INTRODUCTION: In recent years, the increasing complexity and volume of data in traditional Chinese medicine (TCM) research have rendered the conventional experimental methods inadequate for modern TCM development. The analysis of intricate TCM data demands proficiency in multiple programming languages, artificial intelligence (AI) techniques, and bioinformatics, posing significant challenges for researchers lacking such expertise. Thus, there is an urgent need to develop user-friendly software tools that encompass various aspects of TCM data analysis.
METHODS: We developed a comprehensive web
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: Perforating foreign bodies from the gastrointestinal tract, such as wooden skewers, are reported in the small animal literature producing inflammatory/infectious lesions in the thorax, abdomen, and musculoskeletal system, which can be life-threatening in some instances. Several imaging modalities have been used, and advanced imaging techniques have shown a great advantage in its diagnosis and pre-surgical planning.
AIM: The objective of this study is to describe the computed tomographic findings in a group of seven medium to large breed dogs with perforating wooden skewers and for
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: A computable phenotype is an algorithm used to identify a group of patients within an electronic medical record system. Developing a computable phenotype that can accurately identify patients with autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD) will assist researchers in defining patients eligible to participate in clinical trials and other studies. Our objective was to assess the accuracy of a computable phenotype using International Classification of Diseases 9th and 10th revision (ICD-9/10) codes to identify patients with ADPKD.
METHODS: We reviewed four random samples of
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.
We describe a novel method for testing a visual field that employs a computer monitor with displays of varying contrast that permits unprecedented resolution and characterization of the structure of scotomas in three dimensions. Patients are placed in front of a touch-sensitive computer screen at a fixed distance. With one eye covered, they focus on a central fixation marker and trace with their finger the areas on an Amsler grid that are missing from their field of vision. Increasing degrees of contrast of the Amsler grid are simulated by repeating the test at different gray-scale levels. The
Оценочное исследованиеСтатьяВалидационное 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.
Update computer technology is an increasingly useful tool in medicine for more accurate documentation, avoidance of multiple documentation, improvement of service performance, quicker and easier data processing and evaluation and hence quality assurance. We developed an obstetric data recording programme for an IBM compatible personal computer according to the MS-DOS command programme. A laser printer with dual paper feed is available. The relational database system Clipper is used for programming. The programme comprises at present 179 data fields and is subdivided on the input side into: dat
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.
Preoperative port placement for multi-arm surgical robots must accommodate patient-dependent abdominal geometry, robot-specific remote-center-of-motion (RCM) constraints, and heterogeneous task requirements of instrument and endoscope arms. This study develops and physically evaluates a patient-specific, role-aware port-planning framework for a four-arm bedside-distributed surgical robot. Abdominal dimensions are extracted from three abdominal computed tomography (CT) volumes, and a case-specific planned lesion center is defined in each volume. These data are combined with literature-reported
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.
Lymph node metastasis assessment is critical for cancer staging, yet the process is labor intensive and prone to variability, particularly when evaluating micrometastases or isolated tumor cells that can directly alter treatment decisions. We present MetAssist 2.0, a modular artificial intelligence system that combines a pathology foundation model with transformer-based segmentation to automate metastasis detection across cancer types. Trained on colorectal and upper gastrointestinal cancers, it was validated on 8144 slides spanning 7 cancer types and 14 multi-institutional cohorts. MetAssist
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.
This work demonstrates a microelectrome-chanical system (MEMS)-based phase shift keying (PSK) demodulator that leverages nonlinear resonators. In particular, this work employs an internal-resonating MEMS resonator that generates acoustic frequency combs. The spacing of these combs is dynamically modulated by a primary driving signal and an auxiliary signal that carries the phase-encoded information. The discrete variations in comb spacing serve as the demodulation metric, enabling accurate retrieval of the original phase-encoded data. This approach offers a feedforward demodulation structure,
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.
Digital and intelligent digital technologies can help optimize the clinical workflow of edentulous jaw implant restoration, significantly improving precision, predictability, and efficiency throughout all stages of treatment. In the preoperative phase, by acquiring the patient's digital information model and integrating data with the assistance of an artificial intelligence-driven planning system, personalized design of implant positions and prosthesis morphologies can be achieved, thereby realizing accurate functional and aesthetic matching. During the surgical procedure, the adoption of stat
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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.
Type III secretion system effectors (T3SEs) are small bacterial proteins with big biological roles. They act as central molecular mediators of interactions between Gram-negative bacteria and eukaryotic hosts, spanning pathogenic, symbiotic and environmental contexts. Over the past three decades, T3SE discovery has progressed from genome-independent experimental assays to an expanding landscape of computational prediction methods. Early in silico approaches formalized empirically defined protein N-terminal properties into feature-engineered machine-learning models, followed by deep-learning met
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: Echocardiography after myocardial infarction (MI) provides clinically useful information through assessment of regional wall motion abnormalities, but interpretation requires expertise and remains subject to observer variability. Artificial intelligence (AI) shows promise in automatic interpretation, but it is unclear how explainability affects human-AI collaborative performance.
METHODS: A ResNet18-LSTM model was trained to classify normal vs MI on 127 apical four chamber (A4C) and 120 apical two chamber (A2C) echocardiogram videos from the HMC-QU dataset. Gradient-weighted Class
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.
Systemic lupus erythematosus (SLE) is a heterogeneous autoimmune disease with challenging early diagnosis. Aberrant programmed cell death (PCD) is critical in SLE pathogenesis. This study aimed to identify key PCD genes for SLE diagnosis and disease activity assessment. Integrated bioinformatics analysis was conducted on three whole-blood transcriptomic datasets (GSE65391, GSE110174, GSE154851) from GEO. Machine learning algorithms (LASSO, SVM-RFE) identified hub genes across 18 PCD types. ssGSEA and logistic regression determined the predominant PCD pathway. Immune infiltration and correlatio
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: Systemic lupus erythematosus (SLE) is a chronic autoimmune disease influenced by multiple genetic and environmental factors.. This study used bioinformatics to identify new diagnostic biomarkers and explore the pathogenesis of SLE.
METHOD: Three array datasets of peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) from SLE patients and control subjects were obtained from GEO, including GSE82221 and GSE11909 (merged for feature discovery) and GSE154851 (independent validation/machine learning training dataset). RRA analysis was used to identify statistically changed DEGs. GO and KEGG analys
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 visual appearance of monkey pox skin lesions remains poorly established due to their similarity to other vesicular and pustular skin diseases. This paper tested the hypothesis that a hybrid deep-learning model, integrated with convolutional and transformer-based feature encoders, can automatically classify mpox images within a unified experimental pipeline. To ensure consistency across models and reports, the main analysis was conducted as a binary task: mpox vs other conditions with the same or similar presentation. These benchmark data consisted of 2,280 images: 1,020 mpox and 1,260 non-
СтатьяVideo-Audio MediaПоддержка 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.
Extracellular vesicles (EVs) have emerged as promising tools for early cancer detection, therapeutic monitoring, and drug delivery in oncology. Artificial intelligence (AI), particularly machine learning and deep learning, offers new analytical tools and computational approaches for EV research. This review summarizes recent advances in the application of AI to EV isolation, characterization, diagnosis, and drug delivery, with particular emphasis on its potential to enhance tumor detection sensitivity, diagnostic accuracy, and the rational design of delivery platforms. Special attention is giv
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.
PURPOSE: The primary objective of this research is to enhance the accuracy and efficiency of information extraction from radiology reports. In addressing this objective, the study aims to develop and evaluate a deep learning framework for named entity recognition (NER).
METHODS: We used a synthetic dataset of 1,056 Turkish radiology reports created and labeled by the radiologists in our research team. Due to privacy concerns, actual patient data could not be used; however, the synthetic reports closely mimic genuine reports in structure and content. We employed the four-stage DYGIE++ model fo
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: Personalized in silico models offer great potential for improving our understanding of atrial arrhythmia mechanisms and for testing therapeutic strategies. However, the level of complexity that can be achieved in these models is often limited by the availability of clinical data. Therefore, evaluating how variations in model detail affect electrophysiological simulation outcomes is essential for evaluating how accurate these models need to be.
PURPOSE: To evaluate how substrate conditions (electrical remodeling and diffusion) and the inclusion of fiber orientation and ionic hete
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.
Intrabronchial delivery of therapeutic agents is critical to the treatment of respiratory diseases. Targeted delivery is demanded because of the off-target accumulation of drugs in normal lung tissues caused by inhalation and the limited motion dexterity of clinical bronchoscopes in tortuous bronchial trees. Herein, we developed microrobotic swarms consisting of magnetic hydrogel microparticles to achieve intrabronchial targeted delivery. Under programmed magnetic fields, the microgel particle swarms performed controllable locomotion and adaptative structure reconfiguration in tortuous and air
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: Hospital-onset bacteremia (HOB) is one of the most common hospital-acquired infections, resulting in increased in-hospital morbidity and mortality. To support clinicians in assessing patients at risk, data-driven applications can be implemented as decision-support.
OBJECTIVES: We aim at rigorously collecting clinician's needs in an innovative, interdisciplinary tandem approach to understand requirements for a digital, in-hospital HOB risk assessment application with interactive visualization interfaces, incorporating users from the outset.
METHODS: Interviews and questionnaires f
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.
Rheumatoid arthritis (RA) is an autoimmune disorder marked by persistent joint inflammation, cartilage deterioration, and systemic effects. Conventional treatment regimens, including biologics and non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs), are often accompanied by significant drawbacks, underscoring the need for novel therapeutic strategies. Among plant-derived bioactives, phytosterols have gained attention for their immunomodulatory and anti-inflammatory properties, with beta-Sitosterol (β-SS) standing out as a potent candidate for RA management. This review provides a comprehensive over
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.
MedElevator
Войти в исследования