Deep learning models in computational pathology often fail to generalize across cohorts and institutions due to domain shift. Existing appro … ss of the proposed SSDA framework is demonstrated on the task of lung adenocarcinoma growth pattern classification. The proposed augmentation yielded substantially better performance on the held-out test set from the target cohort, without degrading source cohort performance. The approach improved the weighted F1 score on the target-cohort held-out test set from …
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 phenotype acute leukemia (MPAL) is a rare and biologically heterogeneous category characterized by discrete admixed populations of myeloid and lymphoid blasts (bilineal or mixed lineage) or with coexpression of lymphoid and myeloid markers in a single blast population (biphenotypic or mixed phenotype). Despite advances in diagnostic criteria, MPAL remains a significant diagnostic and therapeutic challenge due to its immunophenotypic complexity and genetic diversity. Accurate classification relies heavily on multiparameter flow cytometry immunophenotyping, integrated with cytogenetic and …
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/Objectives: Functional lumen imaging probe (FLIP) panometry allows real-time assessment of the esophagogastric junction opening and esophageal body contractile activity during an endoscopic procedure. Despite the development of the Dallas Consensus, FLIP panometry analysis remains complex. Artificial intelligence (AI) models have proven their benefit in high-resolution esophageal manometry; however, data on their role in FLIP panometry are scarce. This study aims to develop an AI model for automatic classification of motility patterns during a FLIP panometry exam. Methods: A total o…
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: Pituitary adenoma resection via the endoscopic transsphenoidal approach is technically demanding, with outcomes influenced by surgical skill. However, the association between technique and outcomes remains poorly defined. Existing workflow analyses focus on broad procedural steps and phases, but a more detailed, action-level approach is needed to capture skill-related variation. While AI shows promise in automating workflow analysis, its use at the action level is limited. This study develops and validates a reproducible action-level classification ontology for endoscopic pituitary ad…
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.
Integrins are crucial cell adhesion receptors and attractive therapeutic targets, but developing safe small-molecule inhibitors has been cha … inding pocket, and the subtlety of structural differences between states, AB-FEP achieved excellent classification performance on a set of known opening and closing ligands, significantly outperforming docking scores and MM-GBSA results. We also showed a good correlation between AB-FEP binding free energy differences and experimental values. Furthermore, AB-FEP …
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: Accurate and timely malaria diagnosis with species-level identification of Plasmodium parasites is critical for guiding effective treatment and disease management. Although light microscopy remains the diagnostic gold standard, its dependence on highly trained personnel limits accessibility, particularly in resource-constrained settings. Recent advances in deep learning have enabled automated image-based diagnosis with promising performance; however, reliable differentiation among Plasmodium species continues to pose a major challenge. This study aims to evaluate and compare the ef
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.
Semi-supervised learning has shown great potential in reducing the annotation burden for multi-label medical image classification. However, most existing methods suffer from confirmation bias due to unreliable pseudo-labels, while the distribution mismatch between labeled and unlabeled data frequently limits the model's generalization capability. In this paper, we propose LabCora, a novel framework for semi-supervised multi-label medical image classification. Specifically, we propose a Label Correlation-guided Pseudo-Labeling module, which mitigates confirmation bias by explicitly modeling lab…
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.
Multi-label chest X-ray (CXR) classification is challenging because thoracic abnormalities vary substantially in scale, visual saliency, and anatomical distribution, while disease labels often exhibit clinically meaningful dependencies. We propose a visual-semantic framework that integrates heterogeneous visual representations with graph-guided label reasoning for image-level multi-label CXR classification. The visual encoder consists of a Vision Transformer (ViT) branch and a DenseNet-121 branch with complementary inductive biases: the ViT branch provides self-attention-based content-adaptive…
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.
INTRODUCTION: Accurate classification of unsound wheat kernels is important for automated grain quality assessment, but improved recognition performance often comes at the cost of increased model complexity.
METHODS: This study presents ECA-ModNet, a parameter-efficient convolutional network derived from EfficientNetV2-S. The architecture replaces two early-stage Fused-MBConv blocks with Mod-FusedMBConv blocks to introduce input-dependent local contextual modulation and replaces the squeeze-and-excitation modules in later stages with efficient channel attention to model local cross-channel in…
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.
Languages appear limited in the range of concepts that are grammatically encoded. For example, person, number, and animacy distinctions are … highly predictive of other features. Using natural language corpus data, we find that animacy-based classification produces distinct and more compact categories, which are more easily learnable. We also find preliminary causal evidence for this explanation: when animacy is less predictive of other object features than colour, learners who notice this novel predi …
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.
Data augmentation is crucial for addressing insufficient training data, especially for augmenting positive samples. However, existing method … ture statistics (e.g., mean, variance) align with the source class. It significantly improves image classification accuracy across neural networks, outperforming state-of-the-art data augmentation methods-especially when the dataset's feature indicator follows a Gaussian distribution. The algorithm's search space, focused on neighborhoods of key feature pixels, …
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 article presents a superior computer vision system to detect and grade wheat seeds. It is concerned about the integration of deep-learning detection and conventional image processing methods to enhance the overall classification accuracy. The current methods of seed classification in wheat seeds have been found to lack proper visibility of the features particularly in low contrast images, small defects, or overlapping of seeds, and also, irregular lighting situations. The conventional feature extractors are weak, and the deep models by itself fail in cases where the morphological features …
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.
OBJECTIVE: The study aims to develop an artificial intelligence (AI) framework for automatic pressure injury (PI) staging directly from raw clinical images, without requiring manual lesion localisation. By integrating a two-stage deep learning approach-combining object detection and image classification-the proposed system seeks to improve diagnostic accuracy, reduce subjectivity and support consistent staging in real-world clinical workflows.
METHODS: We conducted a retrospective study using 1807 PI images from China Medical University Hospital collected between 2020 and 2024. Lesions were 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.
A key limitation of existing feature fusion methods is their static nature: they learn dataset-specific integration policies during training that remain fixed at inference. This restricts adaptability to new domains and input characteristics, often causing brittle generalization, hierarchical information decay, and inefficient relational modeling. We propose Meta-Learned Dynamic Hierarchical Fusion (MDHF), which reframes feature fusion as context-conditioned policy generation. MDHF uses a bi-level meta-learning objective to learn a transferable prior over fusion strategies, enabling sample-spe
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.
Point cloud classification and segmentation are key technologies for 3D perception and scene understanding, whose accuracy and efficiency directly affect the performance of high-level applications such as 3D modeling, object recognition, and intelligent interaction. Existing methods still exhibit obvious deficiencies in local feature representation, computational efficiency, and scene applicability. To address these issues, this paper proposes a lightweight point cloud classification and segmentation network based on adaptive feature extraction, referred to as AFE-PointNet. Firstly, an element…
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.
INTRODUCTION: We aimed to develop tools to ease the burden on medical staff while improving patient care. The central question is whether Su … ise, enhancing rather than replacing physicians' roles. It achieved over 98% accuracy in red-triage classification using less than 2.8% of training data.
CONCLUSIONS: This SVM-based triage model shows promise for improving emergency department processes, accuracy, and patient outcomes in high-demand situations.
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.
Accurate and transparent classification of breast cancer histopathology remains a major challenge due to morphological variability, class imbalance, and computational constraints in whole-slide image analysis. Convolutional neural networks (CNNs) capture local tissue features but tend to ignore more global context cues; on the other hand, Vision Transformers are data-hungry and sensitive to staining variations. We provide a systematic, controlled comparison, and propose a hierarchical Swin Transformer framework designed to leverage both local and global representations via adaptive channel rec…
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.
B-cell precursor acute lymphoblastic leukaemia (BCP-ALL) is the most common form of paediatric cancer and is characterised by the clonal expansion of immature B lymphocytes. The advent of targeted therapies has transformed BCP-ALL from a largely fatal disease to one which is well managed under current protocols. Continued refinements to disease classification have facilitated the identification of novel drug targets that underscore much of this change. Despite this progress, some patients remain unclassified by current conventions, and have not profited from the era of targeted therapy. Relaps…
СтатьяОбзорПолный 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.
Accurate land-cover information is essential for biodiversity monitoring, yet existing 10-m global and continental land-cover datasets vary in accuracy and thematic consistency, particularly for grasslands in complex mountain environments. We assessed six state-of-the-art land-cover products (Dynamic World, ESA WorldCover, Esri Land Cover, Corine Land Cover+ Backbone, ELC10, S2GLC) across the Alps and Carpathians and developed three consensus maps using weighted voting, accuracy-confusion weighting, and an accuracy-weighted Random Forest ensemble. All datasets were validated against an indepen
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.
Objective: To analyze radiomic features extracted from CT images of small bowel neuroendocrine tumors and evaluate their association with Ki-67 expression. Methods: 128 small bowel NET primary and secondary lesions from 34 patients were analyzed. Manual segmentation of the lesions was conducted on portal-phase CT images using ITK-SNAP v. 4.0®, and 107 radiomic features were extracted using the PyRadiomics library. The lesions were categorized into two groups based on their Ki-67 index expression (≤1% and >1%). Correlation filtering reduced the set of 107 to 41 radiomic features. Inferential st
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.
MedElevator
Войти в исследования