MOTIVATION: There exists an unexplained diverse variation within the predefined colon cancer stages using only features from either genomics or histopathological whole slide images as prognostic factors. Unraveling this variation will bring about improved staging and treatment outcomes. Hence, motivated by the advancement of Deep Neural Network (DNN) libraries and complementary factors within some genomics datasets, we aggregate atypia patterns in histopathological images with diverse carcinogenic expression from mRNA, miRNA and DNA methylation as an integrative input source into a deep neural
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 Conference2024eng
The aging population has led to an increased prevalence of chronic kidney disease (CKD), associated with a higher incidence of gait disturbances and rise in fall rates. It is important that early detection and continuous monitoring of CKD to improve patient prognosis. Our study explores a non-clinical approach for detecting CKD by analyzing gait characteristics using inertial movement unit (IMU) sensors. With a deep learning approach, this research analyses gait measurement data from 276 individuals with varying stages of CKD and 217 healthy controls provided by Hallym University Chuncheon Sac
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.
Since the COVID-19, cough sounds have been widely used for screening purposes. Intelligent analysis techniques have proven to be effective in detecting respiratory diseases. In 2021, there were up to 10 million TB-infected patients worldwide, with an annual growth rate of 4.5%. Most of the patients were from economically underdeveloped regions and countries. The PPD test, a common screening method in the community, has a sensitivity of as low as 77%. Although IGRA and Xpert MTB/RIF offer high specificity and sensitivity, their cost makes them less accessible. In this study, we proposed a featu
СтатьяПоддержка 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.
Lignites are widely available and cost-effective in many countries. Sustainable methods for their utilization drive innovation, potentially advancing environmental sustainability and resource efficiency. In the present study, Fe3O4 (∼25.1 nm) supported on KOH-activated lignite (A-L) displayed 8 times higher phosphate removal than pristine A-L (67.6 mg/g vs. 8.5 mg/g at pH 5, 50 mg of absorbent in 25 mL of 1500 ppm [phosphate]), owing to its abundant Fe3O4 (10 wt% of Fe) nanoparticle content. The removal occurred within ∼2 h, following a pseudo-second-order kinetic model. Across pH levels rangi
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 proposes a synthetic data generation model to create a classification framework for cerebellar ataxia patients using trajectory data from the visuomotor adaptation task. The classification objectives include patients with cerebellar ataxia, age-matched normal individuals, and young healthy subjects. Synthetic data for the three classes is generated based on class conditions and random noise by leveraging a combination of conditional adversarial generative neural networks and reconstruction networks. This synthetic data, alongside real data, is utilized as training data for the patie
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.
Wearable technologies such as inertial measurement units (IMUs) can be used to evaluate human gait and improve mobility, but sensor fixation is still a limitation that needs to be addressed. Therefore, aim of this study was to create a machine learning algorithm to predict gait events using a single IMU mimicking the carrying of a smartphone. Fifty-two healthy adults (35 males/17 females) walked on a treadmill at various speeds while carrying a surrogate smartphone in the right hand, front right trouser pocket, and right jacket pocket. Ground-truth gait events (e.g. heel strikes and toe-offs)
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 monitoring of athletes is crucial to preventing injuries, identifying fatigue or supporting return-to-play decisions. The purpose of this study was to explore the ability of Kohonen neural network self-organizing maps (SOM) to objectively characterize movement patterns during sidestepping and their association with injury risk. Further, the network's sensitivity to detect limb dominance was assessed. The data of 67 athletes with a total of 613 trials were included in this study. The 3D trajectories of 28 lower-body passive markers collected during sidestepping were used to train a SOM. The
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: The dicentric chromosome assay (DCA), often referred to as the 'gold standard' in radiation dose estimation, exhibits significant challenges as a consequence of its labor-intensive nature and dependency on expert knowledge. Existing automated technologies face limitations in accurately identifying dicentric chromosomes (DCs), resulting in decreased precision for radiation dose estimation. Furthermore, in the process of identifying DCs through automatic or semi-automatic methods, the resulting distribution could demonstrate under-dispersion or over-dispersion, which results in signific
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.
Glaucoma is a progressive neurodegenerative disease characterized by the gradual degeneration of retinal ganglion cells, leading to irreversible blindness worldwide. Therefore, timely and accurate diagnosis of glaucoma is crucial, enabling early intervention and facilitating effective disease management to mitigate further vision deterioration. The advent of optical coherence tomography (OCT) has marked a transformative era in ophthalmology, offering detailed visualization of the macula and optic nerve head (ONH) regions. In recent years, both 2D and 3D convolutional neural network (CNN) algor
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: Virtual and augmented reality surgical simulators, integrated with machine learning, are becoming essential for training psychomotor skills, and analyzing surgical performance. Despite the promise of methods like the Connection Weights Algorithm, the small sample sizes (small number of participants (N)) typical of these trials challenge the generalizability and robustness of models. Approaches like data augmentation and transfer learning from models trained on similar surgical tasks address these limitations.
OBJECTIVE: To demonstrate the efficacy of artificial neural network and
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.
Hepatic cystic echinococcosis (HCE) is a zoonotic disease that occurs when the larvae of Echinococcus granulosus parasitize the livers of humans and mammals. HCE has five subtypes, and accurate subtype classification is critical for choosing a treatment strategy. To evaluate the clinical utility of artificial intelligence (AI) based on convolutional neural networks (CNNs) in the classification of HCE subtypes via ultrasound imaging, we collected ultrasound images from 4,012 HCE patients at the First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University between 2008 and 2020. Specifically, 1,820 H
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 AND OBJECTIVES: The morphological examination of bone marrow (BM) cells is essential in both diagnosing and treating various hematologic diseases. However, it is still done manually with a heavy workload. An artificial intelligence-assisted diagnosis support system of BM cells is highly required to reduce the workloads of examiners and improve the reproducibility of the results.
METHODS: In this paper, we proposed an artificial intelligence-assisted diagnosis support system of morphological examination based on bone marrow smears including cells detection, classification and predic
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.
Radiotherapy benefits patients with advanced esophageal squamous cell carcinoma (ESCC) in terms of symptom relief and long-term survival. In contrast, a substantial proportion of ESCC patients have not benefited from radiotherapy. This study aimed to establish and validate an artificial neural network-based radiomics model for the pretreatment prediction of the radiotherapy response of advanced ESCC by using integrated data combined with feasible baseline characteristics of computed tomography. A total of 248 patients with advanced ESCC who underwent baseline CT and received radiotherapy were
Многоцентровое исследованиеСтатьяПоддержка 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 severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) has caused a serious threat to public health and prompted researchers to find anti-coronavirus 2019 (COVID-19) compounds. In this study, the long short-term memory-based recurrent neural network was used to generate new inhibitors for the coronavirus. First, the model was trained to generate drug compounds in the form of valid simplified molecular-input line-entry system strings. Then, the structures of COVID-19 main protease inhibitors were applied to fine-tune the model. After fine-tuning, the network could generate new molecul
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.
STUDY OBJECTIVES: Information on obstructive sleep apnea (OSA) is often latently detected in diagnostic tests conducted for other purposes, providing opportunities for maximizing value. This study aimed to develop a convolutional neural network (CNN) to identify the risk of OSA using lateral cephalograms.
METHODS: The lateral cephalograms of 5,648 individuals (mean age, 49.0 ± 15.8 years; men, 62.3%) with or without OSA were collected and divided into training, validation, and internal test datasets in a 5:2:3 ratio. A separate external test dataset (n = 378) was used. A densely connected CNN
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.
Unstable and unpredictable environments are linked to risk for psychopathology, but the underlying neural mechanisms that explain how instability relate to subsequent mental health concerns remain unclear. In particular, few studies have focused on the association between instability and white matter structures despite white matter playing a crucial role for neural development. In a longitudinal sample recruited from a population-based study (N = 237), household instability (residential moves, changes in household composition, caregiver transitions in the first 5 years) was examined in associa
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
1,3-propanediol (1,3-PD) has a wide range of industrial applications. The most studied natural producers capable of fermenting glycerol to 1,3-PD belong to the genera Klebsiella, Citrobacter, and Clostridium. In this study, the optimization of medium composition for the biosynthesis of 1,3-PD by Citrobacter freundii AD119 was performed using the one-factor-at-a-time method (OFAT) and a two-step statistical experimental design. Eleven mineral components were tested for their impact on the process using the Plackett-Burman design. MgSO4 and CoCl2 were found to have the most pronounced effect. Co
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 journal of maternal-fetal & neonatal medicine : the official journal of the European Association of Perinatal Medicine, the Federation of Asia and Oceania Perinatal Societies, the International Society of Perinatal Obstetricians2023eng
OBJECTIVE: The primary aim of this study is to utilize a neural network model to predict adverse neonatal outcomes in pregnancies complicated by gestational diabetes (GDM).
DESIGN: Our model, based on XGBoost, was implemented using Python 3.6 with the Keras framework built on TensorFlow by Google. We sourced data from medical records of GDM-diagnosed individuals who delivered at our tertiary medical center between 2012 and 2016. The model included simple pregnancy parameters, maternal age, body mass index (BMI), parity, gravity, results of oral glucose tests, treatment modality, and glycemic
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.
Hand-foot-mouth disease (HFMD) is a viral disease that occurs primarily in children. Meteorological factors have a significant impact on its popularity annually in Korea. This study proposes a new HFMD prediction model using a dual-attention-based recurrent neural network (DA-RNN) and important weather factors for HFMD in Korea. First, suspected cases of HFMD in each state were predicted using meteorological factors from the DA-RNN. Second, the weather factors were divided into six categories: temperature, wind, rainfall, day length, humidity, and air pollution to conduct sensitivity analysis.
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.
The nervous system is under tight energy constraints and must represent information efficiently. This is particularly relevant in the dorsal part of the medial superior temporal area (MSTd) in primates where neurons encode complex motion patterns to support a variety of behaviors. A sparse decomposition model based on a dimensionality reduction principle known as non-negative matrix factorization (NMF) was previously shown to account for a wide range of monkey MSTd visual response properties. This model resulted in sparse, parts-based representations that could be regarded as basis flow fields
СтатьяПоддержка 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.
MedElevator
Войти в исследования