Distinguishing bipolar depression (BD) from unipolar depression (UD) based on symptoms only is challenging. Brain functional connectivity (FC), especially dynamic FC, has emerged as a promising approach to identify possible imaging markers for differentiating BD from UD. However, most of such studies utilized conventional FC and group-level statistical comparisons, which may not be sensitive enough to quantify subtle changes in the FC dynamics between BD and UD. In this paper, we present a more effective individualized differentiation model based on machine learning and the whole-brain "high-o
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.
This paper proposes a robust method to screen patients with sleep apnea syndrome (SAS) using a single-lead electrocardiogram (ECG). This method consists of minute-by-minute abnormal breathing detection and apnea-hypopnea index (AHI) estimation. Heartbeat interval and ECG-derived respiration (EDR) are calculated using the single-lead ECG and used to train the models, including ResNet18, ResNet34, and ResNet50. The proposed method, using data from 1232 subjects, was developed with two open datasets and experimental data and evaluated using two additional open datasets and data acquired from an a
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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.
The application of Artificial Intelligence in dental healthcare has a very promising role due to the abundance of imagery and non-imagery-based clinical data. Expert analysis of dental radiographs can provide crucial information for clinical diagnosis and treatment. In recent years, Convolutional Neural Networks have achieved the highest accuracy in various benchmarks, including analyzing dental X-ray images to improve clinical care quality. The Tufts Dental Database, a new X-ray panoramic radiography image dataset, has been presented in this paper. This dataset consists of 1000 panoramic dent
СтатьяПоддержка 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.
Around 60-80% of radiological errors are attributed to overlooked abnormalities, the rate of which increases at the end of work shifts. In this study, we run an experiment to investigate if artificial intelligence (AI) can assist in detecting radiologists' gaze patterns that correlate with fatigue. A retrospective database of lung X-ray images with the reference diagnoses was used. The X-ray images were acquired from 400 subjects with a mean age of 49 ± 17, and 61% men. Four practicing radiologists read these images while their eye movements were recorded. The radiologists passed a series of c
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: Given its narrow treatment window, high toxicity, adverse effects, and individual differences in its use, we collected and sorted data on tacrolimus use by real patients with kidney diseases. We then used machine learning technology to predict tacrolimus blood concentration in order to provide a basis for tacrolimus dose adjustment and ensure patient safety.
METHODS: This study involved 913 hospitalized patients with nephrotic syndrome and membranous nephropathy treated with tacrolimus. We evaluated data related to patient demographics, laboratory tests, and combined medication. A
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.
PURPOSE: Routinely collected administrative data is widely used for population-based research. However, although clinically very different, atrial septal defects (ASD) and patent foramen ovale (PFO) share a single diagnostic code (ICD-9: 745.5, ICD-10: Q21.1). Using machine-learning based approaches, we developed and validated an algorithm to differentiate between PFO and ASD patient populations within healthcare administrative data.
METHODS: Using data housed at ICES, we identified patients who underwent transcatheter closure in Ontario between October 2002 and December 2017 using a Canadian
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.
Perinatal asphyxia represents a major medical disorder and is related to around a fourth of all neonatal deaths worldwide. Specific thresholds for lactate or pH levels define the gold standard for detecting hypoxic-ischemic events as physiological abnormalities. In contrast to current gold standard, we analyze the systemic picture, represented by the whole set of biochemical parameters from blood gas analysis, by multiparametric machine learning algorithms. In a swine model with 22 objects, we investigate the impact of neonatal hypoxic-ischemic encephalopathy on 18 individual physiological par
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.
Fetal alcohol syndrome (FAS) caused by prenatal alcohol exposure can result in a series of cranio-facial anomalies, and behavioral and neurocognitive problems. Current diagnosis of FAS is typically done by identifying a set of facial characteristics, which are often obtained by manual examination. Anatomical landmark detection, which provides rich geometric information, is important to detect the presence of FAS associated facial anomalies. This imaging application is characterized by large variations in data appearance and limited availability of labeled data. Current deep learning-based heat
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
Neurofibromatosis type 1 (NF1) is an autosomal dominant tumor predisposition syndrome that involves the central and peripheral nervous systems. Accurate detection and segmentation of neurofibromas are essential for assessing tumor burden and longitudinal tumor size changes. Automatic convolutional neural networks (CNNs) are sensitive and vulnerable as tumors' variable anatomical location and heterogeneous appearance on MRI. In this study, wepropose deep interactive networks (DINs) to address the above limitations. User interactions guide the model to recognize complicated tumors and quickly ad
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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: Faecal incontinence (FI) is prevalent in 15-20% of elderly individuals and is frequently monitored in clinical trials and practice. Bowel diaries are the most common way to document FI, but, in clinical practice, are mainly used as paper-based versions. Electronic diaries (eDiaries) offer many potential benefits over paper-based diaries. The aim of this study was to develop and test an eDiary to document FI.
METHODS: We migrated a paper FI diary to an eDiary app based on the Computer-based Health Evaluation System (CHES). To assess usability, we conducted functionality and usabili
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: Clinical diagnosis based on machine learning usually uses case samples as training samples, and uses machine learning to construct disease prediction models characterized by descriptive texts of clinical manifestations. However, the problem of sample imbalance often exists in the medical field, which leads to a decrease in classification performance of the machine learning.
METHODS: To solve the problem of sample imbalance in medical dataset, we propose a hybrid sampling algorithm combining synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) and edited nearest neighbor (ENN). First
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: Technology-based approaches during pregnancy can facilitate the self-reporting of emotional health issues and improve well-being. There is evidence to suggest that stress during pregnancy can affect the foetus and result in restricted growth and preterm birth. Although a number of mobile health (mHealth) approaches are designed to monitor pregnancy and provide information about a specific aspect, no proposal specifically addresses the interventions in parents at risk of having small-for-gestational-age (SGA) or premature babies. Very few studies, however, follow any design and usab
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.
Spasticity is commonly present in individuals with cerebral palsy (CP) and manifests itself as shaky movements, muscle tightness and joint stiffness. Accurate and objective measurement of spasticity is investigated using inertial measurement unit (IMU) sensors. However, use of current IMU-based devices is limited to clinics in urban areas where experienced and trained health professionals are available to collect spasticity data. Designing these devices based on the wearable internet of things based architectures with edge computing will expand their use to home, aged care or remote clinics en
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: Patient-reported outcome measurements (PROMs) are commonly used in clinical practice to support clinical decision making. However, few studies have investigated machine learning methods for predicting PROMs outcomes and thereby support clinical decision making.
OBJECTIVE: This study investigates to what extent different machine learning methods, applied to two different PROMs datasets, can predict outcomes among patients with non-specific neck and/or low back pain.
METHODS: Using two datasets consisting of PROMs from (1) care-seeking low back pain patients in primary care who par
СтатьяРандомизированное исследованиеПоддержка 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.
Anterior cruciate ligament (ACL) deficiency not only reduces knee stability, but also increases the risk of more disease and impairs daily life, thus requiring efficient detection of ACL deficiency. To build an efficient subject-independent ACL deficiency detection model, this study proposes a new method called SVM-MPA that fuses marine predator algorithm (MPA) and support vector machine (SVM) for simultaneous feature selection, hyperparameter optimization and classification. 35ACL-deficient (ACLD) and 35 ACL-intact (ACLI) participants were recruited to collect 6-degree-of-freedom knee kinemat
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: Developmental dysplasia of the hip (DDH) is a relatively common disorder in newborns, with a reported prevalence of 1-5 per 1000 births. It can lead to developmental abnormalities in terms of mechanical difficulties and a displacement of the joint (i.e., subluxation or dysplasia). An early diagnosis in the first few months from birth can drastically improve healing, render surgical intervention unnecessary and reduce bracing time. A pelvic X-ray inspection represents the gold standard for DDH diagnosis. Recent advances in deep learning artificial intelligence have enabled the use o
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: The aim of this study is to develop and assess usability of a web-based patient-tailored tool to support adherence to urate-lowering therapy (ULT) among gout patients in a clinical setting.
METHODS: The content of the tool was based on the Integrated Change (I-Change) model. This model combines various socio-cognitive theories and assumes behavioral change is a result of becoming aware of the necessity of change by integrating pre-motivational, motivational, and post-motivational factors. An expert group (five gout experts, three health services researchers, and one health behavio
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.
Cervical spondylotic myelopathy (CSM) has a high incidence in the middle-aged and elderly people. According to clinical research, there is a connection between hand dexterity and cervical nerves. So the surgeon makes a preliminary assessment of the severity of CSM based on a 10-second grip and release (G&R) test. At present, the statistics of G&R test rely on the surgeon's manual counting. When a patient's hand motion speed is too fast, the surgeon's manual counting is prone to error, leading to potential misdiagnosis. On the other hand, in recent years, artificial intelligence has been develo
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.
The Apparent Diffusion Coefficient (ADC) is considered an importantimaging biomarker contributing to the assessment of tissue microstructure and pathophy- siology. It is calculated from Diffusion-Weighted Magnetic Resonance Imaging (DWI) by means of a diffusion model, usually without considering any motion during image acquisition. We propose a method to improve the computation of the ADC by coping jointly with both motion artifacts in whole-body DWI (through group-wise registration) and possible instrumental noise in the diffusion model. The proposed deformable registration method yielded on
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.
Otosclerosis is a common disease of the middle ear leading to stapedial fixation. Its rapid and non-invasive diagnosis could be achieved through wideband tympanometry (WBT), but the interpretation of the raw data provided by this tool is complex and time-consuming. Convolutional neural networks (CNN) could potentially be applied to this situation to help the clinicians categorize WBT data. A dataset containing 135 samples from 80 patients with otosclerosis and 55 controls was obtained. We designed a lightweight CNN to categorize samples into the otosclerosis and control. Receiver operating cha
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.
MedElevator
Войти в исследования