MedElevator Войти в исследования
Открытая медицинская библиотека

Результаты поиска

Медицинские публикации, первоисточники и полные тексты.
Для клинического вопроса, нового знания и следующего исследования.

Ищем по исходному запросу. Уточняем медицинские термины для поиска на других языках…

Результаты поиска

13 528 публикаций

Поиск: 44 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 922 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

Development and validation of a deep learning algorithm for the classification of the level of surgical difficulty in impacted mandibular third molar surgery.

The aim of this study was to develop and validate a convolutional neural network (CNN) algorithm for the detection of impacted mandibular third molars in panoramic radiographs and the classification of the surgical extraction difficulty level. A dataset of 1730 panoramic radiographs was collected; 1300 images were allocated to training and 430 to testing. The performance of the model was evaluated using the confusion matrix for multiclass classification, and the actual scores were compared to those of two human experts. The area under the precision-recall curve of the YOLOv5 model ranged from

СтатьяВалидационное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39632213Открыть статью

Performance analysis of pretrained convolutional neural network models for ophthalmological disease classification.

PURPOSE: This study aimed to evaluate the classification performance of pretrained convolutional neural network models or architectures using fundus image dataset containing eight disease labels. METHODS: A publicly available ocular disease intelligent recognition database has been used for the diagnosis of eight diseases. This ocular disease intelligent recognition database has a total of 10,000 fundus images from both eyes of 5,000 patients for the following eight diseases: healthy, diabetic retinopathy, glaucoma, cataract, age-related macular degeneration, hypertension, myopia, and others.

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39298728Открыть статью

Autologous olfactory mucosa mesenchymal stem cells treatment improves the neural network in chronic refractory epilepsy.

BACKGROUND AND AIMS: Refractory epilepsy is also known as drug-resistant epilepsy with limited clinical treatment. Benefitting from its safety and easy availability, olfactory mucosa mesenchymal stem cells (OM-MSCs) are considered a preferable MSC source for clinical application. This study aims to investigate whether OM-MSCs are a promising alternative source for treating refractory epilepsy clinically and uncover the mechanism by OM-MSCs administration on an epileptic mouse model. METHODS: OM-MSCs were isolated from turbinal and characterized by flow cytometry. Autologous human OM-MSCs trea

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 37674249Открыть статью

Artificial Neural Network Modeling to Predict Neonatal Metabolic Bone Disease in the Prenatal and Postnatal Periods.

IMPORTANCE: Early recognition of metabolic bone disease (MBD) in infants is necessary but difficult; an appropriate tool to screen infants at risk of developing MBD is needed. OBJECTIVES: To develop a predictive model for neonates at risk for MBD in the prenatal and postnatal periods and detect the pivotal exposed factors in each period. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: A diagnostic study was conducted from January 1, 2012, to December 31, 2021, in Shanghai, China. A total of 10 801 pregnant women (singleton pregnancy, followed up until 1 month after parturition) and their infants (n = 10 

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 36689226Открыть статью

Developing an artificial intelligence diagnostic tool for paediatric distal radius fractures, a proof of concept study.

INTRODUCTION: In the UK, 1 in 50 children sustain a fractured bone yearly, yet studies have shown that 34% of children sustaining an injury do not have a visible fracture on initial radiographs. Wrist fractures are particularly difficult to identify because the growth plate poses diagnostic challenges when interpreting radiographs. METHODS: We developed Convolutional Neural Network (CNN) image recognition software to detect fractures in radiographs from children. A consecutive data set of 5,000 radiographs of the distal radius in children aged less than 19 years from 2014 to 2019 was used to

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 37642151Открыть статью

The automatic diagnosis artificial intelligence system for preoperative magnetic resonance imaging of uterine sarcoma.

OBJECTIVE: Magnetic resonance imaging (MRI) is efficient for the diagnosis of preoperative uterine sarcoma; however, misdiagnoses may occur. In this study, we developed a new artificial intelligence (AI) system to overcome the limitations of requiring specialists to manually process datasets and a large amount of computer resources. METHODS: The AI system comprises a tumor image filter, which extracts MRI slices containing tumors, and sarcoma evaluator, which diagnoses uterine sarcomas. We used 15 types of MRI patient sequences to train deep neural network (DNN) models used by tumor filter an

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 38246183Открыть статью

Artificial Neural Network-Assisted Classification of Hearing Prognosis of Sudden Sensorineural Hearing Loss With Vertigo.

This study aimed to determine the impact on hearing prognosis of the coherent frequency with high magnitude-squared wavelet coherence (MSWC) in video head impulse test (vHIT) among patients with sudden sensorineural hearing loss with vertigo (SSNHLV) undergoing high-dose steroid treatment. This study was a retrospective cohort study. SSNHLV patients treated at our referral center from December 2016 to December 2020 were examined. The cohort comprised 64 patients with SSNHLV undergoing high-dose steroid treatment. MSWC was measured by calculating the wavelet coherence analysis (WCA) at various

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 36816096Открыть статью

Shoulder kinematics plus contextual target information enable control of multiple distal joints of a simulated prosthetic arm and hand.

BACKGROUND: Prosthetic restoration of reach and grasp function after a trans-humeral amputation requires control of multiple distal degrees of freedom in elbow, wrist and fingers. However, such a high level of amputation reduces the amount of available myoelectric and kinematic information from the residual limb. METHODS: To overcome these limits, we added contextual information about the target's location and orientation such as can now be extracted from gaze tracking by computer vision tools. For the task of picking and placing a bottle in various positions and orientations in a 3D virtual

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 33407618Открыть статью

Estimating aortic thoracic aneurysm rupture risk using tension-strain data in physiological pressure range: an in vitro study.

Previous studies have shown that the rupture properties of an ascending thoracic aortic aneurysm (ATAA) are strongly correlated with the pre-rupture response features. In this work, we present a two-step machine learning method to predict where the rupture is likely to occur in ATAA and what safety reserve the structure may have. The study was carried out using ATAA specimens from 15 patients who underwent surgical intervention. Through inflation test, full-field deformation data and post-rupture images were collected, from which the wall tension and surface strain distributions were computed.

СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 33389275Открыть статью

Retraining Convolutional Neural Networks for Specialized Cardiovascular Imaging Tasks: Lessons from Tetralogy of Fallot.

Ventricular contouring of cardiac magnetic resonance imaging is the gold standard for volumetric analysis for repaired tetralogy of Fallot (rTOF), but can be time-consuming and subject to variability. A convolutional neural network (CNN) ventricular contouring algorithm was developed to generate contours for mostly structural normal hearts. We aimed to improve this algorithm for use in rTOF and propose a more comprehensive method of evaluating algorithm performance. We evaluated the performance of a ventricular contouring CNN, that was trained on mostly structurally normal hearts, on rTOF pati

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 33394116Открыть статью

An sEMG-Controlled 3D Game for Rehabilitation Therapies: Real-Time Time Hand Gesture Recognition Using Deep Learning Techniques.

In recent years the advances in Artificial Intelligence (AI) have been seen to play an important role in human well-being, in particular enabling novel forms of human-computer interaction for people with a disability. In this paper, we propose a sEMG-controlled 3D game that leverages a deep learning-based architecture for real-time gesture recognition. The 3D game experience developed in the study is focused on rehabilitation exercises, allowing individuals with certain disabilities to use low-cost sEMG sensors to control the game experience. For this purpose, we acquired a novel dataset of se

Письмо в редакциюПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 33198083Открыть статью

ADHD and ADHD-related neural networks in benign epilepsy with centrotemporal spikes: A systematic review.

BACKGROUND: Attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) and benign epilepsy with centrotemporal spikes (BECTS or rolandic epilepsy) present with a very high level of comorbidity. We aimed to review the existing literature focusing on two aspects: the possible role of epileptic activity in the damage of ADHD-related neural networks and the clinical approach to patients presenting with both conditions. MATERIAL AND METHODS: A systematic review was performed using Sapienza Library System and PubMed. The following search terms have been considered: attention networks, ADHD, attention systems,

СтатьяСистематический обзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 32916583Открыть статью

EEG Connectivity Analysis Using Denoising Autoencoders for the Detection of Dyslexia.

The Temporal Sampling Framework (TSF) theorizes that the characteristic phonological difficulties of dyslexia are caused by an atypical oscillatory sampling at one or more temporal rates. The LEEDUCA study conducted a series of Electroencephalography (EEG) experiments on children listening to amplitude modulated (AM) noise with slow-rythmic prosodic (0.5-1[Formula: see text]Hz), syllabic (4-8[Formula: see text]Hz) or the phoneme (12-40[Formula: see text]Hz) rates, aimed at detecting differences in perception of oscillatory sampling that could be associated with dyslexia. The purpose of this wo

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 32466692Открыть статью

Machine learning and dengue forecasting: Comparing random forests and artificial neural networks for predicting dengue burden at national and sub-national scales in Colombia.

The robust estimate and forecast capability of random forests (RF) has been widely recognized, however this ensemble machine learning method has not been widely used in mosquito-borne disease forecasting. In this study, two sets of RF models were developed at the national (pooled department-level data) and department level in Colombia to predict weekly dengue cases for 12-weeks ahead. A pooled national model based on artificial neural networks (ANN) was also developed and used as a comparator to the RF models. The various predictors included historic dengue cases, satellite-derived estimates f

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 32970674Открыть статью

Structured sequence processing and combinatorial binding: neurobiologically and computationally informed hypotheses.

Understanding how the brain forms representations of structured information distributed in time is a challenging endeavour for the neuroscientific community, requiring computationally and neurobiologically informed approaches. The neural mechanisms for segmenting continuous streams of sensory input and establishing representations of dependencies remain largely unknown, as do the transformations and computations occurring between the brain regions involved in these aspects of sequence processing. We propose a blueprint for a neurobiologically informed and informing computational model of seque

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 31840585Открыть статью

A Noninvasive Accurate Measurement of Blood Glucose Levels with Raman Spectroscopy of Blood in Microvessels.

Raman spectra of human skin obtained by laser excitation have been used to non-invasively detect blood glucose. In previous reports, however, Raman spectra thus obtained were mainly derived from the epidermis and interstitial fluid as a result of the shallow penetration depth of lasers in skin. The physiological process by which glucose in microvessels penetrates into the interstitial fluid introduces a time delay, which inevitably introduces errors in transcutaneous measurements of blood glucose. We focused the laser directly on the microvessels in the superficial layer of the human nailfold,

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 30999565Открыть статью

Photocatalytic treatment of tetracycline antibiotic wastewater by silver/TiO2 nanosheets/reduced graphene oxide and artificial neural network modeling.

In this work, we focused on facile preparation of ternary nanocomposites containing TiO2 nanosheets, reduced graphene oxide, and different quantities of silver for photocatalytic treatment of tetracycline (TC) antibiotic wastewater. Plasmonic silver nanoparticles were deposited on TiO2 nanosheets/reduced graphene oxide nanocomposite via a photodeposition method (TGA(x) samples). The as-obtained samples were identified by variety of techniques such as XRD, UV-Vis DRS, FESEM/EDX, TEM, and Raman spectroscopy. The photocatalytic degradation experiments of TC (in concentration of 30 mg/L) were carr

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 31628886Открыть статью

Artificial neural network-assisted Fourier transform infrared spectroscopy for differentiation of Salmonella serogroups and its application on epidemiological tracing of Salmonella Bovismorbificans outbreak isolates from fresh sprouts.

Salmonellae represent one of the most common bacterial infection reagents in both humans and animals. For detection and epidemiological elucidation of Salmonella infections, determination of Salmonella serotypes and differentiation between different Salmonella isolates is crucial. In the first part of this study, Artificial Neural Network (ANN)-assisted Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy was used to establish a method for subtyping Salmonella isolates according to their serogroups. For this, 290 Salmonella strains from 35 different serogroups were used to establish an ANN for diffe

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 31518396Открыть статью

An ensemble model for forecasting infectious diseases in India.

Time series modelling and forecasting plays an important role in various domains. The objective of this paper is to construct a simple average ensemble method to forecast the number of cases for infectious diseases like dengue and typhoid and compare it by applying models for forecasting. In this paper we have also evaluated the correlation between the number of typhoid and dengue cases with the ecological variables. The monthly data of dengue and typhoid cases from 2014 to 2017 were taken from integrated diseases surveillance programme, Government of India. This data was analysed by three mod

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 33597454Открыть статью

Deep neural models for extracting entities and relationships in the new RDD corpus relating disabilities and rare diseases.

BACKGROUND AND OBJECTIVE: There is a huge amount of rare diseases, many of which have associated important disabilities. It is paramount to know in advance the evolution of the disease in order to limit and prevent the appearance of disabilities and to prepare the patient to manage the future difficulties. Rare disease associations are making an effort to manually collect this information, but it is a long process. A lot of information about the consequences of rare diseases is published in scientific papers, and our goal is to automatically extract disabilities associated with diseases from t

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 30195420Открыть статью