The utilization of deep convolutional neural networks for the purpose of diagnosing diseases in the skin area has proven to yield similar ac … ion. To overcome the mentioned difficulties, an explainable deep learning framework for skin lesion classification (EDLF-SLC) is developed within this study. The framework makes use of various approaches in machine learning and explainable artificial intelligence (XAI) to ensure improvements in terms of both accuracy and interpretability in a three-stage manner. …
СтатьяVideo-Audio MediaПоддержка 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.
Primary hepatic carcinoma (PHC) mainly encompasses three types. Hepatocellular carcinoma (HCC) is the most common form. Intrahepatic cholang … r validation and overcoming technical challenges. This review systematically summarizes the various classifications of PHC, their early diagnostic markers, and recent research on potential tumor markers, aiming to provide a comprehensive reference for early diagnosis.
СтатьяОбзорПолный 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/AIM: Prostate cancer has a high mortality rate and shows diagnostic disparities between racial groups, particularly between White and Black populations. This study aimed to develop a prostate cancer stage classification model using the XGBoost algorithm on miRNA expression data with a focus on race-based analysis.
MATERIALS AND METHODS: The data used in this study were obtained from the Genomic Data Commons. The Cancer Genome Atlas through the UCSC Xena Browser, consisting of miRNA expression and patient clinical data. Several feature selection methods were applied, including Stude…
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.
OBJECTIVE: To assess the reliability of the Risk Classification Instrument for Orofacial Myofunctional Disorders (ICR/DMO).
METHODOLOGY: This reliability study was conducted as part of the broader validation process of the ICR/DMO. Ninety caregivers of infants and preschoolers participated and were allocated into three age groups: G1=30 infants aged 1-5 months; G2=30 infants aged 6-23 months; and G3=30 preschoolers aged 24-71 months. Participants were recruited from two public daycare centers and a university pediatric clinic. The ICR/DMO was administered in person by a single speech-language…
СтатьяВалидационное 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.
Ovarian cancer is one of the most lethal gynecological malignancies, asymptomatic early progression, ineffective screening, and high histological heterogeneity. Accurate subtype classification and detection of chemotherapy resistance are critical for guiding personalized treatment strategies. Raman spectroscopy offers a label-free, non-destructive means of capturing biochemical fingerprints of cells, but its clinical potential is hindered by high spectral complexity and subtle inter-class variations. This study presents a machine learning-assisted Raman spectroscopy framework for the classific…
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.
BackgroundIn minimally invasive surgery (MIS), maintaining consistent optical clarity is essential for surgical safety and efficiency. However, lens contamination events (LCEs) such as fogging and debris accumulation continue to disrupt visualization, requiring frequent camera removal and cleaning that prolongs operative time and is linked to surgical injuries.ObjectiveDetermine performance of an artificial intelligence (AI) model, LUCID, for the detection of laparoscopic lens contamination.MethodsSurgical video footage was collected from the central Texas region and annotated to classify the
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.
Federated learning enables multiple organizations to collaboratively analyze data while retaining local control over their datasets, making it attractive for applications such as healthcare. Distributed quantum computing provides a natural framework for such workflows, allowing geographically separated quantum processors to execute joint computations using shared entanglement while preserving data privacy. In this work, we investigate the feasibility of satellite-enabled distributed quantum computing for federated quantum learning. As a representative application, we consider a distributed dis
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 is the leading cause of dementia, typically affecting the elderly. It results in cognitive and memory loss with progress … oft tissues. This study proposes an innovative Multi-head Parallel LeNet5-based Alzheimer's Disease Classification framework. The proposed Multi-head Parallel LeNet5-based Alzheimer's Disease Classification system processes magnetic resonance imaging images through several key steps. First, the Modified Wiener Filter is applied for noise reduction during preproc …
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.
PURPOSE: To explore the spatiotemporal dynamics of binocular interaction in anisometropic amblyopia.
METHODS: Ten anisometropic amblyopes ( … perceptive field (PF) in each condition was obtained with subsecond and subdegree precision using a classification image technique. The spatiotemporal dynamics of modulation from one eye to the other eye was determined by subtracting the other eye's monocular PF from the eye's dichoptic PF.
RESULTS: Monocular PFs in both fellow eyes (FE) and amblyopic eyes (AE) …
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.
Earprint biometrics has been proposed as a forensic identification method based on the distinctive morphology of the external human ear and … comparison techniques. Particular attention is given to the anatomical basis of ear morphology, the classification of earprints, and the methodological frameworks used in forensic comparison. The review also evaluates empirical studies addressing variability in earprint deposition, examiner subjectivity, and the absence of validated statistical models for assess …
СтатьяОбзорПоиск 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 HYPOTHESIS: Schizophrenia (SCZ) is characterized by deficits in emotional expression, with facial expressions serving as potential markers for diagnosis. Leveraging machine learning and computerized facial analysis, this study aimed to identify facial expression features in patients with SCZ and individuals with high social anhedonia (SocAnh), construct an explainable classification model, and explore the associations between facial features and negative symptoms.
STUDY DESIGN: Emotional expressions of 2 samples comprising 32 patients with SCZ and 34 Health controls (HC), and 5…
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.
Active power distribution networks are evolving with the integration of distributed energy resources (DERs) and advanced optimization techniques to enhance grid flexibility and efficiency. However, radial distribution networks suffer from significant voltage drops and high-power losses due to their inherent topology and unidirectional power flow.This study proposes a novel Classification-based Global Optimization (CGO) approach that integrates electrical engineering principles with a structured optimization framework-a departure from conventional metaheuristic methods. Unlike black-box algorit…
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.
Medical imaging diagnosis of pneumonia must be accurate at distinguishing between the various disease subtypes but must be resistant to sparse annotated evidence as well as cross-imaging variability. The current deep learning methods are mostly univariate and binary-classification, which limits their clinical use. As a solution to these shortcomings, this paper suggests a semi-supervised CNN-Enhanced Cascade Forest (CE-Cascade) scheme to classify multi-class pneumonia based on X-ray and CT images of the chest. Based on the approach proposed, a convolutional neural network will first be used to…
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.
Compact deep models are attractive for medical image classification, but conventional knowledge distillation mainly transfers class-level predictions and may not adequately preserve lesion-relevant spatial cues. To address this limitation, we propose LaHKD, a lesion-aware hierarchical knowledge distillation framework for parameter-efficient medical image classification. LaHKD enables a lightweight student to learn hierarchical semantic representations together with lesion-focused guidance from a stronger teacher. We evaluate LaHKD on HAM10000 dermoscopic lesion classification and a brain tumor…
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.
High-fidelity continuum models of electrostatically actuated MEMS accurately capture distributed electromechanical interactions but are computationally expensive for repeated simulation, optimization, and real-time applications. This work develops a physics-informed reduced-order modeling framework based on Lie symmetry classification for a nonlinear electrostatic MEMS microplate governed by a fourth-order integro-partial differential equation. The continuum model is recast as an extended canonical system separating local differential operators from nonlocal stretching and capacitive contribut…
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.
Manual sorting is still the mainstream scheme for component identification in down feather quality evaluation, which suffers from low detection efficiency and poor stability. To address these drawbacks, this paper proposes a fine-grained component detection algorithm based on YOLO12 for down feather quality classification. Five typical down feather components are selected as detection targets, including discolored feathers, down filaments, immature down, feathers and pure down. A dedicated down feather object detection dataset consisting of 1140 images is established accordingly. To improve th…
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: Tobacco use among older adults remains a pressing public health concern in South Korea, particularly among men. Despite the decline in tobacco use rates with age, a range of sociodemographic, psychological, and behavioral factors persist to influence tobacco use behaviors. However, prior studies have primarily relied on linear modeling approaches, which may overlook indirect associations. This study addressed this gap using classification and regression tree (CART) analysis to identify hierarchical and interactive patterns among factors associated with tobacco use.
METHODS: We ana…
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.
Mobile health has become a popular option for patients to monitor and analyze their body activities and vital signs using their mobile devic … nes a convolutional neural network (CNN) and a gated recurrent unit (GRU) for robust human activity classification. Key contributions include (1) the design of an end-to-end CNN-GRU model that jointly extracts local spatiotemporal features and models long-term temporal dependencies from raw sensor data, and (2) a comprehensive benchmarking framework validating t …
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.
Small-scale (e.g., classroom) assessment represents the most common and needed scenario for cognitive diagnostic testing. In such settings, … on, making them unsuitable for small-scale classroom use. On the other hand, existing nonparametric classification methods, while robust in small samples, are largely confined to dichotomous (0/1) response data. There is a lack of dedicated nonparametric methods for polytomous responses, creating a disconnect between practical testing and diagnostic tools. To ad …
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