Cardiovascular diseases are the leading cause of death in the world, requiring the accurate and timely detection of arrhythmias to prevent sudden cardiac death. In this work, ScaHybNet, a deep learning ensemble model is proposed for multi-class arrhythmia classification using the widely adopted ECG Heartbeat Categorization Dataset. The dataset comprises 109,446 samples across five heartbeat classes (N, S, V, F, Q), enabling comprehensive arrhythmia analysis. The proposed method first transforms the ECG signals to 224 × 224 RGB-scalogram images using CWT with the Morlet wavelet. Then, a hybrid …
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 recent years, breakthroughs in deep learning have substantially improved the diagnostic performance of computer-aided diagnosis (CAD) systems. However, their reliability remains highly dependent on the quality and distribution of training data. One of the most critical challenges is the long-tailed distribution problem in medical images, which leads to a marked degradation in recognition performance for rare tail categories. Existing studies employ decoupling methods to more fairly attend to uncommon cases and significantly boost tail-class performance. Nevertheless, due to the inherent 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.
OBJECTIVES: Systemic sclerosis-associated heart involvement (SHI) is an enigmatic disease manifestation associated with high mortality. The Scleroderma Clinical Trials Consortium (SCTC) Cardiac Working Group developed SHI classification criteria to enable systematic investigation of this condition.
METHODS: An international, interdisciplinary working group was assembled. Using consensus methods and existing literature, provisional SHI classification criteria items were developed. Continuous consensus exercises and a discrete choice experiment were performed to reduce items and derive individu…
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.
Bilateral sagittal split osteotomy (BSSO) and its numerous modifications remain the cornerstone of mandibular orthognathic surgery. Despite extensive literature describing individual techniques, we know of no comprehensive comparison of their properties, indications, and clinical outcomes. This review proposes a novel classification of the BSSO technique based on the position of the buccal cut relative to the mandibular notch and angle: pre-notch, post-notch, and post-gonial. Their technical characteristics and clinical implications are described and compared, providing a straightforward guide…
СтатьяОбзорПолный 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.
INTRODUCTION: Liver cirrhosis is a chronic liver disease that develops in different stages and may cause serious complications if not diagnosed early. However, identifying the stage of liver cirrhosis from MRI images is difficult because the appearance of the liver changes as the disease progresses.
METHODS: In this study, a modified ResNet50-based model, called ResNet50-SCPA-Net, was developed for liver cirrhosis stage classification using liver MRI images. The proposed model combined SE channel attention and CBAM spatial attention in a parallel structure to refine the extracted features. A …
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.
INTRODUCTION: Breast cancer continues to threaten millions of women globally, and early detection is essential for saving lives. However, inconsistencies in radiological interpretation and uncertainty in lesion assessment limit diagnostic reliability. This study proposes FGOOPNet, a fuzzy deep ensemble model designed to enhance mammographic breast cancer classification accuracy and decision transparency.
METHODS: Seven complementary CNN architectures, InceptionV3, ResNet-50V2, ResNet-152, DenseNet-121, DenseNet-201, VGG19, and Xception, were integrated into a unified ensemble framework using …
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.
Correct identification of breast cancer (BC) grades is of immense importance to provide targeted treatment. In this paper, a cross breast data learning (CBDL) framework for BC classification using mammogram images is developed to improve BC detection and diagnosis. In particular, a multi-step learnable approach is designed. To focus the learning model on relevant areas, we developed an image-based module to localize the breast region using adaptive thresholding combined with morphological operations. Data preprocessing and image enhancement are then applied to improve the visibility of critica…
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.
Gallstones are small stones that form in the gallbladder. Around 80% of individuals with gallstones do not present any symptoms. Despite the … s attained an accuracy of 87.50%, F1-score, precision, and recall of 87.23%, which implies that the classification performance is balanced. Lastly, SHAP, LIME, and DiCE have been applied to the model explainability, and the most influential features in all cases, regarding the prediction of gallstone disease, are C-Reactive Protein (CRP) and Vitamin D.
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: Keratoconus (KCN) is a progressive degenerative corneal disorder characterized by corneal thinning and cone-shaped protrusion, leading to significant visual impairment if not detected early. Accurate staging of KCN using corneal topographic maps is critical for timely diagnosis and effective treatment planning.
METHODS: This study proposes an enhanced deep learning framework for KCN stage classification based on corneal topographic images. The model employs a Dual Vision Transformer (DViT) to effectively capture both local and global spatial features. To optimize model performance…
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.
Viral diseases are a major cause of economic losses in the poultry industry. Among these is infectious bursal disease (IBD), which poses a t … ase (RdRp) in viral pathogenicity, necessitates a shift to a standardised dual-segment phylogenetic classification system (A#xB#y binomial nomenclature) for effective global surveillance.
СтатьяОбзорПоиск 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: Reduced serum IgM is increasingly encountered in adults evaluated for inborn errors of immunity (IEI), yet its clinical relevance and diagnostic utility remain uncertain. While some patients meet criteria for selective IgM deficiency (SIgMD), others remain unclassified, reflecting significant diagnostic heterogeneity. This study aimed to characterize adult IEI patients with low serum IgM and to assess the prognostic value of IgM levels for clinical outcomes. METHODS: Among 378 adult IEI patients followed at a tertiary immunology center, 43 individuals (11.4%) with low serum IgM were i
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.
Dilated cardiomyopathy (DCM) is a significant cardiovascular disorder in commercial broiler chickens associated with congestive heart failur … firmed that w1 was the most influential predictor across all severity classes. Score 3 (severe DCM) classification was limited by small sample size (n = 29, 6.7%). On the held-out test set, five of seven models achieved Score 3 sensitivity of 33.3% (2 of 6 cases); however, bootstrap analysis on cross-validated predictions yielded a lower mean sensitivity of 6.9% …
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: Migraine diagnosis and severity staging rest on clinical interviews according to the ICHD-3 criteria, with no validated objective biomarker. Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) is a portable and non-invasive method, but existing fNIRS migraine classification studies remain relatively small and rely on cognitive tasks. We assessed whether prefrontal hemodynamic responses with a head-down-to-knees maneuver separate migraine patients from controls, and high- from low-severity migraine.
METHODS: Prefrontal fNIRS, including short separation channels, was recorded during the m…
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.
Accurate diagnosis of eardrum abnormalities is pivotal for effectively managing various ear conditions. Otoscopy, a non-invasive diagnostic … nvestigates the efficacy of artificial image augmentation using StyleGAN3 to enhance otoscopy image classification accuracy. Augmented datasets comprising artificial and composite otoscopy images were used to train and validate a ResNet-101 model. A total of 816 artificial and 816 composite images (250-Effusion, 340-Normal, 113-Perforation, and 113-Tympanosclero …
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.
We introduce GrassTop, a genome representation that integrates Grassmann manifolds and algebraic topology for viral classification and phylogenetic analysis. The framework begins by constructing multiscale topological and spectral descriptors of (k)-mer positional patterns. It then extracts a low-rank subspace that summarizes variation across the filtration and compares genomes using a Grassmannian distance. Although the reported implementation uses the chordal distance, the framework is not restricted to this particular choice. We evaluate GrassTop on four families of viral classification dat…
СтатьяПрепринтПолный 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.
Malaria is a severe infectious disease caused by Plasmodium, posing a significant threat to public health. Accurate detection of Plasmodium in blood cell images is critical for timely diagnosis and treatment. However, existing Transformer-based models face limitations in processing the inherent scale and morphological diversity of infected cells, particularly in multi-scale perception and fine-grained feature extraction. To address these challenges, we propose a novel deep learning architecture for malaria cell classification, named ISTNet (Inception Swin Transformer Network). Specifically, it…
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: As one of the most widespread neurodegenerative disorders, Multiple Sclerosis (MS) is a progressive neuroinflammatory disorder a … ded accuracies, sensitivities, and specificities of 99.8%, 100%, and 99.7%, respectively. Moreover, classification based on the Beta band consistently exhibited the highest discriminative power in differentiating MS patients. However, given the limited sample size, these results should be interpreted as preliminary and warrant further validation.
CONCLUSIONS: 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.
Cognitive-motor training consists of exercises combining cognitive and motor tasks (either applied sequentially or simultaneously) to stimulate both neurocognitive and motor domains. While evidence for the benefits of cognitive-motor training is well established in older adults (e.g., concerning falls as a clinical outcome), its clinical and scientific use nowadays extends toward the treatment of neurological diseases (e.g., multiple sclerosis), the assessment and treatment of sport-related concussion, and performance enhancement in athletes. The application of cognitive-motor training for thi
СтатьяОбзорПоиск 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