Human pose estimation in real-world indoor environments remains challenging due to privacy concerns, occlusions, varying numbers of people, and noisy sensor data. In this work, we investigate pose estimation from depth images captured over an extended period in a nursing home setting. We explore multiple input representations, including depth-only and silhouette-based representations, as well as depth-based Sobel gradient features. To systematically analyze the impact of model complexity and input representation, we design an experimental framework comparing lightweight Convolutional Neural Ne
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: Neural tube defects (NTDs) are a major cause of perinatal mortality and lifelong disability. However, long-term trends in NTD prevalence, regional disparities, and survival patterns in China remain poorly characterized.
METHODS: Data from the Chinese Birth Defects Monitoring Network (CBDMN) were analyzed for perinatal NTDs occurring between 2006 and 2024. Bayesian Poisson regression models incorporating subtype, geographic strata, maternal age, calendar year, and interaction effects were applied to estimate long-term trends in perinatal prevalence and survival. Joinpoint analysi
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.
OBJECTIVE: This study investigated the distinct mechanistic pathways linking depression, sleep disturbances, and cognitive decline in Parkinson's disease, with emphasis on differential roles of daytime sleepiness versus rapid eye movement sleep disorder.
PARTICIPANTS: The study included 450 Parkinson's disease patients enrolled in the Parkinson's Progression Markers Initiative (PPMI) between 2010 and 2024, leveraging longitudinal clinical and biomarker data.
MEASUREMENTS: Depressive symptoms (Geriatric Depression Scale, GDS), sleep disturbances (Epworth Sleepiness Scale, ESS for daytime slee
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: The association between cognitive impairment and chronic unilateral vestibulopathy (CUVP) remains unclear. Vestibular dysfunction is linked to increased risk of Alzheimer's disease (AD), suggesting that cognitive deficits in CUVP may provide insight into early AD-related processes.
OBJECTIVE: To assess cognition in CUVP patients, and investigate its correlation with brain functional and structural changes.
METHODS: 37 patients with left CUVP (LCUVP), 30 patients with right CUVP (RCUVP), and 38 healthy control (HC) were recruited. Patients underwent vestibular evaluations, neurops
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.
OBJECTIVE: To validate autoSCORE, a convolutional neural network (SCORE-AI) implemented into a commercially available EEG reader, for analysis of long-term EEG (LT-EEG) recordings, and to evaluate it within the human-in-the-loop approach.
METHODS: autoSCORE automatically divides LT-EEG into 2-hour segments, labeling each as normal or as containing one or more of four abnormality categories: focal epileptiform, generalized epileptiform, focal non-epileptiform, or diffuse non-epileptiform. In abnormal segments, it also inserts markers defined by start/stop times and tagged by abnormality type.
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: Parkinson's Disease (PD) is a progressive neurodegenerative disorder that impairs motor and cognitive functioning, making early diagnosis and patient-specific treatment essential; however, traditional clinical assessments often delay detection and lack consistency.
METHODS: This paper proposes TriFusion-PD, a multimodal Machine-Learning-Driven Targeted Nanomedicine (ML-TN) framework designed to improve early PD diagnosis and personalized therapy. The methodology integrates Transformers for analyzing temporal voice and speech patterns, Convolutional Neural Networks (CNNs) for ext
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: Freezing of gait (FOG) is one of the most debilitating motor symptoms in Parkinson's disease (PD), affecting a substantial proportion of people with PD. Numerous hypothetical mechanisms exist, attempting to explain FOG. Current evidence originated from stationary measures in lying positions, limiting the understanding of neurophysiological changes elicited by FOG episodes during regular locomotion. Neurophysiological aspects of FOG, especially in response to vibrotactile cueing, have been explored only by a few studies. To address this gap, the current study aims to investigate FOG
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.
INTRODUCTION: Neuropsychiatric manifestations, such as impulse control disorders (ICD) and apathy, are common in Parkinson's disease (PD) and significantly impact patient quality of life, yet their underlying neuroanatomical substrates remain poorly understood. This study presents an explainable artificial intelligence (XAI) framework to investigate these phenotypes using structural MRI.
METHODS: We employed a 3D Vision Transformer (MobileViT-3D) trained on T1-weighted images from 364 drug-naive PD patients, stratified into four subgroups: idiopathic PD (PD), PD with apathy (PD + A), PD with
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.
OBJECTIVE: To analyze pharmacovigilance data for second-generation tyrosine kinase inhibitor (TKI)-related acute pancreatic toxicity in chronic myeloid leukemia (CML) patients contained in the FAERS database.
MATERIALS AND METHODS: This observational pharmacovigilance study examined reports for the period Q1 2016 to Q3 2025. Disproportionality analysis was performed using four procedures: i) reporting odds ratio (ROR), ii) proportional reporting ratio (PRR), iii) Bayesian confidence propagation neural network (BCPNN), and iv) multi-item gamma Poisson shrinker (MGPS).
RESULTS: Of the 16,057,1
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: Sedative doses of propofol have recently been reported to exert positive effects on the developing brain, potentially enhancing later cognitive function, but the underlying mechanism remains unclear. This study aims to investigate changes in cell cycle status and reveal the dominant upstream molecular cascade following sedative-dose propofol treatment of primary neural stem cells (NSCs) in vitro.
METHODS: Primary C57BL/6 murine NSCs were isolated and cultured. Proliferation was assessed using CCK-8 assays, direct cell counting, and EdU labeling after exposure to 10 μM propofol.
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 lack of robust early-stage molecular biomarkers severely limits the timely diagnosis of non-small cell lung cancer (NSCLC). To address this analytical challenge, we developed an integrated workflow combining serum N-glycan profiling with machine learning (ML) algorithms to explore the discriminatory patterns of serum N-glycan profiles between NSCLC and control groups and across disease stages. N-Glycans were analyzed using ultra-high-performance liquid chromatography with hydrophilic interaction chromatography and fluorescence detection (UHPLC-HILIC-FLD). The resulting high-dimensional chr
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.
COVID-19 infection has been recognized to induce a wide range of neurological manifestations, ranging in severity from transient, benign manifestations to severe neurological deficits. Cranial nerve involvement, particularly facial, olfactory, and gustatory nerve dysfunction, has emerged as a notable clinical feature in affected individuals. This review article aims to present and analyze three confirmed COVID-19 diagnoses that exhibited facial nerve palsy (FNP), olfactory disturbances (OD), and/or gustatory disturbances (GD), while also exploring the potential underlying pathophysiological me
СтатьяОбзорПоиск 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: Non-perfused volume (NPV) is a key imaging biomarker for treatment efficacy in MR -guided high-intensity focused ultrasound (MR-HIFU). In uterine fibroids therapies, the NPV ratio is strongly associated with clinical outcomes and long-term efficacy. We developed and clinically evaluated a deep learning-based automatic NPV segmentation model to facilitate standardized and efficient post-treatment assessment.
MATERIALS AND METHODS: Contrast-enhanced T1-weighted MR images from 79 patients treated with MR-HIFU were retrospectively analyzed, with NPVs manually delineated as the refer
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.
Ultrasound imaging is a widely used diagnostic tool, and beamforming techniques are integral to its performance. Traditional methods such as delay-and-sum (DAS) and delay-multiply-and sum (DMAS) have limitations in terms of image quality and computational efficiency. Recently, deep learning approaches have shown significant promise in improving ultrasound beamforming, offering enhanced image resolution and quality, alongside potential for real-time processing. This review is aimed at providing a comprehensive overview of the current state-of-the-art in deep learning-based ultrasound beamformin
СтатьяОбзорПоиск 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.
Precise surface engineering is essential for robust characterization of extracellular vesicles and their interactions with biologically relevant interfaces. In this study, Au substrates were modified with C6 self-assembled monolayers (SAMs) bearing different terminal groups after multiple cleaning protocols to optimize monolayer compactness and interfacial quality. Surface area and functionality were further enhanced by gold nanoparticle (AuNP) deposition and secondary SAM formation, enabling layer-by-layer assembly of glycan-based polysaccharide nanostructures. Interface fabrication and growt
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: Accurate preoperative staging in colorectal cancer (CRC) is critical for determining the appropriate treatment strategy. This study evaluated whether early-stage (TNM I-II) and advanced-stage (TNM III-IV) CRC could be distinguished using machine learning (ML) models in conjunction with biomarkers reflecting systemic inflammatory and nutritional status.
METHODS: We retrospectively analyzed data of 204 patients with CRC. Preoperative variables included tumor size, tumor markers (carcinoembryonic antigen [CEA] and CA 19-9), and inflammation and nutrition-based biomarkers derived from
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.
BACKGROUND AND PURPOSE: Therapeutic target selection in noninvasive brain stimulation for poststroke motor recovery typically relies on the interhemispheric inhibition model, which is effective for mildly affected patients but offers limited benefits for severely affected individuals. The mechanisms governing recovery from moderate-to-severe stroke remain poorly understood, which hinders the development of targeted interventions.
METHODS: We analyzed resting-state functional magnetic resonance imaging data from patients with unilateral subcortical stroke and moderate-to-severe upper limb defi
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.
Taste receptor genes, particularly those in the bitter (tas2r) and umami/sweet (tas1r) families, are critical in regulating chemosensory perception and feeding behavior, influencing fish's acceptance of plant-based diets. This review synthesizes the current research on how these genes respond to plant-based diets in farmed fish. A comprehensive search of scientific databases, including Web of Science, Scopus, PubMed, and Google Scholar, was conducted to identify relevant studies. Plant-based diets modulate gene expression, receptor activity, and signaling pathways, enabling fish to adapt to al
СтатьяОбзорПоиск 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: Same-day discharge (SDD) following bariatric surgery is becoming increasingly more common to reduce healthcare utilization. However, predictors of successful SDD vary across the literature. This study applied machine learning to identify predictors of SDD and evaluate the relative contributions of patient- and procedure-related factors.
METHODS: Patients undergoing sleeve gastrectomy and gastric bypass were identified from the Metabolic and Bariatric Surgery Accreditation and Quality Improvement Program database between 2020 and 2023. Patient, procedure and operative characteristi
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.
Acute ischemic stroke (AIS) is a major cause of death and long-term disability, and early prediction of functional recovery is important for guiding clinical decision-making and rehabilitation planning. Functional outcome at 90 days is commonly assessed using the modified Rankin Scale (mRS), but predicting long-term outcome from early clinical and imaging information remains challenging. We hypothesized that integrating multiparametric magnetic resonance imaging (MRI) with structured clinical variables using a hybrid convolutional neural network (CNN)-Vision Transformer (ViT) architecture woul
СтатьяVideo-Audio MediaПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
MedElevator
Войти в исследования