Automated layer segmentation plays an important role for retinal disease diagnosis in optical coherence tomography (OCT) images. However, the severe retinal diseases result in the performance degeneration of automated layer segmentation approaches. In this paper, we present a robust semi-supervised layer segmentation network to relieve the model failures on abnormal retinas. We obtain the lesion features from the labeled images with disease-balanced distribution, and utilize the unlabeled images to supplement the layer structure information. Specifically, in our method, the cross-consistency t
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.
This paper tackles automated categorization of Age-related Macular Degeneration (AMD), a common macular disease among people over 50. Previous research efforts mainly focus on AMD categorization with a single-modal input, let it be a color fundus photograph (CFP) or an OCT B-scan image. By contrast, we consider AMD categorization given a multi-modal input, a direction that is clinically meaningful yet mostly unexplored. Contrary to the prior art that takes a traditional approach of feature extraction plus classifier training that cannot be jointly optimized, we opt for end-to-end multi-modal C
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: Research shows that people with stable angina need decision support when considering elective treatments. Initial treatment is with medicines but patients may gain further benefit with invasive percutaneous coronary intervention (PCI). Choosing between these treatments can be challenging for patients because both confer similar benefits but have different risks. Patient decision aids (PtDAs) are evidence-based interventions that support shared decision-making (SDM) when making healthcare decisions. This study aimed to develop and user-test a digital patient decision aid (CONNECT) t
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 COVID-19 pandemic has prompted the decrease of in-person visits to reduce the risk of virus transmission. Telemedicine is an efficient communication tool employed between healthcare providers and patients that prevents the risk of exposure to infected persons. However, telemedicine use is not infallible; its users reported multiple issues that complicated the expansion of this technology. So, this systematic review aimed to explore the barriers and challenges of telemedicine use during the pandemic and to propose solutions for improving future use.
METHODS: A systematic review
СтатьяСистематический обзорПолный 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: Breast cancer (BC) is an important reason for mortality rates in Somalian women. In Somalia, many women are late in applying to the hospital for the diagnosis of BC. Breast self-examination (BSE) is considered an important early detection method for BC in encouraging women to learn to practice BSE, especially for women in developing countries. This study purposed to determine knowledge, and belief of BC and BSE and BSE practice among women in Mogadishu, Somalia using the champion health belief model (CHBM).
METHODS: This cross-sectional study was conducted on 413 women who were be
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: Toxic epidermal necrolysis (TEN) patients require multi-directional and multi-disciplinary treatment. In most cases, they are hospitalised at intensive care units and require multi-directional, burn-complication preventive care. Choosing the most appropriate treatment option might be troublesome even when predicting scores are used. SCORTEN is the most renowned prognostic score for TEN patients, however, there are some data indicating that the accuracy of this test may be limited. The credibility of not just the predicted mortality risk, but also componential laboratory results and
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.
Aspiration is a serious complication of swallowing disorders. Adequate detection of aspiration is essential in dysphagia management and treatment. High-resolution cervical auscultation has been increasingly considered as a promising noninvasive swallowing screening tool and has inspired automatic diagnosis with advanced algorithms. The performance of such algorithms relies heavily on the amount of training data. However, the practical collection of cervical auscultation signal is an expensive and time-consuming process because of the clinical settings and trained experts needed for acquisition
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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: Gestational Trophoblastic Disease (GTD) comprises pathological forms of placental trophoblastic tissue proliferation. When benign, they present with hydatidiform moles, and when malignant, they are called Gestational Trophoblastic Neoplasia. With the growth of the practice of digital health, allied to updated therapeutic approaches, the Outpatient Clinic for Gestational Trophoblastic Disease has built a Health Information System (HIS), contributing to the teaching-learning binomial, as well as to self-care.
METHODS: This is a cross-sectional and blind technological assessment rese
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 analysis of gait rhythm by pattern recognition can support the state-of-the-art clinical methods for the identification of neurodegenerative diseases (NDD). In this study, we investigated the use of time domain (TD) and time-dependent spectral features (PSDTD) for detecting NDD sub-types. Also, we proposed two classification pathways for supporting NDD diagnosis, the first one made by a two-step learning phase, whereas the second one encompasses a single learning model. We considered stride-to-stride fluctuation data of healthy controls (CN), patients affected by Parkinson's disease (PD),
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.
The functional connectivity network (FCN) has been used to achieve several remarkable advancements in the diagnosis of neuro-degenerative disorders. Therefore, it is imperative to accurately estimate biologically meaningful FCNs. Several efforts have been dedicated to this purpose by encoding biological priors. However, owing to the high complexity of the human brain, the estimation of an 'ideal' FCN remains an open problem. To the best of our knowledge, almost all existing studies lack the integration of domain expert knowledge, which limits their performance. In this study, we focused on inc
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.
BACKGROUND: Given the increasing number of people suffering from tinnitus, the accurate categorization of patients with actionable reports is attractive in assisting clinical decision making. However, this process requires experienced physicians and significant human labor. Natural language processing (NLP) has shown great potential in big data analytics of medical texts; yet, its application to domain-specific analysis of radiology reports is limited.
OBJECTIVE: The aim of this study is to propose a novel approach in classifying actionable radiology reports of tinnitus patients using bidirec
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.
Although respiratory failure is one of the primary causes of admission to intensive care, the importance placed on measurement of respiratory parameters is commonly overshadowed compared to cardiac parameters. With the increased demand for unobtrusive yet quantifiable respiratory monitoring, many technologies have been proposed recently. However, there are challenges to be addressed for such technologies to enable widespread use. In this work, we explore the feasibility of using load cell sensors embedded on a hospital bed for monitoring respiratory rate (RR) and tidal volume (TV). We propose
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.
Benefiting from non-invasive sensing tech- nologies, heartbeat detection from ballistocardiogram (BCG) signals is of great significance for home-care applications, such as risk prediction of cardiovascular disease (CVD) and sleep staging, etc. In this paper, we propose an effective deep learning model for automatic heartbeat detection from BCG signals based on UNet and bidirectional long short-term memory (Bi-LSTM). The developed deep learning model provides an effective solution to the existing challenges in BCG-aided heartbeat detection, especially for BCG in low signal-to-noise ratio, in wh
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.
BACKGROUND: Digital technologies such as mobile phones have shown potential as vital tools for use in healthcare and related services. However, little has been done to explore its use for prosthetics rehabilitative services, especially in the Acholi sub-region of northern Uganda. We address this gap by exploring ownership of the mobile phone, knowledge of the use of mobile phone applications, use of mobile phones for prosthetics rehabilitative services and challenges faced in using the mobile phones.
METHODS: A case study design was used. We conducted semi-structured one-on-one interviews wit
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.
BACKGROUND: Clinical decision support systems are implemented in many hospitals to prevent medication errors and associated harm. They are however associated with a high burden of false positive alerts and alert fatigue. The aim of this study was to evaluate a drug-drug interaction (DDI) clinical decision support system in terms of its performance, uptake and user satisfaction and to identify barriers and opportunities for improvement.
METHODS: A quantitative evaluation and end-user survey were performed in a large teaching hospital. First, very severe DDI alerts generated between 2019 and 20
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.
With the number of phage genomes increasing, it is urgent to develop new bioinformatics methods for phage genome annotation. Promoter, a DNA region, is important for gene transcriptional regulation. In the era of post-genomics, the availability of data makes it possible to establish computational models for promoter identification with robustness. In this work, we introduce DPProm, a two-layer model composed of DPProm-1L and DPProm-2L, to predict promoters and their types for phages. On the first layer, as a dual-channel deep neural network ensemble method fusing multi-view features (sequence …
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.
BACKGROUND: People with moderate to severe depression in pregnancy must weigh potential risks of untreated or incompletely treated depression against the small, but uncertain risks of fetal antidepressant drug exposure. Clinical support alone appears insufficient for helping individuals with this complex decision. A patient decision aid (PDA) has the potential to be a useful tool for this population. The objective of our work was to use internationally recognized guidelines from the International Patient Decision Aids Standards Collaboration to develop an evidence-based PDA for antidepressant
СтатьяПоддержка 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.
BACKGROUND: Micronucleus (MN) is an abnormal fragment in a human cell caused by disorders in the mechanism regulating chromosome segregation. It can be used as a biomarker for genotoxicity, tumor risk, and tumor malignancy. The in vitro micronucleus assay is a commonly used method to detect micronucleus. However, it is time-consuming and the visual scoring can be inconsistent.
METHODS: To alleviate this issue, we proposed a computer-aided diagnosis method combining convolutional neural networks and visual attention for micronucleus recognition. The backbone of our model is AlexNet without any
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.
Parkinson's disease (PD) diagnosis is based on clinical criteria, i.e., bradykinesia, rest tremor, rigidity, etc. Assessment of the severity of PD symptoms with clinical rating scales, however, is subject to inter-rater variability. In this paper, we propose a deep learning based automatic PD diagnosis method using videos to assist the diagnosis in clinical practices. We deploy a 3D Convolutional Neural Network (CNN) as the baseline approach for the PD severity classification and show the effectiveness. Due to the lack of data in clinical field, we explore the possibility of transfer learning
СтатьяПоддержка 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.
BACKGROUND: Fragile X syndrome (FXS), the most common inherited cause of intellectual disability and autism, is significantly underdiagnosed in the general population. Diagnosing FXS is challenging due to the heterogeneity of the condition, subtle physical characteristics at the time of birth and similarity of phenotypes to other conditions. The medical complexity of FXS underscores an urgent need to develop more efficient and effective screening methods to identify individuals with FXS. In this study, we evaluate the effectiveness of using artificial intelligence (AI) and electronic health re
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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