In semantic dementia (SD), there is a correlation between performance on semantic tasks such as picture naming and lexical tasks such as reading aloud. However, there have been a few case reports of patients with spared reading despite profound semantic impairment. These reports have sparked an ongoing debate about how the brain processes conceptual versus lexical knowledge. One possibility is that there are two functionally distinct systems in the brain-one for semantic and one for lexical processing. Alternatively, there may be a single system involved in both. We present a computational inv
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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 outbreak of coronavirus disease 2019 (COVID-19) has had an immense impact on world health and daily life in many countries. Sturdy observing of the initial site of infection in patients is crucial to gain control in the struggle with COVID-19. The early automated detection of the recent coronavirus disease (COVID-19) will help to limit its dissemination worldwide. Many initial studies have focused on the identification of the genetic material of coronavirus and have a poor detection rate for long-term surgery. The first imaging procedure that played an important role in COVID-19 treatment
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.
Morse code is now being harnessed for use in rehabilitation applications of augmentative-alternative communication and assistive technology, facilitating mobility, environmental control and adapted worksite access. In this paper, Morse code is selected as a communication adaptive device for persons who suffer from muscle atrophy, cerebral palsy or other severe handicaps. A stable typing rate is strictly required for Morse code to be effective as a communication tool. Therefore, an adaptive automatic recognition method with a high recognition rate is needed. The proposed system uses both fuzzy
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: Traditional Chinese medicine (TCM) practitioners usually follow a 4-step evaluation process during patient diagnosis: observation, auscultation, olfaction, inquiry, pulse feeling, and palpation. The information gathered in this process, along with laboratory test results and other measurements such as vital signs, is recorded in the patient's electronic health record (EHR). In fact, all the information needed to make a treatment plan is contained in the EHR; however, only a seasoned TCM physician could use this information well to make a good treatment plan as the reasoning process
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.
A large amount of digital image material is routinely captured during esophagogastroduodenoscopies but, for the most part, is not used for confirming the diagnosis process of celiac disease which is primarily based on histological examination of biopsies. Recently, considerable effort has been undertaken to make use of image material by developing semi- or fully-automated systems to improve the diagnostic workup. Recently, focus was especially laid on developing state-of-the-art deep learning architectures, exploiting the endoscopist's expert knowledge and on making systems fully automated and
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.
Paediatric drug-resistant epilepsy (DRE) is associated with IQ deficits only partially explained by clinical seizure variables (for example, age of onset, seizure burden, seizure location). Given that intelligence depends on efficient large-scale brain networks, structural connectomics provides a complementary mechanistic framework for explaining residual IQ variance. We tested whether brain-network architecture explains additional IQ variance using global and network-averaged graph-theoretic metrics derived from streamline-count weighted diffusion MRI connectomes. Seventy-one children with DR
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.
Alzheimer's disease (AD) and mild cognitive impairment (MCI) are two dementia-related brain illnesses that are prevalent among elders in the twenty-first century. MCI is treated as the initial stage of AD, and once the illness reaches the AD stage, there is no escape from certain death. The accuracy and efficacy of current multiclass computer-based approaches to diagnose AD and MCI are constrained by traditional machine learning (ML) classifiers due to their shallow architecture. This makes it challenging to make a prompt and accurate diagnosis of AD and MCI. This research proposes a framework
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.
Multi-omics data are instrumental in obtaining a comprehensive picture of complex biological systems. This is particularly useful for women's health conditions such as endometriosis, which has been historically understudied despite having a high prevalence (around 10% of women of reproductive age). Subsequently, endometriosis has limited genetic characterization: current genome-wide association studies explain only 11% of its 47% total estimated heritability, underscoring the need for integrative approaches. Graph representations provide an intuitive and meaningful way to harmonize biological
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: Single-cell RNA sequencing technologies have enabled unprecedented insights into gene expression and opened new pathways for diagnostics and tissue annotation. At present, most computational approaches for interpreting single-cell data predict labels or properties based on isolated single-cell transcriptomic profiles. This approach overlooks the cellular composition within a sample, which is often critical for inferring tissue identity or other sample-level phenotypes.
RESULTS: To address this limitation, we introduce TissueFormer, a Transformer-based neural network that infers po
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.
Digital therapeutics, enabled by advanced machine learning algorithms and medical wearable devices, offer a promising approach to streamline diagnostics and improve access to healthcare. Within this framework, automatic sleep scoring can provide accurate and efficient sleep analysis from electrophysiological signals recorded with wearable sensors, such as electroencephalography (EEG). However, the optimal configuration and temporal dynamics of automatic sleep scoring systems remain unclear, especially concerning their performance across different population samples. This study systematically i
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.
Many genetic loci were identified as associated with neuropsychiatric disorders and neurodegenerative disorders by Genome-wide association studies (GWAS). How these loci impact these diseases is unclear. Advances in deep-learning approaches and multi-omics data have the potential to link GWAS findings with disease mechanisms. Here, we proposed the Multi-omics Graph Transformer Network (MOGT), a semi-supervised graph neural network that leverages graph representation learning to model biological networks derived from multi-omics data to predict disease-associated genes. MOGT outperforms the cur
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.
We developed machine-learning models to predict isocitrate dehydrogenase (IDH) mutation status in acute myeloid leukemia (AML) from gene expression profiles and to reconstruct missing IDH annotations across public datasets. Transcriptomic data from 19 cohorts (5844 samples) were harmonized using batch correction, and 1546 samples with known IDH status were used to train a feed-forward neural network and a logistic regression (LR) classifier within a nested cross-validation framework, followed by independent validation in the TCGA-LAML dataset. The LR model showed superior performance, achievin
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.
AI emotional companion agents are increasingly used for everyday emotional support, yet evidence remains limited regarding how observable service cues are translated into proximal, nonclinical support value during an initial encounter. Drawing on a stimulus-organism-response (SOR)-based Service-Psychology-Value (SPV) framework, this study examined 300 Chinese emerging adults aged 18-25 after a standardized first-use experience with an AI animal-companion application. Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) supported the proposed direct and indirect associations: sense of c
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.
Myocardial infarction (MI) is a life-threatening condition caused by reduced oxygen supply to the heart muscle due to blockage of the coronary arteries. Delayed or missed diagnosis increases the risk of mortality and heart failure, making early detection critical. Echocardiography is a non-invasive imaging technique that uses real-time ultrasound to examine the heart's structure and function, including the evaluation of coronary artery disease and detection of regional wall motion abnormalities linked to MI. However, current approaches encounter limitations such as susceptibility to noise, res
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: Preterm prelabor rupture of membranes (PPROM) is a multifactorial obstetric complication that contributes significantly to neonatal morbidity and mortality. Recent evidence suggests that systemic inflammation and periodontal health are critical determinants in the etiology of PPROM. However, conventional predictive methods often fail to integrate multidomain data for early risk assessment. This study aimed to develop an ANN-based model to classify PPROM status by integrating hematological inflammatory markers, periodontal indices, and maternal behavioral factors.
METHODS: A multil
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.
Brainstem white matter (WM) bundles are essential conduits for neural signals that modulate homeostasis and consciousness. Their architecture forms the anatomic basis for brainstem connectomics, subcortical circuit models, and deep brain navigation tools. However, their small size and complex morphology, compared to cerebral WM, makes mapping and segmentation challenging in neuroimaging. As a result, fundamental questions about brainstem modulation of human homeostasis and consciousness remain unanswered. We leverage diffusion MRI tractography to create BrainStem Bundle Tool (BSBT), which auto
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 objective of the present work is to develop a voltammetric method for the determination of entacapone (ENT) in the presence of levodopa (LEV) and carbidopa (CAR) in synthetic mixtures and pharmaceutical formulations, using a multivariate approach. ENT is an inhibitor of Catechol-O-methyltransferase (COMT), used in the treatment of Parkinson's disease as an adjunct for the combination therapy with LEV and CAR. With the optimized parameters in a pH 3.0 Britton-Robinson buffer, the quantitative analyses were assessed by the root mean square error in prediction (RMSEP), as well as the root mea
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.
Acute pancreatitis (AP) is a common disease, and severe acute pancreatitis (SAP) has a high morbidity and mortality rate. Early recognition of SAP is crucial for prognosis. This study aimed to develop a novel liquid neural network (LNN) model for predicting SAP. This study retrospectively analyzed the data of AP patients admitted to the Second Affiliated Hospital of Guilin Medical University between January 2020 and June 2024. Data imbalance was dealt with by data preprocessing and using the synthetic minority oversampling technique (SMOTE). A new feature selection method was designed to optim
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: Oral microbiota is a major etiological factor in the development of dental caries. Next-generation sequencing techniques have been widely used, generating vast amounts of data which is underexplored. The advancement of artificial intelligence (AI) technologies has made it possible to mine information from these large datasets. This study aimed to develop AI-driven diagnostic models and identify key microbial features for caries.
METHODS: We collected raw metagenomic and full-length 16 S rRNA gene sequencing data from previous studies on saliva and plaque to construct a caries AI 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: While music is known to influence exercise performance through auditory-motor coupling, the biomechanical mechanisms by which musical groove-characterized by rhythmic drive and movement-inducing qualities-modulates cycling coordination remain poorly understood. This study investigates how groove levels systematically alter lower extremity kinematics and neuromuscular control during high-torque cycling.
METHODS: Twenty-four well-trained, right-handed cyclists completed high-torque cycling trials under three counterbalanced conditions: metronome (control), low-groove (LG), and high-
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