BACKGROUND: Colposcopy is indispensable for the diagnosis of cervical lesions. However, its diagnosis accuracy for high-grade squamous intraepithelial lesion (HSIL) is at about 50%, and the accuracy is largely dependent on the skill and experience of colposcopists. The advancement in computational power made it possible for the application of artificial intelligence (AI) to clinical problems. Here, we explored the feasibility and accuracy of the application of AI on precancerous and cancerous cervical colposcopic image recognition and classification.
METHODS: The images were collected from 60
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.
Research shows that cervical spondylosis radiculopathy (CSR) is the most common type of cervical spondylosis in clinic, and Chinese medicine treatment has obvious advantages, among which acupuncture therapy has received increasing attention. CSR has the characteristics of high incidence, long treatment time, and easy recurrence after treatment. In order to meet the different needs of different patients, this paper uses wearable sensors to collect patient dynamic data, extracts the action features of cervical spondylosis to design a scoring system, analyzes the input feature scores through a co
Полный 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: In major depression, the neural mechanisms underlying suicide related thoughts and behaviors as well as the expression of other depressive symptoms are incompletely characterized. Evidence indicates that both the striatum and cortical midline structures (CMS) may be involved with both suicide and emotional dysregulation in unipolar illness. The aim of this study was to identify striatal-CMS circuits associated with current depression severity and suicidal ideation (SI) as well as a history of self-harm.
METHODS: Twenty-two male subjects with recurrent unipolar depression were stud
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.
PURPOSE: Neoadjuvant treatment (NAT) is now the standard for borderline resectable pancreatic cancer (RPC) and is being considered for RPC. Early recurrence after curative surgery in RPC is often seen as a treatment failure, prompting considerations for NAT. Our goal was to develop an artificial intelligence (AI)-based predictive model utilizing preoperatively available factors to forecast early recurrences of resected RPC.
METHODS: This study included 469 patients who underwent surgery for RPC between 2011 and 2019. Clinicopathologic and oncologic data were retrospectively reviewed. Preopera
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.
Villa elevator noise is predominantly concentrated in the 20-500 Hz frequency range, with a reverberation time of 0.2 s, which is far shorter than the 0.4 s of conventional elevators. This makes it challenging for adaptive filters to guarantee effective noise reduction performance. A novel deep learning-based active noise cancellation method is proposed based on Dominant Transmission Path and Complex-spectrum Network (DTPC-Net). First, a transmission path model was established, and the primary noise source and its dominant propagation direction were identified based on coherence analysis and e
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: Invasive lung adenocarcinoma (LUAD) with the high-grade patterns (HGPs) has the potential for rapid metastasis and frequent recurrence. Therefore, accurately predicting the presence of high-grade components is crucial for doctors to develop personalized treatment plans and improve patient prognosis.
PURPOSE: To develop a CNN-transformer fusion network based on radiomics and clinical information for predicting the HGPs of LUAD.
METHODS: A total of 288 lesions in 288 patients with pathologically confirmed invasive LUAD were enrolled. Firstly, radiomics features were extracted from
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.
Dysphagia occurs secondary to a variety of underlying etiologies and can contribute to increased risk of adverse events such as aspiration pneumonia and premature mortality. Dysphagia is primarily diagnosed and characterized by instrumental swallowing exams such as videofluoroscopic swallowing studies. videofluoroscopic swallowing studies involve the inspection of a series of radiographic images for signs of swallowing dysfunction. Though effective, videofluoroscopic swallowing studies are only available in certain clinical settings and are not always desirable or feasible for certain patients
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
Neuromodulation appears to be emerging gradually as a new therapeutic field in psychiatric treatment. It encompasses neuropsychiatric medical devices, such as vagus nerve stimulation (VNS), transcranial magnetic stimulation (TMS), deep brain stimulation (DBS), and electroconvulsive therapy (ECT). As a therapeutic approach to affective disorders, neuromodulation shifts the focus from the monoamine synapse to neural circuitry of the brain, which is dysregulated in depression. This neural circuitry has been elaborated on over the course of 15 years of neuroimaging research in mood disorders and i
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.
Vestibular schwannoma (VS) is the most prevalent intracranial schwannoma. Surgery is one of the options for the treatment of VS, with the preservation of facial nerve (FN) function being the primary objective. Therefore, postoperative FN function prediction is essential. However, achieving automation for such a method remains a challenge. In this study, we proposed a fully automatic deep learning approach based on multi-sequence magnetic resonance imaging (MRI) to predict FN function after surgery in VS patients. We first developed a segmentation network 2.5D Trans-UNet, which combined Transfo
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.
Deep learning is notably successful in data analysis, computer vision, and human control. Nevertheless, this approach has inevitably allowed … ork presented a novel means of revealing fake face videos by cascading the convolution network with recurrent neural networks and fully connected network (FCN) models. The system detection approach utilizes the eye-blinking state in temporal video frames. Notwithstanding, it is deemed challenging to precisely depict (i) artificiality in fake videos and (ii) spatial informa …
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.
Pancreatic cancer is aggressive with high recurrence rates, necessitating accurate prediction models for effective treatment planning, particularly for neoadjuvant chemotherapy or upfront surgery. This study explores the use of variational autoencoder (VAE)-generated synthetic data to predict early tumor recurrence (within six months) in pancreatic cancer patients who underwent upfront surgery. Preoperative data of 158 patients between January 2021 and December 2022 was analyzed, and machine learning models-including Logistic Regression, Random Forest (RF), Gradient Boosting Machine (GBM), 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.
INTRODUCTION: Behavioral indicators have been increasingly utilized in machine learning (ML) and deep learning (DL) frameworks to enable automated driver drowsiness detection (DDD). This study aimed to investigate the available evidence on the modeling frameworks, datasets, input modalities, and performance metrics used in DDD systems.
METHODS: were identified through systematic searches of PubMed, Scopus, Web of Science, and IEEE Xplore for English-language publications up to 31 August 2025. Eligible studies were original research that applied ML or DL techniques to image- or video-based beh
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.Pharmacokinetic (PK) parameters derived from dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging (DCE-MRI) provide quantitative characterization of tissue perfusion and permeability. However, existing deep learning methods for PK parameter estimation rely on either temporal or spatial features alone, overlooking the integrated spatial-temporal characteristics of DCE-MRI data. This study aims to remove this barrier by fully leveraging the spatial and temporal information to improve parameter estimation.Approach.A spatial-temporal information-driven unsupervised deep learning method (
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.
BACKGROUND: The brain's dynamic spontaneous neural activity and dynamic functional connectivity (dFC) are both important in supporting cognition, but how these two types of brain dynamics evolve and co-evolve in subjective cognitive decline (SCD) and mild cognitive impairment (MCI) remain unclear. The aim of the present study was to investigate recurrent and concurrent patterns of two types of dynamic brain states correlated with cognitive decline.
METHODS: The present study analyzed resting-state functional magnetic resonance imaging data from 62 SCD patients, 75 MCI patients, and 70 healthy
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.
Medium spiny neurons (MSNs) comprise over 90% of cells in the striatum. In vivo MSNs display coherent burst firing cell assembly activity patterns, even though isolated MSNs do not burst fire intrinsically. This activity is important for the learning and execution of action sequences and is characteristically dysregulated in Huntington's Disease (HD). However, how dysregulation is caused by the various neural pathologies affecting MSNs in HD is unknown. Previous modeling work using simple cell models has shown that cell assembly activity patterns can emerge as a result of MSN inhibitory networ
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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.
Human-induced global warming, primarily attributed to the rise in atmospheric CO2, poses a substantial risk to the survival of humanity. While most research focuses on predicting annual CO2 emissions, which are crucial for setting long-term emission mitigation targets, the precise prediction of daily CO2 emissions is equally vital for setting short-term targets. This study examines the performance of 14 models in predicting daily CO2 emissions data from 1/1/2022 to 30/9/2023 across the top four polluting regions (China, India, the USA, and the EU27&UK). The 14 models used in the study include
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 main purpose of this paper is to provide information on how to create a convolutional neural network (CNN) for extracting features from EEG signals. Our task was to understand the primary aspects of creating and fine-tuning CNNs for various application scenarios. We considered the characteristics of EEG signals, coupled with an exploration of various signal processing and data preparation techniques. These techniques include noise reduction, filtering, encoding, decoding, and dimension reduction, among others. In addition, we conduct an in-depth analysis of well-known CNN architectures, ca
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 need for extensive surgical resection for early-stage esophageal adenocarcinoma has been challenged by the increasing frequency of early detection in patients with Barrett's esophagus undergoing surveillance endoscopy. Limited endoscopic or surgical procedures are promoted as alternatives to radical esophagectomy and lymphadenectomy in such patients. Currently available data show that limited surgical resection of the distal esophagus with regional lymphadenectomy and interposition of an isoperistaltic jejunal segment is a safe and oncologically adequate procedure in this situation and pro
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАОбзорПоиск 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 this work, we describe the successful application of an AI-driven inverse design protocol to identify singlet fission (SF) candidates within the acene family, exploring a chemical space of ≈1019 molecules. Substituent effects are encoded via Hammett σ constants, providing a chemically interpretable and generalizable descriptor for unseen functional groups. A Gated Recurrent Unit (GRU)-based Recurrent Neural Network (RNN) model is used to accurately predict excited singlet (S1) and triplet (T1) states energies. The model is coupled with optimization algorithms, including Genetic Algorithms (
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 cerebellum, interconnected with the cerebral neocortex, plays a vital role in human-characteristic cognition such as language processing, however, knowledge about the underlying circuit computation of the cerebellum remains very limited. To gain a better understanding of the computation underlying cerebellar language processing, we developed a biologically constrained cerebellar artificial neural network (cANN) model, which implements the recently identified cerebello-cerebellar recurrent pathway. We found that while cANN acquires prediction of future words, another function of syntactic r
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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