Recent studies have shown that multivariate pattern analysis (MVPA) can be useful for distinguishing brain disorders into categories. Such analyses can substantially enrich and facilitate clinical diagnoses. Using MPVA methods, whole brain functional networks, especially those derived using different frequency windows, can be applied to detect brain states. We constructed whole brain functional networks for groups of vascular dementia (VaD) patients and controls using resting state BOLD-fMRI (rsfMRI) data from three frequency bands - slow-5 (0.01 ≈ 0.027 Hz), slow-4 (0.027∼0.073 Hz), and whole
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.
Poor aqueous solubility of medicines has been a subject of great interest for improvement of pharmaceutical industry. Computational analysis of solubility data is of great importance for evaluation of supercritical processing which can be used to enhance drugs solubility. A computational method for estimating the solubility of pharmaceuticals in supercritical carbon dioxide (SC-CO2) at varying processing conditions was developed using machine learning. Leveraging an innovative combination of experimental data and advanced machine learning techniques, this study investigates the prediction of b
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: Cystitis glandularis (CG) is a rare urological condition characterized by glandular metaplasia of the bladder mucosa. Recurrence following transurethral resection (TUR) is a significant clinical challenge. Traditional predictive models often fail to capture the complexity of the data, resulting in insufficient accuracy. In contrast, machine learning (ML) has demonstrated substantial potential in medical prediction by identifying and analyzing complex patterns that are undetectable by conventional methods. This study aims to develop and evaluate an interpretable ML model to predict
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: Rheumatoid arthritis is a chronic autoimmune disease influenced by environmental exposures, including per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS). Although previous studies have suggested links between PFAS and rheumatoid arthritis risk, none have used interpretable machine learning models for prediction. This study aimed to develop such a model to assess risk based on PFAS exposure.
METHODS: We analyzed data from 11,705 participants in the National Health and Nutrition Examination Survey (2003-2018). Twelve machine learning algorithms were evaluated using metrics including area un
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.
Internet of Things (IoT) devices are leading to advancements in innovation, efficiency, and sustainability across various industries. However, as the number of connected IoT devices increases, the risk of intrusion becomes a major concern in IoT security. To prevent intrusions, it is crucial to implement intrusion detection systems (IDSs) that can detect and prevent such attacks. IDSs are a critical component of cybersecurity infrastructure. They are designed to detect and respond to malicious activities within a network or system. Traditional IDS methods rely on predefined signatures or rules
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: The programmed cell death (PCD) plays a key role in the development and progression of lung adenocarcinoma. In addition, immune-related genes also play a crucial role in cancer progression and patient prognosis. However, further studies are needed to investigate the prognostic significance of the interaction between immune-related genes and cell death in LUAD.
METHODS: In this study, 10 clustering algorithms were applied to perform molecular typing based on cell death-related genes, immune-related genes, methylation data and somatic mutation data. And a powerful computational fr
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: Visual data are particularly amenable for machine learning techniques. With clinical photography established for skin surveillance and documentation purposes as well as progress checks, dermatology is an ideal field for the development and application of emerging machine learning health care applications (ML-HCAs). To date, several ML-HCAs have detected malignant skin lesions on par with experts or found overlooked visual patterns that correlate with certain dermatological diseases. However, it is well established that ML-HCAs come with ethical and social implications.
OBJECTIVES:
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: Preeclampsia (PE) and intra-uterine growth restriction (IUGR) are two major pregnancy complications related to chronic utero-placental hypoperfusion. Three-dimensional power Doppler (3DPD) angiography has been used for the evaluation of utero-placental vascularisation and three vascular indices have been calculated: the vascularisation index (VI), flow index (FI) and vascularisation-FI (VFI). However, several technical endpoints hinder the clinical use of 3DPD as physical characteristics and machine settings may affect 3DPD indices, and so its clinical significance is not yet cle
Контролируемое клиническое исследованиеСтатьяПоддержка 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.
Cardiogenic shock (CS) is a life-threatening syndrome characterized by severe pump failure and systemic hypoperfusion, with persistently high mortality. Red blood cell distribution width (RDW) has been associated with adverse outcomes in several cardiovascular conditions, but its prognostic role in CS, particularly for long-term mortality and machine learning-based risk stratification, remains incompletely defined. We aimed to investigate the association between RDW and mortality in patients with CS and to evaluate its value in interpretable machine learning models for 1-year mortality predict
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.
Isolated REM Sleep Behavior Disorder (iRBD) is a strong predictor of neurodegenerative diseases, particularly synucleinopathies. Current diagnosis requires overnight video-polysomnography (vPSG) in sleep laboratories. Limited access to vPSG and differences in sleep habits result in diagnostic challenges. Here we aimed to evaluate the feasibility of identifying iRBD from a lumbar-mounted wearable sensor in the home setting and explored night-to-night variability. Seventy-three participants (15 iRBD, 58 controls) underwent vPSG, followed by six nights of wearing a lower-back inertial measurement
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.
A fundamental computation underlying visual word recognition is the ability to transform a set of letters into a visual word form. Neuropsychological data suggest that letter position within a word may be independently affected by brain damage, resulting in a dissociable subtype of peripheral dyslexia. Here we used functional magnetic resonance imaging and supervised machine learning techniques to classify letter position based on activation patterns evoked during reading Hebrew words. Across the entire brain, activity patterns in the left intraparietal sulcus provided the best classification
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.
Early differentiation of mild cognitive impairment (MCI) from Alzheimer's disease (AD) remains difficult because diagnosis integrates cognitive, imaging, laboratory, and neurological evidence. EEG-based models may provide complementary information, but fixed descriptors can miss signal-specific structure. SOFEx was developed as an adaptive and interpretable EEG feature-engineering framework. The analysis used 1,905 EEG segments from 451 recordings of 168 participants (59 AD, seven MCI, and 102 controls). SOFEx combined self-organized rose pattern extraction, fold-wise feature selection, channe
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.
Enhancing Flood Regulation Ecosystem Services (FRES) offers an effective way to reduce urban flood risks. Land use influences both FRES supply and flood risk, thereby altering their supply-demand balance. However, current studies are mostly descriptive, and the few mechanism studies confined to either function or form provide only a partial view of land use impacts, obscuring complex nonlinear and spatially heterogeneous mechanisms and thus limiting targeted environmental management. To address this gap, this study constructs a framework integrating multidimensional "function-form-pattern-inte
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.
Multi-class surface electromyography (sEMG) gesture recognition systems frequently suffer from persistent and structured misclassification patterns, particularly among closely related gesture classes, which limit long-term stability and adaptability. To address this challenge, this paper introduces Cognitively Aligned Pattern Learning (CAPL), a hybrid adaptive model based on implementing Stacked One-versus-One (SOvO) multi-class decomposition with knowledge management and agile learning conceptualizations. CAPL explicitly represents recurring misclassification instances as structured knowledge
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: Ultrasonography is the most common imaging modality used to diagnose carpal tunnel syndrome (CTS). Recently artificial intelligence algorithms have been used to diagnose musculoskeletal diseases accurately without human errors using medical images. In this work, a computer-aided diagnosis (CAD) system is developed using radiomics features extracted from median nerves (MN) to diagnose CTS accurately.
METHOD: This study is performed on 228 wrists from 65 patients and 57 controls, with an equal number of control and CTS wrists. Nerve conduction study (NCS) is considered as the gold stan
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.
CONTEXT: Autism is an etiologically heterogeneous neurodevelopmental disorder for which there is no known unifying etiology or pathogenesis. Many conditions of atypical development can lead to autism, including fragile X syndrome (FXS), which is presently the most common known single-gene cause of autism.
OBJECTIVE: To examine whole-brain morphometric patterns that discriminate young boys with FXS from those with idiopathic autism (iAUT) as well as control participants.
DESIGN: Cross-sectional, in vivo neuroimaging study.
SETTING: Academic medical centers.
PATIENTS: Young boys (n = 165; ag
Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка 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.
Primary progressive aphasia (PPA) is a clinical syndrome in which patients progressively lose speech and language abilities. Three variants are recognized: logopenic (lvPPA), associated with phonology and/or short-term verbal memory deficits accompanied by left temporo-parietal atrophy; semantic (svPPA), associated with semantic deficits and anterior temporal lobe (ATL) atrophy; non-fluent (nfvPPA) associated with grammar and/or speech-motor deficits and inferior frontal gyrus (IFG) atrophy. Here, we set out to investigate whether the three variants of PPA can be dissociated based on error pat
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: Cognitive impairment is an important health issue in middle-aged and older adults, and insomnia may be associated with increased cognitive vulnerability. However, models specifically designed to identify cognitive impairment in individuals with different severities of sleep-duration-defined insomnia remain limited. This study aimed to develop and validate interpretable machine learning models for current cognitive impairment identification in mild and severe insomnia subgroups.
METHODS: Data from CHARLS 2015 were used as the development cohort, CHARLS 2011 as the cross-wave tempor
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.
Major depressive disorder (MDD) is a highly prevalent and debilitating condition in patients undergoing long-term hemodialysis (HD), severely impairing quality of life and imposing a substantial economic burden. Despite the clinical significance of this frequent co-occurrence, the shared molecular mechanisms linking HD and MDD remain poorly understood. Multiple gene expression omnibus transcriptomic datasets were integrated and preprocessed through standardized workflows to ensure comparability. Differentially expressed genes (DEGs) were identified separately for HD and MDD cohorts. Shared DEG
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.
PURPOSE: To develop and validate a machine learning (ML) model for predicting early postoperative recurrence in hepatocellular carcinoma (HCC) patients by integrating contrast-enhanced ultrasound (CEUS) features with Liver Imaging Reporting and Data System (LI-RADS) classification.
MATERIALS AND METHODS: A retrospective analysis was conducted on data from 279 patients who underwent surgical resection for HCC. CEUS-derived features, including the LI-RADS classification, were integrated with clinical and pathological variables to construct predictive models. Patients were randomly assigned to t
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.
MedElevator
Войти в исследования