The rapid advancement of sensor technologies has sparked significant interest in intelligent physiotherapy monitoring systems, which hold im … ss, where the derived mean error percentage (MPE) was used as a supportive metric complementing the classification process, and validated against DL evaluation metrics. The proposed framework demonstrated exceptional performance, achieving recognition rates of 99.44% (UI-PRMD), 98.21% (K3Da), and 100.00% (self-collected datasets) across various convolutional neu …
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: Hematogenous metastasis (HM) poses a significant challenge in the treatment and outcome of gastric cancer (GC). This study identified and characterized molecular subtypes of GC associated with HM to develop predictive models and enhance precision medicine.
METHODS: We analyzed bulk-RNA sequencing data from 64 micro-dissected primary GC samples to identify distinct molecular subtypes and validated our findings using a patient-derived xenograft (PDX) model. Signature genes associated with HM were identified using a machine-learning survival model and validated across multiple extern
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.
Cancer remains one of the leading causes of global mortality, with lung, colon, skin, and breast cancers contributing significantly to the disease burden. Accurate and timely classification of histopathological images is critical for effective diagnosis and treatment planning. However, existing deep learning models for histopathology often achieve strong results but remain limited to single-cancer classification, lack generalizability across datasets, and provide little transparency for clinical use. To address these gaps, we propose CancerDet-Net, a comprehensive unified framework capable of …
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: Accurate assessment of pediatric foot biomechanics is challenging due to growth-related variability and limited quantitative tools. The supination and pronation angles of the ankle are critical for understanding lower limb alignment and pathological gait patterns.
OBJECTIVES: This study introduces a novel digital pedoscopic system designed to enhance the quantitative evaluation of foot alignment and to demonstrate its clinical utility through clustering analysis of pediatric ankle angles.
METHODS: Thirty-five pediatric patients (mean age = 6.17 ± 4.54 years) with neurological or
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.
The firmness of meningiomas is a critical factor that impacts the surgical approach recommended for patients. The conventional approaches th … his research introduces a novel adversarial feature learning approach to tackle meningioma firmness classification. Specifically, we present two key contributions: (i) an unsupervised feature extraction approach utilizing the Bidirectional Generative Adversarial Network (BiGAN) and (ii) a depth-wise separable deep learning model were designed to map the relevant …
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: Traditional herbal medicines are crucial in the health care system worldwide, particularly for individuals with chronic illnesses. These remedies are commonly classified by purpose, composition, mechanism of action, and origin, with the World Health Organization outlining 4 main categories: indigenous herbal medicines, those used in traditional systems, modified herbal medicines, and imported herbal products. The authors explored the toxicology of commonly used herbal remedies, including their mechanisms, signs and symptoms of toxicity, and treatment strategies.
METHODS: Literature w
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.
Dental infections may result in severe health conditions when not diagnosed and responded to immediately. However, it is a difficult process that can take time and expertise to diagnose oral infections based on X-ray images. In this paper, a new method of dental caries classification based on the panoramic radiographic images is proposed, which is aimed at overcoming the class imbalance and weak anatomical differences. During the preprocessing stage, the clustering technique was used to form similar grouped data to balance the distribution of data, and the Sobel-Feldman edge technique was appl…
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: Intervertebral disc anomalies, such as degeneration and herniation, are common causes of spinal disorders, often leading to chronic pain and disability. Accurate diagnosis and classification of these anomalies are critical for determining appropriate treatment strategies. Traditional methods, such as manual image analysis, are prone to subjectivity and time-consuming. With the advancements in deep learning, automated and precise classification of intervertebral disc anomalies has become a promising alternative.
OBJECTIVE: This study aims to propose a deep learning-based method for…
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.
Alzheimer's disease, a progressive neurodegenerative disorder, is characterized by a decline in brain volume and neuronal loss, with early symptoms often presenting as short-term memory impairment. Automated classification of Alzheimer's disease remains a significant challenge due to inter-patient variability in brain morphology, aging effects, and overlapping anatomical features across different stages. While traditional machine learning techniques, such as Support Vector Machines (SVMs) and various Deep Neural Network (DNN) models, have been explored, the need for more accurate and efficient…
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.
Metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) diagnosis and management have evolved rapidly alongside the increasing prevalence of obesity and related complications. Hepatology has expanded its focus beyond late-stage cirrhosis and portal hypertension to earlier, complex MASLD cases in younger patients, necessitating closer collaboration with endocrinology. The renaming of nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) to MASLD reflects its pathophysiology, reduces stigma, and has prompted new research directions. Noninvasive tests such as liver stiffness measurement now play a cr
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.
PURPOSE: This review focuses on antibiotic hypersensitivity, a clinically relevant issue owing to potentially severe adverse reactions. This review describes the classification, mechanisms of occurrence, and clinical manifestations of antibiotic hypersensitivity, and the diagnostic approaches. The aim was to provide recommendations for effectively treating reactions to antibiotics.
METHODS: Publications, meta-analyses, and clinical cases related to antibiotic hypersensitivity were reviewed. Four types of antibiotic hypersensitivity were identified according to the Gell and Coombs classificati…
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.
Multimodal data fusion has the potential to improve Alzheimer's disease (AD) classification by capturing diverse disease manifestations. However, existing methods often fail to address the heterogeneity and reliability differences across modalities, limiting their effectiveness. This paper proposes a novel AD classification framework based on multimodal consistent distribution and trusted fusion. Our approach projects structural magnetic resonance imaging (sMRI), fluorodeoxyglucose positron emission tomography (PET), and mini-mental state examination (MMSE) scores into a unified latent feature…
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: Keratoconus (KCN) is a progressive and non-inflammatory corneal disorder characterized by thinning and conical deformation of … ecall, specificity, FNR, MCC, AUC) were applied.
RESULTS: The Optimized MSDALNet achieved superior classification performance with an accuracy of 99.5%, precision of 99.4%, and specificity of 98.4%. The proposed model outperformed existing methods such as CNN, ViT, and Swin Transformer in terms of accuracy, computational cost (1.2 GFLOPs), and inference speed ( …
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: Advancements in endoscopic sinus and skull base surgery created a need for standardized terminology to describe sphenoid sinus surgery. Although classification systems exist for other sinuses, one for endoscopic sphenoid sinus surgery is lacking. Developing such a system would standardize procedure descriptions and promote a common language among surgeons. This study aimed to develop a new classification system for endoscopic sphenoid surgery.
METHODS: Consensus on a novel endoscopic sphenoid surgery classification system by running the Delphi procedure with 16 rhinology experts f…
СтатьяConsensus StatementПоиск 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.
Getting new insights on pre-weaned calf behavioral adaptation to routine challenges (transport, group relocation, etc.) and diseases (respir … ribed in other studies. We introduce ActBeCalf: Accelerometer Time-Series Dataset for Calf Behavior classification to address this challenge. Thirty pre-weaned dairy calves (Holstein Friesian and Jersey) housed in 4 group pens at Teagasc Moorepark Research Farm (Fermoy, Co. Cork, Ireland) were equipped with a 3D-accelerometer sensor (sampling rate: 25 Hz) attach …
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.
Distributed Acoustic Sensing (DAS) technology leverages optical fibers to detect acoustic signals over long distances, offering high-resolution data critical for applications such as seismic monitoring, structural health monitoring, and security. A significant challenge in DAS systems is the accurate classification of detected events, which is crucial for their reliability. Traditional signal processing methods often struggle with the high-dimensional, noisy data produced by DAS systems, making advanced machine learning techniques essential for improved event classification. However, the lack …
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: Usher syndrome (USH), the most common cause of combined deaf-blindness, is a genetically and phenotypically heterogeneous disorder characterized by congenital hearing impairment and progressive vision loss due to rod-cone dystrophy. Although the original classification in three subtypes (USH I, USH II, and USH III) is still valid, recent findings have changed and widened perspectives in its classification, genotype-phenotype correlations, and management strategies: Objective: This study aims to provide new insights into the classification of Usher syndrome, explore the genotype-phe…
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.
Accurate identification of weed species at early developmental stages is essential for advancing precision agriculture. Species-level classification enables site-specific management strategies, reducing herbicide use and promoting sustainable crop production. This study introduces a curated dataset of RGB images captured using a handheld Canon PowerShot SX540 HS camera, offering a spatial resolution of 5184 × 3888 pixels. The images were collected during May and June of the 2021 and 2022 growing seasons from commercial tomato fields in Santa Amalia, Badajoz, an important agricultural hub in Sp…
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.
MedElevator
Войти в исследования