INTRODUCTION: China accounted for 6.8% of global TB cases, and most patients are first diagnosed in general hospitals where chest X-rays (CXR) are widely used for early TB detection. To facilitate diagnosis in resource-limited settings, our study evaluates a CNN-based AI model trained on Chinese CXR data (JF CXR-1 v2), including its experimental application to CT localizer images.
MATERIALS AND METHODS: This retrospective study was conducted at China-Japan Friendship Hospital, including 290 CXR images and 433 CT localizer images from TB patients diagnosed between 2017 and 2021. The AI algorit
СтатьяВалидационное исследованиеПолный 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.
The study presents an assessment of STATCOM placement in 28-bus, 330kV Nigerian power network (NPN) using a DOA-NVSP approach. The NVSP was employed to define the security status and predict the suitable placement of the STATCOM. Thereafter, the DOA was employed to optimally site and size the STATCOM. However, the search agents of the DOA algorithm were restricted to select the best suitable placement from the NVSP suggested locations. The DOA produces two best search agents based on their fitness factor- Alpha and Beta. The results from these two were further evaluated for performance improve
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.
Low-performing GPS receivers, often used in challenging scenarios such as attitude maneuver and attitude rotation, are frequently encountered for micro-nano satellites. To address these challenges, this paper proposes a modified robust adaptive hierarchical filtering algorithm (named IARKF). This algorithm leverages robust adaptive filtering to dynamically adjust the distribution of innovation vectors and employs a fading memory weighted method to estimate measurement noise in real time, thereby enhancing the filter's adaptability to dynamic environments. A segmented adaptive filtering strateg
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.
Instrumented mouthguards have been used to detect head accelerations and record kinematic data in numerous sports. Each recording requires validation through time-consuming video verification. Classification algorithms have been posed to automatically categorise head acceleration events and spurious events. However, classification algorithms must be designed and/or validated for each combination of sport, sex and mouthguard system. This study provides the first algorithm to classify head acceleration data from exclusively female rugby union players. Mouthguards instrumented with kinematic sens
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: Outcomes in hepatocellular carcinoma (HCC) are determined by both cancer characteristics and liver disease severity. This study aims to validate the use of inpatient electronic health records to determine liver disease severity from treatment and procedure codes.
DESIGN: Retrospective observational study.
SETTING: Two National Health Service (NHS) cancer centres in England.
PARTICIPANTS: 339 patients with a new diagnosis of HCC between 2007 and 2016.
MAIN OUTCOME: Using inpatient electronic health records, we have developed an optimised algorithm to identify cirrhosis and deter
СтатьяНаблюдательное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАВалидационное 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.
BACKGROUND: Large-scale epidemiological studies of primary biliary cirrhosis (PBC) have been hindered by difficulties in case ascertainment.
OBJECTIVE: To develop coding algorithms for identifying PBC patients using administrative data--a widely available data source.
METHODS: Population-based administrative databases were used to identify patients with a diagnosis code for PBC from 1994 to 2002. Coding algorithms for confirmed PBC (two or more of antimitochondrial antibody positivity, cholestatic liver biochemistry and/or compatible liver histology) were derived using chart abstraction data
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАВалидационное 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.
BACKGROUND: The General Practice Research Database (GPRD) has been used to identify associations between pregnancy medication exposures and birth defects, but experts have argued that databases such as this one cannot provide detailed information for the valid identification of complicated congenital anomalies. Our objective was to determine if the GPRD could be used to identify cases of neural tube defects (NTDs).
METHODS: First, we created algorithms for anencephaly, encephalocele, meningocele, and spina bifida and used them to identify potential cases. We used the algorithms to identify 21
СтатьяПоддержка службы здравоохранения СШАВалидационное 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.
SOC prediction is of great value to electric vehicle status assessment. Informer model is better than other models in SOC prediction, but there is still a gap in practical application. Therefore, based on the health assessment algorithm, a new optimized Informer model is proposed to predict SOC. Firstly, the health assessment is carried out through the historical running data of the electric vehicle to obtain the health matrix. Then, the health matrix is used to improve Encoder and Decoder modules and improve the prediction accuracy and speed of Informer model. Subsequently, the health matrix
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: Anaemia is a common complication after kidney transplantation, and the haemoglobin concentration is one of the main criteria for identifying anaemia. Moreover, artificial intelligence methods have developed rapidly in recent years, are widely used in the medical field and have achieved good results.
OBJECTIVE: To optimize the process of constructing a clinical prediction model based on machine learning and improve related technologies. A classification prediction model for the haemoglobin concentration after kidney transplantation was constructed.
METHODS: Real-world data from 85
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: Tigecycline is widely used for severe infections and infections caused by multidrug-resistant pathogens. Although pancreatic injury observed after tigecycline initiation is relatively uncommon, it may adversely affect patient prognosis. Currently, clinical management mainly relies on post-treatment monitoring, and reliable tools for early risk prediction are lacking. This study aimed to develop and internally validate an interpretable machine learning model for predicting pancreatic injury observed after tigecycline initiation using real-world clinical data.
METHODS: This single-c
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: Ovarian endometriomas impair ovarian reserve and fertility in women of reproductive age. Ethanol sclerotherapy is a fertility-preserving alternative to surgery. Nonetheless, predicting cumulative live birth rates after in vitro fertilization remains challenging. This study aimed to develop and validate a machine learning model for predicting the cumulative live birth rate in women with endometriomas who underwent alcohol sclerotherapy followed by assisted reproduction.
METHODS: This retrospective cohort study included 194 patients with ovarian endometriomas who underwent ultrasoun
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 and Objectives: Clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) demonstrates substantial molecular and clinical heterogeneity, limiting the prognostic accuracy of conventional staging system and complicating treatment selection. CT-based radiomics and radiogenomics have emerged as promising non-invasive approaches for predicting molecular biomarkers. This review aimed to evaluate the current evidence regarding CT-based radiogenomics for the prediction of molecular markers in ccRCC, with emphasis on methodological approaches, predictive performance, and clinical applicability. Materials and
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.
BACKGROUND: The Klinefelter syndrome is a common genetic cause of male infertility, and testicular sperm extraction (TESE) enables sperm retrieval in a subset of affected patients. However, predicting TESE success remains challenging due to the heterogeneous clinical and endocrinological presentation of the Klinefelter syndrome.
OBJECTIVES: We aimed to develop and externally validate machine learning models to predict sperm retrieval outcomes in infertile patients with the Klinefelter syndrome using routinely available clinical, hormonal, and testicular parameters.
METHODS: This multicenter
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: To develop and validate a machine learning(ML)-based integrated predictive model combining genetic, epigenetic, and clinical factors for predicting leflunomide (LEF) treatment response in rheumatoid arthritis (RA) patients.
METHODS: A total of 357 RA patients (231 in the model development cohort [MDC], 126 in the external validation cohort [EVC]) were recruited from multiple centers in China. Whole-exome sequencing(WES), genome-wide DNA methylation profiling, and comprehensive clinical data were integrated for model development. Feature selection was performed via univariate analys
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное исследованиеПолный 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: Lymph node metastasis (LNM) represents the predominant metastatic pathway and a critical prognostic determinant in gastric adenocarcinoma. Accurate preoperative prediction of LNM status is imperative for optimizing tumor staging, therapeutic decision-making, and prognostic evaluation. This study aims to develop and validate a radiomics model utilizing contrast-enhanced computed tomography (CT) features from both tumor and stomach regions for preoperative assessment of LNM status. MATERIALS AND METHODS: A retrospective analysis was performed on 279 patients who underwent radical gas
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: Patients with unilateral multifocal papillary thyroid carcinoma (MPTC) are more likely to undergo total thyroidectomy (TT), which may represent overtreatment. This study aimed to develop clinical models that accurately predict the risk of contralateral occult thyroid carcinoma (OTC) and central lymph node metastasis (CLNM) (number ≥5) in these patients using preoperative clinical variables, providing clearer guidance for surgical decision-making.
METHODS: The clinical data of papillary thyroid carcinoma (PTC) patients who underwent initial surgery in Union Hospital, Tongji Medical
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.
Optical coherence tomography (OCT) is being investigated in diabetic retinopathy (DR) diagnostics as a real-time evaluation tool. Currently, OCT images are the main methods for the diagnosis of patients with DR. Hyperreflective foci (HRF) are potential biomarkers for the diagnosis and prediction of the progression and prognosis of patients with DR. The development of artificial intelligence (AI) models for segmenting HRF is of great significance for the clinical diagnosis and treatment of patients with DR. The purpose of this study is to construct a deep-learning algorithm that automatically 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.
BACKGROUND: Early identification of Type 1 Diabetes Mellitus (T1DM) in pediatric populations is crucial for implementing timely interventions and improving long-term outcomes. Peripheral blood transcriptomic analysis provides a minimally invasive approach for identifying predictive biomarkers prior to clinical manifestation. This study aimed to develop and validate machine learning algorithms utilizing transcriptomic signatures to predict T1DM onset in children up to 46 months before clinical diagnosis.
METHODS: We analyzed 247 peripheral blood RNA-sequencing samples from pre-diabetic childre
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: Real-world studies have explored potential predictors of response to anti-calcitonin gene related peptide (CGRP) monoclonal antibodies (mAbs), though results have remained inconsistent. Machine learning (ML) algorithms are becoming increasingly relevant in migraine research, offering a data-driven approach to identifying predictors of response to preventive treatments. To maximize their potential, a clinically applicable and user-oriented framework is needed to promote the use of these algorithms in research and, eventually, as supportive tools in clinical practice. METHODS: This
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: Traumatic spinal cord injury (TSCI), a severe central nervous system injury, despite treatment advances, critically ill patients with TSCI face high short-term mortality. This study leverages machine learning to integrate standard intensive care unit (ICU) indicators, identifying 7-day high-mortality risk patients with TSCI to optimize treatment.
METHODS: Using critically ill patients with TSCI data from the Medical Information Mart for Intensive Care 2.2 database, this study employs the Boruta and LASSO regression algorithms to identify key features, developing a 7-day mortality
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное исследованиеПоддержка 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