Coastal environments are highly dynamic, making monitoring of suspended sediment concentration (SSC) both challenging and essential. SSC serves as an indicator of coastal processes, storm impact, water quality and ecosystem service delivery. However, direct measurement of SSC is costly, logistically difficult and spatially limited. Although remote sensing offers a promising alternative by estimating SSC from surface reflectance, it requires calibration and is often constrained by site-specific applicability. This study presents a machine learning framework for national-scale SSC estimation usi
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.
With over 55 million people globally affected by dementia and nearly 10 million new cases reported annually, Alzheimer's disease is a prevalent and challenging neurodegenerative disorder. Despite significant advancements in machine learning techniques for Alzheimer's disease detection, the widespread adoption of deep learning models raises concerns about their explainability. The lack of explainability in deep learning models for online handwriting analysis is a critical gap in the literature in the context of Alzheimer's disease detection. This paper addresses this challenge by interpreting p
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 development of a new three-dimensional (3D) imaging system designed to obtain a digital image of an infant's cranium is described. This system is intended to replace the manual plaster-casting technique currently used during the process of fabricating cranial remodeling bands. The system uses 18 triangulated digital cameras and the projection of random infrared patterns to capture a 360 degrees image of an infant's cranium instantaneously, including the face and top of the head. Accuracy was calculated by comparing models digitized with this system with the same models digitized with high-
Оценочное исследованиеСтатьяПоддержка службы здравоохранения 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: Unsupervised machine learning identifies clinically meaningful subgroups across biomedical domains, yet remains underutilised in transplantation. Existing machine perfusion (MP) machine learning research relies on small cohorts with supervised models of variable performance, rarely investigating multivariate phenotypes integrating donor-recipient characteristics. Unsupervised methods can uncover latent phenotypes in high-dimensional data, revealing favourable-outcome groups and high-risk profiles overlooked by current scoring systems. Applying these methods to United Kingdom MP dat
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.
AIM: To estimate the effect of surgery on parent-reported gait outcomes as measured using the Gait Outcomes Assessment List (GOAL) questionnaire in a cohort undergoing surgery guided by instrumented gait analysis.
METHOD: This was an observational study (n = 146 individuals, 59 females [40%], median age 7 years 10 months [interquartile range 6 years to 10 years 10 months]) classified in Gross Motor Function Classification System levels I-III). The X-Learner was used to estimate the causal treatment effect on treated individuals. The X-Learner is an advanced machine learning framework designed
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.
UNLABELLED: Tinnitus is one of the most common hearing disorders affecting one-third of Americans and is defined as the buzzing or ringing sound one perceives in one or both ears in the absence of an acoustic stimulus. One objective method for tinnitus screening in rodents is gap prepulse inhibition of the acoustic startle reflex (GPIAS), a reduction in the abrupt motor response elicited by an intense auditory stimulus following a silent gap in noise. Reduced inhibition by gaps embedded in narrow-band noise is hypothesized to reflect the primary tinnitus pitch, as the tinnitus "fills-in" the g
СтатьяПрепринтПоиск 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: Parkinson's disease (PD) is a progressive neurodegenerative disorder in which early diagnosis remains difficult due to subtle and heterogeneous symptoms. Speech impairments, particularly hypokinetic dysarthria, often appear early and offer promise as non-invasive biomarkers for detection. This study investigates whether quantitative speech-derived acoustic features can serve as reliable, non-invasive biomarkers for early detection of PD by analysing dysphonia measures extracted from sustained phonation recordings.
METHOD: A two-pronged analytical framework was used. First, explorat
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.
OBJECTIVES: To identify risk and protective factors associated with lifetime marijuana use among male high school students through an interpretable machine learning model, providing evidence to support early and targeted public health interventions.
STUDY DESIGN: Cross-sectional analysis of 2023 Youth Risk Behavior Surveillance System (YRBS) data for boys in grades 9-12 across the United States.
METHODS: The final analytical sample included 8285 boys after excluding missing outcomes. Thirty-six predictors spanning demographics, substance use behaviors, lifestyle, psychosocial stressors, ment
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.
Early and accurate diagnosis of dementia is essential to improving patient outcomes and reducing societal burden. The Mini-Mental State Examination (MMSE) is widely used to assess cognitive function, yet traditional statistical and machine learning approaches often face limitations in capturing nonlinear interactions and subtle decline patterns. This study developed a novel deep learning-based dementia prediction model using MMSE data collected from domestic clinical settings and compared its performance with traditional machine learning models. A notable strength of this work lies in its use
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: Postoperative pulmonary embolism (PE) remains a rare but life-threatening complication after surgery. Early identification of high-risk patients is essential but remains challenging due to heterogeneous perioperative risk factors. This study aimed to develop and externally validate a machine learning-based prediction model for postoperative PE and to explore key clinical determinants using interpretable artificial intelligence.
METHODS: This multicenter retrospective study included surgical patients from six hospitals between January 2020 and January 2025. Patients were divided in
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: Behavioral problems affect 10-20% of children worldwide. Conventional pediatric assessment of risk factors for behavioral problems relies largely on single-biomarker analysis, which fails to capture the synergistic or antagonistic interactions among nutritional and metabolic factors and is further hampered by multicollinearity among biomarkers. Whether integrated nutritional-metabolic patterns improve risk identification beyond individual biomarkers remains unclear. We therefore combined multivariable regression, explainable machine learning, and principal component analysis (PCA)
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.
INTRODUCTION: Sex as a biological variable (SABV) may help to account for the differential development and expression of post-traumatic stress disorder (PTSD) symptoms among trauma-exposed males and females. Here, we investigate the impact of SABV on PTSD-related neural alterations in resting-state functional connectivity (rsFC) within three core intrinsic connectivity networks (ICNs): the salience network (SN), central executive network (CEN), and default mode network (DMN).
METHODS: Using an independent component analysis (ICA), we compared rsFC of the SN, CEN, and DMN between males and fem
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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: Whether the benefits of identical physical activity (PA) patterns for adults with high blood pressure (BP) vary according to an individual's characteristics has not been adequately studied.
OBJECTIVE: This study aimed to investigate whether an individual's characteristics modify the associations between PA patterns and mortality rate.
METHODS: Four PA patterns were derived from accelerometer-based data: active weekend warrior, active regular, active light PA, and baseline PA. The main outcome was all-cause mortality. A machine learning model to predict the optimal PA pattern for
СтатьяНаблюдательное 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.
INTRODUCTION: Glabellar wrinkle patterns, a visible manifestation of facial dynamics and ageing, result from complex interactions between anatomical and functional variables such as muscle interdigitation density, skin elasticity, and subcutaneous tissue characteristics. The standard injection pattern for botulinum toxin type A (BoNTA) is widely used but assumes uniformity in these factors, potentially overlooking individual anatomical and demographic variability. This study evaluates whether the standard injection pattern adequately addresses these differences.
METHODS: Advanced biomechanica
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.
18F-fluoro-deoxy-glucose positron emission tomography (FDG-PET) is a useful paraclinical exam for the diagnosis of Alzheimer's disease (AD). In this narrative review, we report seminal studies in clinically probable AD that have shown the importance of posterior brain metabolic decrease and the paradoxical variability of the hippocampal metabolism. The FDG-PET pattern was a sensitive indicator of AD in pathologically confirmed cases and it was used for differential diagnosis of dementia conditions. In prodromal AD, the AD FDG-PET pattern was observed in converters and predicted conversion. Aut
СтатьяОбзорПоиск 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) is changing the field of synthetic biology research. This approach has the potential to make the design-build-test-learn (DBTL) cycle more predictable by improving design prioritization, experimental planning, and data analysis. This review aims to analyze the application of artificial intelligence (AI), including machine learning (ML), deep learning (DL), and language models, across synthetic biology, specifically neural networks for genetic circuit design, protein engineering, metabolic pathway optimization, and multi-omics data analysis. The main focus is to ide
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.
OBJECTIVE: This study aimed to shed light on the potential relationships between blood volatile organic compounds (VOCs) and sleep health as well as mortality.
METHODS: We employed generalized linear (GL), restricted cubic spline (RCS), weighted quantile sum (WQS), quantile-based g-calculation (QGC), and Bayesian kernel machine regression (BKMR) models to assess the relationship between blood VOCs-including bromoform (NHANES code: LBXVBF), bromodichloromethane (LBXVBM), chloroform (LBXVCF), dibromochloromethane (LBXVCM), and methyl tert-butyl ether (LBXVME)-and sleep health indicators (troubl
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.
Arteriovenous (AV) fistulas, the preferred vascular access for hemodialysis, fail to mature in up to 60% of patients with kidney failure. This high failure rate is often attributed to adverse hemodynamic conditions, yet the exact mechanisms remain poorly understood. This review explores the application of computational fluid dynamics and machine learning to elucidate these mechanisms and predict clinical outcomes. Computational fluid dynamic models have been instrumental in characterizing the complex interplay between AV fistula geometry, such as anastomotic angle and curvature, and hemodynami
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.
INTRODUCTION AND AIM: Right-sided colon cancer (RSCC) is characterized by distinct clinical features and recurrence patterns. Our study aimed to develop a predictive model for distant recurrence in patients with RSCC who underwent curative surgery, employing the Random Forest machine learning algorithm, based on clinical and histopathologic variables.
MATERIALS AND METHODS: A retrospective analysis of 64 patients treated within the time frame of 2016-2024 was conducted. The variables included age, sex, lymphovascular invasion, and number of lymph nodes evaluated (transformed for inverse inter
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.
Depressive symptoms are commonly observed in stress-related psychiatric disorders, such as major depressive disorder (MDD) and posttraumatic stress disorder (PTSD). To date, emerging evidence from behavior and psychology suggests the possibility of underlying neurobiological mechanisms in transdiagnostic depression. This study aims to identify predictive signatures of depression severity across MDD and PTSD using a whole-brain connectivity machine learning analysis based on resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI). Patients with MDD (n = 84) and PTSD (n = 65), all medicati
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.
MedElevator
Войти в исследования