BACKGROUND: Data preprocessing is often paid little attention in machine learning, despite its potentially significant impact on model performance. While automated machine learning pipelines are starting to recognise and integrate data preprocessing into their solutions for classification and regression tasks, this integration is lacking for more specialised tasks like time-to-event models for censored data. As a result, survival analysis not only faces the general challenges of data preprocessing but also suffers from the lack of tailored, automated solutions in this area.
METHOD: To address
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: Postoperative atrial fibrillation (POAF) is a frequent complication following cardiac surgery, linked to higher risks of death, stroke, and extended hospital stays. Given that glycemic control metrics—such as stress hyperglycemia ratio (SHR), glycemic variability (GV), and hemoglobin glycation index (HGI)—have been linked to adverse cardiovascular outcomes, it is important to understand their role in POAF. However, their comparative predictive value for POAF remains unclear. Therefore, this study aimed to evaluate the predictive value of SHR, GV, and HGI for POAF and to develop a m
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: Gram-negative bloodstream infection (GN-BSI) can induce fatal septic shock. Moreover, the increasingly severe problem of antimicrobial resistance has led to high clinical mortality, particularly among intensive care unit (ICU) patients. The early identification of pathogens and timely antibiotic therapy are critical for patient outcomes. However, conventional diagnostic methods like blood culture are time-consuming and can delay treatment. Furthermore, the implementation of molecular detection techniques in routine laboratories is often hindered by high costs and technical complexi
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: Urinary tract infections (UTIs) affect over 1.5 billion people annually, yet systematic screening of cytokine combinations as biomarkers remains limited. This study aims to analyze clinical data with the aid of machine learning algorithms, identify cytokines closely associated with UTIs in our cohort, and explore potential candidate biomarkers that warrant further validation for the early diagnosis, treatment, and prognosis evaluation of UTIs.
METHODS: Clinical data were collected and divided into a training set and a testing set at a ratio of 7:3. During the training phase, the 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.
Brain network analysis plays a crucial role in identifying distinctive patterns associated with neurological disorders. Functional magnetic resonance imaging (fMRI) enables the construction of brain networks by analyzing correlations in blood-oxygen-level-dependent (BOLD) signals across different brain regions, known as regions of interest (ROIs). These networks are typically constructed using atlases that parcellate the brain based on various hypotheses of functional and anatomical divisions. However, there is no standard atlas for brain network classification, leading to limitations in detec
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.
Chronic pain is a widespread phenomenon affecting over 21% of the United States population. Despite the significant impact of pain on a patient's quality of life, the detection and identification of pain relies on subjective methods such as self-reporting. To address the challenges in identifying and treating chronic pain, a quantifiable biomarker for pain is needed. Here we present novel AI-driven method for the identification and isolation of localized pain signals in the brain during both acute and chronic pain. By using Matching Pursuit (MP) to decompose Local Field Potential (LFP) recordi
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.
INTRODUCTION: Kidney disease imposes a significant burden on healthcare systems due to high complications, mortality, and costs. Effective management requires regular monitoring, which electronic information systems can support. Clinical dashboards visualize critical data and key performance indicators (KPIs) in real-time to aid decision-making. This study aimed to design, develop, and evaluate a clinical dashboard for inpatient nephrology care in Iran.
METHODS: This multi-phase developmental study (2022-2023) was conducted in the Nephrology and Kidney Transplantation Department at Imam Khome
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.
Sepsis-induced myocardial dysfunction (SIMD) is a common and heterogeneous complication in patients with sepsis and is associated with increased mortality. This study aimed to identify distinct clinical phenotypes of SIMD using unsupervised deep learning and to develop an optimal short-term survival prediction model based on phenotypic stratification. Data from SIMD patients in the MIMIC-III and MIMIC-IV databases were retrospectively analyzed. An autoencoder was used for feature compression, followed by Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) and K-means clustering to identify ph
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.
Anxiety disorders (AD) are prevalent psychiatric conditions that profoundly impact adolescent neural development. Abnormal delta-beta cross-frequency coupling (CFC) has been identified as a key electrophysiological marker of altered neural dynamics in individuals with AD. However, most existing studies focus on static analysis within restricted brain regions and predefined frequency bands, which limits the understanding of large-scale dynamic neural communication. Therefore, we propose a novel cross-frequency coupling directed brain network (CFCDBN) framework, which integrates personalized CFC
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.
Accurate organ segmentation is essential for medical image analysis. Semi-supervised medical image segmentation reduces annotation costs while maintaining high segmentation precision. However, it still suffers from distribution shift between labeled and unlabeled data and severe class imbalance, which degrades pseudo-label quality and severely hinders segmentation of critical targets. To address these issues, we propose a novel semi-supervised framework integrating two key strategies. Firstly, we propose a Class-Sensitive Temperature Scaling (CSTS) strategy that dynamically calibrates logit ad
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.
More than one fifth of American adults lives with chronic pain. As pain chronifies, the underlying neuronal circuitry undergoes maladaptive spatial and temporal changes. We previously developed and used an advanced CMOS sensor to record video of ventral tegmental area (VTA) activity in response to acute pain and pain chronification. Here we use both discriminative and generative AI approaches to spatiotemporally characterize the VTA's complex response to pain and quantify changes in its circuit dynamics murine chronic pain models. We trained a time-attention convolutional neural network (TA-CN
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: Over the past two decades, there has been a noticeable emergence of chronic kidney disease of uncertain etiology (CKDu) as a substantial contributor to the burden of chronic kidney disease (CKD) in rural Sri Lanka where early CKDu patients have less symptoms. This study was conducted to develop data science models to identify whether a selected individual is healthy or suffering from CKD and to determine the severity of patients with CKDu. METHODS: Seventeen attributes were considered for 276 individuals and Logistic Regression, Feed-Forward Neural Network (FFNN), Probabilistic Neu
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: Sepsis-associated acute respiratory distress syndrome (ARDS) is a life-threatening condition with high mortality. Although lactate is a widely used prognostic marker in critical illness, its association with mortality in this specific patient population remains inconsistent, and the nature of this relationship has not been systematically characterized. This study aimed to systematically investigate the association between admission serum lactate levels and 28-day all-cause mortality in this cohort and to derive lactate-based risk strata for clinical prognosis.
METHODS: A retrospec
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: Traditional auscultation, heavily dependent on the subjective judgment of physicians, can lead to variability in diagnoses. This study aimed to explore the application of machine learning algorithms for analyzing breath sounds in children with asthma, particularly those with asthma in remission and those with cough variant asthma (CVA).
METHODS: Our study collected breath sound data from 50 children with asthma (30 with asthma in remission and 20 with CVA). First, we preprocessed and extracted the breath sound data. Second, machine learning techniques were applied to objectively c
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.
The goal of this study was to investigate the effectiveness of haptic resistive force feedback in improving the upper limb tremors in Parkinson's Disease (PD) during a button push task. We developed a haptic-mixed reality (HMR) button push simulation system that provides virtual button touch feedback synchronized with mixed reality 3D buttons and various levels of kinesthetic resistance force against hand movements. Two user studies were conducted: one to ensure the system's usability with 25 healthy individuals, and another to measure tremor improvement over a five-day training program with s
СтатьяРандомизированное 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: Current neonatal congenital heart disease (CHD) screening strategies face significant challenges in low-income or underdeveloped regions due to a shortage of experienced physicians. Therefore, we aim to develop a cost-effective method to identify high-risk populations, supplementing neonatal screening.
METHODS: A multicenter case-control study was conducted in three hospitals in Zhejiang, China, from September 2022 to July 2024. Pregnant women were surveyed using a self-designed questionnaire, and newborns were diagnosed using echocardiography. We utilized three steps to establish
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: Postoperative nausea and vomiting (PONV) prolongs hospitalization and reduces patient satisfaction. Identifying high-risk elderly patients requires accurate absolute risk assessments, yet existing tools often lack probability calibration and transparency.
METHODS: We included 1216 elderly patients undergoing elective hip or knee surgery. To strictly prevent data leakage, the dataset was partitioned into training, validation, and independent test sets in a 7:1:2 ratio prior to any imputation or feature selection. Following the systematic hyperparameter optimization of 12 distinct m
СтатьяСравнительное 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: Major adverse kidney events within 30 days (MAKE30) are associated with poor outcomes in patients with sepsis-associated acute kidney injury (SA-AKI). This study aimed to develop and validate a nomogram-based prediction model for MAKE30 in SA-AKI patients.
METHODS: Clinical and laboratory data were collected from SA-AKI patients admitted to eight tertiary Grade-A hospitals in Shanghai between January 2021 and October 2022, forming the development cohort. External validation was performed using data from SA-AKI patients treated at Ruijin Hospital between January 2017 and December 2
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: Acutely ill children are at risk of receiving unnecessary antibiotic prescriptions, yet within this context, clinical decision support systems (CDSS) have the potential to improve clinicians' prescribing behaviour. Since the uptake of CDSS is limited, research into the facilitators and barriers to its use and the preferred content and functions is needed to promote its use.
METHODS: Four focus groups were conducted among Belgian general practitioners, paediatricians, and ear/nose/throat physicians. The groups took place in a university building, a regional hospital, and online, an
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.
Diabetes is a global chronic metabolic disorder that requires precise blood glucose control to delay complications. Multi-step glucose prediction can provide early warnings of abnormal fluctuations and create a time window for proactive intervention. However, existing methods still face two major challenges: limited zero-shot generalization caused by patient heterogeneity, and difficulty in jointly capturing local fine-scale fluctuations and global long-term trends within a single-scale framework. To address these issues, this paper proposes DSTransformer, a dual-branch multi-resolution framew
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