A central controversy in metacognition studies concerns whether subjective confidence directly reflects the reliability of perceptual or cognitive processes, as suggested by normative models based on the assumption that neural computations are generally optimal. This view enjoys popularity in the computational and animal literatures, but it has also been suggested that confidence may depend on a late-stage estimation dissociable from perceptual processes. Yet, at least in humans, experimental tools have lacked the power to resolve these issues convincingly. Here, we overcome this difficulty by
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
The respiratory network of the preBötzinger complex (preBötC), which controls inspiratory behavior, can in normal conditions simultaneously produce two types of inspiration-related rhythmic activities: the eupneic rhythm composed of monophasic, low-amplitude, and relatively high-frequency bursts, interspersed with sigh rhythmic activity, composed of biphasic, high-amplitude, and lower frequency bursts. By combining electrophysiological recordings from transverse brainstem slices with computational modeling, new advances in the mechanisms underlying sigh production have been obtained during pre
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАОбзорПоиск 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: Valproic acid (VPA) represents one of the most efficient antiseizure medications (ASMs) for both general and focal seizures, but some patients may have inadequate control by VPA monotherapy. In this study, we aimed to verify the hypothesis that excitatory dynamic rebound induced by inhibitory power may contribute to the ineffectiveness of VPA therapy and become a predictor of post-operative inadequate control of seizures.
METHODS: Awake craniotomy surgeries were performed in 16 patients with intro-operative high-density electrocorticogram (ECoG) recording. The relationship between
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.
Progressive neurodegenerative diseases involve neuronal dysfunction across cellular, circuit, and whole-brain levels. Despite differences in anatomical origins, vulnerable neuronal subtypes, and specific misfolded proteins, these diseases share key features. In presymptomatic phases, neural networks engage compensatory processes to maintain function, including increased centralization and reliance on a rich-club of hub nodes. While such mechanisms have supporting evidence in some disorders, they remain less established in amyotrophic lateral sclerosis (ALS), limiting understanding of potential
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: Recent studies demonstrate that functional disruption in resting-state networks contributes to cognitive and affective symptoms of bipolar disorder (BD), however, the functional connectivity (FC) pattern underlying BD II depression within the default mode network (DMN), salience network (SN), and frontoparietal network (FPN) is still not well understood. The primary aim of this study was to explore whether the pathophysiology of BD II derived from the pattern of FC within the DMN, SN, and FPN by using seed-based FC approach of resting-state functional magnetic resonance imaging (rs
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.
OBJECTIVE: HIV infection risk can be estimated based on not only individual features but also social network information. However, there have been insufficient studies using n machine learning methods that can maximize the utility of such information. Leveraging a state-of-the-art network topology modeling method, graph convolutional networks (GCN), our main objective was to include network information for the task of detecting previously unknown HIV infections.
MATERIALS AND METHODS: We used multiple social network data (peer referral, social, sex partners, and affiliation with social and he
СтатьяПоддержка 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.
This study proposes a spatiotemporal connectome-based framework to characterize the human brain's action network. Unlike temporal connectivity (TPC), this approach leverages full functional connectivity profiles derived from large-scale neural wave dynamics, termed spatial connectivity (SPC). We applied SPC to map the action network for the first time in a non-Western young adult cohort. Our results delineate the network's detailed functional architecture across the cerebral cortex, cerebellum, and subcortical nuclei. Compared to TPC, SPC is more robust to global signal regression when charact
СтатьяПрепринтПолный 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.
A single neuron integrates inputs from thousands of presynaptic neurons to generate outputs. Circuit tracing using G-deleted rabies virus (RVΔG) vectors permits the brain-wide labeling of presynaptic inputs to targeted single neurons. However, the experimental procedures are complex, and the success rate of circuit labeling is low because of the lack of validation to increase the accuracy and efficiency of monosynaptic RVΔG tracing from targeted single neurons. We established an efficient RVΔG tracing method from projection target-defined single neurons using TVA950, a transmembrane isoform of
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.
Computed tomography (CT) is undoubtedly the most reliable and the only method for accurate diagnosis of sinusitis, while X-ray has long been used as the first imaging technique for early detection of sinusitis symptoms. More importantly, radiography plays a key role in determining whether or not a CT examination should be performed for further evaluation. In order to simplify the diagnostic process of paranasal sinus view and moreover to avoid the use of CT scans which have disadvantages such as high radiation dose, high cost, and high time consumption, this paper proposed a multi-view CNN abl
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.
Machine learning and medical engineering for cardiovascular health and intravascular imaging and computer assisted stenting : first International Workshop, MLMECH 2019, and 8th Joint International Workshop, CVII-STENT 2019, held in conj...2019eng
An abdominal aortic aneurysm (AAA) is a ballooning of the abdominal aorta, that if not treated tends to grow and rupture. Computed Tomography Angiography (CTA) is the main imaging modality for the management of AAAs, and segmenting them is essential for AAA rupture risk and disease progression assessment. Previous works have shown that Convolutional Neural Networks (CNNs) can accurately segment AAAs, but have the limitation of requiring large amounts of annotated data to train the networks. Thus, in this work we propose a methodology to train a CNN only with images generated with a synthetic s
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.
Brain networks are composed of nodes representing neural elements, such as brain regions, and edges indicating functional or anatomical connections between these nodes. By shifting our focus from traditional node-centric perspectives to examining second-order similarity patterns between pairs of network edges, we captured and illuminated the co-fluctuation profiles between brain regions, revealing overlapping communities and the intensity of interactions within brain networks. Specifically, we mapped edge-centric networks and then computed edge-community normalized entropy and edge functional
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.
The brain is a highly complex system whose functioning is critical for our interaction with the world. Neural elements, from single cells to brain systems, constantly fluctuate in their dynamics, accompanying the plethora of possible exchanges between our environment and ourselves. However, sometimes things go awry. An unfortunate example is post-traumatic stress disorder (PTSD), a debilitating clinical condition that can appear after exposure to a threatening life event. In this work, using complexity as a framework, we aim to introduce the dynamic brain network model of PTSD. We hope this mo
ОбзорАннотация на английскомСтатьяПолный 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: With optical coherence tomography (OCT), doctors are able to see cross-sections of the retinal layers and diagnose retinal diseases. Computer-aided diagnosis algorithms such as convolutional neural networks (CNNs) and vision Transformers (ViTs) enhance diagnostic efficiency by automatically analyzing these OCT images. However, CNNs are less effective in extracting global features and ViTs lack the local inductive bias and typically require large amounts of training data.
METHODS: In this paper, we presented a hybrid retinal diseases classification and diagnosis network named HyRet
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 assess the application of generative adversarial networks (GANs) to restore the blurred optical coherence tomography (OCT) images caused by optical media opacity in eyes.
METHODS: In this cross-sectional study, a spectral-domain OCT (Zeiss Cirrus 5000, Germany) was used to scan the macula of 510 eyes from 272 Chinese subjects. Optical media opacity was simulated with an algorithm for training set (420 normal eyes). Images for three test sets were from the following: 56 normal eyes before and after fitting neutral density filter (NDF), 34 eyes before and after cataract surgeries an
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.
OBJECTIVE: Graph-based methods using resting-state functional magnetic resonance imaging demonstrate strong capabilities in modeling brain networks. However, existing graph-based methods often overlook inter-graph relationships, limiting their ability to capture the intrinsic features shared across individuals. Additionally, their simplistic integration strategies may fail to take full advantage of multimodal information. To address these challenges, this paper proposes a Multilevel Correlation-aware and Modal-aware Graph Convolutional Network (MCM-GCN) for the reliable diagnosis of neurodevel
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.
Electrooculography (EOG) for eye movement detection and condition monitoring are affected by variable baseline drifts and are susceptible to motion artifact-induced noise. To address these limitations, this work introduces an eye movement classification approach, covering blink, saccade, smooth pursuit, vergence, and vestibulo-ocular movements, using impedance measurement from an eye wearable system. Impedance oculography (IOG) data were collected from subjects performing the specified eye movements using a spectacle-mounted two-electrode system connected to a IOG measurement set up, which, wi
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.
Autism Spectrum Disorder (ASD) is a neurodevelopmental disorder characterized by social communication deficits and repetitive behaviours. Diagnosing ASD early is difficult for healthcare professionals due to its diverse and intricate presentation. However, early detection is vital for enhancing outcomes and enabling the children to access targeted therapies that support the development of social and communication skills. Moreover, Classical models were time-consuming and resource-intensive, and they required lengthy assessments and specialized training. To bridge these complications, this rese
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: In the HECKTOR 2022 challenge set [1], several state-of-the-art (SOTA, achieving best performance) deep learning models were introduced for predicting recurrence-free period (RFP) in head and neck cancer patients using PET and CT images.
PURPOSE: This study investigates whether a conventional DenseNet architecture, with optimized numbers of layers and image-fusion strategies, could achieve comparable performance as SOTA models.
METHODS: The HECKTOR 2022 dataset comprises 489 oropharyngeal cancer (OPC) patients from seven distinct centers. It was randomly divided into a training s
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: Placental volume measurements can potentially identify high-risk pregnancies. We aimed to develop and validate a new method for placental volume measurements using tracked 2D ultrasound and automatic image segmentation.
METHODS: We included 43 pregnancies at gestational week 27 and acquired placental images using a 2D ultrasound probe with position tracking, and trained a convolutional neural network (CNN) for automatic image segmentation. The automatically segmented 2D images were combined with tracking data to calculate placental volume. For 15 of the included pregnancies, place
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: Current ultrasound-based screening for endometrial cancer (EC) primarily relies on endometrial thickness (ET) and morphological evaluation, which suffer from low specificity and high interobserver variability. This study aimed to develop and validate an artificial intelligence (AI)-driven diagnostic model to improve diagnostic accuracy and reduce variability.
METHODS: A total of 1,861 consecutive postmenopausal women were enrolled from two centers between April 2021 and April 2024. Super-resolution (SR) technique was applied to enhance image quality before feature extraction. Radi
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.
MedElevator
Войти в исследования