OBJECTIVE: Invasive ductal carcinoma (IDC), the predominant histopathological subtype comprising about 80% of breast malignancies, continues to pose a significant clinical challenge due to frequent recurrence. Existing relapse prediction models remain limited in accuracy and generalizability. This study aimed to construct and validate machine learning-based models for predicting 5-year (short- to medium term) recurrence and metastasis risk in IDC, based on recurrence-free survival (RFS) analysis.
METHODS: A total of 640 IDC cases diagnosed between January 2017 and December 2019 were enrolled,
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 bone marrow tumor microenvironment (TME) is critical for acute myeloid leukemia (AML) progression, immune evasion, and treatment resistance. SRC, a non-receptor tyrosine kinase involved in multiple oncogenic pathways, has not been systematically characterized in AML in relation to prognosis and immune regulation. We integrated bulk transcriptomic and single-cell RNA-sequencing datasets from TCGA, BeatAML, and GEO. Immune-related targets were identified using xCell-based immune scoring and weighted gene co-expression network analysis (WGCNA), followed by protein-protein interaction analysis
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: AD is a significant public health challenge, and AI technologies, including deep learning and machine learning, offer the potential to dramatically improve diagnostic and predictive accuracy. These technologies are widely applied in AD research. However, comprehensive literature summaries of this field remain limited. This study uses bibliometric analysis to examine research hotspots, trends, future development potential, and limitations in AI-based AD diagnosis and prediction.
METHODS: We conducted a bibliometric analysis of 100 top cited studies on AI-based diagnosis and predict
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: N4-acetylcytidine (ac4C) RNA modification is a critical epitranscriptomic regulator of cancer progression, yet its specific biological functions and regulatory patterns in lung adenocarcinoma (LUAD) remain poorly understood. This study aims to characterize the clinical relevance and potential regulatory patterns of ac4C-related features in the LUAD tumor microenvironment (TME).
METHODS: We integrated bulk RNA-seq data from TCGA and single-cell RNA-seq (scRNA-seq) data from GEO. Weighted gene co-expression network analysis (WGCNA) identified prognosis-related modules. A robust six-
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.
ObjectiveColon cancer ranks among the most prevalent malignancies globally. Despite advances in therapy, patients' prognosis remains poor, particularly in advanced stages. Programed cell death (PCD), including over 20 patterns, plays a pivotal role in colon cancer progression. However, a systematic analysis of the PCD regulatory network in colon cancer is lacking.MethodsWe comprehensively analyzed various PCD patterns in colon cancer using bulk transcriptomic and single-cell transcriptomic data from GEO and TCGA databases. Multiple machine learning algorithms were used to identify Key PCD patt
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: The development of modern assistive and rehabilitation devices requires reliable and easy-to-use methods to extract neural information for control of devices. Group-specific pattern recognition identifiers are influenced by inter-subject variability. Based on high-density EMG (HD-EMG) maps, our research group has already shown that inter-subject muscle activation patterns exist in a population of healthy subjects. The aim of this paper is to analyze muscle activation patterns associated with four tasks (flexion/extension of the elbow, and supination/pronation of the forearm) at thre
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.
OBJECTIVE: Lennox-Gastaut syndrome, and the similar but less tightly defined Lennox-Gastaut phenotype, describe patients with severe epilepsy, generalized epileptic discharges, and variable intellectual disability. Our previous functional neuroimaging studies suggest that abnormal diffuse association network activity underlies the epileptic discharges of this clinical phenotype. Herein we use a data-driven multivariate approach to determine the spatial changes in local and global networks of patients with severe epilepsy of the Lennox-Gastaut phenotype.
METHODS: We studied 9 adult patients an
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.
Delirium represents a significant clinical concern characterised by high morbidity and mortality rates, particularly in patients with mild cognitive impairment (MCI). This study investigates the associated risk factors for delirium by analysing the comorbidity patterns relevant to MCI and developing a longitudinal predictive model leveraging machine learning (ML) methodologies. A retrospective analysis utilising the MIMIC-IV v2.2 database was performed to evaluate comorbid conditions, survival probabilities, and predictive modelling outcomes. The examination of comorbidity patterns identified
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.
We have studied the three-dimensional (3D) cytoarchitecture of the human hippocampus in neuropathologically healthy and Alzheimer's disease (AD) individuals, based on phase-contrast X-ray computed tomography of postmortem human tissue punch biopsies. In view of recent findings suggesting a nuclear origin of AD, we target in particular the nuclear structure of the dentate gyrus (DG) granule cells. Tissue samples of 20 individuals were scanned and evaluated using a highly automated approach of measurement and analysis, combining multiscale recordings, optimized phase retrieval, segmentation by m
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.
With the continuous growth of human social communication, the number of people suffering from voice disorders is also increasing. Due to the objective and non-invasive advantages of acoustic detection methods for pathological voice, the use of speech signal analysis for pathological voice recognition has become a research hotspot. This article first selected 101 continuous vowels /a/ from the German SVD database as the research object. Secondly, using wavelet packet technology for time-frequency analysis, four nonlinear dynamic parameters, namely approximate entropy, sample entropy, fuzzy entr
СтатьяVideo-Audio MediaПоддержка 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.
Weiss-Kruszka syndrome (WSKA; OMIM 618619) is a rare autosomal dominant neurodevelopmental disorder caused by haploinsufficiency of ZNF462, a zinc-finger transcription factor involved in chromatin regulation and early embryonic development. WSKA is characterized by developmental delay, hypotonia, craniofacial dysmorphic features (around 8) and variable congenital anomalies. Genome-wide DNAm profiling was performed on peripheral blood DNA from 9 WSKA cases with (likely) pathogenic ZNF462 variants and matched controls to look for differential methylation. Analysis using the EpiSign™ pipeline ide
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: Epigenetic heterogeneity has been demonstrated in a wide range of cancers including leukemia, colorectal cancer, and glioma; in the case of low-grade glioma (LGG), its association with tumor malignant progression and immune microenvironmental regulation has been less reported. This study aimed to further explore the application of epigenetics in LGG.
METHODS: Epigenetic subtypes were identified based on consensus clustering of multi-omics data, and prognostic models were constructed based on 101 machine learning combinations. Biological differences among different risk groups 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.
PURPOSE: To use the machine learning algorithm archetypal analysis (AA) to characterize visual field (VF) loss patterns in patients with chronic Leber hereditary optic neuropathy (LHON) and to determine whether these VF patterns differentiate for patients who recovered visual acuity (VA).
METHODS: For patients with molecularly confirmed LHON, we retrospectively collected 30-2 or 24-2 VFs (Humphrey VF analyzer) performed at least 3 years after disease onset. A total of 220 VFs (220 eyes, 117 patients) were used as input for the AA algorithm. Archetypes (ATs) and relative weights were statistic
НовостьПолный 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.
OBJECTIVE: To assess the temporal trends and regional disparities of the disease burden of varicella and herpes zoster across 204 countries from 1990 to 2021, analyze the impact of the COVID-19 pandemic era, and project sex-specific incidence trends to 2036.
METHODS: Utilizing data from the Global Burden of Disease (GBD) 2021 study, we analyzed the incidence, mortality, and disability-adjusted life years (DALYs) of varicella and herpes zoster. Joinpoint regression analysis identified significant shifts in temporal trends, treating 2019 as a key inflection point to observe the pandemic's impac
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.
Neurocysticercosis (NCC) is a parasite infection caused by the tapeworm Taenia solium in its larvae stage which affects the central nervous system of the human body (a definite host). It results in the formation of multiple lesions in the brain at different locations during its various stages. During diagnosis of such symptomatic patients, these lesions can be better visualized using a feature based fusion of Computed Tomography (CT) and Magnetic Resonance Imaging (MRI). This paper presents a novel approach to Multimodality Medical Image Fusion (MMIF) used for the analysis of the lesions for t
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: Immune checkpoint inhibitors (ICIs) have revolutionized oncology by enhancing antitumor immune responses. However, their use is frequently associated with immune-mediated adverse events, including colitis (ICIs-colitis). This condition shares clinical and histological features with inflammatory bowel diseases (IBD), such as Crohn's disease (CD) and ulcerative colitis (UC). Emerging evidence highlights the gut microbiota's role in both ICIs-colitis and IBD pathogenesis. This study aimed to determine whether a distinct microbiota profile, assessed via machine learning, could differen
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.
Examination of the brain's condition with the Electroencephalogram (EEG) can be helpful to predict abnormality and cerebral activities. The purpose of this study was to develop an Automated Diagnostic Tool (ADT) to investigate and classify the EEG signal patterns into normal and schizophrenia classes. The ADT implements a sequence of events, such as EEG series splitting, non-linear features mining, t-test assisted feature selection, classification and validation. The proposed ADT is employed to evaluate a 19-channel EEG signal collected from normal and schizophrenia class volunteers. A dataset
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.
Deregulation of cell signaling pathways controlling cell growth and cell survival is a common feature of all cancers. Although a core repertoire of oncogenic mechanisms is widely conserved between various malignancies, the constellation of pathway activities can vary even in patients with the same malignant disease. Modern molecularly targeted cancer drugs intervene in cell signaling compensating for pathway deregulation. Hence characterizing tumors with respect to pathway activation will become crucial for treatment decisions. Here we have used semi-supervised machine learning methodology to
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.
Human muscle anatomy consists of multiple layers, each contributing to movement through complex patterns of activation. Conventional non-invasive sensing techniques, such as surface electromyography (sEMG) and mechanomyography (MMG), primarily capture aggregate muscle activity and provide limited depth-dependent information. As different movements may involve distinct combinations of superficial and deeper muscles, access to depth-dependent information could improve the discrimination of motion patterns that are difficult to distinguish using surface measurements alone. To address this limitat
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.
Misdiagnosis of enteric fever is a major global health problem, resulting in patient mismanagement, antimicrobial misuse and inaccurate disease burden estimates. Applying a machine learning algorithm to host gene expression profiles, we identified a diagnostic signature, which could distinguish culture-confirmed enteric fever cases from other febrile illnesses (area under receiver operating characteristic curve > 95%). Applying this signature to a culture-negative suspected enteric fever cohort in Nepal identified a further 12.6% as likely true cases. Our analysis highlights the power of data-
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАВалидационное 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.
MedElevator
Войти в исследования