BACKGROUND: Deep learning has advanced breast tumor prediction research, but traditional single-modality models limit feature diversity and accuracy.
PURPOSE: To develop and validate a multimodal deep learning approach that combines mammography and ultrasound imaging for improved breast tumor classification and enhanced clinical decision-making.
METHODS: This retrospective study analyzed 663 female patients with breast lesions from 2018 to 2021, including 384 benign and 279 malignant cases. The two-stage prediction model employed improved modality-specific attention mechanisms: efficient cha
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.
Breast cancer (BC) remains one of the leading causes of death among women in the world, depending on the requirement for precise, effective, and interpretable computer-aided diagnosis systems (CADs). In this work, a hybrid deep learning (DL) framework is presented for multi-class BI-RADS BC classification using mammographic images. This framework fuses MobileNetV1, a lightweight convolutional neural network (CNN), to capture fine-grained local features and combines it with a Vision Transformer (ViT) to model global contextual connections, thereby enabling corresponding representation learning
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: Achieving clear surgical margins is essential for successful breast-conserving surgery and reducing re-excision rates. Conventional intraoperative approaches such as Frozen Section Analysis and Imprint Cytology are accurate but time-consuming and resource-dependent, underscoring the need for rapid, label-free, and objective diagnostic alternatives.
OBJECTIVE: This study presents a clinically oriented framework that integrates diffuse reflectance near-infrared (DR-NIR) spectroscopy with machine-learning (ML) and deep-learning (DL) algorithms for real-time breast-cancer diagnosis an
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: To explore the association between age-related macular degeneration (AMD) and frailty and the link between frailty and neurological aging diseases in AMD patients.
METHODS: This study included 354,334 individuals aged ≥40 years without AMD at baseline from the UK Biobank. Frailty was assessed using the Fried phenotype. Cox proportional hazard models were used to analyze the association between frailty and AMD incidence. Logistic regression models were used to examine the link between frailty and nervous system-related diseases among AMD patients.
RESULTS: Frailty was associated w
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: The function of the cerebral cortex is shaped by its anatomical connectivity, yet experimental findings on connection probabilities in local cortical networks remain inconsistent. This study explores structural characteristics of local cortical networks based on distance dependent, Gaussian connectivity profiles. Monolayers of 101 × 101 pyramidal neurons were examined. Their connectivity was based on experimental anatomical or electrophysiological data. In the anatomical setting the connection probability between neighboring neurons was 0.8. In the electrophysiological scenario con
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.
RATIONALE: Parenting conditions significantly affect neurodevelopment. Previous preclinical studies show that adolescents reared by a single mother (SM) exhibit an anxiety-prone phenotype, greater activation of anxiety-related brain regions, enhanced sensitivity to ethanol-induced anxiolysis, and higher ethanol intake compared to biparentally reared (BP) peers. However, it remains unclear whether this phenotype is accompanied by alterations in the oxytocinergic system and associated changes in social behavior during adolescence.
OBJECTIVES: To analyze whether SM rearing is associated with alt
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: Fundamentals of Nursing is a core course essential for developing clinical competence. Variations in learning behaviors may lead to differences in academic performance. This study aimed to identify key behavioral predictors of both theoretical and practical outcomes and construct predictive models to support early intervention and teaching optimization.
MATERIALS AND METHODS: Machine learning techniques were applied to develop predictive models using data from undergraduate nursing students who enrolled the 2019 and 2020 cohorts. Demographic and learning behavior variables were co
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: The pterygomaxillary region is a complex anatomical area formed by the junction of the maxillary, palatine, and sphenoid bones and contains critical neurovascular structures. Accurate assessment of this region during Le Fort I osteotomy is essential, particularly to prevent hemorrhage and nerve injury that may occur during the pterygomaxillary separation phase. This study aims to investigate the morphometric characteristics of the pterygomaxillary region using cone-beam computed tomography (CBCT) and to evaluate the effects of age, sex, and laterality on these anatomical parameters
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.
Image preprocessing and edge detection are critical in industrial machine vision for workpiece dimension measurement. Challenges arise from interference regions on workpiece surfaces, complicating edge detection and roundness assessment. This paper investigates the application of AI-based detection methods within the industrial image analysis framework of coordinate measuring machines. Initially, two models with varying hole sizes and counts were designed in SolidWorks, fabricated using a Prolight 3-axis CNC milling machine, and analyzed. A transfer learning approach mitigated overfitting on t
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.
In functional imaging studies, the activity and functional connectivity of regions of interest (ROIs) are two indexes to measure the importance of ROIs. This study aimed to investigate the activity-connectivity coupling relationships of ROIs during action observation-induced swallowing imagery and non-induced swallowing imagery tasks. Magnetoencephalography data were collected from fourteen healthy young participants. Time-frequency analysis of event-related spectral perturbations was conducted to assess the activity of ROIs during the tasks. Using corrected imaginary phase locking values to 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.
BACKGROUND: Pulmonary complications are the most frequent adverse events following surgery for non-small cell lung cancer (NSCLC), influencing both short-term clinical outcomes and long-term prognosis. This study aimed to develop and evaluate artificial intelligence (AI) models to predict postoperative pulmonary complications in patients undergoing surgical treatment for NSCLC.
MATERIALS AND METHODS: A total of 953 patients who underwent lung resection and mediastinal lymph node dissection for NSCLC between 2001 and 2023 were retrospectively analyzed. Clinical, laboratory, respiratory functio
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 evaluate the feasibility of using convolutional neural networks (CNNs) and vision transformers (ViTs) to predict renal tumor pathology intraoperatively based on gross appearance.
MATERIAL AND METHODS: Intraoperative images were retrospectively extracted from surgical recordings of patients undergoing partial nephrectomy between 2008 and 2024. Static frames obtained prior to arterial clamping were curated and linked with final pathology. A ResNet50-based CNN and the General Surgery Vision Transformer (GSViT) were trained to classify 6 tumor types: clear cell RCC (ccRCC), papillar
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.
PURPOSE: To develop and validate an interpretable deep learning model that classifies optical coherence tomography (OCT) scans as vitreoretinal lymphoma (VRL) or non-infectious uveitis (NIU)-intermediate, posterior, or panuveitis-and visualizes differentiating pathological OCT features.
METHODS: This cross-sectional study included 45 patients with VRL and 52 with NIU who underwent SPECTRALIS OCT imaging. OCT B-scans were analyzed with a custom-designed deep convolutional neural network classification model combined with gradient-weighted class activation mapping (Grad-CAM). Interpretability w
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.
Sotatercept (brand name "Winrevair") is a novel activin receptor type IIA (ActRIIA) fusion protein. Sotatercept has received FDA approval for WHO Gloup 1 pulmonary arterial hypertension (PAH) in 2023. While clinical trials demonstrated efficacy, comprehensive real-world safety data are lacking. Food and Drug Adverse Event Reporting System (FAERS) reports from Q1 2024 to Q1 2025 involving Sotatercept were analyzed. After data cleaning and standardization using MedDRA v27.1, reports where Sotatercept was the primary suspect drug (PS) were identified. Disproportionality analysis employed four alg
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: Pediatric cataracts are a main cause of irreversible vision loss and a significant public health challenge. This study aimed to identify pharmacovigilance signals by analyzing large-scale data from the U.S. Food and Drug Administration Adverse Event Reporting System (FAERS). Methods: Using real-world data from FAERS (Q1 2004 to Q3 2025), we investigated associations between medications and pediatric cataracts. Following data standardization, signal detection was performed using multiple disproportionality analyses, including the Reporting Odds Ratio (ROR), Proportional Reporting Ra
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 and Aims: Neurovascular abnormalities, such as aberrant nerve migration in Hirschsprung's disease and reduced vascular density in necrotizing enterocolitis, are frequently observed in intestinal diseases. Traditional 2-dimensional (2D) staining methods are complicated, time-consuming and fail to comprehensively visualize the intricate neurovascular structures and morphology of the intestine. This study focuses on evaluating a novel 3D staining technique that promises simpler, faster, and more effective visualization of intact neurovascular structures in the colon. Additionally, it a
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: White matter (WM), as the critical infrastructure for neural communication, is implicated in pediatric bipolar disorder (PBD) pathophysiology. However, the state-specific abnormalities in the segmental structural and functional properties of adolescent fiber tracts remain unclear.
METHODS: Processed fMRI and DTI data from 19 manic-phase PBD (MPBD), 20 euthymic-phase PBD (EPBD), and 17 matched healthy controls (HCs) were analyzed for structural and functional alterations across 100 segments of 8 WM tracts using Automated Fiber Quantification, with six machine learning classifiers su
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: De novo mutations in transcriptional regulators are emerging as key risk factors contributing to the etiology of neurodevelopmental disorders. Human genetic studies have recently identified ZMIZ1 and its de novo mutations as a cause of a neurodevelopmental syndrome strongly associated with intellectual disability, autism, attention-deficit/hyperactivity disorder, microcephaly, and other developmental anomalies. However, the role of ZMIZ1 in brain development or how ZMIZ1 mutations cause neurological phenotypes is unknown.
METHODS: We generated forebrain-specific Zmiz1 mutant mice
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: Ischemic stroke (IS) is a leading cause of global morbidity and mortality. While certain drugs are implicated in IS, systematic real-world analyses across all drug classes are scarce.
OBJECTIVE: To evaluate drug-IS associations using the FDA Adverse Event Reporting System (FAERS) database, identify pharmacological risk factors, and explore temporal onset patterns.
METHODS: A retrospective pharmacovigilance study was conducted using FAERS data (Q1 2004-Q1 2025). IS cases were identified using Medical Dictionary for Regulatory Activities (MedDRA) Preferred Terms. Disproportionality
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.
Oral cannabidiol (CBD) treatment has been suggested to alleviate severe symptoms of autism spectrum disorder (ASD). While many CBD preparations have been studied in clinical trials involving ASD, none has used purified CBD preparations or preparations approved by the U.S. Food and Drug Administration, nor have they focused on children with ASD with higher support needs. Previous studies have identified several candidate electrophysiological biomarkers of cognitive and behavioral disabilities in ASD, with emerging biomarkers including periodic (oscillatory) and aperiodic measures of neural acti
СтатьяКлиническое исследование II фазыРандомизированное исследованиеПоиск 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