Gastric dysplasia comprises a heterogeneous group of non-invasive epithelial neoplasms with distinct clinicopathological and biological characteristics. This review focuses on surface epithelium-derived lesions, including intestinal-type, foveolar-type, and serrated dysplasia/adenoma. Conventional low-grade intestinal-type dysplasias/adenomas arise mainly in atrophic and metaplastic mucosa associated with Helicobacter pylori infection or, much less frequently, autoimmune gastritis. Small, pale, flat-elevated lesions with orderly small-intestinal differentiation generally behave indolently, whe
СтатьяОбзорПоиск 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 prescription of lower limb prosthetics relies heavily on the assigned K-level. K-level assessment has been criticised for subjectivity a … anced machine learning algorithms were applied to the real-world IMU data, to establish a validated classification model for daily activity outside the laboratory. A random forest classifier achieved a mean leave‑some‑out accuracy of 65.70% (SD 6.6%; 95% CI 47.3-84.1%) and cross‑validation accuracy of 85.65% (SD 0.79%; 95% CI 83.4-87.9%). Per‑class sensitivity r …
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.
This study investigates how Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) behave when
combined with semi-supervised learning for single-lead ECG ana … ack TFLite kernels; its float32 footprint is
about 9.8 MB (theoretical INT8 size about 806 KB). Classification metrics in this paper
are float32; INT8 test accuracy was not measured. The spline drift metric summarises
how KAN coefficients change under semi-supervised training; use as an on-device
out-of-distribution detector is proposed but not v …
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.
Among dermatological diseases, skin cancer is among the most life-threatening. Early and accurate diagnosis is important for improving a patient's prognosis. Nevertheless, traditional AI-based diagnostic methods face several challenges, including privacy concerns, limited interpretability, and a severe class imbalance in multi-class skin lesion datasets. To overcome these challenges, the proposed paper proposes a privacy-aware, explainable multimodal skin lesion classification model that combines complex deep learning models and an ensemble modeling approach with explainable artificial intelli…
СтатьяVideo-Audio MediaПоддержка 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 global incidence of cancer-related diseases and mortality continues to rise, making early and accurate diagnosis crucial for effective t … such as reflection coefficients, transmission coefficients, and frequency values. Three widely used classification algorithms-k-nearest neighbors (KNNs), artificial neural networks (ANNs), and Support Vector Machines (SVMs)-are evaluated for their performance on these datasets. The highest classification accuracy is achieved using the KNN algorithm on the datase …
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.
Prostate cancer is one of the most common malignancies in men, and accurate classification of lesions into clinically significant or insignificant categories is essential for patient management. Multiparametric MRI, including T2-weighted (T2W) and apparent diffusion coefficient (ADC) imaging, enables extraction of quantitative radiomic features that can be exploited by machine learning for improved diagnosis. While classical machine-learning models such as support vector machines (SVM), random forests (RF), and extreme gradient boosting (XGBoost) have shown strong performance in radiomics-base…
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.
Tissue classification is one of the fundamental tasks in computational pathology, but domain shifts in digital pathology images limit the generalization of classification models. Domain generalization has emerged as a leading solution to address this gap, with related research often using multiple public datasets to demonstrate model generalization ability across different sources. To further explore this, we introduce the GDPH-CRC-HE-MS dataset, consisting of 101 H&E-stained colorectal cancer slides from Guangdong Provincial People's Hospital, scanned by 1 to 6 different scanners. In this stu…
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.
Accurate classification of infrasound signals is essential for nuclear-test verification, natural-hazard warning, and geophysical monitoring. Conventional convolutional neural networks (CNN) applied to this task tend to overfit small, class-imbalanced datasets and cannot quantify predictive uncertainty. To address these limitations, we introduce a Bayesian CNN framework that treats network weights as probability distributions and performs inference by variational approximation. LeNet-5, AlexNet, and 4Conv3Fc network serve as baselines and are converted into Bayes LeNet-5, Bayes AlexNet, and Ba…
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.
Real-world time series classification (TSC) is frequently hindered by significant data heterogeneity, characterized by complex multivariate dependencies and variable sequence lengths. While image-based representations offer a promising direction, existing methods often rely on rigid, deterministic mappings that fail to adapt to diverse input structures or capture intrinsic statistical uncertainty. To address these challenges, we propose TS2Vision, a unified framework driven by Adaptive Time Series Gaussian Mapping (ATSGM). Unlike static encodings, ATSGM transforms temporal signals into 2D imag…
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.
Thyroid cancer is the most prevalent endocrine cancer, with a steadily rising incidence. Its diagnosis involves microscopic examination of tissue specimens, a process that can lead to misclassification with critical prognostic consequences. Numerous artificial intelligence techniques have been proposed for thyroid cancer detection, however, none have proven clinically relevant. We present an accurate diagnostic approach based on a newly developed spectral imaging system that rapidly measures the visible spectrum at each point on routinely prepared hematoxylin and eosin-stained tissue sections.…
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.
Meniscal ramp lesions (RAMP) are longitudinal tears at the meniscocapsular or meniscotibial attachments of the posterior horn of the medial meniscus, commonly associated with anterior cruciate ligament (ACL) tears. Their preoperative detection on standard MRI remains limited, especially for "hidden" variants. Magnetic resonance arthrography (MRA) may theoretically enhance visualization of the posteromedial compartment through capsular distension and improved tissue contrast; however, its diagnostic superiority remains to be validated. This pictorial review introduces a conceptual MRA-based fra
СтатьяОбзорПоиск 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.
Malignant struma ovarii (MSO) is an extremely rare ovarian teratoma containing malignant thyroid tissue, typically presenting in middle-aged women. Molecularly and histologically, MSO mirrors thyroid carcinoma and includes analogous subtypes as defined in the 2022 WHO classification: 'BRAF-like' tumours (commonly driven by BRAF^V600E mutations or kinase fusions) and 'RAS-like' tumours (driven by mutations in the RAS pathway), along with rare high-grade variants with aggressive behaviour. Next-generation sequencing shows that MSO harbours a mutational spectrum closely matching primary thyroid c…
СтатьяОбзорПоиск 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: Accurate assessment of invasiveness in pediatric thyroid carcinomas is essential to prevent unnecessary surgery and avoid surgery-associated complications. DNA methylation, a proven molecular biomarker for cancer classification, holds promise for stratifying thyroid cancer risk. The objectives were to determine the epigenetic hallmarks of pediatric thyroid carcinomas and investigate whether DNA methylome profiling is a feasible approach for preoperative risk stratification of this pediatric disease.
EXPERIMENTAL DESIGN: We interrogated genome-wide DNA methylation profiles from two se…
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.
INTRODUCTION: Cashew farms are highly vulnerable to the attack of pests and plant diseases, which leads to massive losses in production and economic value. To diagnose the cashew disease, recent studies have explored deep learning methods; however, the existing models often have poor representative features and low generaliz-ability to different situations.
METHODS: As part of these solutions, we suggest a hybrid late-fusion architecture (combining EfficientNetV2-M and MobileNetV3-S) to extract the features and train them with XGBoost and CatBoost to give the classification, using the BOHB op…
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.
Different cataract types and various severities usually require different countermeasures. For automatic cataract diagnosis, existing cataract classification methods group cataracts into common types, such as nuclear cataract, cortical cataract, and posterior subcapsular cataract, while existing cataract grading works aim to achieve fine-grained evaluation of the severity of the most common types of cataract. The severity assessment differs among various types of cataracts. Existing work is limited in predicting various cataract types at different granularity levels. In order to improve diagno…
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.
Disordered vascularity is a hallmark of carcinogenesis. Fluorescence microperfusion heterogeneity may discriminate malignant transformation within significant (> 20 mm) rectal polyps enabling in-situ endoscopic classification via machine learning (ML) methods to inform clinical care. Patients referred for transanal management of rectal neoplasia were recruited. Indocyanine green was administered intravenously and near-infrared (NIR) endoscopic video recorded. Videos were processed with bespoke fluorescence quantification software producing intensity-timeseries plots for neoplastic and normal r…
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.
Despite recent advances in the treatment of pleural mesothelioma, it remains a challenging and heterogeneous disease, with limited options f … inical, and blood biomarkers largely studied in a correlative framework. Despite these efforts, TNM classification remains the most powerful predictor of survival and one of the most important parameters to guide therapy in clinical practice. However, emerging evidence reveals that histology alone fails to capture the full heterogeneity of the disease, leading t …
СтатьяОбзорПолный 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.
European archives of oto-rhino-laryngology : official journal of the European Federation of Oto-Rhino-Laryngological Societies (EUFOS) : affiliated with the German Society for Oto-Rhino-Laryngology - Head and Neck Surgery2026eng
PURPOSE: Nystagmus is an involuntary jerky eye movement. It is an oculomotor sign of asymmetry in the vestibular pathway. With the rapid advancement of deep learning and its widespread applications, numerous deep learning-based methods for nystagmus detection have been proposed based on eye movement videos. This would enhance diagnostic efficiency. We propose a horizontal nystagmus detection model with joint SAM segmentation and time series classification.
METHODS: In this study, a convolutional neural network is employed to eliminate the invalid interference frames in the video. Subsequently…
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.
INTRODUCTION: The Clavien-Dindo classification (CDC) grades complications based on required interventions, yet prior MBSAQIP studies used arbitrary assignments, limiting standardization. Comparative safety between robotic (RSG) and laparoscopic sleeve gastrectomy (LSG) remains inconsistent. We assigned CDC grades using treatment-level data and compared 30-day outcomes between RSG and LSG.
METHODS: We conducted a retrospective cohort study using MBSAQIP data (2020-2023) comparing primary laparoscopic and robotic sleeve gastrectomy. Clavien-Dindo grades were assigned using treatment-level data,…
СтатьяСравнительное исследованиеПолный 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.
Accurate and reliable classification of lung diseases from medical imaging remains challenging due to overlapping radiological patterns, disease heterogeneity, and variations in image quality. To address these challenges, this paper proposes an Adaptive Dual-Stream Attention Fusion (ADSAF) framework for automated lung disease classification. The proposed model integrates convolutional neural networks and vision transformers to jointly capture fine-grained local textures and long-range global contextual dependencies. An adaptive attention fusion mechanism dynamically learns image-specific weigh…
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.
MedElevator
Войти в исследования