Classifying newly formed colonies is instrumental in uncovering sources of infection and enabling precision medicine, holding significant clinical value. However, due to the ambiguous features of early-stage colony images in culture dishes, conventional computer vision (CV) classification algorithms are often ineffective. To achieve accurate and efficient colony classification, this paper proposes a high-precision method based on Persistent Homology (PH) and an improved EfficientNet. Specifically, (1) a PH feature extraction algorithm is applied to Candida albicans (CA) and Staphylococcus epid…
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.
Liver tumor diagnosis is a key task in abdominal imaging examination, and there are numerous researches on automatic classifying focal liver … prediction consistency. The model predicts detailed lesion imaging features, promoting explainable classification and clinical accountability. We also identify the signal relations and derive quantitative explainability. Our liver lesion classification model achieves malignant-benign accuracy of 97.2%, six-class accuracy of 88%, and averaged imaging feature acc …
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.
Strabismus, or eye misalignment, is a common condition affecting individuals of all ages. Early detection and accurate classification are essential for proper treatment and avoiding long-term complications. This research presents a new deep-learning-based approach for automatically identifying and classifying strabismus from facial images. The proposed methodology leverages Convolutional Neural Networks (CNNs) to achieve high accuracy in both binary (strabismus vs. normal) and multi-class (eight-class deviation angle for esotropia and exotropia) classification tasks. The dataset for binary cla…
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: Alzheimer's disease (AD) is considered to be one of the neurodegenerative diseases with possible cognitive deficits related to dementia in human subjects. High priority should be put on efforts aimed at early detection of AD.
RESEARCH DESIGN AND METHODS: Here, images undergo a pre-processing phase that integrates image resizing and the application of median filters. After that, processed images are subjected to data augmentation procedures. Feature extraction from WOA-based ResNet, together with extracted convolutional neural network (CNN) features from pre-processed images, is us
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: Anaemia during pregnancy is common and increases the risk of adverse perinatal outcomes. Epidemiologic research on anaemia during pregnancy largely relies on International Classification of Diseases, Clinical Modification, 10th Revision (ICD-10) diagnosis codes, despite limited evidence on their validity.
OBJECTIVE: Our objective was to assess the validity of ICD-10 codes against haemoglobin and haematocrit values in identifying anaemia during pregnancy.
METHODS: We utilised the Merative™ MarketScan® Commercial Database, a national database of commercial insurance claims with lab…
СтатьяВалидационное 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.
Alzheimer's disease (AD) poses urgent significant challenges for early detection and personalized prognostication. Deep learning (DL) is now … ltimodal data. We then categorize DL architectures into three complementary pillars: (1) end-to-end classification networks for direct diagnosis; (2) multimodal fusion strategies that integrate heterogeneous biomarkers; and (3) automated segmentation pipelines for precise anatomical delineation. We also examine subtyping algorithms that uncover latent AD phenoty …
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.
AIMS/HYPOTHESIS: Despite continued interest in precision diagnostics and type 2 diabetes subtypes, the challenge of uncertainty in the classification of individuals into subtypes remains. This study introduces a novel method for quantifying and accounting for classification uncertainty in type 2 diabetes subtypes.
METHODS: Building on recommendations from the ADA/EASD Precision Medicine in Diabetes Initiative, we quantified classification uncertainty using the normalised relative entropy (NRE), computed from distances to cluster centroids. A lower NRE value indicates greater uncertainty in an…
СтатьяНаблюдательное 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.
Cardiovascular disease (CVD) is caused by the abnormal functioning of the heart which results in a high mortality rate across the globe. The … classified based on the proposed 2D-CNN with a maximum accuracy of 98.46 %. To further improve the classification performance, the obtained 2D- ECG spectrograms are classified using the proposed MB-CNN containing multiple branches which can capture various degrees of abstraction leading to a precise classification. The proposed approach using the MB-CNN model o …
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.
Objective: To assess the prognostic performance of the 2023 FIGO staging system for endometrial cancer, which incorporates molecular classification (FIGO 2023m), we analyzed survival outcomes and compared them with the 2009 FIGO system (FIGO 2009). Methods: We retrospectively reviewed 720 patients with endometrial cancer treated between 2013 and 2021. Staging was performed according to FIGO 2009 and FIGO 2023m. Progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) were estimated using Kaplan-Meier analysis. Factors associated with survival were identified through univariate and multivariat…
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.
Early detection of tuberculosis plays a critical role in effective treatment management. Like active tuberculosis, early identification of inactive forms such as latent or healed tuberculosis is essential to prevent future reactivation. In this study, we developed a deep-learning-based binary classification model to distinguish between active and inactive tuberculosis cases. Our model architecture incorporated an EfficientNet backbone with an MLP-Mixer classification head and was fine-tuned on a dataset annotated by Cheonan Soonchunhyang Hospital. To enhance predictive performance, we applied …
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.
The present paper aims primarily to analyze the driving skills of patients with different pathologies using artificial neural networks. The … en the reference trajectories and the patient's calculated trajectories which was used as input for classification allowed obtaining the model for analyzing the driver's skills. This model was then used for identifying the familiarized and novice users. The evolution of the above-mentioned error turned out to be an important indicator for improving the quality o …
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.
Nasal stenosis in bulldogs significantly impacts their quality of life, making early diagnosis crucial for effective treatment. This study developed an automated deep learning model to classify the severity of nasal stenosis using 1020 images of bulldog nostrils, including both real and AI-generated samples. Five neural network architectures were tested across three experiments, with DenseNet201 achieving the highest median F-score of 54.04%. The model's performance was directly compared to trained human evaluators specializing in veterinary anatomy, achieving comparable levels of accuracy and
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: This study aimed to develop a hybrid deep learning model for classifying multiple fundus diseases using ultra-widefield (UWF) images, thereby improving diagnostic efficiency and accuracy while providing an auxiliary tool for clinical decision-making.
METHODS: In this retrospective study, 10,612 UWF fundus images were collected from the JiuJiang No. 1 People's Hospital and the Seventh Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University between 2020 and 2025, covering 16 fundus diseases, including normal fundus, nine common eye diseases, and six rare retinal conditions. The model employed Dens
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.
OBJECTIVE: Accurate evaluation of thyroid nodules is crucial for effective management; however, methods such as ultrasonography and Fine Nee … nd divided into training and testing cohorts (Testing1). We developed five AI models using distinct classification algorithms (Logistic Regression, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor, Random Forest, and Gradient Boosting Machine) that integrate demographic data, cytological findings, and an AI-assisted ultrasound diagnostic system for thyroid nodule asse …
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.
Hallucination in deep learning (DL) classification, where DL models yield confidently erroneous predictions remains a pressing concern. This study investigates whether binary classifiers are truly learning disease-specific features when distinguishing overlapping radiological presentations among pneumonia subtypes on chest X-ray (CXR) images. Specifically, we evaluate if uncertainty measure is a valuable tool in classifying signs of different pathogen-specific subtypes of pneumonia. We evaluated two binary classifiers to classify bacterial pneumonia and viral pneumonia, respectively, from norm…
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.
INTRODUCTION: Fungal and Acanthamoeba keratitis carry the worst prognoses among microbial keratitis (IK), owing to challenges in diagnosis a … for 150 epochs using the Adam optimizer with 5-fold cross-validation. Model 1 performed multi-class classification (FK, AK, NSK). Model 2 classified FK cases as either filamentous or non-filamentous.
RESULTS: Model 1 achieved a macro average accuracy of 87 % and a weighted average accuracy of 89 %. Precision and recall were high for AK (93 %, 96 %) and FK (90 % …
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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: Malnutrition remains a critical public health issue in low-income countries, significantly hindering economic development and contributing to over 50% of infant deaths. Under nutrition weakens immune systems, increasing susceptibility to common illnesses and prolonging recovery periods. This study aims to develop and evaluate a novel artificial intelligence-based classification method for nutritional status assessment using hybrid machine learning strategies, enhancing the accuracy and reliability of malnutrition detection.
METHOD: This study utilizes the fire hawk optimizer-based k-…
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.
As digital governance progresses rapidly, constructing digital portraits of residents has become instrumental in enhancing local-level administrative capabilities. Nonetheless, traditional K-means clustering algorithms struggle with the classification of high-dimensional and complex data, thereby limiting their effectiveness. To address this issue, this paper proposes a novel hybrid algorithm-PSO-KM-that integrates Particle Swarm Optimization with K-means to improve both accuracy and computational efficiency in clustering resident profile data. Drawing on comprehensive resident information col…
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.
Increasing recognition of the impact of shipping on air pollution has led the International Maritime Organization (IMO) to establish Sulfur … V+/67[VO]+), nickel (58/60Ni+), and iron (54/56Fe+) ions, designated as V-rich class, the real-time classification makes it possible to reliably detect particles from heavy fuel oil (HFO) combustion. In addition, to locate the emission sources, the CNN's predictions are linked to local wind measurements and ship trajectories provided by the Automatic Identificat …
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.
MedElevator
Войти в исследования