Lymph node (LN) metastasis is a prevalent cause of recurrence in oral squamous cell carcinoma (OSCC). However, accurately identifying metastatic LNs (LNs+) remains challenging. This prospective clinical study aims to test the effectiveness of our convolutional neural network (CNN) model for identifying OSCC cervical LN+ in contrast-enhanced computed tomography (CECT) in clinical practice. A CNN model was developed and trained using a dataset of 8,380 CECT images from previous OSCC patients. It was then prospectively validated on 17,777 preoperative CECT images from 354 OSCC patients between Oc
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.
Alzheimer's disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder accounting for a significant proportion of global dementia cases. Given the lack of effective treatments, there is growing interest in dynamic prediction methods for timely interventions. Notably, many at-risk individuals with periodic clinic visits provide dynamic cognitive and functional scores. When an individual receives a new score at each follow-up, the dynamic prediction model can integrate the individual's historical scores with the new follow-up scores to offer an updated risk prediction. This study utilizes a compre
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.
In this paper, an automated feature selection (FS) method is presented to optimize machine learning (ML) models' performances, enhancing early keratoconus screening. A total of 448 parameters were analyzed from a dataset comprising 3162 observations sourced from the swept source optical coherence tomography imaging system developed by the Chinese Academy of Sciences Institute of Automation (SS-1000 CASIA OCT) and electronic health records (EHR). To identify the most relevant features, the analysis of variance (ANOVA) method was used in this study. The performance of three classifiers namely K-
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.
PURPOSE: High quality scan prescription that optimally covers the area of interest with scan planes aligned to relevant anatomical structures is crucial for error-free radiologic interpretation. The goal of this project was to develop a machine learning pipeline for oblique scan prescription that could be trained on localizer images and metadata from previously acquired MR exams.
METHODS: A novel Multislice Rotational Region-based Convolutional Neural Network (MS-R2CNN) architecture was developed. Based on this architecture, models for automated prescription sagittal lumbar spine acquisitions
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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: Invasive pulmonary aspergillosis (IPA) is a serious fungal infection. However, current diagnostic methods have limitations. The purpose of this study was to use artificial intelligence to achieve a more accurate diagnosis of IPA.
METHODS: Totally 263 patients (148 cases of IPA, 115 cases of non-IPA) were retrospectively enrolled from a single institution and randomly divided into training and test sets at a ratio of 7:3. Clinic-radiological independent risk factors for IPA were screened using univariate analysis and multivariate logistic regression analysis, after which a clinic-r
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: To evaluate the feasibility and diagnostic accuracy of a deep learning network for detection of structural lesions of sacroiliitis on multicentre pelvic CT scans.
METHODS: Pelvic CT scans of 145 patients (81 female, 121 Ghent University/24 Alberta University, 18-87 years old, mean 40 ± 13 years, 2005-2021) with a clinical suspicion of sacroiliitis were retrospectively included. After manual sacroiliac joint (SIJ) segmentation and structural lesion annotation, a U-Net for SIJ segmentation and two separate convolutional neural networks (CNN) for erosion and ankylosis detection were
Многоцентровое исследованиеСтатьяПоиск 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.
To design and develop artificial intelligence (AI) hydrocephalus (HYC) imaging diagnostic model using a transfer learning algorithm and evaluate its application in the diagnosis of HYC by non-contrast material-enhanced head computed tomographic (CT) images.A training and validation dataset of non-contrast material-enhanced head CT examinations that comprised of 1000 patients with HYC and 1000 normal people with no HYC accumulating to 28,500 images. Images were pre-processed, and the feature variables were labeled. The feature variables were extracted by the neural network for transfer learning
Оценочное исследованиеСтатьяПолный 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 prediction of antigen presentation by human leukocyte antigen (HLA) class II molecules would be valuable for vaccine development and cancer immunotherapies. Current computational methods trained on in vitro binding data are limited by insufficient training data and algorithmic constraints. Here we describe MARIA (major histocompatibility complex analysis with recurrent integrated architecture; https://maria.stanford.edu/ ), a multimodal recurrent neural network for predicting the likelihood of antigen presentation from a gene of interest in the context of specific HLA class II alleles
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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.
This study aimed to assess the potential of state-of-the-art ultrasound analysis techniques to non-invasively diagnose axillary lymph nodes involvement in breast cancer. After exclusion criteria, 105 patients were selected from two different hospitals. The 118 lymph node ultrasound images taken from these patients were divided into 53 cases and 65 controls, which made up the study series. The clinical outcome of each node was verified by ultrasound-guided fine needle aspiration, core needle biopsy or surgical biopsy. The achieved accuracy of the proposed method was 86.4%, with 84.9% sensitivit
СтатьяМногоцентровое 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.
Individuals with neurodegenerative attacks loose the entire motor neuron movements. These conditions affect the individual actions like walking, speaking impairment and totally make the person in to locked in state (LIS). To overcome the miserable condition the person need rehabilitation devices through a Brain Computer Interfaces (BCI) to satisfy their needs. BMI using Electroencephalogram (EEG) receives the mental thoughts from brain and converts into control signals to activate the exterior communication appliances in the absence of biological channels. To design the BCI, we conduct our stu
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: Retinopathy of prematurity (ROP) is the leading cause of childhood blindness worldwide. Automated ROP detection system is urgent and it appears to be a safe, reliable, and cost-effective complement to human experts.
METHODS: An automated ROP detection system called DeepROP was developed by using Deep Neural Networks (DNNs). ROP detection was divided into ROP identification and grading tasks. Two specific DNN models, i.e., Id-Net and Gr-Net, were designed for identification and grading tasks, respectively. To develop the DNNs, large-scale datasets of retinal fundus images were cons
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 AND OBJECTIVE: Infant cry signal carries several levels of information about the reason for crying (hunger, pain, sleepiness and discomfort) or the pathological status (asphyxia, deaf, jaundice, premature condition and autism, etc.) of an infant and therefore suited for early diagnosis. In this work, combination of wavelet packet based features and Improved Binary Dragonfly Optimization based feature selection method was proposed to classify the different types of infant cry signals.
METHODS: Cry signals from 2 different databases were utilized. First database contains 507 cry samp
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.
UNLABELLED: This paper introduces a method utilizing spiking neural networks (SNN) for learning, classification, and comparative analysis of brain data. As a case study, the method was applied to electroencephalography (EEG) data collected during a GO/NOGO cognitive task performed by untreated opiate addicts, those undergoing methadone maintenance treatment (MMT) for opiate dependence and a healthy control group.
METHODS: the method is based on an SNN architecture called NeuCube, trained on spatiotemporal EEG data.
OBJECTIVE: NeuCube was used to classify EEG data across subject groups and ac
Сравнительное исследованиеСтатьяРандомизированное 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: Radiological scoring methods such as colon transit time (CTT) have been widely used for the assessment of bowel motility. However, these radiograph-based methods need cumbersome radiological instruments and their frequent exposure to radiation. Therefore, a non-invasive estimation algorithm of bowel motility, based on a back-propagation neural network (BPNN) model of bowel sounds (BS) obtained by an auscultation, was devised.
METHODS: Twelve healthy males (age: 24.8 ± 2.7 years) and 6 patients with spinal cord injury (6 males, age: 55.3 ± 7.1 years) were examined. BS signals gener
СтатьяПоддержка 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.
PURPOSE: To compare two data-driven methods of statistical image analysis, principal and independent component analysis (PCA, ICA), in identifying neural networks related to the transient occurrence of phosphenes experienced by a female patient subsequent to a brain infarct.
MATERIALS AND METHODS: An initial functional magnetic resonance imaging (fMRI) session consisted of two acquisitions: one of the patient experiencing phosphenes and a second responding to a well-defined visual stimulation paradigm. A second fMRI session 6 months later, when the patient no longer experienced phosphenes, co
Клинический случайСтатьяПоиск 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.
Conference proceedings : ... Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual Conference2006eng
In this study, a new approach based on adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) was presented for detection of ophthalmic artery stenosis. Decision making was performed in two stages: feature extraction using the wavelet transform (WT) and the ANFIS trained with the backpropagation gradient descent method in combination with the least squares method. The ophthalmic arterial Doppler signals were recorded from 128 subjects that 62 of them had suffered from ophthalmic artery stenosis and the rest of them had been healthy subjects. Some conclusions concerning the impacts of features on the de
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.
Representations and inferences that capture a formal notion of "context" are needed to effectively support various analytic and learning tasks in many biomedical applications. In this paper, we formulate patient-specific inference and situation-dependent classification as context-aware reasoning tasks that can be effectively supported in probabilistic graphical networks. We introduce a new probabilistic graphical framework of Context Sensitive Networks (CSNs) to efficiently represent and reason with context-sensitive knowledge. We illustrate how different types of inference in these networks c
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.
BACKGROUND: Previous smallpox ring vaccination models based on contact tracing over a network suggest that ring vaccination would be effective, but have not explicitly included response logistics and limited numbers of vaccinators.
METHODS: We developed a continuous-time stochastic simulation of smallpox transmission, including network structure, post-exposure vaccination, vaccination of contacts of contacts, limited response capacity, heterogeneity in symptoms and infectiousness, vaccination prior to the discontinuation of routine vaccination, more rapid diagnosis due to public awareness, su
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка службы здравоохранения 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.
BACKGROUND: Artificial neural networks (ANNs) use nonlinear statistical modeling techniques to explore relationships in complex clinical situations. This study compared predictive ability of a trained ANN model to that of physician prediction of cranial computed tomographic (CT) scan abnormalities in children with head injury.
METHODS: A prospective cohort of 351 patients who presented with head trauma and underwent CT scans were studied. All pertinent data on historical and demographic information, and clinical features were recorded. Emergency department physicians used clinical judgment to
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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 Janus kinase (JAK)/STAT signaling pathway plays a pivotal role in cancer biology as well as in inflammatory and autoimmune disorders such as psoriasis. Recent advances in biomedical research and targeted therapies have highlighted the importance of computational approaches for accelerating the discovery of selective kinase inhibitors. This study aimed to develop a robust computational framework for predicting the inhibitory potency of JAK2 ligands and for analyzing their binding interactions using structure-based methods. A curated dataset of 1869 chemically valid JAK2 ligands with experim
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.
MedElevator
Войти в исследования