BACKGROUNDS: Gastric cancer (GC) is a prevalent malignancy affecting the digestive system. We aimed to develop a risk prediction model based on endoscopic atrophy classification for GC.
METHODS: We retrospectively collected the data from January 2020 to October 2021 in our hospital and randomly divided the patients into training and validation sets in an 8:2 ratio. We used multiple machine learning algorithms such as logistic regression (LR), Decision tree, Support Vector Machine, Random forest, and so on to establish the models. We employed the Least absolute shrinkage and selection operator
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: This study aimed to develop a VO2peak-based framework for classifying exercise intensity in ICR mice and to validate the associated physiological responses.
METHODS: Male ICR mice (8 weeks) completed four maximal graded exercise test (GXT) protocols (P1-P4) using a treadmill-equipped metabolic chamber. P1 and P2 began at 10 m/min with a fixed 15° incline, increasing speed by 3 m/min every 3 min (P1) or 1.5 m/min every 1.5 min (P2). P3 and P4 also started at 10 m/min but from a 0° incline; P3 increased both speed (3 m/min every 3 min) and incline (3° every 3 min), while P4 increased s
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.
• A standardized definition for “passive exercise” has not been adopted in the current literature. • We provide an operational definition of passive exercise as planned, structured, and repetitive passive movements designed to promote specific physical, cognitive, or health outcomes. • We identify passive exercise modalities that might facilitate more cost-effective and individually tailored interventions supporting brain health. • We explain how passive exercise differs from passive movement and that passive exercise can be further classified into distinct categories.
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.
Prostate cancer is the most prevalent solid tumor in males and one of the most common causes of male mortality. It is the most common type of cancer in men, a major global public health issue, and accounts for up to 7.3% of all male cancer diagnoses worldwide. To optimize patient outcomes and ensure therapeutic success, an accurate diagnosis must be made promptly. To achieve this, we focused on using ResNet50, a convolutional neural network (CNN) architecture, to analyze prostate histological images to classify prostate cancer. ResNet50, due to its efficiency in medical image classification, w
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.
This research addresses the critical challenge of early detection in pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) by exploring urinary biomarkers and integrating artificial intelligence (AI) models. The study emphasizes the significance of liquid biopsy, particularly in urine, as a noninvasive approach for real-time monitoring of PDAC. Traditional diagnostic methods face limitations, necessitating the exploration of novel biomarkers and AI applications. The research employs two distinct methodologies: Method 1, utilizing a Bagged Ensemble of decision trees, and Method 2, employing an optimized deci
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.
OBJECTIVE: Ventricular arrhythmias are the primary arrhythmias that cause sudden cardiac death. We address the problem of classification between ventricular tachycardia (VT), ventricular fibrillation (VF) and non-ventricular rhythms (NVR).
METHODS: To address the challenging problem of the discrimination between VT and VF, we develop similarity maps - a novel set of features designed to capture regularity within an ECG trace. These similarity maps are combined with features extracted through learnable Parzen band-pass filters and derivative features to discriminate between VT, VF, and NVR. To
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
The liver is a vital organ responsible for essential functions, including digestion, metabolism, detoxification, and immunity. Liver disorders, whether due to disease, injury, or congenital conditions, pose serious health risks and require timely diagnosis for effective treatment and improved survival. Advances in machine learning (ML), particularly deep learning, have demonstrated significant potential for disease prediction, offering clinicians more accurate and efficient diagnostic tools. In this study, we propose a novel predictive framework based on a deep neural network (DNN) integrated
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.
INTRODUCTION: Electrocardiogram (ECG) values vary significantly across age and sex, particularly during childhood and adolescence. While age- and sex-specific ECG standards exist, they often fail to capture complex multi-dimensional relationships and have not been applied in machine learning (ML) enhanced ECG analysis. Accuracy of automated ECG analysis in clinical practice improved significantly by applying ML models, however there is a paucity of such studies in the pediatric population. Our aim was to create age- and sex-specific standards for children by ML modeling.
METHODS: We analyzed
СтатьяПрепринтПоиск 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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: Adolescent major depressive disorder (MDD) is a serious mental health condition that has been linked to abnormal functional connectivity (FC) patterns within the brain. However, whether FC could be used as a potential biomarker for diagnosis of adolescent MDD is still unclear. The aim of our study was to investigate the potential diagnostic value of whole-brain FC in adolescent MDD.
METHODS: Resting-state functional magnetic resonance imaging data were obtained from 94 adolescents with MDD and 78 healthy adolescents. The whole brain was segmented into 90 regions of i
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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: Sperm morphology is a fundamental parameter in the evaluation of male infertility, offering critical insights into reproductive health. However, traditional manual assessments under microscopy are limited by operator dependency and subjective interpretation caused by biological variation. To overcome these limitations, there is a need for accurate and fully automated classification systems. Objectives: This study aims to develop a two-stage, fully automated sperm morphology classification framework that can accurately identify a wide spectrum of abnormalities. The framework is de
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.
IMPORTANCE: Multisystem inflammatory syndrome in children (MIS-C) is an uncommon but severe hyperinflammatory illness that occurs 2 to 6 weeks after SARS-CoV-2 infection. Presentation overlaps with other conditions, and risk factors for severity differ by patient. Characterizing patterns of MIS-C presentation can guide efforts to reduce misclassification, categorize phenotypes, and identify patients at risk for severe outcomes.
OBJECTIVE: To characterize phenotypic clusters of MIS-C and identify clusters with increased clinical severity.
DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: In this cohort stud
СтатьяПоддержка 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.
Humeroradial synostosis (HRS) is a rare congenital limb malformation, characterised by fusion of the humeral and radial bones, leading to functional disability of the elbow joint. HRS may be reported in familial or sporadic cases and observed either isolated or as part of a syndromic condition. According to an extensive review of the literature, a dozen known conditions may comprise an HRS. The present review aims to propose an updated classification based on molecular pathways (chondrogenesis and osteogenesis; limb development and patterning; genome regulation), combined with a concise overvi
СтатьяОбзорПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
Elite football players are particularly vulnerable to sports injuries due to the demands of high-intensity training and competition, which negatively affect their athletic careers and the economic interests of their clubs. Currently, the structural classification of injury scenarios and types in football remains unclear, hindering players' understanding of injuries and the implementation of effective preventive measures. This study aims to refine the structural classification of football-related injuries and update the corresponding scenarios, prevention strategies, and treatment approaches fo
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.
Lung cancer remains one of the deadliest diseases in the world and early detection is critical to enhancing survival rates. With traditional diagnostic techniques - CT scans and chest X-rays - an invasive procedure must be performed and, in some cases, it relies on expert interpretation. Whether benign or malignant, the similarities in visual characteristics of nodules leads to ambiguity and makes for a difficult case which calls for the development of automatic lung cancer classification framework such as the one we proposed, which incorporates Deep Learning (DL) methods and uses a rigourous
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.
Neonatal brain tumors (NBTs) are rare, with specific characteristics distinguishing them from tumors in older children. NBTs occur in the first 28 days of life with a low incidence rate. They present unique histological features, with teratomas and gliomas being the most relevant types of NBTs. The most common clinical finding is macrocephaly and hydrocephaly, but non-specific symptoms can also occur. Researchers illustrated multiple risk factors predominantly carcinogens and genetic factors. Managing these tumors is challenging, with surgery being the gold standard for treatment whereas the u
СтатьяОбзорПолный 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 purpose of this study was to introduce and evaluate the Descriptive Ankle Fracture Classification (DAFC) system, a novel alphanumeric method for categorizing ankle fractures and fracture dislocations, and to assess its reliability and prognostic value compared to traditional classification systems (AO/OTA, Weber, and Lauge-Hansen).
MATERIALS AND METHODS: A retrospective review was conducted on 90 patients who underwent surgical treatment for ankle fractures. Four observers of varying experience levels classified the fractures using the DAFC, AO/OTA, Weber, and Lauge-Hansen classi
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.
Bronchopulmonary dysplasia (BPD) is a severe chronic respiratory disease linked to preterm births. A scoping review was performed to identify risk factors for moderate and severe BPD to develop an evidence-based, early prognostic, globally recognized, and etiology/pathophysiology-based classification. The findings were then validated against a Japanese national database, the Neonatal Research Network Japan. After identifying histological chorioamnionitis, bubbly/cystic appearance on chest X-ray, and small-for-gestational-age infants as risk factors for severe BPD, BPD was divided into nine cat
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 Narakas classification describes brachial plexus birth injury (BPBI) according to nerve root injury by the pattern of motor weakness on clinical examination. However, it is unknown whether the classification truly corresponds to the described nerve roots. The distribution of nerve root injuries on magnetic resonance imaging (MRI) in infants with BPBI was compared with the clinical classification.
METHODS: Infants with BPBI were prospectively enrolled at three children's hospitals, and the Narakas group was determined by physical examination. Infants underwent MRI prior to age 16
СтатьяСравнительное исследованиеМногоцентровое 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.
Spiking neural networks (SNNs) present the potential for ultra-low-power computation, especially when implemented on dedicated neuromorphic hardware. However, a significant challenge is the efficient conversion of continuous real-world data into the discrete spike trains required by SNNs. In this paper, we introduce Learning Adaptive Spike Thresholds (LAST), a novel, trainable encoding strategy designed to address this challenge. The LAST encoder learns adaptive thresholds to transform continuous signals of varying dimensionality-ranging from time series data to high dimensional tensors-into s
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.
Body stalk anomaly (BSA) is a complex congenital condition characterized by defects in the body wall, skeletal abnormalities, and an absent or abnormal umbilical cord (UC). A classification system for BSA, based on wall and skeletal abnormalities, is proposed and includes eight types observed in porcine models. These classifications consider combinations of thoracoabdominoschisis, abdominoschisis, anal atresia, genitourinary anomalies, and skeletal defects, including extreme retroflexion, scoliosis, vertebral agenesis, hemivertebrae, and thoracic or limb anomalies. While previous studies often
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.
MedElevator
Войти в исследования