Ocular strabismus, a common condition in the present generation is an absolute risk factor for amblyopia and blinding premorbid visual loss. Despite the availability of new optometry tools with eye-tracking data, the issues persist in attaining accuracy and reliability in diagnosing strabismus. These two concerns are specifically accommodated in this study by the proposed novel approach that involves CNNs with eye-tracking datasets from subjects. The presented work aims to improve the accuracy of diagnostics in ophthalmology utilizing the integration of the further proposed algorithms into an
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.
Alzheimer's disease (AD), the most prevalent form of dementia, requires early prediction for timely intervention. Current deep learning approaches, particularly those using traditional neural networks, face challenges such as handling high-dimensional data, interpreting complex relationships, and managing data bias. To address these limitations, we propose a framework utilizing graph neural networks (GNNs), which excel in modeling relationships within graph-structured data. Our study employs GNNs on data from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative for binary and multi-class classifica
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.
Objective: Obsessive-compulsive disorder (OCD) is a highly common psychiatric disorder. The symptoms of this condition overlap and co-occur with those of other psychiatric illnesses, making diagnosis difficult. The availability of biomarkers could be useful for aiding in diagnosis, although prior neuroimaging studies were unable to provide such biomarkers. Method: In this study, patients with OCD were classified from healthy controls using 2 different hybrid deep learning models: one-dimensional convolutional neural networks (1DCNN) together with long-short term memory (LSTM) and gradient recu
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.
This study aimed to address the issue of larger prediction errors existing in intelligent predictive tasks related to Alzheimer's disease (AD). A cohort of 487 enrolled participants was categorized into three groups: normal control (138 individuals), mild cognitive impairment (238 patients), and AD (111 patients) in this study. An improved multifeature squeeze-and-excitation-dilated residual network (MFSE-DRN) was proposed for two important AD predictions: clinical scores and conversion probability. The model was characterized as three modules: squeeze-and-excitation-dilated residual block (SE
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.
Recently, the rampant administration of antibiotics and their synthetic organic constitutes have exacerbated adverse effects on ecosystems, affecting the health of animals, plants, and humans by promoting the emergence of extreme multidrug-resistant bacteria (XDR), antibiotic resistance bacterial variants (ARB), and genes (ARGs). The constraints, such as high costs, by-product formation, etc., associated with the physico-chemical treatment process limit their efficacy in achieving efficient wastewater remediation. Biodegradation is a cost-effective, energy-saving, sustainable alternative for r
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.
BACKGROUND AND AIMS: Serum protein electrophoresis interpretation requires a substantial amount of manual work. In 2020, Chabrun et al. created a machine learning method called SPECTR for the task. We aimed to validate and test the SPECTR method against our results of more precise immunofixation electrophoresis.
MATERIALS AND METHODS: We gathered 34 625 patients and their first serum protein electrophoresis sample in Helsinki University Hospital. We trained three neural network models: (1) a fractionation model to fractionate electropherograms; (2) a classification model to classify samples t
СтатьяВалидационное исследованиеПоиск 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.
Chemical and pharmaceutical chemicals found in water sources create substantial risks to human health and the environment. The presence of pharmaceutical contaminants in water can cause antibiotic resistance development, toxicity to aquatic organisms, and endocrine disruption. Hence, the elimination of chemicals and other contaminants from wastewater prior to its release is a burgeoning concern in the domains of engineering and science. The use of treatment technologies in wastewater treatment plants can remove pharmaceutical contaminants through the oxidation process. However, many traditiona
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.
Is irrational behavior the incidental outcome of biological constraints imposed on neural information processing? In this work, we consider the paradigmatic case of gamble decisions, where gamble values integrate prospective gains and losses. Under the assumption that neurons have a limited firing response range, we show that mitigating the ensuing information loss within artificial neural networks that synthetize value involves a specific form of self-organized plasticity. We demonstrate that the ensuing efficient value synthesis mechanism induces value range adaptation. We also reveal how th
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.
PURPOSE: Artificial intelligence has led to significant developments in the healthcare sector, as in other sectors and fields. In light of its significance, the present study delves into exploring deep learning, a branch of artificial intelligence.
METHODS: In the study, deep learning networks ResNet101, AlexNet, GoogLeNet, and Xception were considered, and it was aimed to determine the success of these networks in disease diagnosis. For this purpose, a dataset of 1,680 chest X-ray images was utilized, consisting of cases of COVID-19, viral pneumonia, and individuals without these diseases. T
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.
OBJECTIVE: To develop an intelligent model for differential diagnosis of atrioventricular nodal re-entrant tachycardia (AVNRT) and atrioventricular re-entrant tachycardia (AVRT) using 12-lead wearable electrocardiogram devices.
METHODS: A total of 356 samples of 12-lead supraventricular tachycardia (SVT) electrocardiograms recorded by wearable devices were randomly divided into training and validation sets using 5-fold cross validation to establish the intelligent classification model, and 101 patients with the diagnosis of SVT undergoing electrophysiological studies and radiofrequency ablati
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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.
Dysphagia, a disorder affecting the ability to swallow, has a high prevalence among the older adults and can lead to serious health complications. Therefore, early detection of dysphagia is important. This study evaluated the effectiveness of a newly developed deep learning model that analyzes syllable-segmented data for diagnosing dysphagia, an aspect not addressed in prior studies. The audio data of daily conversations were collected from 16 patients with dysphagia and 24 controls. The presence of dysphagia was determined by videofluoroscopic swallowing study. The data were segmented into sy
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.
Deep learning-based cell senescence detection is crucial for accurate quantitative analysis of senescence assessment. However, senescent cells are small in size and have little differences in appearance and shape in different states, which leads to insensitivity problems such as missed and false detection. In addition, complex intelligent models are not conducive to clinical application. Therefore, to solve the above problems, we proposed a Faster Region Convolutional Neural Network (Faster R-CNN) detection model with Swin Transformer (Swin-T) and group normalization (GN), called STGF R-CNN, f
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 QUESTION: Can artificial intelligence (AI) improve the efficiency and efficacy of sperm searches in azoospermic samples?
DESIGN: This two-phase proof-of-concept study began with a training phase using eight azoospermic patients (>10,000 sperm images) to provide a variety of surgically collected samples for sperm morphology and debris variation to train a convolutional neural network to identify spermatozoa. Second, side-by-side testing was undertaken on two cohorts of non-obstructive azoospermia patient samples: an embryologist versus the AI identifying all the spermatozoa in the sti
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: The longitudinal vaginal septum and oblique vaginal septum are female müllerian duct anomalies that are relatively less diagnosed but severely fertility-threatening in clinical practice. Ultrasound imaging is commonly used to examine the two vaginal malformations, but in fact it's difficult to make an accurate differential diagnosis. This study is intended to assess the performance of multiple deep learning models based on ultrasonographic images for distinguishing longitudinal vaginal septum and oblique vaginal septum.
METHODS: The cases and ultrasound images of longitudinal vagi
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.
Epilepsy surgery is effective for patients with medication-resistant seizures, however 20-40% of them are not seizure free after surgery. Aim of this study is to evaluate the role of linear and non-linear EEG features to predict post-surgical outcome. We included 123 paediatric patients who underwent epilepsy surgery at Bambino Gesù Children Hospital (January 2009-April 2020). All patients had long term video-EEG monitoring. We analysed 1-min scalp interictal EEG (wakefulness and sleep) and extracted 13 linear and non-linear EEG features (power spectral density (PSD), Hjorth, approximate entro
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.
OBJECTIVE: To explore the differences and associations of hypoxic parameters among distinct types of respiratory events in patients with obstructive sleep apnea (OSA) and to construct prediction models for the types of respiratory events based on hypoxic parameters.
METHODS: A retrospective analysis was conducted on a cohort of 67 patients with polysomnography (PSG). All overnight recorded respiratory events with pulse oxygen saturation (SpO2) desaturation were categorized into four categories: hypopnea (Hyp, 3409 events), obstructive apnea (OA, 5561 events), central apnea (CA, 1110 events) 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.
Arthroscopy : the journal of arthroscopic & related surgery : official publication of the Arthroscopy Association of North America and the International Arthroscopy Association2024eng
PURPOSE: To (1) review definitions and concepts necessary to interpret applications of deep learning (DL; a domain of artificial intelligence that leverages neural networks to make predictions on media inputs such as images) and (2) identify knowledge and translational gaps in the literature to provide insight into specific areas for improvement as adoption of this technology continues.
METHODS: A comprehensive search of the literature was performed in December 2023 for articles regarding the use of DL in sports medicine. For each study, information regarding the joint of focus, specific anat
СтатьяОбзорПоиск 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 accuracy of decoding fine motor imagery (MI) tasks remains relatively low due to the dense distribution of active areas in the cerebral cortex.
METHODS: To enhance the decoding of unilateral fine MI activity in the brain, a weight-optimized EEGNet model is introduced that recognizes six types of MI for the right upper limb, namely elbow flexion/extension, wrist pronation/supination and hand opening/grasping. The model is trained with augmented electroencephalography (EEG) data to learn deep features for MI classification. To address the sensitivity issue of the initial model 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.
European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society2024eng
OBJECTIVE: To develop a deep neural network for the detection of inflammatory spine in short tau inversion recovery (STIR) sequence of magnetic resonance imaging (MRI) on patients with axial spondyloarthritis (axSpA).
METHODS: A total 330 patients with axSpA were recruited. STIR MRI of the whole spine and clinical data were obtained. Regions of interests (ROIs) were drawn outlining the active inflammatory lesion consisting of bone marrow edema (BME). Spinal inflammation was defined by the presence of an active inflammatory lesion on the STIR sequence. The 'fake-color' images were constructed.
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.
PURPOSE: Patient-specific biomechanical models of the knee joint can effectively aid in understanding the reasons for pathologies and improve diagnostic methods and treatment procedures. For deeper research of knee diseases, the development of biomechanical models with appropriate configurations is essential. In this study, we mainly focus on the development of a personalized biomechanical model for the investigation of knee joint pathologies related to patellar motion using automated methods.
METHODS: This study presents a biomechanical model created for patellar motion pathologies research
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