STUDY OBJECTIVES: This study aims to validate two innovative continuous sleep depth measures, odds ratio product (ORP) and spectral slope (SS), using large-scale datasets, including MESA, SHHS, CHAT, and WSC, as alternatives to the traditional discrete gold-standard hypnogram.
METHODS: The relationship between ORP, SS, and the gold-standard hypnogram was evaluated through Pearson correlation analysis. Feature distributions across sleep stages and transitions, the Arousability Index, and sleep cycles were systematically analyzed. To evaluate their potential for automated applications, a pilot
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.
INTRODUCTION: Alzheimer's disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder that currently affects over 55 million individuals worldwide. Conventional diagnostic approaches often rely on subjective clinical assessments and isolated biomarkers, limiting their accuracy and early-stage effectiveness. With the rising global burden of AD, there is an urgent need for objective, automated tools that enhance diagnostic precision using neuroimaging data.
METHODS: This study proposes a novel diagnostic framework combining a fine-tuned VGG19 deep convolutional neural network with an eXtreme Gradi
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 built environment exerts a significant influence on the frequency and severity of traffic accidents. Spatially uniform assumptions on the impacts of built environment factors commonly employed in existing research may lead to inconsistent and contradictory findings. While some studies have investigated spatial heterogeneity using geographically weighted regression models (GWR), these approaches frequently neglect critical aspects including the road network distance between built environment features and the non-linear decay of influence relationships. To address these methodological limita
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.
Dynamic brain networks are more effective than static networks in characterizing the evolving patterns of brain functional connectivity, making them a more promising tool for diagnosing neurodegenerative diseases. However, existing classification methods for dynamic brain networks often rely on sliding windows to extract multi-window features, leading to suboptimal performance due to the spatio-temporal coupling on these windows and limited ability to effectively integrate complex topological features. To address these limitations, we propose a novel method called Confidence-Driven Dynamic Spa
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.
PURPOSE: Identifying and monitoring the onset and progression of myopia (myopia onset and progression [MOP]) based on the changes in anatomical structures in fundus retinal images has significant clinical application prospects. For this purpose, we tested the performance of deep neural networks.
METHODS: We established a deep neural network, called Myopic-Net, to detect anatomical changes owing to the MOP from a pair of retinal images collected during different fundoscopies. Myopic-Net was developed using 3964 fundus image pairs without MOP and 2380 fundus image pairs with MOP. Five indicator
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 paper introduces a deep learning model for county-level Covid-19 forecasting, presenting it as a retrospective case study. We utilize a transformer neural network with multi-source data fusion, incorporating historical case data, death data, and social media sentiment to capture complex temporal and spatial dynamics. Additionally, we develop multi-level and multi-scale attention mechanisms for adaptive time-frequency analysis. In a retrospective evaluation across three Omicron variant waves (December 2021 through February 2023), the model demonstrated strong performance in predicting coun
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.
Remarkably, human brains have the ability to accurately perceive and process the real-world size of objects, despite vast differences in distance and perspective. While previous studies have delved into this phenomenon, distinguishing the processing of real-world size from other visual properties, like depth, has been challenging. Using the THINGS EEG2 dataset with human EEG recordings and more ecologically valid naturalistic stimuli, our study combines human EEG and representational similarity analysis to disentangle neural representations of object real-world size from retinal size and perce
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 production of edible and medicinal plants results in significant biomass waste, which can be a rich source of bioactive compounds. This study optimized the extraction of polyphenols from Phellodendron amurense leaf waste using ultrasound-assisted extraction (UAE), with modeling via both response surface methodology (RSM) and artificial neural networks (ANN). ANN exhibited superior predictive accuracy. Under optimal UAE conditions (60 min ultrasonic time, 1:20 g/mL w/v solid-to-liquid ratio, 60 % v/v ethanol concentration, and 190 W ultrasonic power), the highest total polyphenol yield of 2
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 performance of a deep learning-based convolutional neural network (CNN) algorithm and compare it with that of general dentists and dental students in classifying caries lesions in primary teeth using bitewing radiographs.
METHODS: A total of 1400 bitewing radiographs (4715 tooth images) were divided into training, validation, and testing datasets, with carious lesions classified into four and seven classes. After training, the best-performing ResNet model was selected and compared with three general dentists and three dental students via a reference test. The accuracy
СтатьяСравнительное 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.
Bioinspired photonic hydrogels hold promise as sensors; however, their use in triple-analyte sensing optical devices has been minimally explored. Temperature, serum Fe3+ levels, and X-ray doses are critical factors for predicting and monitoring medical and health issues. For the first time, poly(N-isopropylacrylamide-co-vinyl ferrocene) microgel-based assemblies, also known as interferometers, integrated with machine learning (ML) are introduced for detecting these analysts of interest. The interferometers demonstrate the exceptional capability for sensing with superior sensitivity, reversibil
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: Archaea, the third realm of life, shows unique genetic and metabolic adaptations that enable its survival in harsh environments. Despite its biotechnological and evolutionary importance, limited research has been done on archaeal promoter prediction compared to bacteria and eukaryotes. Current tools have shortcomings such as relying solely on DNA duplex stability feature encoding, high false-positive rates, low precision and lack of publicly accessible archaeal promoter prediction tool. RESULTS: To overcome these limitations, we present “iProm-Archaea”, a CNN-based tool for precise
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2025eng
Patients with bladder cancer typically require both a transurethral examination and surgery, and accurate recording of information observed during a transurethral examination is necessary for surgery. However, observational recordings are made manually and depend on the physician's ability, and the digital information gathered during the examination is not fully utilized in surgery. To address these issues, this study aimed to propose a free-viewpoint bladder observation system for cystoscopy based on multi-view image-based three-dimensional (3D) reconstruction. We used neural radiance fields
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.
OBJECTIVE: To develop convolutional neural network (CNN) models to estimate EEG maturational age (EMA) from EEG recorded via amplitude-integrated EEG monitors in preterm infants and evaluate its association with long-term neurodevelopmental outcomes.
METHODS: Three CNN models were trained on EEG data recorded from aEEG monitors from 92 preterm infants (23-41 weeks postmenstrual age) without major neurological complications and with normal cognitive outcomes at 2 years. The best-performing model based on MAE was applied to a broader cohort of 148 infants to assess the relationship between pred
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.
Integrating the techniques of deep learning, particularly graph neural network models, has made a significant advancement in drug discovery by facilitating effective exploration of chemical spaces and precise prediction of molecular properties. This paper presents a deep learning approach: molecular encoder, property predictor, molecular generator, and realness classifier (ME&PP-MG&RC). which integrates the molecular encoding and property prediction (ME&PP) component and the molecular generation and realness classification (MG&RC) component to help the prediction and discovery of new molecular
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.
OBJECTIVE: The study aimed to address the challenges of early diagnosis of congenital auricular deformities in children by leveraging artificial intelligence (AI), particularly convolutional neural networks (CNNs). Despite AI's potential for improving diagnostic precision, its clinical use has been constrained by the limitations of small, nonrepresentative data sets. This research sought to enhance AI model generalization through the creation of a more diverse, multicenter data set.
METHODS: To achieve this goal, the study merged the BabyEar4k public data set with additional images from vario
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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 investigates the causal mechanisms underlying radiology report generation by analyzing how clinical information and prior imaging examinations contribute to annotation shifts. We systematically estimate why and how biases manifest, providing insights into the data generation process that influences radiology reporting.
METHODS: This retrospective study analyzes 172,380 chest X-ray reports from 45,561 distinct patients in the MIMIC-IV CXR database. The study focuses on conditional effects for the diseases pneumonia, pleurisy, heart failure, rib fracture, and COPD. Propensit
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 management of proximal humeral fractures is challenging, and fixation plates often show a high failure rate. However, new fixation plates with variable angle screws could be beneficial. Finite element (FE) studies have shown some benefits of plates with variable angle screws, but not all possible combinations have been explored, and hence worst and optimal scenarios have not been identified. The full exploration of the solution space is not possible using FE techniques due to the computational expense; therefore, a more computationally affordable technique is needed. This study aimed to de
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.
European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society2025eng
OBJECTIVES: To develop a deep learning model to automatically measure the curvature-related sagittal parameters on cervical spinal X-ray images.
METHODS: This retrospective study collected a total of 700 lateral cervical spine X-ray images from three hospitals, consisting of 500 training sets, 100 internal test sets, and 100 external test sets. 6 measured parameters and 34 landmarks were measured and labeled by two doctors and averaged as the gold standard. A Convolutional neural network (CNN) model was built by training on 500 images and testing on 200 images. Statistical analysis is used to
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.
Analyzing anatomic shapes of tissues and organs is pivotal for accurate disease diagnostics and clinical decision-making. One prominent disease that depends on anatomic shape analysis is osteoarthritis, which affects 30 million Americans. To advance osteoarthritis diagnostics and prognostics, we introduce ShapeMed-Knee, a 3D shape dataset with 9,376 high-resolution, medical-imaging-based 3D shapes of both femur bone and cartilage. Besides data, ShapeMed-Knee includes two benchmarks for assessing reconstruction accuracy and five clinical prediction tasks that assess the utility of learned shape
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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: Posterior spinal instrumentation and fusion (PSF) is the gold standard for severe adolescent idiopathic scoliosis (AIS), yet instrumentation strategies vary widely, often leading to suboptimal results. Deep learning's potential in AIS planning is underexplored.
METHODS: This study trained and validated an artificial neural network multi-task learning model (NNML) using preoperative clinical and radiographic data from 189 AIS patients with Lenke 1A and 2A curves enrolled in the MIMO Clinical Trial (NCT01792609). The model mimics experienced spine surgeons' decision-making for selectin
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