PURPOSE: This study presents a follow-up to a modified calibration procedure for portal dosimetry published by Bailey et al. ["An effective correction algorithm for off-axis portal dosimetry errors," Med. Phys. 36, 4089-4094 (2009)]. A commercial portal dose prediction system exhibits disagreement of up to 15% (calibrated units) between measured and predicted images as off-axis distance increases. The previous modified calibration procedure accounts for these off-axis effects in most regions of the detecting surface, but is limited by the simplistic assumption of radial symmetry.
METHODS: We
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.
Cardiorespiratory fitness, measured by VO2max, is essential for youth health, but conventional testing is labor-intensive. This study proposes a hybrid Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS), optimized using Rider Optimization Algorithm (ROA), Electromagnetic Field Optimization (EFO), and Sharpness-Aware Minimization (SAM), for scalable prediction. The procedure involved preprocessing demographic and activity data, splitting the dataset into 80% training and 20% testing sets, and optimizing ANFIS hyperparameters using different optimizers. The models showed strong predictive accuracy (R² = 0.978
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 Multiparametric MRI (mpMRI) improves prostate cancer (PCa) detection compared with systematic biopsy, but its interpretation is prone to interreader variation, which results in performance inconsistency. Artificial intelligence (AI) models can assist in mpMRI interpretation, but large training data sets and extensive model testing are required. Purpose To evaluate a biparametric MRI AI algorithm for intraprostatic lesion detection and segmentation and to compare its performance with radiologist readings and biopsy results. Materials and Methods This secondary analysis of a prospecti
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.
PURPOSE: To train and validate machine learning-derived clinical decision algorithm (MLCDA) for the diagnosis of hyperfunctioning parathyroid glands using preoperative variables to facilitate surgical planning.
METHODS: This retrospective study included 458 consecutive primary hyperparathyroidism (PHPT) patients who underwent combined 4D-CT and sestamibi SPECT/CT (MIBI) with subsequent parathyroidectomy from February 2013 to September 2016. The study cohort was divided into training (first 400 patients) and validation sets (remaining 58 patients). Sixteen clinical, laboratory, and imaging var
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.
BACKGROUND: Despite endeavors to achieve the Joint United Nations Programme on HIV/AIDS 95-95-95 fast track targets established in 2014 for HIV prevention, progress has fallen short. Hence, it is imperative to identify factors that can serve as predictors of an adolescent's HIV status. This identification would enable the implementation of targeted screening interventions and the enhancement of healthcare services. Our primary objective was to identify these predictors to facilitate the improvement of HIV testing services for adolescents in Ethiopia.
METHODS: A study was conducted by utilizin
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: Using random forest to predict arrhythmia after intervention in children with atrial septal defect.
METHODS: We constructed a prediction model of complications after interventional closure for children with atrial septal defect. The model was based on random forest, and it solved the need for postoperative arrhythmia risk prediction and assisted clinicians and patients' families to make preoperative decisions.
RESULTS: Available risk prediction models provided patients with specific risk factor assessments, we used Synthetic Minority Oversampling Technique algorithm and random fo
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.
INTRODUCTION: Minimally-invasive cholecystectomy is one of the most commonly performed surgical procedures. However, iatrogenic injuries related to the hepatocystic triangle anatomy can occur even if the performing surgeon has extensive experience. Therefore, an objective method that could help prevent such damages during surgery is needed.
AIM: This study aimed to develop an artificial intelligence (AI)-based image recognition model using indocyanine green (ICG)-based near-infrared cholangiography (NIRC) to identify the hepatocystic triangle during minimally-invasive cholecystectomy.
MATERI
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: The accuracy of surface ECG algorithms for predicting the origin of outflow tract ventricular arrhythmias (OT-VAs) might be questioned. Intracardiac electrograms recorded at anatomic landmarks could provide new predictive insights. We aim to evaluate the efficacy of a novel criterion utilizing the activation pattern of the coronary sinus (CS) in localizing OT-VAs, including VAs originating from the right ventricular outflow tract (RVOT), endocardial left ventricular outflow tract (Endo-LVOT), and epicardial left ventricular outflow tract (Epi-LVOT).
METHODS: We measured the vent
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка 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: There is a dearth of literature regarding prognostic and predictive factors for outcome following pediatric decompressive craniectomy (DC) performed after traumatic brain injury (TBI). The aim of this study was to develop a random forest machine learning algorithm to predict outcomes following DC in pediatric patients.
METHODS: This multi-institutional retrospective study assessed the 6-month postoperative outcome in pediatric patients who underwent DC. We developed a machine learning model using classification random forest (CRF) and survival random forest (SRF) algorithms for pr
СтатьяМногоцентровое 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.
The trade-off between strength and toughness presents a fundamental challenge in engineering material design. Composite materials (CMs) can strategically arrange different materials to enhance both strength and toughness by optimizing the distribution of loads and increasing resistance to crack propagation. However, current data-driven computational modeling approaches for CM configuration optimization suffer from limitations of "substantial computational cost" and "poor predictive power over extrapolation spaces", making it difficult to integrate with global optimization algorithms, and ultim
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.
Buried pipelines are widely used, so it is necessary to analyze and study their fracture characteristics. The locations of corrosion defects on the pipe are more susceptible to fracture under the influence of internal pressure generated during material transportation. In the open literature, a large number of studies have been conducted on the failure pressure or residual strength of corroded pipelines. On this basis, this study conducts a fracture analysis on buried pipelines with corrosion areas under seismic loads. The extended finite element method was used to model and analyze the buried
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 investigate the utility of machine learning (ML) in accurately predicting orthodontic extraction patterns in a heterogeneous population.
MATERIALS AND METHODS: The material of this retrospective study consisted of records of 366 patients treated with orthodontic extractions. The dataset was randomly split into training (70%) and test sets (30%) and was stratified according to race/ethnicity and gender. Fifty-five cephalometric and demographic input data were used to train and test multiple ML algorithms. The extraction patterns were labelled according to the previous treatment p
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.
AIMS: Ursodeoxycholic acid is the first-line treatment for primary biliary cholangitis, and treatment response is one of the factors predicting the outcome. To prescribe alternative therapies, clinicians might need additional information before deciphering the treatment response to ursodeoxycholic acid, contributing to a better patient prognosis. In this study, we developed and validated machine learning (ML) algorithms to predict treatment responses using pretreatment data.
METHODS: This multicenter cohort study included collecting datasets from two data samples. Data 1 included 245 patients
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.
PURPOSE: Evaluating mobility aids in naturalistic conditions across many days is challenging owing to the sheer amount of data and hard-to-control environments. For a wearable video camera-based collision warning device, we present the methodology for acquisition, reduction, review, and coding of video data for quantitative analyses of mobility outcomes in blind and visually impaired participants.
METHODS: Scene videos along with collision detection information were obtained from a chest-mounted collision warning device during daily use of the device. The recorded data were analyzed after use
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.
Mechanical ventilation is a lifesaving tool and provides organ support for patients with respiratory failure. However, injurious ventilation due to inappropriate delivery of high tidal volume can initiate or potentiate lung injury. This could lead to acute respiratory distress syndrome, longer duration of mechanical ventilation, ventilator associated conditions and finally increased mortality. In this study, we explore the viability and compare machine learning methods to generate personalized predictive alerts indicating violation of the safe tidal volume per ideal body weight (IBW) threshold
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.
PURPOSE: To assess the accuracy of deep learning models to predict glaucoma development from fundus photographs several years before disease onset.
DESIGN: Algorithm development for predicting glaucoma using data from a prospective longitudinal study.
PARTICIPANTS: A total of 66 721 fundus photographs from 3272 eyes of 1636 subjects who participated in the Ocular Hypertension Treatment Study (OHTS) were included.
MAIN OUTCOME MEASURES: Accuracy and area under the curve (AUC).
METHODS: Fundus photographs and visual fields were carefully examined by 2 independent readers from the optic disc
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка 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.
BACKGROUND: Patient suitability for magnetic resonance-guided high intensity focused ultrasound (MRgHIFU) ablation of pelvic tumors is initially evaluated clinically for treatment feasibility using referral images, acquired using standard supine diagnostic imaging, followed by MR screening of potential patients lying on the MRgHIFU couch in a 'best-guess' treatment position. Existing evaluation methods result in ≥40% of referred patients being screened out because of tumor non-targetability. We hypothesize that this process could be improved by development of a novel algorithm for predicting t
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.
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Several algorithms that predict the optimal CPAP have been developed for Caucasian patients with OSA syndrome, but these algorithms do not allow for racial differences in craniofacial anatomy. We investigated whether an equation that included data on craniofacial structure, physique and severity of OSA could more accurately predict the optimal CPAP for Japanese patients with OSA syndrome.
METHODS: In 170 Japanese patients with OSA syndrome, the optimal CPAP was determined by manual titration during polysomnography. An equation predicting the optimal pressure was deri
СтатьяВалидационное 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: Patients with locally advanced rectal cancer show variable responses to neoadjuvant chemoradiotherapy (NACTRT), making early prediction of treatment response clinically important. Radiomics and machine learning may offer a potential non-invasive imaging biomarker to identify patients who are more likely to respond to treatment.
AIM: We investigated a machine learning-based radiomic approach to predict tumor response (TR) to NACTRT in patients with adenocarcinoma of the rectum from baseline and post-NACTRT magnetic resonance imaging (MRI).
METHODS: One hundred patients with locall
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: Traumatic brain injury (TBI) can come with long term consequences for functional outcome that can complicate return to work.
OBJECTIVES: This study aims to make accurate patient-specific predictions on one-year return to work after TBI using machine learning algorithms. Within this process, specific research questions were defined: 1 How can we make accurate predictions on employment outcome, and does this require follow-up data beyond hospitalization? 2 Which predictors are required to make accurate predictions? 3 Are predictions accurate enough for use in clinical practice?
MET
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.
MedElevator
Войти в исследования