Parkinson's disease (PD) is characterised by a complex array of motor, psychiatric, and gastrointestinal symptoms, many of which are linked to disruptions in neuroactive metabolites. Dysregulated activity of tryptophan 2,3-dioxygenase (TDO), a key enzyme in the kynurenine pathway (KP), has been implicated in these disturbances. TDO's regulation of tryptophan metabolism outside the central nervous system (CNS) plays a critical role in maintaining the balance between serotonin and kynurenine-derived metabolites, with its dysfunction contributing to the worsening of PD symptoms. Recent studies su
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.
Globally, the number of wheelchair users is steadily increasing. These people often adopt sitting patterns that reflect their functional status. Monitoring the user's postural status can help users and healthcare professionals to treat them. However, this posture is sometimes influenced by the environment in which the chairs move, and not necessarily by changes in their functional status. To address this problem, this study presents a model designed to classify wheelchair movement contexts, enabling the identification of what is happening in the user's environment. To do this, data has been co
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.
IMPORTANCE: Little is known about long-term associations of early-life exposure to extreme temperatures with child health and lung function.
OBJECTIVES: To investigate the association of prenatal and postnatal heat or cold exposure with newborn lung function and identify windows of susceptibility.
DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: This population-based cohort study (SEPAGES) recruited pregnant women in France between July 8, 2014, and July 24, 2017. Data on temperature exposure, lung function, and covariates were available from 343 mother-child dyads. Data analysis was performed from Januar
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.
In renal histopathology, the routine clinical use of several histological stains presents challenges for the direct application of stain-specific deep learning-based analysis tools to whole-slide images. We present an approach to the in silico histological staining of kidney tissue where samples stained with hematoxylin and eosin (H&E) are virtually restained with periodic acid-Schiff (PAS). Our approach is underpinned by cycle-consistent generative adversarial neural networks trained on the National Unified Renal Translational Research Enterprise data set-the first UK-wide Biobank for chronic
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.
BACKGROUND: Postoperative complications in colorectal surgery can significantly impact patient outcomes and healthcare costs. Accurate prediction of these complications enables targeted perioperative management, improving patient safety and optimizing resource allocation. This study evaluates the application of machine learning (ML) models, particularly deep learning neural networks (DLNN), in predicting postoperative complications following laparoscopic right hemicolectomy for colon cancer.
METHODS: Data were drawn from the CoDIG (ColonDx Italian Group) multicenter database, which includes i
СтатьяМногоцентровое исследованиеНаблюдательное 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.
To provide a reference for the initial diagnosis of clinical prostate cancer, we identified predictors and established a risk prediction model by analyzing a national Chinese prostate tumor dataset. Average value was used to interpolate the data from a prostate cancer dataset provided by the National Population Health Data Center of China. Factor screening was performed using the Kruskal-Wallis test and binary logistic regression. A multicollinearity analysis was performed on the variables. Cleaned data were divided into training and test datasets. Seven machine learning models and the 3 tradi
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.
Indomethacin (IND) is a nonsteroidal anti-inflammatory drug (NSAID) with anti-inflammatory, analgesic, and antipyretic properties, and is widely used for the treatment of diverse inflammatory diseases. However, its poor aqueous solubility severely limits its clinical application. An orally dissolving film (ODF) loaded with an indomethacin solid dispersion (IND-SD) was developed to enhance dissolution. Based on Hansen solubility parameters (HSP), four polymers were selected to prepare the IND-SD, and the optimal carrier and drug to polymer ratio were identified by in vitro dissolution testing.
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.
OBJECTIVE: This study aimed to leverage machine learning algorithms to explore the relationship between anti-double-stranded DNA (anti-dsDNA) immunoglobulin G (IgG) glycosylation and the degree of organ involvement in patients with SLE.
METHODS AND ANALYSIS: We enrolled 86 consecutive treatment-naïve patients with SLE positive for anti-dsDNA antibodies from the Department of Rheumatology and Immunology at Ruijin Hospital, Shanghai, between 2017 and 2019. We quantified and classified the degree of organ involvement in patients with SLE and analysed each glycoform and a combination of glycoform
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 incidence of moderate to severe pain after chemotherapy with primary hepatic carcinoma (PHC) patients is high. Although standardized treatment can effectively relieve pain, the control effect is poor. More attention should be paid to the prevention of pain at the beginning of symptoms, so as to reduce the incidence of pain and promote the health of patients. However, there are lack of a prospective design to predict pain before it occurs. The study is a prospective case‒control study. Population was PHC patients who received chemotherapy from April to August to 2024 in three grade 3 and fi
СтатьяМногоцентровое 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.
Deep learning frameworks utilizing convolutional neural networks (CNNs) have frequently been used for brain age prediction and have achieved outstanding performance. Nevertheless, deep learning remains a black box as it is hard to interpret which brain parts contribute significantly to the predictions. To tackle this challenge, we first trained a lightweight, fully CNN model for brain age estimation on a large sample data set (N = 3054, age range = [8,80 years]) and tested it on an independent data set (N = 555, age range = [8,80 years]). We then developed an interpretable scheme combining net
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.
PRÉCIS: Using a CNN-enhanced platform, 60-4 visual fields identified peripheral glaucomatous defects missed by central testing in mild cases; facial contour correction showed these defects occurred exclusively outside the temporal visual field.
PURPOSE: To develop a methodology to separate facial contour-induced visual field defects from defects related to glaucoma in patients with peripheral field defects.
METHODS: Ninety-seven eyes from 50 patients previously diagnosed with glaucoma were enrolled in the study. Thirty-one (62%) participants were male, and 86% were white. The study involved
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: Anal injuries, such as lacerations and fissures, are challenging to diagnose because of their anatomical complexity. Endoanal ultrasound (EAUS) has proven to be a reliable tool for detailed visualization of anal structures but relies on expert interpretation. Artificial intelligence (AI) may offer a solution for more accurate and consistent diagnoses. This study aims to develop and test a convolutional neural network (CNN)-based algorithm for automatic classification of fissures and anal lacerations (internal and external) on EUAS.
METHODS: A single-center retrospective study anal
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.
Age estimation in forensic odontology is mainly based on the development of permanent teeth. To register the developmental status of an examined tooth, staging techniques were developed. However, due to inappropriate calibration, uncertainties during stage allocation, and lack of experience, non-uniformity in stage allocation exists between expert observers. As a consequence, related age estimation results are inconsistent. An automated staging technique applicable to all tooth types can overcome this drawback.This study aimed to establish an integrated automated technique to stage the develop
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.
This study investigates the relationship between various target exposure signs and brain activation patterns by analyzing the EEG signals of 35 subjects observing four types of targets: well-camouflaged, with large color differences, with shadows, and of large size. Through ERP analysis and source localization, we have established that different exposure signs elicit distinct brain activation patterns. The ERP analysis revealed a strong correlation between the latency of the P300 component and the visibility of the exposure signs. Furthermore, our source localization findings indicate that exp
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: To compare the efficiency of three artificial intelligence (AI) frameworks (Standard Machine Learning (ML), Multi-Layer Perceptron (MLP) and Convolution Neural Networks (CNN)) with a reference method (Mean radius of curvature (K)) to predict the posterior radius of curvature of the best-fitted rigid contact lens (RCBFL) in keratoconus eyes.
METHODS: This retrospective study included 197 keratoconus eyes of 135 patients fitted with Rose K2® (Menicon®, Nagoya, Japan) rigid contact lenses with one or more topographies available (MS39®, CSO®, Ferrara, Italy) between January 2020 and S
СтатьяСравнительное исследованиеПолный 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: This study aimed to characterize long-term cerebral perfusion pressure (CPP) trajectory in traumatic brain injury (TBI) patients and construct an interpretable prediction model to assess the risk of unfavorable CPP evolution patterns.
METHODS: TBI patients with CPP records were identified from the Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC)-IV 2.1, eICU Collaborative Research Database (eICU-CRD) 2.0, and HiRID dataset 1.1.1. The research process consisted of 2 stages. First, group-based trajectory modeling (GBTM) was used to identify different CPP trajectories. Second, diff
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.
Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) measures cortical hemodynamic changes, yet it cannot collect this information from subcortical structures, such as the thalamus, which is involved in several key functional networks. To address this drawback, we propose a machine-learning-based approach to predict cortical-thalamic functional connectivity using cortical fNIRS data. We applied graph convolutional networks (GCN) to two datasets obtained from healthy adults and neonates with early brain injuries, respectively. Each dataset contained fNIRS connectivity data as input to the predictive m
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.
Circulating cell-free DNA (cfDNA) is a powerful diagnostics tool that is widely studied in the context of liquid biopsy in oncology and other fields. In obstetrics, maternal plasma cfDNA have already proven its utility, enabling noninvasive prenatal testing (NIPT), which has become a standard for detecting chromosomal aberrations. However, identification of point mutations responsible for monogenic diseases (NIPT-M) remains limited, even when accounting to fragment specific characteristics (i.e. fragmentomics). While genotyping of individual genomes is performed today using deep learning (DL)
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.
Accurate prediction of scoliotic curve progression is crucial for guiding treatment decisions in adolescent idiopathic scoliosis (AIS). Traditional methods of assessing the likelihood of AIS progression are limited by variability and rely on static measurements. This study developed and validated machine learning models for classifying progressive and non-progressive scoliotic curves based on gait analysis using wearable inertial sensors. Gait data from 38 AIS patients were collected using seven inertial measurement unit (IMU) sensors, and hip-knee (HK) cyclograms representing inter-joint coor
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: To develop a convolutional neural network (CNN)-based program to analyze maximum intensity projection (MIP) images of 2-deoxy-2-[F-18]fluoro-D-glucose (FDG) positron emission tomography (PET) scans, aimed at predicting lymph node metastasis of non-small cell lung cancer (NSCLC), and to evaluate its effectiveness in providing diagnostic assistance to radiologists.
METHODS: We obtained PET images of NSCLC from public datasets, including those of 435 patients with available N-stage information, which were divided into a training set (n = 304) and a test set (n = 131). We generated 36 ma
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