Early life stage folate status may influence neurodevelopment in offspring. The developmental origin of health and disease highlights the importance of the period of the first 1000 days (from conception to 2 years) of life. This study aimed to evaluate the effect of early life stage folic acid deficiency on de novo telomere synthesis, neurobehavioral development, and the cognitive function of offspring rats. The rats were divided into three diet treatment groups: folate-deficient, folate-normal, and folate-supplemented. They were fed the corresponding diet from 5 weeks of age to the end of the
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.
Quantitative assessment of hand function can assist therapists in providing appropriate rehabilitation strategies, which plays an essential role in post-stroke rehabilitation. Conventionally, the assessment process relies heavily on clinical experience and lacks quantitative analysis. To quantitatively assess the hand motor function of patients with post-stroke hemiplegia, this study proposes a novel multi-modality fusion assessment framework. This framework includes three components: the kinematic feature extraction based on a graph convolutional network (HAGCN), the surface electromyography
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.
We compared the predictive performance of an artificial neural network to traditional pharmacometric modeling for population prediction of plasma concentrations of valproate in real-world data. We included individuals aged 65 years or older with epilepsy who redeemed their first prescription of valproate after the diagnosis of epilepsy and had at least one valproate plasma concentration measured. A long short-term memory neural network (LSTM) was developed using the training data set to fit the LSTM and the test data set to validate the model. Predictions from the LSTM were compared with those
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.
Chemical emissions from two new memory foam mattresses were evaluated in a simulated consumer use environment over the course of 32 days. Passive 12- and 24-h samples (n = 62) were collected for various VOCs. Airborne concentrations of chemicals associated with the mattresses (2-propanol, acetone, chloromethane, toluene, and ΣVOC) peaked during the first day after installation and progressively decayed over the course of the following 31 days. Emission rates were derived using a two-phase, double exponential source decay model paired with a one-compartment generalized indoor air quality model;
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 and Impact Statement. We adopt a deep learning model for bone osteolysis prediction on computed tomography (CT) images of murine breast cancer bone metastases. Given the bone CT scans at previous time steps, the model incorporates the bone-cancer interactions learned from the sequential images and generates future CT images. Its ability of predicting the development of bone lesions in cancer-invading bones can assist in assessing the risk of impending fractures and choosing proper treatments in breast cancer bone metastasis. Introduction. Breast cancer often metastasizes to bone, cau
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: Autologous hematopoietic stem cell transplantation (autoHSCT) is increasingly being recognized as a treatment option for severe refractory autoimmune diseases (AD). However, efficacy is hampered by high relapse rates. In contrast, allogeneic HSCT (alloHSCT) has high potential to cure AD, but is associated with significant morbidity and mortality, and data in AD are limited. Experience with autoHSCT in relapsing polychondritis, a rare episodic inflammatory disorder characterized by destruction of cartilage, is scarce and alloHSCT has not been described before.
CASE PRESENTATION: He
Клинический случайСтатьяПоиск 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.
Asthma is a common respiratory disease that is affected by air pollutants and meteorological factors. In this study, we developed models that predict the daily number of patients receiving treatment for asthma using air pollution and meteorological data. A neural network with long short-term memory (LSTM) and fully connected (FC) layers was used. The daily number of asthma patients in the city of Seoul, the capital of South Korea, was collected from the National Health Insurance Service. The data from 2015 to 2018 were used as the training and validation datasets for model development. Unseen
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 AND OBJECTIVES: Neurocysticercosis (NCC) due to Taenia Solium is a major public health problem. Our objective was to study patients with disseminated cysticercosis (DCC) who had NCC in the brain along with an additional site in the body and assess their clinical, radiological profile, and response to therapy.
MATERIALS AND METHODS: A chart review of DCC with a high lesion load of NCC ≥20 (DNCC) in the brain was performed.
RESULTS: Sixteen (M:F = 13:3) patients were diagnosed with DNCC with a mean age of presentation of 35.1 ± 14.2 years. Headache was the predominant symptom, follo
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: Bipolar disorder (BD) is a mental disorder characterized by depressive and manic or hypomanic episodes. The complexity in the diagnosis of Bipolar disorder (BD) due to its overlapping symptoms with other mood disorders prompted researchers and clinicians to seek new and advanced techniques for the precise detection of Bipolar disorder (BD). One of these methods is the use of advanced machine learning algorithms such as deep learning (DL). However, no study of BD has previously adopted DL techniques using EEG signals. Method: EEG signals of 169 BD patients and 45 controls were clean
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: Rapidly progressive cognitive impairment is a diagnostic criterion in Creutzfeldt-Jakob disease (CJD), but the diagnosis is usually reached when an analysis of cognitive aspects is no longer possible.
OBJECTIVE: This study aims to delineate the cognitive phenotypes preceding severe dementia in CJD compared to secondary metabolic encephalopathies (SME) with rapid cognitive impairment.
METHODS: Patients with rapidly progressive neurological symptoms underwent neuropsychological evaluation, analysis of cerebrospinal fluid (CSF) and codon 129 polymorphism of the prion protein gene (P
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: Neurocognitive dysfunction is an important issue in patients with frontal lobe lesions. These patients who may be in good neurological status may succumb to neurocognitive dysfunction, affecting their daily living and hampering the quality of life. This study aims to correlate pre- and post-operative neurocognitive dysfunction in patients with frontal lobe lesions.
MATERIALS AND METHODS: A prospective analysis of 50 patients of newly-diagnosed frontal lobe tumors of any grade deemed suitable for surgical resection was carried out. All patients underwent neurocognitive testing usin
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.
OBJECTIVE: We propose a parallel neural network classification method to improve the performance of classification of 4 types of arrhythmias: normal beat, supraventricular ectopic beat, ventricular ectopic beat and fused beat.
METHODS: Preprocessing was performed including denoising of ECG signal, segmentation of small-scale heartbeat and large-scale heartbeat and data enhancement. Based on deep learning theory, densely connected convolutional network was applied to improve the limitation of waveform feature extraction, and bidirectional long short-term memory network and efficient channel at
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.
Quantitative lung measures derived from computed tomography (CT) have been demonstrated to improve prognostication in Coronavirus disease 2019 (COVID-19) patients, but are not part of the clinical routine since required manual segmentation of lung lesions is prohibitively time-consuming. We propose a new fully automated deep learning framework for quantification and differentiation between lung lesions in COVID-19 pneumonia from both contrast and non-contrast CT images using convolutional Long Short-Term Memory (LSTM) networks. Utilizing the expert annotations, model training was performed usi
ПрепринтСтатьяПоиск 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 OBJECTIVE: To investigate whether dipeptidyl peptidase-4 inhibitors (DPP-4i) have beneficial effects on amyloid aggregation and longitudinal cognitive outcome in diabetic Alzheimer disease-related cognitive impairment (ADCI).
METHODS: We retrospectively reviewed 282 patients with ADCI with positive 18F-florbetaben amyloid PET images. Patients were classified into 3 groups according to prior diagnosis of diabetes and DPP-4i use: diabetic patients being treated with (ADCI-DPP-4i+, n = 70) or without DPP-4i (ADCI-DPP-4i-, n = 71) and nondiabetic patients (n = 141). Multiple linear
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.
The longitudinal Netherlands Study of Depression and Anxiety (NESDA) Neuroimaging study was set up in 2003 to investigate whether neuroanatomical and functional abnormalities during tasks of primary emotional processing, executive planning and memory formation, and intrinsic brain connectivity are i) shared by individuals with major depressive disorder (MDD) and common anxiety disorders; and ii) characterized by symptomatology-specific abnormalities. Furthermore, questions related to individual variations in vulnerability for onset, comorbidity, and longitudinal course could be investigated. B
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАОбзорПоиск 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: Previous models on prediction of shock mostly focused on septic shock and often required laboratory results in their models. The purpose of this study was to use deep learning approaches to predict vasopressor requirement for critically ill patients within 24 h of intensive care unit (ICU) admission using only vital signs.
METHODS: We used data from the Medical Information Mart for Intensive Care III database and the eICU Collaborative Research Database to develop a vasopressor prediction model. We performed systematic data preprocessing using matching of cohorts, oversampling, an
СтатьяМногоцентровое 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.
Little is known about how youth with spina bifida (SB) acquire adaptive functioning skills across development. Therefore, the current study examined: (1) trajectories of adaptive functioning in youth with SB as they transitioned from childhood into adolescence, and (2) neuropsychological functioning as a potential risk factor for long-term adaptive functioning difficulties. Participants (n = 131 youth with SB) were recruited as part of a larger ongoing longitudinal study. Growth curves were used to examine changes over time across six adaptive functioning skills: communication, self-direction,
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.
Automatic cough detection in the patients' realistic audio recordings is of great significance to diagnose and monitor respiratory diseases, such as COVID-19. Many detection methods have been developed so far, but they are still unable to meet the practical requirements. In this paper, we present a deep convolutional bidirectional long short-term memory (C-BiLSTM) model with boundary regression for cough detection, where cough and non-cough parts need to be classified and located. We added convolutional layers before the LSTM to enhance the cough features and preserve the temporal information
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: Critical illness can have a long-term impact. A service evaluation was conducted in a hospital in the south west of Britain with an adult inter-connected general, surgical and neurological intensive care unit (ICU). The aim of the service evaluation was to generate knowledge on experiences of psychological and physical rehabilitation in intensive care, on other hospital wards and at home to inform the development of an Intensive Care follow up clinic.
METHOD: Data was collected from two sources. A week of ICU discharges was randomly selected, and a sample of 30 patients generated.
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.
OBJECTIVES: Cholinesterase inhibitors (ChEIs) are the most effective treatment for Alzheimer disease (AD), but the response to treatment varies. Vascular lesions are associated with the pathogenesis of AD, and cerebral microbleeds (CMBs) are an indicator of hemorrhagic vascular pathology, which can be detected through susceptibility-weighted magnetic resonance imaging (SWMRI). This study investigated the association between CMBs and ChEI treatment response in patients with AD.
PATIENTS AND METHODS: We reviewed the medical records of 112 Taiwanese people with mild to moderate AD and at least 2
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