Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 922 с найденным полным текстом
Image analysis for moving organ, breast, and thoracic images : third International Workshop, RAMBO 2018, fourth International Workshop, BIA 2018, and first International Workshop, TIA 2018, held in conjunction with MICCAI 2018, Granada,...2018eng
In recent years, the ability to accurately measuring and analyzing the morphology of small pulmonary structures on chest CT images, such as airways, is becoming of great interest in the scientific community. As an example, in COPD the smaller conducting airways are the primary site of increased resistance in COPD, while small changes in airway segments can identify early stages of bronchiectasis. To date, different methods have been proposed to measure airway wall thickness and airway lumen, but traditional algorithms are often limited due to resolution and artifacts in the CT image. In this w
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.
Neural oscillations are linked to perception and behavior and may reflect mechanisms for long-range communication between brain areas. We developed a causal model of oscillatory dynamics in the face perception network using magnetoencephalographic data from 51 normal volunteers. This model predicted induced responses to faces by estimating oscillatory power coupling between source locations corresponding to bilateral occipital and fusiform face areas (OFA and FFA) and the right superior temporal sulcus (STS). These sources showed increased alpha and theta and decreased beta power as well as se
СтатьяResearch Support, N.I.H., IntramuralПоддержка 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.
A number of computational models of hippocampal place cells incorporate attractor neural network architecture to simulate key findings in the place cell literature, including the properties of pattern completion, firing in the absence of visual input, and nonlinear responses to environmental manipulations. To test for evidence of attractor dynamics, ensembles of place cells were recorded using multiple-tetrode techniques. After many days of experience in an environment with salient local surface cues on a circular track and salient distal landmarks on the wall, the local surface cues were rota
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка службы здравоохранения 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.
Data processing and learning have become essential to the advancement of medicine, with pathology and lab medicine being no exception. Integrating scientific research with clinical informatics into clinical practice facilitates novel methodologies for patient care. Computational pathology is a burgeoning subspecialty in pathology that promises a better-integrated solution to histopathological images and clinical informatics. Deep-learning methods in computational pathology have demonstrated considerable advances in automated histopathological image analysis. However, convolutional neural netwo
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.
Ultrasound imaging is a widely used diagnostic tool, and beamforming techniques are integral to its performance. Traditional methods such as delay-and-sum (DAS) and delay-multiply-and sum (DMAS) have limitations in terms of image quality and computational efficiency. Recently, deep learning approaches have shown significant promise in improving ultrasound beamforming, offering enhanced image resolution and quality, alongside potential for real-time processing. This review is aimed at providing a comprehensive overview of the current state-of-the-art in deep learning-based ultrasound beamformin
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.
The present study numerically investigates the unsteady three-dimensional electromagnetohydrodynamic (EMHD) flow of a dual-fractional nanofluid (DFNF) comprising cobalt ferrite (CoFe2O4) and water flowing over an inclined porous rotating disk (PRD) using a combination of numerical simulation and soft computing techniques. Both the velocity slip and the thermal convective boundary conditions are complex non-linear. Time-dependent similarity transformations are applied to the governing partial differential equations to convert them to a system of coupled ordinary differential equations, and then
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.
Full-waveform inversion (FWI) for ultrasound computed tomography (USCT) has recently been investigated extensively for high-resolution sound-speed (SS) imaging. However, the nonconvexity of FWI hampers global convergence, yielding limited robustness and artifacts that constrain clinical applicability. Existing methods often struggle to balance computational efficiency with robustness, or require extensive hyperparameter tuning. Furthermore, uncertainty estimation for SS imaging in USCT has attracted growing interest, but existing methods remain insufficiently analyzed and validated through 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.
Functional neuroimaging and lesion-symptom mapping investigations implicate a left frontal-temporal-parietal network for sentence processing. The majority of studies have focused on sentence comprehension, with fewer in the domain of sentence production, which have not fully elucidated overlapping and/or unique brain structures associated with the two domains, particularly for sentences with noncanonical word order. Using voxel-based lesion symptom mapping (VLSM) we examined the relationship between lesions within the left hemisphere language network and both sentence comprehension and product
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
On a single task, deep networks can learn many solutions, depending on their optimizer, training data, architecture, and hyperparameters. Many of these solutions are mode-connected: rather than isolated points in weight space, they are connected by low-loss regions. Yet how their internal computation varies within these regions is unknown. A parallel line of work has identified the degeneracy of neural representations: many networks reach similar training loss with distinct internal structures. However, it is unclear how these solutions are related in weight space. We unify these subfields and
СтатьяПрепринтПолный 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.
Feature binding - how the brain encodes which features are part of other features to form representations of the coherent objects we perceive - remains an unsolved problem in neuroscience. Despite progress towards a solution, major theories either lack detailed explanations at the neuronal level or rely on biologically unrealistic simplifications, and none adequately account for the representation of hierarchical information, which is crucial to our perception of the world. To address this, a solution termed binding by polychrony has been proposed to explain how hierarchical feature relationsh
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.
BACKGROUND: Repetitive subconcussive impacts are linked to headache pathophysiology, yet the role of electroencephalography (EEG) microstates and cross-frequency coupling in repetitive subconcussive (SC) neural alterations remains unclear. This study investigated microstate-specific cross-frequency coupling network (MCFCN) abnormalities in SC-exposed individuals to uncover mechanisms underlying headache vulnerability.
METHODS: Resting-state EEG was recorded from 16 experienced male parachuters aged 18-25 years (SC group) and 16 demographically matched healthy male controls of the same age ran
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: The dysregulation of stress-related networks due to chronic symptoms such as severe worry and/or rumination is one of the putative pathways linking anxiety in late-life with cognitive decline and increased cardiovascular burden. Symptoms such as severe worry or rumination respond poorly to standard treatment and drive the morbidity associated with anxiety in older adults. We assessed if any of the neural networks anchored in the stress-related regions of interest (ROIs) are associated with distinct anxiety phenotypes (worry, rumination and global anxiety).
METHODS: We recruited old
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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 construct and evaluate the efficacy of a deep learning system to rapidly and automatically locate six vertebral landmarks, which are used to measure vertebral body heights, and to output spine angle measurements (lumbar lordosis angles [LLAs]) across multiple modalities.
MATERIALS AND METHODS: In this retrospective study, MR (n = 1123), CT (n = 137), and radiographic (n = 484) images were used from a wide variety of patient populations, ages, disease stages, bone densities, and interventions (n = 1744 total patients, 64 years ± 8, 76.8% women; images acquired 2005-2020). Trained a
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.
Can artists deliberately design artworks to be remembered-or forgotten? Across three experiments, we tested whether visual-memory outcomes can be shaped through artistic design and how they are predicted by artists, laypeople, and artificial intelligence. We launched a nationwide art contest in which artists submitted works intended to be memorable or forgettable. Using recognition tasks with adults based in the United States (119 from Amazon Mechanical Turk, 892 from Prolific, and 62 visitors from a Chicago gallery), we found that artists achieved their intended memory outcomes. However, thei
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.
Medium and long-chain triacylglycerols (MLCTs) are functional lipids, but their efficient synthesis in various systems remains challenging. An ultrasound-assisted enzymatic interesterification process was developed using tricaprylin and algal oil as substrates. The optimized enzymatic conditions were obtained by artificial neural network modeling. The structure of enzyme and computational fluid dynamics (CFD) of enzymatic process were both evaluated. The results showed that the MLCT yield reached 69.16%, with Cy-Cy-DHA as the predominant product (28.99%). Only slight structural changes were ob
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.
Advances in modern technology have enabled the simultaneous recording of neural spiking activity across large numbers of neurons, which statistically can be represented by a multivariate point process. We characterise the second order structure of this process via the spectral density matrix, a frequency domain equivalent of the covariance matrix. In the context of neuronal analysis, statistics based on the spectral density matrix can be used to infer connectivity in the brain network between individual neurons. However, the high-dimensional nature of spike train data mean that it is often dif
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.
Nonlinear optics underpins a broad range of photonic technologies, from classical and quantum light sources to emerging nonlinear photonic neural networks. Yet, conventional nonlinear-optical devices exhibit static functionality: Their transfer characteristics and emission profiles are dictated by the intrinsic nonlinear process and locked by fabrication, limiting adaptability. Here, we introduce an ultrathin metasurface platform that enables dynamic reconfiguration of nonlinear functionality in a contactless fashion. By leveraging all-optical control of the optical torque exerted on liquid cr
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.
Unconventional spin-orbit torque (SOT) has garnered significant attention due to its potential for enabling energy-efficient and deterministic control of magnetization states. Noncollinear antiferromagnets (NCAFs) are considered ideal systems for generating such unconventional SOTs, making them highly promising for the development of next-generation spintronic devices. In this study, we report the generation of spin torques in noncollinear antiferromagnetic Mn3Ge, revealing the presence of unconventional spin polarizations (specifically, x- and z-polarized spin currents) by employing the spin-
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.
Aortic aneurysms pose a significant risk of rupture. Previous research has shown that areas exposed to low wall shear stress (WSS) are more prone to rupture. Therefore, precise WSS determination on the aneurysm is crucial for rupture risk assessment. Computational fluid dynamics (CFD) is a powerful approach for WSS calculations, but they are computationally intensive, hindering time-sensitive clinical decision-making. In this study, we propose a deep learning (DL) surrogate, MultiViewUNet, to rapidly predict time-averaged WSS (TAWSS) distributions on abdominal aortic aneurysms (AAA). Our novel
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 accurate assignment of transcripts to their cells of origin remains the Achilles heel of imaging-based spatial transcriptomics, despite being critical for nearly all downstream analyses. Current cell segmentation methods are prone to over- and under-segmentation, misassign transcripts to cells, require manual intervention, and suffer from low sensitivity and scalability. We introduce segger, a versatile graph neural network based on a heterogeneous graph representation of individual transcripts and cells, that frames cell segmentation as a transcript-to-cell link prediction task and can le
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.
MedElevator
Войти в исследования