Electroencephalogram (EEG) is able to indicate states of mental activity ranging from concentrated cognitive efforts to sleepiness. Such mental activity can be reflected by EEG energy. In particular, intrusion of EEG theta wave activity into the beta activity of active wakefulness has been interpreted as ensuing sleepiness. Pupil behavior can also provide information regarding alertness. This paper develops an innovative signal classification method that is capable of differentiating subjects with sleep disorders which cause excessive daytime sleepiness (EDS) from normal control subjects who d
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.
Right brain damaged patients affected by contralesional object-centred neglect are able to process all objects around them but systematically omit the left part of these objects. We show that pure object-centred neglect can be simulated by a basis function neural network in which the activity of units allowing head-centred coding of space is based on the activity of gaze-dependent units with no lateral gradient of preferred eye positions along the horizontal space. This type of network simulates complete dissociation between object-centred and egocentric neglect, as observed in patients' copie
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.
A novel method for detecting ventricular premature contraction (VPC) from the Holter system is proposed using wavelet transform (WT) and fuzzy neural network (FNN). The basic ideal and major advantage of this method is to reuse information that is used during QRS detection, a necessary step for most ECG classification algorithm, for VPC detection. To reduce the influence of different artifacts, the filter bank property of quadratic spline WT is explored. The QRS duration in scale three and the area under the QRS complex in scale four are selected as the characteristic features. It is found tha
Сравнительное исследованиеОценочное исследованиеСтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАВалидационное 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.
As a result of the enhanced clinical application of prostate specific antigen (PSA), an increasing number of men are becoming candidates for prostate cancer work-up. A high PSA value over 20 ng/ml is a good indicator of the presence of prostate cancer, but within the range of 4-10 ng/ml, it is rather unreliable. Even more alarming is the fact that prostate cancer has been found in 12-37% of patients with a "normal" PSA value of under 4 ng/ml (Hybritech). While PSA is capable of indicating a statistical risk of prostate cancer in a defined patient population, it is not able to localize cancer w
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.
Early life stress (ELS) and major depressive disorder (MDD) share neural network abnormalities. However, it is unclear how ELS and MDD may separately and/or jointly relate to brain networks, and whether neural differences exist between depressed individuals with vs without ELS. Moreover, prior work evaluated static versus dynamic network properties, a critical gap considering brain networks show changes in coordinated activity over time. Seventy-one unmedicated females with and without childhood sexual abuse (CSA) histories and/or MDD completed a resting state scan and a stress task in which c
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.
The Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) system can provide improved spectral efficiency and energy performance. However, the computational demand faced by conventional signal recognition techniques has significantly increased due to the growing number of antennas and higher-order modulations. To overcome these challenges, deep learning approaches are adopted as they offer versatility, nonlinear modelling capabilities, and parallel computation efficiency for large-scale MIMO detection. Therefore, a deep network for channel estimation and massive MIMO detection is developed to reduce computati
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.
Language comprehension relies on a multitude of domain-general and domain-specific cognitive operations. This study asks whether the domain-specific grammatical computations are obligatorily invoked whenever we process linguistic inputs. Using fMRI and three complementary measures of neural activity, we tested how domain-general and domain-specific demands of single word comprehension engage cortical language networks, and whether the left frontotemporal network (commonly taken to support domain-specific grammatical computations) automatically processes grammatical information present in infle
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.
In activity-dependent homeostatic regulation (ADHR) of neuronal and network properties, the intracellular Ca(2+) concentration is a good candidate for sensing activity levels because it is correlated with the electrical activity of the cell. Previous ADHR models, developed with abstract activity sensors for model pyloric neurons and networks of the crustacean stomatogastric ganglion, showed that functional activity can be maintained by a regulation mechanism that senses activity levels solely from Ca(2+). At the same time, several intracellular pathways have been discovered for Ca(2+)-dependen
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
Although the vast majority of current pathogenetic theories support a neurobiological understanding of psychiatric disorders, the brain functional correlates of pedophilia are largely unknown. Based on prior behavior genetics research on human sexual orientation and phenomenology as well as the phenotypical intersection of pedophilia with other psychiatric spectrum disorders, we hypothesize the involvement of striato-thalamo-cortical processing loops in the formation of pedophilic urges and behaviors. Data from a current neuropsychological pilot study in four pedophiles encourage our brain fun
Клиническое исследованиеСтатьяПолный 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.
With more than one third of the human proteome being structurally disordered, intrinsically disordered proteins (IDPs) are key contributors to complex cellular functions, despite their highly dynamic conformational ensembles remaining elusive to conventional techniques in structural biology. Coarse-grained (CG) simulation methods thus serve as a gold standard to refine IDP ensembles. These methods, when relying on elastic network models or rigid body to sample secondary structure, are however inherently limited in their capability to model and sample transient secondary structure at a residue-
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.
The current investigation aims to offer a ready-to-use biosensor with the aid of an artificial neural network (ANN)-powered point-of-care solution model for the detection of uric acid (UA). This mechanism is based on the enzyme-like activity of a bimetallic silver-copper microflower (Ag-Cu-MF) heterostructure that catalyzes UA oxidase to yield superoxide (*O2-) and hydroxyl (*OH+) radicals through the color change of 3,3',5,5'-tetramethylbenzidine. The synthesized Ag-Cu-MF exhibited strong catalytic performance with the respective Km (Michaelis-Menten constant) and Vmax (maximum reaction veloc
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.
Objective.Accurate prediction of human metabolic rate (MR) is essential for thermal comfort evaluation. However, traditional static lookup table methods lack adaptability in dynamic scenarios. As a preliminary study, this study aimed to reveal the correlation mechanism between four physiological parameters (heart rate, mean arterial pressure, skin conductance level, and ear temperature) and MR, comparatively analyze the performance of different input parameter combinations constructed by linear regression, support vector regression, and two-layer neural network (TLNN), and ultimately evaluate
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 colon is a major component of the digestive system, so early detection of colorectal polyps is essential in preventing colorectal cancer, which is a leading cause of cancer-related death worldwide. While colonoscopy remains the gold standard for polyp detection, its diagnostic accuracy is highly operator-dependent. Recent advances in Deep Learning (DL), a branch of Artificial Intelligence (AI), have shown substantial potential to improve colonoscopy image analysis by enhancing the accuracy, consistency, and objectivity of polyp detection, segmentation, and classification. Artificial intell
СтатьяСистематический обзорПоиск 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.
Celcomen leverages a mathematical causality framework to disentangle intra- and inter-cellular gene regulation programs in spatial transcriptomics data through a generative graph neural network. It is a first step towards perturbation models of Virtual Tissues and can generate post-perturbation counterfactual spatial transcriptomics, thereby offering access to experimentally inaccessible samples. We validated its disentanglement, identifiability of causal structure, and counterfactual prediction capabilities through simulations and in clinically relevant human glioblastoma, human fetal spleen,
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.
This article presents a unique deep learning technique to identify AD using data from magnetic resonance imaging (MRI). However, deep learning models' lack of interpretability prevents them from being used in clinical settings, where explainability is crucial for winning over medical personnel. In order to diagnose AD, this work proposes a self-attending bidirectional gated recurrent unit (SA-Bi-GRU) method based on explainable AI (XAI) that makes use of a deep learning model. Before the diagnosis process, an integrated Ternary pattern and Fourier-Bessel series expansion based empirical wavele
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.
Brain tumors remain among the most fatal diseases of the central nervous system, and early diagnosis is vital for improving patient survival outcomes. However, conventional diagnostic approaches relying on manual interpretation of MRI scans by radiologists often suffer from subjectivity, inefficiency, and a high rate of missed diagnoses. To overcome these limitations, this study introduces a systematically optimized deep learning framework designed to achieve real-time performance while preserving high detection accuracy. Specifically, we propose the A2C2f-Mona module, which enhances local and
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), the most common form of dementia, is a progressive and irreversible neurodegenerative disorder. Structural MRI is widely used for diagnosis, revealing brain changes associated with AD. However, these alterations are often subtle and difficult to detect manually, particularly at early stages. Early intervention during prodromal stages, such as mild cognitive impairment (MCI), can help slow disease progression, highlighting the need for reliable automated methods. In this work, we introduce a dual-level evaluation framework comparing fifteen deep learning architectures,
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: 3D reconstruction in minimally invasive surgery (MIS) enables enhanced surgical guidance through improved visualisation, tool tracking, and augmented reality. However, traditional RGB-based keypoint detection and matching pipelines struggle with surgical challenges, such as poor texture and complex illumination. We investigate whether using snapshot hyperspectral imaging (HSI) can provide improved results on keypoint detection and matching surgical scenes.
METHODS: We developed HyKey, a hyperspectral keypoint detection and description model made up of a hybrid 3D-2D convolutional neu
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.
Medical-image annotation is costly and limits the use of fully supervised learning. This study proposes the Self-Supervised Stacked Masked Denoising Autoencoder (S2MDAE) for four-class brain MRI classification. During pre-training, three convolutional encoder-decoder blocks perform layer-wise masked reconstruction under a 75% mask ratio and Gaussian corruption; the pretrained encoder stack is then fine-tuned for classification. On the primary dataset, S2MDAE achieved 87.207% Accuracy, while ablation studies supported the contributions of pre-training, masking, noise injection, and layer-wise r
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 sleep staging is essential for characterizing sleep architecture, yet conventional polysomnography limits scalable and long-term sleep monitoring. Wearable sensors offer a practical alternative, but their performance depends on the physiological modalities used and how the signals are represented. This study investigates the effects of signal modality, feature representation, and sleep-stage granularity on subject-independent wearable sleep staging. Using DREAMT, we compare handcrafted features, short-time Fourier transform (STFT) representations, and their fusion across three-, four-
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