In vitro fertilization (IVF) is one of the most important procedures for treating infertility. As several embryos are usually produced in a single IVF cycle, it is crucial to select only the most viable ones for transfer to the patient. Morphokinetics, i.e. analysis of the dynamics of cleavage divisions and processes such as compaction and cavitation, has provided both biologists and clinicians with a new set of data regarding embryonic behaviour during preimplantation development and its association with embryo quality. In the current review, we focus on biological significance of morphokinet
СтатьяОбзорПоддержка 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.
BACKGROUND: An important issue in prediction modeling of multivariate data is the measure of dependence structure. The use of Pearson's correlation as a dependence measure has several pitfalls and hence application of regression prediction models based on this correlation may not be an appropriate methodology. As an alternative, a copula based methodology for prediction modeling and an algorithm to simulate data are proposed.
METHODS: The method consists of introducing copulas as an alternative to the correlation coefficient commonly used as a measure of dependence. An algorithm based on the
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: Newly diagnosed severe primary immune thrombocytopenia (ITP) with a platelet count of ≤10 × 109/L and clinically important bleeding requiring treatment is a medical emergency.
OBJECTIVES: Using early kinetics of complete blood counts (CBC) to predict time interval to confirmed response in newly diagnosed severe primary ITP in adults.
METHODS: We used a training cohort of 85 adults with newly diagnosed severe primary ITP to develop an artificial intelligence model predicting confirmed response. The model used CBC values over the initial 5 days of therapy to classify subjects into
СтатьяВалидационное 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: Invasive fractional flow reserve (FFR) is a standard tool for identifying ischemia-producing coronary stenosis. However, in clinical practice, over 70% of treatment decisions still rely on visual estimation of angiographic stenosis, which has limited accuracy (about 60%-65%) for the prediction of FFR < 0.80. One of the reasons for the visual-functional mismatch is that myocardial ischemia can be affected by the supplied myocardial size, which is not always evident by coronary angiography. The aims of this study were to develop an angiography-based machine learning (ML) algorithm fo
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАВалидационное 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.
BACKGROUND: This study aimed to identify key predictors for Grade 3 Primary Graft Dysfunction (PGD) after lung transplantation. Machine learning (ML) algorithm models were constructed for early clinical identification of high-risk PGD patients based on these predictors.
METHODS: A total of 297 lung transplant recipients from December 2018 to December 2024 were retrospectively enrolled. Patient classification followed the 2016 International Society for Heart and Lung Transplantation (ISHLT) criteria.
RESULTS: The area under the receiver operating characteristic curve (AUC) values for the logi
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.
Artificial intelligence (AI), especially machine learning (ML) and deep learning (DL), is rapidly changing biomaterials science. These computational tools enable researchers to analyze large and complex datasets, discover new materials, and improve the design and performance of existing ones. ML and DL algorithms learn from experimental and simulation data to predict material properties, guide synthesis, and optimize manufacturing conditions, often faster than conventional trial-and-error approaches. In recent years, AI-based methods have been applied across biomaterials research, including pr
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: The use of [68Ga]Ga-PSMA-PET/CT for prostate cancer (PCa) staging is limited by cost and availability. This study evaluates whether radiomic features from contrast-enhanced (CE) CT can predict PSMA-positive lymph nodes (LNs) as a surrogate for metastasis. Methods: A retrospective study of 447 patients included 2537 segmented LNs (425 PET-positive, 2112 PET-negative). Two uroradiologists assessed 417 LNs on CE-CT using a four-point Likert scale. Radiomic features were extracted, selected using four algorithms, and analyzed with six model-building methods. Model performance was compa
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.
The quantitative description of drug molecules through their molecular structures is central to computational studies of drugs. This paper presents a machine learning-driven quantitative structure-property relationship (QSPR) model linking graph-based structural descriptors to the physicochemical properties of anti-blood cancer drugs. A dataset of 13, anti-blood cancer drug molecules was characterized using six degree-based topological indices: the first Zagreb, second Zagreb, Sombor, reduced Sombor, harmonic, and Randić indices. These graph-derived descriptors were used as molecular features
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: This study aimed to develop a MRI-based prognostic nomogram including radiomics and clinical information for brainstem cavernous malformation patients (BSCMs).
METHODS: 114 BSCMs were randomly divided into a training cohort and a validation cohort. Clinical and radiomics nomograms were constructed. Radiomics features were selected using three algorithms: univariate analysis, Pearson correlation, and the elastic net algorithm. A Cox regression model was employed to build the radiomics nomogram. The concordance index (C-index), time-independent receiver operating characteristic (ROC
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.
Bone architecture, including local bone volume fraction and fabric anisotropy, is optimised to resist forces and moments induced by long-term average loading patterns. Finite element (FE)-based inverse bone remodelling allows to estimate a habitual load case using high-resolution computed tomography images. Homogenised FE models use less computational resources than micro-FE approaches but have so far been limited to density-based remodelling. This study aims to include fabric anisotropy in homogenised inverse bone remodelling algorithms for the estimation of long-term habitual loading conditi
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: By leveraging dedicated datasets and predictive modeling, machine-learning (ML) algorithms can estimate the probability of both short- and long-term outcomes after surgery. The aim of this study was to evaluate the ability of ML-based models to predict postoperative complications in patients with gastric cancer (GC) undergoing multimodal therapy. In particular, we aimed to develop a free, publicly accessible online calculator based on preoperative variables. Materials and Methods: Patients with histologically confirmed locally advanced (cT2-4N0-3M0) GC who underwent multimodal tr
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.
The HER2 (human epidermal growth factor receptor 2) kinase domain plays a pivotal role in receptor-mediated signaling and is frequently mutated across various cancer types. Variants of uncertain significance (VUS) within this domain pose significant challenges for clinical interpretation. In this study, a comprehensive computational analysis was conducted on 97 HER2 kinase domain variants comprising 25 pathogenic and 72 VUS entries using a panel of 13 predictive algorithms, including PredictSNP, PolyPhen-2, SIFT, and CADD. A subset of 32 variants (11 pathogenic and 21 VUS) was prioritized for
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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: In coronavirus disease 2019 (COVID-19) patients, respiratory sequelae are common complications that significantly impact health outcomes. Hence, early identification of patients at risk is essential for improving prognosis and care.
MATERIALS AND METHODS: We enrolled 516 COVID-19 patients and applied K-means algorithms to cluster them into subtypes based on clinical characteristics and risk profiles. ResNet-50 was employed to analyze and extract features from chest X-rays, accurately identifying COVID-19-related lesions. The extracted imaging data were integrated with clinical dat
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.
OBJECTIVE: Autism spectrum disorder (ASD) affects approximately 1 in 31 children. Early diagnosis is crucial for optimizing outcomes through early interventions, and primary care settings need efficient tools to identify children presenting autistic features. This study explores the potential of early socio-communicative behaviors, measured by the Early Social Communication Scales, to screen for ASD in children younger than 3 years old, and predict their future cognitive development using machine learning models.
STUDY DESIGN: This study analyzed longitudinal data from 113 children with ASD a
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: Manual landmark detection in cone beam computed tomography (CBCT) for evaluating craniofacial structures relies on medical expertise and is time-consuming. This study aimed to apply a new deep learning method to predict and locate soft and hard tissue craniofacial landmarks on CBCT in patients with various types of malocclusion.
METHODS: A total of 498 CBCT images were collected. Following the calibration procedure, two experienced clinicians identified 43 landmarks in the x-, y-, and z-coordinate planes on the CBCT images using Checkpoint Software, creating the ground truth by av
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: The accurate identification of the primary origin of malignant vertebral compression fractures and vertebral metastatic cancer (VMC) is critical for effective treatment, but current diagnostic approaches are invasive and lack specificity. We developed an explainable MRI-based radiomics model for tracing VMC origins noninvasively.
MATERIALS AND METHODS: This multicenter study included 1123 patients with vertebral compression fractures from 5 hospitals with confirmed diagnoses; data from 754 patients in 3 centers were divided into training and validation cohorts based on the date of
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 AND AIM: Osteonecrosis of the femoral head (ONFH) is a degenerative joint disorder that frequently leads to structural collapse and impaired mobility, particularly in older adults. Early detection of associated risk factors is essential for timely intervention. This study aimed to compare the predictive performance of a Random Forest (RF) algorithm and a Logistic Regression (LR) model in identifying key contributors to ONFH in elderly patients.
METHODS: This retrospective study included 339 patients aged ≥ 75 years who received treatment at Shanxi Bethune Hospital from January 2017
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: Children with IgA Vasculitis (IgAV) may develop renal complications, which can impact their long-term prognosis. This study aimed to build a machine learning model to predict renal damage in children with IgAV and analyze risk factors for IgA Vasculitis with Nephritis (IgAVN).
METHODS: 50 clinical indicators were collected from 217 inpatients at our hospital. Six machine learning algorithms-Logistic Regression, Linear Discriminant Analysis, K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, Decision Trees, and Random Forest-were utilized to select the model with the highest predictive pe
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: Myocardial fibrosis is often detected in patients with hypertrophic cardiomyopathy (HCM), which causes left ventricular (LV) dysfunction and tachyarrhythmias.
PURPOSE: To evaluate the potential value of a machine learning (ML) approach that uses radiomic features from late gadolinium enhancement (LGE) and cine images for the prediction of ventricular tachyarrhythmia (VT) in patients with HCM.
MATERIAL AND METHODS: Hyperenhancing areas of LV myocardium on LGE images were manually segmented, and the segmentation was propagated to corresponding areas on cine images. Radiomic feature
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: The study had 3 purposes: (1) to develop an index using machine-learning techniques to predict the fitness status of soccer players, (2) to explore the index's validity and its relationship with a submaximal run test (SMFT), and (3) to analyze the impact of weekly training load on the index and SMFT outcomes.
METHODS: The study involved 50 players from an Italian professional soccer club. External and internal loads were collected during training sessions. Various machine-learning algorithms were assessed for their ability to predict heart-rate responses during the training drills ba
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