IntroductionConventional single-image analysis often fails to capture the comprehensive features of breast lesions, limiting the diagnostic accuracy of ultrasound. This study introduces a computer-aided diagnosis (CAD) system that emulates the clinical multi-view diagnostic process to improve reliability.MethodsA novel hybrid deep learning model was proposed for breast cancer diagnosis task using multi-view ultrasound images, which integrates a Convolutional Neural Network (CNN) module with a Transformer-based module. The pre-trained EfficientNetV2 was used to extract spatial features, and 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.
This study develops a comprehensive workflow integrating Headspace Solid-Phase Microextraction Gas Chromatography-Mass Spectrometry (HS-SPME-GC-MS) with advanced supervised machine learning to authenticate the botanical origin of honeys from five distinct floral sources-coriander, orange blossom, astragalus, rosemary, and chehelgiah. While HS-SPME-GC-MS combined with traditional chemometrics (e.g., PCA, LDA, OPLS-DA) is well-established for honey discrimination, the application and direct comparison of Random Forest (RF), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), and Neural Network (NN) models repr
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.
STUDY OBJECTIVES: Comorbid insomnia and sleep apnea (COMISA) is a prevalent and clinically challenging phenotype, yet the neural substrates distinguishing it from isolated obstructive sleep apnea (OSA) remain elusive. We employed a multimodal graph theoretical approach to identify the structural and functional network patterns associated with the COMISA phenotype.
METHODS: We analyzed 124 male participants (45 controls, 58 OSA, and 21 COMISA). Structural covariance networks were derived from regional gray matter volume data, and functional networks from resting-state fMRI. Graph metrics-inclu
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: Accurate preoperative prediction of lymph node invasion (LNI) is crucial for deciding on extended pelvic lymph node dissection (ePLND) in radical prostatectomy. Traditional nomograms such as Briganti, Partin, and MSKCC are widely used, but machine learning (ML)–based models may improve predictive accuracy. MATERIALS AND METHODS: Data from 471 prostate cancer patients were analyzed, including demographic, clinical, and histopathological variables and scores from Briganti, Partin, and MSKCC nomograms. Eleven ML algorithms were evaluated, with performance assessed by AUC-ROC, accura
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.
Potentially traumatic events (PTEs) and substance use (SU) are commonly endorsed in early adolescence, a crucial period for neurodevelopment. PTEs and SU are precipitating events in the etiology of comorbid posttraumatic stress disorder (PTSD) and substance use disorder (SUD). Separately, they have been shown to alter within- and between-network connectivity in the three brain networks posited by Menon's Theory of Psychopathology: the default mode network (DMN), fronto-parietal network (FPN), and salience network (SN). While comorbid PTSD+SUD in adulthood shows shared neural underpinnings, thi
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.
Advanced methods for analyzing data are in high demand as the volume of high-dimensional data used in healthcare services increases, particularly for the early detection and management of Chronic Kidney Disease (CKD). False diagnosis and treatment of CKD have been rendered more challenging by the complicated nature and the several features detected in these collections of data. Optimizing the diagnostic result depends significantly on the efficient analysis and processing of such complex data. Recent healthcare data analysis tools, including the Feature Selection Model (FSM), face challenges w
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 prenatal structural organization of the human heel fat pad (HHFP) remains poorly understood, despite its relevance for foot development and related disorders. It is composed of neural, vascular, fibrous, and elastic components arranged into a system of honeycomb-like architecture of microchambers and macrochambers embedded within adipose tissue. This study aimed to characterize the histological and morphometric development of the HHFP, with particular emphasis on compartmentalization and layer-specific maturation, identifying developmental weeks potentially relevant to congenital abnormali
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 an intelligent diagnostic model based on a Local-Higher Order Graph Neural Network (LHGNN) to achieve noninvasive auxiliary multi-class pathological classification of vocal fold tumors by analyzing Mel-spectrograms of voice data.
METHODS: Patients with pathologically confirmed vocal fold polyps (n = 1272), premalignant lesions (n = 180), and malignant tumors (n = 197) were retrospectively identified. Patients were divided into training and validation sets in a ratio of 8:2. The patient's vowel and continuous sentence audio were collected, and the audio was segmented and
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.
INTRODUCTION: Alcohol-impaired driving is a persistent global public health concern, with limited recent progress in reducing its impact on roads, highlighting the need for innovative approaches. The increasing adoption of machine learning (ML) has led to its application in detecting alcohol-induced driving impairment. This systematic review examines and synthesizes existing research that leverages ML utilizing in-vehicle sensors to detect alcohol-impaired driving, with a focus on the ML models employed and the input variables analyzed.
METHOD: Studies were included if they applied ML techniq
СтатьяСистематический обзорПоиск 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 paper presents research on a Predictive and Uncertainty Assessment Framework (PUAF), providing a comparative analysis of two prominent methods, Monte Carlo (MC) Dropout and Bootstrap-based models, used in uncertainty estimation techniques of Neural Network predictions of human activity recognition using accelerometer data. Unlike traditional studies that optimize classification accuracy, this work emphasizes uncertainty quantification to enhance model reliability, particularly for critical health-related activities. Among the five activity classes of Sit, Sleep, Walk, Cough and Fall, this
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.
BACKGROUND: Tetralogy of Fallot (TOF) is one of the most common forms of cyanotic congenital heart disease. Although surgical advances have markedly improved survival rates, children with TOF remain at increased risk for neurodevelopmental impairments. However, the underlying neural mechanisms contributing to these deficits remain unclear, and reliable early biomarkers for neurodevelopmental risk are still lacking.
METHODS: This study enrolled 60 children with TOF and 61 healthy controls who underwent high-resolution three-dimensional T1-weighted structural MRI (sMRI) and neurodevelopmental a
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.
Facial expressions and emojis serve as fundamental social cues, yet their neural processing remains distinct. Using swLORETA source reconstruction based on EEG/ERP signals at N170 stage, we analyzed participant-specific brain activations in 50 young, healthy individuals performing an emotion recognition task with real faces and emojis. Behavioral results revealed higher accuracy and faster reaction times for emojis compared to faces consistent with prior electrophysiological findings on P300 amplitude effects. Both stimulus types activated bilateral fusiform areas (BA19/37) and the orbitofront
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.
AIM: This study investigates the impact of fetal sex on the prenatal diagnosis of spina bifida, comparing male to female ratio in spinal neural tube defects (NTD), maternal, obstetric and ultrasound characteristics and perinatal outcomes.
METHODS: This was a retrospective, observational cohort study conducted at a single tertiary referral center, from 2011 to 2022. The study included 247 fetuses diagnosed prenatally with spinal NTDs. Maternal characteristics, ultrasound findings, genetic testing results, and perinatal outcomes were analyzed. Fetal sex was determined by ultrasound, at birth, o
СтатьяНаблюдательное 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.
Opioid withdrawal symptoms (OWS) represent a major clinical challenge during abstinence, imposing physiological distress and increasing psychological vulnerability to relapse. Psychological factors contributing to individual differences in OWS severity remain understood, and reliable biomarkers for OWS severity are still lacking, highlighting the need for early identification and timely intervention among high-risk heroin abstainers. Rumination is defined as uncontrollable negative thinking, potentially impairing the ability to suppress addiction-related negative thoughts. This study aims to i
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.
Car sickness, an enormous vehicular travel challenge, affects a significant proportion of the population. Pharmacological interventions are limited by adverse side effects, and effective nonpharmacological alternatives remain to be identified. Here, we introduce a novel attention-shifting method based on a closed-loop, artificial intelligence (AI)-driven, wearable mindfulness brain-computer interface (BCI) to alleviate car sickness. As the user performs an attentional task, i.e., focusing on breathing as in mindfulness, with a wearable headband, the BCI collects and analyzes electroencephalogr
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: Bexagliflozin and velagliflozin are currently the only sodium-glucose cotransporter 2 inhibitors approved by the United States Food and Drug Administration (FDA) for treating diabetes in cats. There are limited real-world safety reports on their associated adverse events (AEs).
HYPOTHESIS/OBJECTIVES: To analyze AEs associated with bexagliflozin and velagliflozin using real-world data from the FDA Animal Drug Adverse Events (ADAE) database.
ANIMALS: None.
METHODS: AE reports submitted for cats receiving bexagliflozin and velagliflozin. Data were obtained from the ADAE database up
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: This research aimed to assess the drug risk of drug-related uveitis (DRU) and track the epidemiological characteristics of DRU by real-world data.
MATERIALS AND METHODS: This research analyzed adverse drug event data from the FDA Adverse Event Reporting System (FAERS) database from January 2004 to December 2024. Disproportionality analysis and the Bayesian Confidence Propagation Neural Network algorithm were conducted to classify DRU, assess risk levels, and compare drug-induced onset times across different categories.
RESULTS: Two hundred sixty-nine drugs were reported with adverse
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.
ObjectiveThis study aimed to evaluate the safety profile of progesterone by analyzing adverse event data from the Food and Drug Administration Adverse Event Reporting System (FAERS) between 2004 and 2024.Materials and methodsThis retrospective, observational pharmacovigilance study was based on data from the FAERS database. A total of 1827 adverse event reports associated with progesterone were retrieved. Disproportionality analysis methods, including the reporting odds ratio, proportional reporting ratio, Bayesian confidence propagation neural network, and multi-item gamma Poisson shrinker, w
СтатьяНаблюдательное 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: A wrist-worn wearable device for acquiring limb and chest ECG leads (wECG) may constitute a promising approach to detection of acute myocardial infarction (AMI). However, it remains to be demonstrated whether the information conveyed by the wECG is sufficient for AMI detection.
OBJECTIVE: To explore explainable machine learning models for detecting AMI using the wECG.
METHODS: Two types of machine learning models are explored: a convolutional neural network (CNN) using the raw ECG as input and a gradient-boosting decision tree (GBDT) using clinically informative features. 123 par
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.
BackgroundCervical sagittal alignment is essential for proper load distribution and neural function. Alterations in the C2-C7 lordotic angle or sagittal vertical axis (SVA) may contribute to pain, functional decline, or neurological symptoms, but their relative clinical significance remains unclear.ObjectiveTo examine associations between C2-C7 lordotic angle, sagittal vertical axis (SVA), and clinical outcomes.MethodsThis retrospective cross-sectional study analyzed 130 outpatients undergoing lateral cervical radiography for neck pain. Patients were classified into normal lordosis (≥10 °) and
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