INTRODUCTION: Magnoliae officinalis cortex (MOC) is an important traditional Chinese medicine (TCM), and both raw and stir-fried MOC were commonly used in clinic.
OBJECTIVES: This study aimed to discriminate MOC and MOC stir-fried with ginger juice (MOCG) using an integrated approach combining liquid chromatography/mass spectrometry (LC/MS), gas chromatography/mass spectrometry (GC/MS), intelligent sensors, and chemometrics.
METHODS: The sensory characters of the samples were digitalized using intelligent sensors, i.e., colorimeter, electronic nose, and electronic tongue. Meanwhile, the chem
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: The aim of this study was to evaluate the efficacy of artificial intelligence-derived morphometric parameters in characterizing Fuchs corneal endothelial dystrophy (FECD) from specular microscopy images.
METHODS: This cross-sectional study recruited patients diagnosed with FECD, who underwent ophthalmologic evaluations, including slit-lamp examinations and corneal endothelial assessments using specular microscopy. The modified Krachmer grading scale was used for clinical FECD classification. The images were processed using a convolutional neural network for segmentation and morphomet
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: Ulcerative colitis is a chronic inflammatory bowel disease of the colon mucosa associated with a higher risk of colorectal cancer.
OBJECTIVE: This study classified hematoxylin and eosin (H&E) histological images of ulcerative colitis, normal colon, and colorectal cancer using artificial intelligence (deep learning).
METHODS: A convolutional neural network (CNN) was designed and trained to classify the three types of diagnosis, including 35 cases of ulcerative colitis (n = 9281 patches), 21 colon control (n = 12,246), and 18 colorectal cancer (n = 63,725). The data were partitione
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: In the current study, we examined electroencephalography (EEG) microstate alterations and their neural generators during resting state in children with attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) to explore a potential state biomarker.
METHODS: A total of 76 participants, 38 with combined-type ADHD and 38 neurotypical children, took part in the study. Five-minute resting (eyes-open) 128 channel EEG data were acquired, and 2 minutes of clean EEG data were analyzed for microstates, its sources, and connectivity in both groups. Between-groups comparisons were done for microstate
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: The objective of this multi-modal neuroimaging study was to identify neuroscience-informed treatment targets for adolescent alcohol use disorder (AUD) by examining potential neural alterations associated with adolescent alcohol use.
METHODS: Adolescents (ages 17-19) who heavily used (n=49) or did not use alcohol (n=22) were recruited for a multi-modal neuroimaging protocol, including proton magnetic resonance spectroscopy within the dorsal anterior cingulate cortex (dACC) and an fMRI alcohol cue-reactivity task. The alcohol cue-reactivity task was analyzed across 11 a priori regio
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.
Ketamine provides the highest safety profile among sedatives for procedural sedation and analgesia in the pediatric emergency setting. However, it can cause vomiting and recovery agitation. No studies have examined epigenetic factors, such as microRNAs, for predicting the occurrence of these adverse events. Neuronal-derived extracellular vesicle microRNA profiles were studied to predict the occurrence of ketamine-induced vomiting and recovery agitation in children. For this aim, a single-center prospective pharmacoepigenetic study was performed and 50 children who underwent procedural sedation
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.
Pituitary adenomas (PA) represent the most common type of sellar neoplasm. Extracting relevant information from radiological images is essential for decision support in addressing various objectives related to PA. Given the critical need for an accurate assessment of the natural progression of PA, computer vision (CV) and artificial intelligence (AI) play a pivotal role in automatically extracting features from radiological images. The field of "Radiomics" involves the extraction of high-dimensional features, often referred to as "Radiomic features," from digital radiological images. This surv
СтатьяСистематический обзорПоиск 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 apolipoprotein E (APOE) ɛ4 allele is a recognized genetic risk factor for Alzheimer's Disease (AD). Studies have shown that APOE ɛ4 mediates the modulation of intrinsic functional brain networks in cognitively normal individuals and significantly disrupts the whole-brain topological structure in AD patients. However, how APOE ɛ4 regulates brain functional connectivity (FC) and consequently affects the levels of cognitive impairment in AD patients remains unknown. In this study, we systematically analyzed functional magnetic resonance imaging (fMRI) data from two distinct cohorts: an In-hou
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: The pathology in Duchenne muscular dystrophy (DMD) is characterized by degenerating muscle fibers, inflammation, fibro-fatty infiltrate, and edema, and these pathological processes replace normal healthy muscle tissue. The mdx mouse model is one of the most commonly used preclinical models to study DMD. Mounting evidence has emerged illustrating that muscle disease progression varies considerably in mdx mice, with inter-animal differences as well as intra-muscular differences in pathology in individual mdx mice. This variation is important to consider when conducting assessments of
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.
In the race to combat ever-evolving diseases, the drug discovery process often faces the hurdles of high-cost and time-consuming procedures. To tackle these challenges and enhance the efficiency of identifying new therapeutic agents, we introduce VirtuDockDL, which is a streamlined Python-based web platform utilizing deep learning for drug discovery. This pipeline employs a Graph Neural Network to analyze and predict the effectiveness of various compounds as potential drug candidates. During the validation phase, VirtuDockDL was instrumental in identifying non-covalent inhibitors against the V
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 low live birth rate and difficult decision-making of the in vitro fertilization (IVF) treatment regimen bring great trouble to patients and clinicians. Based on the retrospective clinical data of patients undergoing the IVF cycle, this study aims to establish classification models for predicting live birth outcome (LBO) with machine learning methods.
METHODS: The historical data of a total of 1405 patients undergoing IVF cycle were first collected and then analyzed by univariate and multivariate analysis. The statistically significant factors were identified and taken as input
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: Cognitive impairment is one of the most common symptoms of Parkinson's disease (PD), and may be detectable through changes in neural features visualized by magnetic resonance imaging (MRI). Mild cognitive impairment is a transitional state between normal aging and dementia, and early recognition of Parkinson's disease with mild cognitive impairment (PD-MCI) can help improve the quality of life and treatment for patients. This study investigated the association of enlarged perivascular space (EPVS) and white matter hyperintensity (WMH) with PD-MCI.
AIMS: This study aimed to evaluat
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: To build, train, and assess the artificial neural network (ANN) system in estimating the residual valve rate after endoscopic valve ablation and compare the data obtained with conventional analysis.
METHODS: In a retrospective cross-sectional study between June 2010 and December 2020, 144 children with a history of posterior urethral valve (PUV) who underwent endoscopic valve ablation were enrolled in the study. MATLAB software was used to design and train the network in a feed-forward backpropagation error adjustment scheme. Preoperative and postoperative data from 101 patients (70%
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: Machine learning (ML) is increasingly used in medical predictive modeling, but there are no studies applying ML to predict prognosis in Guillain-Barré syndrome (GBS).
MATERIALS AND METHODS: The medical records of 223 patients with GBS were analyzed to construct predictive models that affect patient prognosis. Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) was used to filter the variables. Decision Trees (DT), Random Forest (RF), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), k-nearest Neighbour (KNN), Naive Bayes (NB), Neural Network (NN). Light Gradient Boosting Machine (LGBM) and
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.
Major depressive disorder (MDD) is characterized by deficient reward functions in the brain. However, existing findings on functional alterations during reward anticipation, reward processing, and learning among MDD patients are inconsistent, and it was unclear whether a common reward system implicated in multiple reward functions is altered in MDD. Here we meta-analyzed 18 past studies that compared brain reward functions between adult MDD patients (N = 477, mean age = 26.50 years, female = 59.40%) and healthy controls (N = 506, mean age = 28.11 years, females = 55.58%), and particularly exam
СтатьяМетаанализОбзорПоддержка 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.
PURPOSE: Electrocardiogram (ECG) data obtained from 12 leads are the most common and informative source for analyzing the cardiovascular system's (CVS) condition in medical practice. However, the large number of electrodes, specific placements on the body, and the need for specialized equipment make the ECG acquisition procedure complex and cumbersome. This raises the challenge of reducing the number of ECG leads by reconstructing missing leads based on available data.
METHODS: Most existing methods for reconstructing missing ECG leads rely on utilizing signals simultaneously from multiple kn
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: Identification of children with latent rheumatic heart disease (RHD) by echocardiography, before onset of symptoms, provides an opportunity to initiate secondary prophylaxis and prevent disease progression. There have been limited artificial intelligence studies published assessing the potential of machine learning to detect and analyze mitral regurgitation or to detect the presence of RHD on standard portable echocardiograms.
METHODS AND RESULTS: We used 511 echocardiograms in children, focusing on color Doppler images of the mitral valve. Echocardiograms were independently revie
СтатьяПоддержка 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.
OBJECTIVE: Neurovascular coupling (NVC) represents the increase in regional blood flow associated with neural activity. The aim here was to describe a new approach to non-invasive measurement of NVC by spectral analysis of the cerebral blood flow velocity (CBFV) with transcranial Doppler.
METHODS: In a sample of 20 healthy participants, we monitored systolic CBFV in the left posterior cerebral artery (PCA) during off (eyes closed) and on (flickering checkerboard) periods. The contralateral middle cerebral artery was simultaneously monitored as a control. Each participant was submitted to thre
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.
There is a growing body of evidence suggesting that Hashimoto's thyroiditis (HT) may contribute to an increased risk of papillary thyroid carcinoma (PTC). However, the exact relationship between HT and PTC is still not fully understood. The objective of this study was to identify potential common biomarkers that may be associated with both PTC and HT. Three microarray datasets from the GEO database and RNA-seq dataset from TCGA database were collected to identify shared differentially expressed genes (DEGs) between HT and PTC. A total of 101 genes was identified as common DEGs, primarily enric
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.
Mixed non-motorized traffic is largely unaffected by motor vehicle congestion, offering high accessibility and convenience, and thus serving as a primary mode of "last-mile" transportation in urban areas. To advance stochastic capacity estimation methods and provide reliable assessments of non-motorized roadway capacity, this study proposes a stochastic capacity estimation model based on power spectral analysis. The model treats discrete traffic flow data as a time-series signal and employs a stochastic signal parameter model to fit stochastic traffic flow patterns. Initially, UAVs and video c
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