggle website. The input images are augmented for increasing the dataset quality and prepro
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.
Misclassification in treatment assignment is a common issue in causal inference with observational studies, often leading to biased estimates of causal effects if unaddressed. Several methods have been developed to handle this issue by making use of a validation dataset. This paper proposes a robust latent variable approach for causal effect estimation without the need of validation data. By employing a potential outcome modeling framework that incorporates true treatment assignment as a latent variable, we construct a likelihood function that involves three models: the outcome model, the meas
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.
Identifying the onset of the QRS complex is an important step for localizing the site of origin (SOO) of premature ventricular complexes (PVCs) and the exit site of Ventricular Tachycardia (VT). However, identifying the QRS onset is challenging due to signal noise, baseline wander, motion artifact, and muscle artifact. Furthermore, in VT, QRS onset detection is especially difficult due to the overlap with repolarization from the prior beat. In this study, 7706 captured bipolar pacing beats (Stim-QRS < 40 ms) pooled from 384 anatomically widely dispersed pacing sites of 15 patients were used fo
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.
Accurate delineation of kidney tumours in Computed Tomography (CT) is essential for downstream quantitative analysis and precision oncology that could enable personalised treatments, but manual segmentation is a specialised task, time-consuming and difficult to scale in routine practice. Automated 3D segmentation remains challenging in medical imaging, where images are large and dense volumes of data, making high-resolution processing with conventional dense convolutional neural networks computationally expensive, and often reliant on downsampling or patch-based inference. To overcome this pro
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.
Objective.Deep unrolling network, as a promising deep learning approach for low-dose computed tomography (LDCT) reconstruction, can efficiently address the issues of severe noise and artifacts in LDCT imaging. However, most existing methods predominantly unrolled the fidelity term to convolutional neural networks (CNNs) while failing to unroll regularization terms, which inevitably limits the feature capture capability of the network. To further improve the performance of deep unrolling networks, this paper proposed the CTDNet, a cartoon texture decomposition-based deep unrolling network that
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.
MedElevator
Войти в исследования