The central and lateral lumbar canals constitute complex osteofibrous neurovascular tunnels, allowing movement and deformation of the spine without loss of their main configuration. Intervertebral discs play an important role in determining their configuration. Disc degeneration may alter or even threat the functional anatomical relationships between successive adjacent "juncturae" of the vertebral column. Shape and morphometric aspects of the bony neural canals reveal level dependency [39], inter-individual variation [11], and are particularly susceptible for changes with aging [49]. Articula
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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.
Understanding flexibility in the neural control of movement requires identifying the distribution of common inputs to the motor units. In this study, we identified large samples of motor units from two lower limb muscles: the vastus lateralis (VL; up to 60 motor units per participant) and the gastrocnemius medialis (GM; up to 67 motor units per participant). First, we applied a linear dimensionality reduction method to assess the dimensionality of the manifolds underlying the motor unit activity. We subsequently investigated the flexibility in motor unit control under two conditions: sinusoida
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 characterization of the distinct dynamic functional connectivity (dFC) patterns that activate in the brain during rest can help to understand the underlying time-varying network organization. The presence and behavior of these patterns (known as meta-states) have been widely studied by means of functional magnetic resonance imaging (fMRI). However, modalities with high-temporal resolution, such as electroencephalography (EEG), enable the characterization of fast temporally evolving meta-state sequences. Mild cognitive impairment (MCI) and dementia due to Alzheimer's disease (AD) have been
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.
PURPOSE: In respiratory disorders such as thoracic insufficiency syndrome (TIS), the quantitative study of the regional motion of the left hemi-diaphragm (LHD) and right hemi-diaphragm (RHD) can give detailed insights into the distribution and severity of the abnormalities in individual patients. Dynamic magnetic resonance imaging (dMRI) is a preferred imaging modality for capturing dynamic images of respiration since dMRI does not involve ionizing radiation and can be obtained under free-breathing conditions. Using 4D images constructed from dMRI of sagittal locations, diaphragm segmentation
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.
Recurrent implantation failure (RIF) is an extremely thorny issue in in-vitro fertilization (IVF)-embryo transfer (ET). However, its intricate etiology and pathological mechanisms are still unclear. Nowadays, there has been extensive interest in cellular senescence in RIF, and its involvement in endometrial immune characteristics during the window of implantation (WOI) has captured scholars' growing concerns. Therefore, this study aims to probe into the pathological mechanism of RIF from cellular senescence and investigate the correlation between cellular senescence and endometrial immune char
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.
ETHNOPHARMACOLOGICAL RELEVANCE: Depression represents a prevalent and recurrent neuropsychiatric condition, with emerging evidence implicating glutamate (Glu) receptor dysfunction in the physiological causes of depression. Previous studies have highlighted Dingzhi Xiaowan (DZXW)'s antidepressant properties, attributing them to mechanisms like enhancing monoamine neurotransmitter release and reducing neuroinflammation. Nonetheless, a clearer understanding of how the glutamatergic system influences the antidepressant properties of DZXW remains to be explored.
AIM OF THE STUDY: This study aimed
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.
To diagnose neurodegenerative diseases (NDDs), physicians have been clinically evaluating symptoms. However, these symptoms are not very dependable-particularly in the early stages of the diseases. This study has therefore proposed a novel classification algorithm that uses a deep learning approach to classify NDDs based on the recurrence plot of gait vertical ground reaction force (vGRF) data. The irregular gait patterns of NDDs exhibited by vGRF data can indicate different variations of force patterns compared with healthy controls (HC). The classification algorithm in this study comprises t
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.
BACKGROUND: Accurate prediction is essential for the effective management of spontaneous pneumothorax (SP). To improve prediction, this study primarily focuses on using simple chest X-rays to predict ipsilateral recurrence and contralateral occurrence of SP.
METHODS: All consecutive subjects diagnosed with SP from July 2017 to June 2023 were retrospectively reviewed. Ipsilateral recurrence and contralateral occurrence of SP within two years of completing treatment were analyzed. Using simple chest X-rays and clinical parameters such as age, sex, smoking, chronic obstructive pulmonary disease
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.
BACKGROUND: Stereotactic radiosurgery (SRS) is widely used for managing brain metastases (BMs), but an adverse effect, radionecrosis, complicates post-SRS management. Differentiating radionecrosis from tumor recurrence non-invasively remains a major clinical challenge, as conventional imaging techniques often necessitate surgical biopsy for accurate diagnosis. Machine learning and deep learning models have shown potential in distinguishing radionecrosis from tumor recurrence. However, their clinical adoption is hindered by a lack of explainability, limiting understanding and trust in their dia
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.
The purpose of this study was to design a radiogenomics machine learning-DeepSurv model for biochemical recurrence-free (BCR-free) survival and treatment response (TR) prediction for radiotherapy (RT) of prostate cancer (PCa). In this study, radiomic features were extracted from pre and post treatment multiparametric MRI (mpMRI), including T2-weighted (T2W), diffusion-weighted MR imaging (DWI) and apparent diffusion coefficient (ADC). Also, genomic biomarkers such as Ki-67 (a cell proliferation marker reflecting tumor growth activity and also prognostic information in cancer progression), PTEN
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: This study aimed to develop the Radiomics-Assembled ENE system (RAIEm), a multimodal preoperative computed tomography (CT) radiomics model, for identifying extranodal extension (ENE) in lung adenocarcinoma (LUAD) and to examine its utility in risk stratification and individualized treatment planning.
METHODS: We retrospectively assembled preoperative thin-slice chest CT scans and postoperative hematoxylin-eosin-stained histology from patients with LUAD. Tumors were segmented automatically using a 3D U-Net with virtual adversarial training. Radiomic features were derived from the 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.
Introduction Multiple Sclerosis (MS) is a chronic neuroinflammatory disease influenced by clinical, demographic, and environmental factors. Predicting MS progression is challenging due to the disease's heterogeneity. This study aimed to apply Artificial Intelligence (AI) methods to investigate the association between the MS Severity Score (MSSS), which is a measure that integrates disability level and disease duration, and patients' longitudinal clinical data and environmental exposures. Methods We integrated long-term clinical records from the Mondino MS Center (Pavia, Italy) with environment
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: Asthma is a heterogeneous disease that affects millions of children and adults. There is a lack of objective gold standard diagnosis that spans the ages; instead, diagnoses are made by clinician assessment based on a cluster of signs, symptoms and objective tests dependent on age. Yet, there is a clear morbidity associated with chronic asthma symptoms. Machine learning has become a popular tool to improve asthma diagnosis and classification. There is a paucity of literature on the use of Bayesian machine learning algorithms to predict asthma diagnosis in children. This paper develo
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 OBJECTIVE: Atrial Fibrillation (AF) is the most common cardiac arrhythmia and is associated with high risk of stroke and heart failure. While pulmonary vein isolation is a standard treatment, its efficacy is suboptimal for patients with persistent AF (PsAF), resulting in high recurrence rates. Increasing evidence indicates that fibrotic remodeling can create arrhythmogenic substrates outside the pulmonary veins, which may contribute to recurrence. Previous works have shown that PsAF Digital Twins (DT) can locate these arrhythmogenic regions and inform ablation targets for AF tre
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.
BACKGROUND: Non-pulmonary vein (NPV) trigger has been reported as an important predictor of recurrence post-atrial fibrillation ablation. Elimination of NPV triggers can reduce the recurrence of postablation atrial fibrillation. Deep learning was applied to preablation pulmonary vein computed tomography geometric slices to create a prediction model for NPV triggers in patients with paroxysmal atrial fibrillation.
METHODS: We retrospectively analyzed 521 patients with paroxysmal atrial fibrillation who underwent catheter ablation of paroxysmal atrial fibrillation. Among them, pulmonary vein co
СтатьяНаблюдательное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАВалидационное 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.
Primary cervical stromal sarcomas are rare neoplasms that have been poorly characterized. We report the clinical, histologic, and immunohistologic features of 3 primary endocervical S100 protein (S100p)-positive and CD34-positive sarcomas, herein designated as fibroblastic malignant peripheral nerve sheath sarcoma (endocervical neurofibrosarcoma), 2 of which occurred in women younger than 35 years of age. All tumors presented as a cervical polyp or mass lesion; 1 extended into the pelvic side wall and vaginal soft tissue. The tumors measured 2.0 to 8.0 cm, and were composed of compact fascicle
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.
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Worldwide, over 50 million people suffer from epilepsy, a neurological disorder characterised by recurrent seizures due to abnormal electrical activity in the brain. These occur as a result of sudden electric surges and the symptoms vary based on the region of the brain being affected, including brief staring spells and confusion to convulsions and loss of consciousness. Physicians typically classify seizures into four main phases: Interictal, Preictal, Ictal, and Postictal. Accurate analysis of EEG signals around seizure onset is extremely critical for timely clinica
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.
Electroencephalography (EEG) is a non-invasive, high-temporal-resolution method for diagnosing and monitoring neurological disorders. Deep learning has recently substantially enhanced the state of the art for automated EEG analysis. However, many of the currently applied paradigms are still challenged by limited generalisation across datasets, vulnerability to noise or preprocessing changes, and the absence of interpretable decision rules. Additionally, many deep learning models operate like black boxes, which limits their use in clinical settings where interpretability and trust are key. Alth
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: Large heterogeneity exists in the clinical manifestation of hip osteoarthritis (OA). It is therefore not surprising that pain an … arch questions include: LASSO regression, decision tree learning, gradient boosting algorithms, and recurrent neural networks.
DISCUSSION: The identification of clinical phenotypes and prognostic factors for outcomes in pain and disability will be a first step towards pre- and postoperative precision medicine for individuals with hip OA undergoing THA.
TRIAL REGISTRATION …
Протокол клинического исследованияСтатьяПоиск 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.
Chronic rhinosinusitis (CRS) is one of the most common chronic inflammatory conditions globally, affecting a significant proportion of adults. It is associated with reduced quality of life, recurrent healthcare utilization, and substantial economic burden. Imaging plays a pivotal role in its diagnosis and management. Cone-beam computed tomography (CBCT) has emerged as a valuable imaging modality that provides high-resolution, three-dimensional reconstructions with lower radiation exposure compared with conventional CT. However, CBCT interpretation requires expert knowledge, remains time-intens
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.
MedElevator
Войти в исследования