UNLABELLED: To act adaptively, animals must infer hidden states of the world from incomplete sensory information and update beliefs as new observations accrue. While dopamine signals are well explained by reinforcement learning models that incorporate belief states, how the brain implements belief-state inference remains unknown. Prior modeling work showed that recurrent neural networks trained to predict value (Value-RNN) develop task-specific, attractor-like dynamics that mirror evolution of beliefs. Here we performed high-density electrophysiological recordings from orbitofrontal (OFC) and …
СтатьяПрепринтПоиск 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 mapping of genotypes to phenotypes is a cornerstone of genetics, critical for understanding disease mechanisms and advancing precision m … mensional genomic data for analysis and visualization. Neural networks, including Convolutional and Recurrent Neural Networks (CNNs and RNNs), excel at extracting insights from complex datasets like gene expression profiles and genomic sequences. These methodologies have found applications in rare disease diagnosis, drug discovery, and risk assessment for complex diseases. …
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: Pediatric respiratory diseases, including asthma and pneumonia, are major causes of morbidity and mortality in children. Auscult … Fourier transform. Convolutional neural networks were the predominant ML model, often combined with recurrent neural networks or residual network architectures. However, high heterogeneity in dataset size, annotation methods, and evaluation criteria were observed. Most studies relied on small, single-center datasets, limiting generalizability.
CONCLUSIONS: ML models show …
СтатьяСистематический обзорМетаанализПолный 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: The bacteria Mycobacterium tuberculosis (MTB) cause tuberculosis (TB), which is still a major public health problem around the w … designs were looked at, such as Transformer-based models, Convolutional Neural Networks (CNNs), and Recurrent Neural Networks (RNNs), along with different ways of storing data. Quality control, variant naming, and normalisation were all parts of data preparation. To make sure that all resistance phenotypes were fairly represented, models were trained with stratified traini …
СтатьяОбзорПолный 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 study introduces an innovative approach for efficient vital signs monitoring in acupuncture by combining multi-channel ballistocardiogram (BCG) signals and multi-task learning, taking advantage of the polyvinylidene fluoride (PVDF) film sensor and deep neural networks. The proposed system utilizes non-contact under-mattress BCG signals and deep learning for heart rate (HR), respiration rate (RR) estimation and lying posture detection. A custom-designed data-logger captures the signal from a BCG sensor located under the patient's back for data acquisition, and integrates Gated Recurrent Uni
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.
Non-Alcoholic Fatty Liver Disease (NAFLD) is a prevalent chronic liver condition that can progress to non-alcoholic steatohepatitis, fibrosi … ve review summarizes recent studies applying image-based AI techniques, including convolutional and recurrent neural networks, as well as multimodal models combining imaging and clinical data. These approaches enhance the detection and grading of hepatic steatosis and fibrosis, improve diagnostic accuracy compared with conventional imaging or scoring systems, and enable st …
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.
INTRODUCTION: Artificial intelligence (AI) has shown promise in enhancing the detection and stratification of obstructive sleep apnea (OSA) using clinical and demographic data. This systematic review assessed the effectiveness of AI models, methodological quality, and future research needs.
METHODS: Following PRISMA guidelines, a systematic search of PubMed (2014-2024) identified studies applying AI to detect or stratify OSA using clinical/demographic data, validated against polysomnography or cardiorespiratory polygraphy, and reporting performance metrics such as the area under the curve (AU
Систематический обзорСтатьяПоиск 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: To summarize and evaluate the methodological quality of primary studies focusing on the use of machine or deep learning- based pred … sistently demonstrated strong predictive performance (AUROC 0.83-0.91). Advanced techniques such as recurrent neural networks and gradient boosting also showed promise, particularly in handling complex time-series ICU data. Methodological quality was generally robust; however, common limitations included overfitting, lack of external validation, and incomplete handling of …
СтатьяСистематический обзорПоддержка 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.
Tourette syndrome (TS), or Tourette's, is a tic disorder (TD) belonging to a group of neuropsychiatric conditions marked by recurrent motor movements or vocalizations known as tics. TD, including TS, typically begins in childhood between 4 and 18 years of age and affects approximately 3% of children and adolescents. The etiology and pathogenesis of TD are multifactorial, involving genetic, immunologic, psychological, and environmental factors. Evidence suggests that neurotransmitter dysregulation, particularly within the cortical dopaminergic networks of the basal ganglia and limbic system, wh
СтатьяОбзорПолный 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.
Craniosynostosis (CS) is the most common congenital cranial anomaly. Several Mendelian forms of syndromic CS are well described, but a genetic etiology remains elusive in a substantial fraction of probands. Analysis of exome sequence data from 526 proband-parent trios with syndromic CS identified a marked excess (observed 98, expected 33, p = 4.83 × 10-20) of damaging de novo variants (DNVs) in genes highly intolerant to loss-of-function variation (probability of LoF intolerance > 0.9). 30 probands harbored damaging DNVs in 21 genes that were not previously implicated in CS but are involved in
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.
PURPOSE OF REVIEW: Artificial intelligence tools are being rapidly integrated into clinical environments and may soon be incorporated into dementia diagnostic paradigms. A comprehensive review of emerging trends will allow physicians and other healthcare providers to better anticipate and understand these powerful tools.
RECENT FINDINGS: Machine learning models that utilize cerebral biomarkers are demonstrably effective for dementia identification and prediction; however, cerebral biomarkers are relatively expensive and not widely available. As eye images harbor several ophthalmic biomarkers
СтатьяОбзорПоиск 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 functional organization of the human brain adapts dynamically in response to a rapidly changing environment. However, the relation of these rapid changes in functional organization to cognitive functioning is not well understood. This study used a graph-based time-frame modularity analysis approach to identify temporally recurrent functional configuration patterns in neural responses to an n-back working memory task during fMRI. Working memory load was manipulated to investigate the functional relevance of the identified brain states. Four distinct brain states were defined by the predomin
СтатьяResearch Support, N.I.H., IntramuralПоиск 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.
Several studies have analyzed human gait data obtained from inertial gyroscope and accelerometer sensors mounted on different parts of the b … anks and feet for humans suffering from double trans-femoral amputation using biologically inspired recurrent neural networks. Predictions are performed for casual walking related activities such as walking, taking stairs, and running based on thigh movement. In our experimental tests, GaIn achieved a 4.55 prediction error for shank movements on average. However, a patient …
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.
In the rapidly evolving field of computational biology, accurate prediction of protein secondary structures is crucial for understanding protein functions, facilitating drug discovery, and advancing disease diagnostics. In this paper, we propose MFTrans, a deep learning-based multi-feature fusion network aimed at enhancing the precision and efficiency of Protein Secondary Structure Prediction (PSSP). This model employs a Multiple Sequence Alignment (MSA) Transformer in combination with a multi-view deep learning architecture to effectively capture both global and local features of protein sequ
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.
Automated multi-organ segmentation plays an essential part in the computer-aided diagnostic (CAD) of chest X-ray fluoroscopy. However, developing a CAD system for the anatomical structure segmentation remains challenging due to several indistinct structures, variations in the anatomical structure shape among different individuals, the presence of medical tools, such as pacemakers and catheters, and various artifacts in the chest radiographic images. In this paper, we propose a robust deep learning segmentation framework for the anatomical structure in chest radiographs that utilizes a dual enc
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.
Continuous bump attractor networks (CANs) have been widely used in the past to explain the phenomenology of working memory (WM) tasks in which continuous-valued information has to be maintained to guide future behavior. Standard CAN models suffer from two major limitations: the stereotyped shape of the bump attractor does not reflect differences in the representational quality of WM items and the recurrent connections within the network require a biologically unrealistic level of fine tuning. We address both challenges in a two-dimensional (2D) network model formalized by two coupled neural fi
СтатьяScoping ReviewПоиск 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.
Accurate gait event detection using inertial measurement units (IMUs) is essential for temporal gait analysis, but frame-level detection is challenged by sparse initial contact (IC) and foot-off (FO) events. This study evaluated recurrent neural network architectures and training strategies for simultaneous IC and FO detection using a single shank-mounted smartphone IMU. The internal dataset included 28 healthy older adults and 18 individuals with non-specific low back pain (NSLBP). Temporal label expansion substantially improved validation performance for gated recurrent unit (GRU) and long s
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.
В секторе здравоохранения снимки магнитного резонанса (MRI) используются для оценки, классификации и управления множественным склерозом (MS). Однако интерпретация МРТ требует исключительно большого количества навыков, поскольку аномалии сканирования часто не согласуются с клиническими симптомами, что затрудняет преобразование полученных результатов в эффективные стратегии лечения. Кроме того, МРТ является дорогостоящим процессом, и его частое использование для контроля за болезнью увеличивает расходы на медицинское обслуживание. Для преодоления этих недостатков в этом исследовании используются
СтатьяПоиск полного текста в очередиМашинный перевод · не проверен
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: Spasmodic dysphonia (SD) is an isolated focal dystonia characterized by laryngeal spasms during voluntary voice production. Environmental factors have been assumed to play a role in SD pathophysiology; however, the exact extrinsic risk factors and their association with neural alterations remain unknown.
METHODS: A total of 186 SD patients and 85 healthy controls completed a structured 177-question survey, consisting of questions on general biographical information, medical history, symptomatology of dystonia. Data were imputed in a stepwise regression model to identify extrinsi
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
During the past decades, hippocampal formation has undergone extensive studies, leading researchers to identify a vast collection of cells with functional properties. Several investigations, supported by carefully crafted models, have examined the origin of such cells. The most recent models hypothesize that temporal sequences underlie the observed spatial properties. We aim at investigating whether a random recurrent structure is sufficient to allow such latent sequence to appear. To do so, we simulated an agent with egocentric sensory inputs that must navigate and alternate choices at inters
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