Visual motor imagery (VMI) is an important component of motor imagery, with potential applications in brain-computer interfaces and motor rehabilitation due to its lower training cost compared to kinesthetic motor imagery (KMI). However, the neural mechanisms underlying VMI, particularly the effects of imagery hand and imagery perspective (first-person perspective, 1pp, vs. third-person perspective, 3pp) remain unclear. This study examines the effective connectivity of VMI EEG using multi-scale symbolic transfer entropy. Time-frequency analysis revealed prominent event-related synchronization
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.
Biological neural circuits are based on the interplay of excitatory and inhibitory events to achieve functionality. Axons form long-range information highways in neural circuits. Axon pruning, i.e., the removal of exuberant axonal connections, is essential in network remodeling. We propose the photocatalytic growth and chemical dissolution of gold lines as a building block for neuromorphic computing mimicking axon growth and pruning. We predefine photocatalytic growth areas on a surface by structuring titanium dioxide (TiO2) patterns. Placing the samples in a gold chloride (HAuCl4) precursor s
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.
Motor Imagery (MI)-based Brain-Computer Interfaces (BCIs) have been widely used as an alternative communication channel to patients with severe motor disabilities, achieving high classification accuracy through machine learning techniques. Recently, deep learning techniques have spotlighted the state-of-the-art of MI-based BCIs. These techniques still lack strategies to quantify predictive uncertainty and may produce overconfident predictions. In this work, methods to enhance the performance of existing MI-based BCIs are proposed in order to obtain a more reliable system for real application 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.
PURPOSE: To describe and evaluate a new segmentation method using deep convolutional neural network (CNN), 3D fully connected conditional random field (CRF), and 3D simplex deformable modeling to improve the efficiency and accuracy of knee joint tissue segmentation.
METHODS: A segmentation pipeline was built by combining a semantic segmentation CNN, 3D fully connected CRF, and 3D simplex deformable modeling. A convolutional encoder-decoder network was designed as the core of the segmentation method to perform high resolution pixel-wise multi-class tissue classification for 12 different joint
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 AIM OF THE STUDY: The main disadvantage of a mechanical heart valve (MHV) is thrombosis, a serious complication that is associated with high morbidity and mortality. The early detection of thrombotic formations is crucial for a prompt diagnosis and correct therapy before critical symptoms appear in patients. The present study describes the in-vitro assessment of thrombotic deposits by ultrasound phonocardiography on five commercially available bileaflet MHVs.
METHODS: The closing sounds produced by bileaflet MHVs were acquired in the frequency range from 6 to 55 kHz. The corres
Оценочное исследованиеСтатьяПоиск 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.
Surgery to the trunk often results in a change of gait, most pronounced during walking. This change is usually transient, often as a result of wound pain, and returns to normal as the patient recovers. Quantifying and monitoring gait impairment therefore represents a novel means of functional postoperative home recovery follow-up. Until now, this type of assessment could only be made in a gait lab, which is both expensive and labor intensive to administer on a large scale. The objective of this work is to validate the use of an ear-worn activity recognition (e-AR) sensor for quantification of
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2011eng
Analysis of Wireless Capsule Endoscopy (CE) images has become a very active area of research since this novel technology enabled access to previously inaccessible areas of the gastrointestinal tract, especially the small intestine. Art has investigated automatic segmentation of organ boundaries, detection of lesions and bleeding as well as other supervised and unsupervised analysis. However, all of this art has focused on treating the images as individual and independent observations that contribute towards a unique and separate decision. Given the overlap between the images, this is clearly n
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2007eng
Ultrasound Medical Imaging is currently the most popular modality for diagnostic application. This imaging technique has been used for the detecting abnormalities associated with abdominal organs like liver, kidney, uterus etc. In this paper, the possibilities of automatic classification of the ultrasound liver images into four classes-Normal, Cyst, Benign and Malignant masses, using texture features are explored. These texture features are extracted using the various statistical and spectral methods. The optimal feature selection process is carried out manually to pick the best discriminating
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.
This paper presents the algorithm and technical aspects of an intelligent diagnostic system for the detection of heart murmurs. The purpose of this research is to address the lack of effectively accurate cardiac auscultation present at the primary care physician office by development of an algorithm capable of operating within the hectic environment of the primary care office. The proposed algorithm consists of three main stages. First; denoising of input data (digital recordings of heart sounds), via Wavelet Packet Analysis. Second; input vector preparation through the use of Principal Compon
Клиническое 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.
This study assessed whole-brain functional connectivity and network graph theory indices in patients with chronic rhinosinusitis with (CRSwOD) and without (CRSsOD) olfactory dysfunction. We also analyzed correlations between the abnormal network metrics and clinical indices. We acquired resting-state functional magnetic resonance images from 31 patients with CRSsOD, 26 with CRSwOD, and 25 healthy controls (HCs). Functional connectivity was computed and graph theory metrics were evaluated based on the Dosenbach-160 Atlas; relationships between neuroimaging indicators and clinical scales were as
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.
Fatigue fractures in materials are the main cause of approximately 80% of all material failures, and it is believed that such failures can be predicted and mathematically calculated in a reliable manner. It is possible to establish prediction modalities in cases of fatigue fractures according to three fundamental variables in fatigue, such as volume, number of fracture cycles, as well as applied stress, with the integration of Weibull constants (length characteristic). In this investigation, mechanical fatigue tests were carried out on specimens smaller than 4 mm2, made of different industrial
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: Colposcopy is indispensable for the diagnosis of cervical lesions. However, its diagnosis accuracy for high-grade squamous intraepithelial lesion (HSIL) is at about 50%, and the accuracy is largely dependent on the skill and experience of colposcopists. The advancement in computational power made it possible for the application of artificial intelligence (AI) to clinical problems. Here, we explored the feasibility and accuracy of the application of AI on precancerous and cancerous cervical colposcopic image recognition and classification.
METHODS: The images were collected from 60
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.
Introduction: Closed-loop control of deep brain stimulation (DBS) is beneficial for effective and automatic treatment of various neurological disorders like Parkinson's disease (PD) and essential tremor (ET). Manual (open-loop) DBS programming solely based on clinical observations relies on neurologists' expertise and patients' experience. Continuous stimulation in open-loop DBS may decrease battery life and cause side effects. On the contrary, a closed-loop DBS system uses a feedback biomarker/signal to track worsening (or improving) of patients' symptoms and offers several advantages compare
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.
Solving inverse problems in cardiovascular modeling is particularly challenging due to the high computational cost of running high-fidelity simulations. In this work, we focus on Bayesian parameter estimation and explore different methods to reduce the computational cost of sampling from the posterior distribution by leveraging low-fidelity approximations. A common approach is to construct a surrogate model for the high-fidelity simulation itself. Another is to build a surrogate for the discrepancy between high- and low-fidelity models. This discrepancy, which is often easier to approximate, i
СтатьяПрепринтПоиск 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.
Dislocation after total hip arthroplasty (THA) remains a major issue and an important post-surgical complication. Impingement and subsequent dislocation are influenced by the design (head size) and position (anteversion and abduction angles) of the acetabulum and different movements of the patient, with external extension and internal flexion the most critical movements. The aim of this study is to develop a computational tool based on a three-dimensional (3D) parametric finite element (FE) model and an artificial neural network (ANN) to assist clinicians in identifying the optimal prosthesis
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: Post-stroke aphasia is a prevalent and often disabling language impairment. Despite its high incidence, the neuropathological mechanisms underlying post-stroke aphasia and the neural substrates of functional recovery remain poorly understood. Understanding these mechanisms is essential for developing targeted rehabilitation strategies.
METHODS: In this study, we used fNIRS to collect resting-state data from three participant groups. Pearson correlation was applied to compute whole-brain functional connectivity, followed by graph theory analysis to compare global and regional netwo
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 enhance the information modeling capacity of large-kernel convolutional neural networks and to build a ureteral orifice detection framework for ureteroscopic imaging. Methods: A retrospective dataset of ureteroscopic images from 222 patients was collected. The patients were randomly divided into training and testing sets at a ratio of 7:3. Initially, video files were converted into image frames, and feature-relevant images were manually labeled by physicians. Subsequently, a ConvNeXt-based backbone augmented with squeeze-and-excitation (SE) modules was employed to extract diverse
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.
PURPOSE: This study aimed to design an autodelineation model based on convolutional neural networks for generating high-risk clinical target volumes and organs at risk in image-guided adaptive brachytherapy for cervical cancer.
MATERIALS AND METHODS: A novel SERes-u-net was trained and tested using CT scans from 98 patients with locally advanced cervical cancer who underwent image-guided adaptive brachytherapy. The Dice similarity coefficient, 95th percentile Hausdorff distance, and clinical assessment were used for evaluation.
RESULTS: The mean Dice similarity coefficients of our model were
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 achieve intelligent recognition and segmentation of common craniocerebral injuries (hereinafter referred to as "segmentation") by training convolutional neural network DeepLabV3+ model based on CT images of blunt craniocerebral injury (BCI), and to explore the value of deep learning in automated diagnosis of BCI in forensic medicine.
METHODS: A total of 5 486 CT images of BCI from living persons were collected as the training set, validation set and test set for model training and performance evaluation. Another 255 CT images of BCI and 156 normal craniocerebral CT images from
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.
Forensic dental examination has played an important role in personal identification (PI). However, PI has essentially been based on traditional visual comparisons of ante- and postmortem dental records and radiographs, and there is no globally accepted PI method based on digital technology. Although many effective image recognition models have been developed, they have been underutilized in forensic odontology. The aim of this study was to verify the usefulness of PI with paired orthopantomographs obtained in a relatively short period using convolutional neural network (CNN) technologies. Thir
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.
MedElevator
Войти в исследования