Screening for gastric cancer (GC) is critical for improving patient survival, yet current clinical methods suffer from invasiveness and limited sensitivity. The aim of this study is to develop a machine learning model for the non-invasive diagnosis of GC using the whole-genome methylation profile of circulating free DNA (cfDNA) in plasma. Plasma cfDNA from 61 patients with GC and 29 healthy controls. First, whole‑genome bisulfite sequencing (WGBS) was performed on 29 paired GC and adjacent normal tissues to identify differentially methylated regions (DMRs). These tissue DMRs were then mapped t
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.
OBJECTIVE: We sought to leverage machine learning algorithms to identify the complex clinical and serological signature of anti-centromere antibody (ACA) positivity in Sjögren's syndrome (SS) patients.
METHODS: This multicenter study analyzed clinical data from a cohort of 616 patients diagnosed SS, comprising 81 ACA-positive and 535 ACA-negative cases. To ensure robust model development, we randomly partitioned the dataset into training and validation subsets in a 7:3 ratio. We implemented and compared six machine learning models after identifying optimal predictors using the LASSO regressio
СтатьяМногоцентровое 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.
BACKGROUND: Multimorbidity is increasingly prevalent among older adults and poses significant challenges to public health systems. While previous studies have highlighted the role of individual behaviors, the complex interaction between lifestyle factors and socioeconomic status (SES) in multimorbidity remains unclear.
METHODS: Using nationally representative data from the China Health and Retirement Longitudinal Study (CHARLS), we developed predictive models to identify key determinants of multimorbidity among individuals aged ≥60 years. A total of 34,755 participants were included, and 17 f
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 and Objectives: Cancer pain continues to be a major clinical problem nowadays. This study aims to evaluate the World Health Organization (WHO) analgesic ladder effectiveness in patients with colorectal cancer and develop machine learning models to predict treatment response for precision pain management. Materials and Methods: In a retrospective observational study, a total of 107 oncological patients were analyzed, with a detailed subgroup analysis of 42 patients with colorectal cancer, hospitalized between July and September in 2022. The pain assessment used numerical rating scale
СтатьяНаблюдательное 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.
Fibromyalgia involves widespread musculoskeletal pain and hypersensitivity, often accompanied by neurological, cognitive, and affective disturbances. Resting-state electroencephalography studies have revealed abnormal brain activity in chronic pain conditions, with anxiety and symptom duration potentially exacerbating these alterations. This study applied multivariate pattern analysis to differentiate intertrial resting-state electroencephalography signals between fibromyalgia patients and healthy controls across frequency bands associated with pain processing, incorporating state and trait 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.
Diabetic neuropathy (DN) is a prevalent and debilitating complication of diabetes, significantly impairing quality of life through chronic pain, sensory deficits, and motor dysfunction. Despite its widespread impact, current rodent behavioral assessments using 2D tracking methods primarily quantify basic locomotion, such as distance and speed, but lack resolution to detect subtle, pattern-based motor impairments characteristic of DN. This study employed MoSeq-based 3D behavioral profiling combined with unsupervised machine learning to identify subtle yet significant alterations in nicotinamide
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.
OBJECTIVES: To develop an electroencephalography (EEG)-based machine learning model to identify diffuse cerebral edema in patients post-cardiac arrest and evaluate its ability to predict edema before radiographic detection.
METHODS: We performed a retrospective, single-center cohort study of adult patients resuscitated from cardiac arrest (2016-2024) who underwent neuroimaging and EEG monitoring as part of routine clinical care. Machine learning models using transformer and long short-term memory (LSTM) architectures were trained to detect diffuse cerebral edema from 4- to 8-h EEG segments ob
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 intensifying market competition, the characteristics of knowledge elements and collaboration networks under the deep integration patterns of industry, universities, and research institutes have significant impacts on radical innovation performance, which has profound implications for enterprises striving to establish a sustainable competitive advantage.This study used Specialized, Refined, Differentiated, and Innovative enterprises as the research object, combining machine learning methods such as the classification and regression tree algorithm and Bayesian network analysis to explore th
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.
Does the human brain elicit patterns of activity associated with the meaning of words in the absence of conscious awareness? Do such non-conscious semantic representations generalize across languages? This study aimed to address these questions using fMRI-based multivariate pattern analysis (MVPA) in a masked word paradigm. Animal and non-animal words were visually presented in two different languages (i.e. Spanish and Basque). Words were presented very briefly and were masked. On each trial, participants identified the semantic category and provided a visibility rating of the word. A support
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: Recently, a growing number of neuroimaging studies have begun to investigate the brains of schizophrenic patients and their healthy siblings to identify heritable biomarkers of this complex disorder. The objective of this study was to use multiclass pattern analysis to investigate the inheritable characters of schizophrenia at the individual level, by comparing whole-brain resting-state functional connectivity of patients with schizophrenia to their healthy siblings.
METHODS: Twenty-four schizophrenic patients, twenty-five healthy siblings and twenty-two matched healthy controls u
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.
Conventional pattern recognition (PR) methods in bionic hand systems are reliant on contact-based sensors and remain vulnerable to the inherent instability of biological signals. This study presents an alternative method that uses a novel non-contact PR approach to classify the motion of individual fingers and hand grasping gestures. This method does not depend on biosignals; instead, it utilises optical sensing. To enhance optical differentiation during muscle contraction, interference-pigment tattoos were applied to the targeted areas of the skin of the muscular areas. In this approach, musc
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: Brain-computer interfaces (BCI) based on event-related potentials (ERP) incorporate a decoder to classify recorded brain signals and subsequently select a control signal that drives a computer application. Standard supervised BCI decoders require a tedious calibration procedure prior to every session. Several unsupervised classification methods have been proposed that tune the decoder during actual use and as such omit this calibration. Each of these methods has its own strengths and weaknesses. Our aim is to improve overall accuracy of ERP-based BCIs without calibration.
APPROACH:
Сравнительное исследованиеОценочное исследованиеСтатьяВалидационное исследованиеПоиск 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.
Glaucoma is a disease of the retina which is one of the most common causes of permanent blindness worldwide. This paper presents an automatic image processing based method for glaucoma diagnosis from the digital fundus image. In this paper wavelet feature extraction has been followed by optimized genetic feature selection combined with several learning algorithms and various parameter settings. Unlike the existing research works where the features are considered from the complete fundus or a sub image of the fundus, this work is based on feature extraction from the segmented and blood vessel r
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: As one of the most popular and extensively studied paradigms of brain-computer interfaces (BCIs), event-related potential-based BCIs (ERP-BCIs) are usually built and tested in ideal laboratory settings in most existing studies, with subjects concentrating on stimuli and intentionally avoiding possible distractors. This study is aimed at examining the effect of simultaneous mental activities on ERP-BCIs by manipulating various levels of mental workload during the training and/or testing of an ERP-BCI.
APPROACH: Mental workload was manipulated during the training or testing of a row-
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: This study systematically examines the clinical factors associated with enteral nutrition-related diarrhea (ENAD) in patients with severe stroke and uses interpretable machine learning methods to assess the strength of these associations.
METHODS: This retrospective study included 766 patients with severe stroke from two hospitals between January 2021 and December 2025; data were sourced from electronic medical records and nursing notes. The study compared eight machine learning algorithms: logistic regression (Logistic), support vector machines (SVM), random forests (RF), extreme
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: Previous studies have indicated a correlation between the glycosylated hemoglobin index (HGI) and the prognosis of patients with sepsis. However, the impact of its dynamic fluctuations on patient outcomes remains insufficiently explored. This study seeks to investigate the relationship between HGI trajectory changes over time and the prognosis of patients with sepsis, and developing an optimal predictive model for 28-day and 90-day mortality risk using machine learning techniques.
METHODS: Data from the MIMIC-IV 3.0 database were employed to construct a linear regression model uti
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.
Tartary buckwheat is a nutrient-rich pseudocereal, yet the metabolic basis underlying quality shifts from domestication to breeding improvement remains poorly understood. Here, phenotyping together with untargeted and targeted metabolomics was integrated to characterize wild-type (WT), cultivated-type (CL), and newly developed (HB) germplasm, and machine-learning analysis was further used for a preliminary assessment of stage discrimination. HB showed larger grains and more pronounced metabolic remodeling than CL/WT. Targeted analyses revealed a V-shaped pattern for several flavonoids, with vi
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.
Anti-angiogenic therapy benefits vary, with response rates of 40 to 70%, highlighting the need for early biomarkers to identify responders. We developed an automated machine learning framework that uses delta quantitative vascular morphometry features from standard contrast-enhanced CT to evaluate treatment response. This workflow combines automated tumor and vessel segmentation with feature extraction from routine scans for clinical use. Shapley additive explanations (SHAP)-based attributions identify key vascular and clinical features, providing meaningful, imaging-visible evidence aligned w
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.
OBJECTIVE: To enhance the understanding of identifying personalized pharmacotherapy options in Traditional Chinese Medicine (TCM), and further support the registration of new TCM drugs.
METHODS: Generalized Boosted Models and XGBoost were employed to construct a classification model to identify the bad prognosis factors in resistant hypertension (RH) patients. Furthermore, we used association analysis to explore the rules of "symptom-syndrome" and "symptom-herb" for the major influencing factors, in order to summarize prescription pattern and applicable patients of TCM.
RESULTS: Patients wit
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.
OBJECTIVES: Use three-dimensional (3D) facial laser scanned images from children with fetal alcohol syndrome (FAS) and controls to develop an automated diagnosis technique that can reliably and accurately identify individuals prenatally exposed to alcohol.
METHODS: A detailed dysmorphology evaluation, history of prenatal alcohol exposure, and 3D facial laser scans were obtained from 149 individuals (86 FAS; 63 Control) recruited from two study sites (Cape Town, South Africa and Helsinki, Finland). Computer graphics, machine learning, and pattern recognition techniques were used to automatical
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.
MedElevator
Войти в исследования