The void spot assay has gained popularity as a way of assessing functional bladder voiding parameters in mice, but analyzing the size and distribution of urine spot patterns on filter paper with software remains problematic due to inter-laboratory differences in image contrast and resolution quality and non-void artifacts. We have developed a machine learning algorithm based on Region-based Convolutional Neural Networks (Mask-RCNN) that was trained in object recognition to detect and quantitate urine spots across a broad range of sizes-ML-UrineQuant. The model proved extremely accurate at iden
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 identify preoperative clinical and electrodiagnostic predictors of outcome after anterior subcutaneous ulnar nerve transposition for idiopathic cubital tunnel syndrome and to develop an explainable model for individualized prognosis.
METHODS: This retrospective cohort study included 119 patients who underwent anterior subcutaneous ulnar nerve transposition for idiopathic cubital tunnel syndrome between 2005 and 2022 with at least 1 year of follow-up. Candidate predictors included demographic factors, occupational category score, elbow carrying angle, modified McGowan grade, and el
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.
BACKGROUND: Variations in medical images specific to individual scanners restrict the use of radiomics in both clinical practice and research. To create reproducible and generalizable radiomics-based models for outcome prediction and assessment, data harmonization is essential.
PURPOSE: This study aims to investigate the impact of harmonization in performance of machine learning-based radiomics model toward the prediction of radiotherapy-induced toxicity (early and late sticky saliva and xerostomia) in head and neck cancer (HNC) patients after radiation therapy using T 1 $T_1$ and T 2 $T_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.
BACKGROUND: We aimed to construct and validate an intelligent differential diagnosis model that integrates U-Net-based automatic segmentation with a deep learning classification model, and to evaluate its diagnostic performance and clinical value for distinguishing tuberculous pleural effusion (TPE) from malignant pleural effusion (MPE).
METHODS: A total of 281 patients with pleural effusion confirmed by etiological or pathological evidence between January 2018 and August 2025 were included, comprising 143 patients with TPE and 138 with MPE. First, a U-Net model was employed to automatically
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.
OBJECTIVES: Early neurological improvement (ENI) is an important prognostic indicator in patients with acute ischemic stroke (AIS) receiving intravenous thrombolytic therapy. This study aims to develop and validate a machine learning-based prediction model for ENI, enabling early and accurate estimation of the probability of ENI after intravenous thrombolysis in AIS patients and providing support for clinical decision-making.
METHODS: Clinical data from 305 AIS patients who underwent intravenous thrombolytic therapy were retrospectively collected and analyzed. The performance of 5 machine lea
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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: Noninvasive approaches for the risk assessment of colorectal neoplasia remain limited, particularly in terms of interpretability and clinical applicability. This study aimed to develop and validate interpretable machine learning models using blood cell-derived inflammatory indices to identify colorectal adenoma (CRA) and colorectal cancer (CRC).
PATIENTS AND METHODS: This retrospective study included 1301 participants from the Second Affiliated Hospital of Guangxi Medical University between January 2017 and April 2022, comprising 487 healthy controls (HC), 327 patients with CRA, and
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.
Modern contraceptives play a key role in reducing maternal and infant mortality, preventing unsafe abortions, and advancing women's social and economic participation. Despite their importance, contraceptive use remains uneven across subpopulations in Nepal. This study aimed to identify key predictors of modern contraceptive use among sexually active women using supervised machine learning and data from the 2022 Nepal Demographic and Health Survey. A total weighted sample of 7,090 women residing with their partners was analyzed. Four supervised machine learning models, Random Forest, Extreme Gr
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.
Escherichia coli (E. coli) is a key indicator of fecal contamination in freshwater and can signal the presence of other harmful bacteria and viruses. The aim of the study is to evaluate the performance of machine learning (ML) tools to detect E. coli in drinking water in Bangladesh using surveillance data under two scenarios: an imbalanced dataset and a balanced dataset. We utilized data from the 2019 Bangladesh Multiple Indicator Cluster Survey, which included a total of 6,069 household drinking water samples. We used agglomerative hierarchical clustering with Ward's linkage to identify distr
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.
AIM: This study aims to develop and externally validate machine-learning models that effectively predict the risk and severity of postoperative symptoms one week following mandibular third molar extractions.
METHODS: This retrospective cohort study included 321 patients (18-35 years old) who underwent lower third-molar surgery. Demographics, Pell-Gregory vertical (PGV) and Pell-Gregory level (PGL) classifications, surgical variables, and day-7 pain visual analogue scale (VAS) were recorded for all participants. The data were randomly divided into training (70%) and validation (30%) datasets.
СтатьяВалидационное 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.
INTRODUCTION AND HYPOTHESIS: Urinary incontinence (UI) is a common condition in older women and is associated with frailty and functional decline. Handgrip strength is a simple, noninvasive marker of muscle function that may help identify women at risk for UI. This study aimed to examine the association between handgrip strength and UI in postmenopausal Korean women and evaluate its predictive utility using machine learning models.
METHODS: We analyzed data from 4213 postmenopausal women aged ≥45 years who participated in the Korean Longitudinal Study of Aging (2006 -2022). UI was defined as
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 aims to develop multiple machine learning models for predicting hypothermia risk in laparoscopic surgery and to perform interpretability analysis of the best-performing model. Our goal is to provide robust decision support for clinicians and ensure safe and effective patient care during surgical procedures.
METHODS: This study included 1,030 patients who underwent laparoscopic surgery at Shandong Provincial Cancer Hospital, affiliated with Shandong First Medical University, between July 2023 and June 2024. We employed the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (
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.
BACKGROUND: Sarcopenia, an age-related decline in muscle mass and physical function, is a major risk factor for frailty, a condition associated with negative health outcomes and increased disease burden in older adults. Providing simple, accurate community-based screening is essential for early prevention and improving the health and quality of life of older adults. Employing screening criteria for possible sarcopenia can broadly identify individuals at risk for sarcopenia and enhance early diagnosis and preventive measures. However, there is a lack of possible sarcopenia prediction models. Th
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.
BACKGROUND: In hospitals, nurses are responsible for pressure injury risk assessment using several kinds of risk assessment scales. However, their predictive validity is insufficient to initiate targeted preventive strategy for each patient. The use of electronic health records with machine learning technique is a promising strategy to provide automated clinical decision-making aid.
OBJECTIVE: The purpose of this study was to construct a predictive model for pressure injury development which included feature variables that can be collected on the first day of hospitalization by nurses who rou
СтатьяНаблюдательное 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.
BACKGROUND: Mind machine interface (MMI) enables communication with milieu by measuring brain activities. The reliability of MMI systems is highly dependent on the identification of various motor imagery (MI) tasks. Perfect discrimination of brain activities is required to avoid miscommunication. Electroencephalogram (EEG) signals provide a scrupulous solution for the development of MMI. Analysis of multi-channel EEG signals increases the burden of computation drastically. The extraction of hidden information from raw EEG signals is difficult due to its complex nature. A signal is needed to be
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.
BackgroundOne of the main causes of infertility among women nowadays is Polycystic Ovarian Syndrome, or PCOS.Objectives: A decision support strategy for supporting medical specialists through PCOS monitoring is presented in the suggested work. A feature selection model that is based on wrapper categorization is used in this work. The performance of the classifier may be impacted by the existence of redundant features.Method: In order to address these issues, the PCOS is classified using the Machine Learning (ML) Extreme Gradient Boosting (XGBoost) classifier, while the best features are found
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.
Even though the demand of head computed tomography (CT) in patients with mild traumatic brain injury (TBI) has progressively increased worldwide, only a small number of individuals have intracranial lesions that require neurosurgical intervention. As such, this study aims to evaluate the applicability of a machine learning (ML) technique in the screening of patients with mild TBI in the Regional University Hospital of Maringá, Paraná state, Brazil. This is an observational, descriptive, cross-sectional, and retrospective study using ML technique to develop a protocol that predicts which patien
Наблюдательное исследованиеСтатьяПолный 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.
Despite innovations in insulin therapy since its discovery, most patients living with type 1 diabetes do not achieve sufficient glycemic control to prevent complications, and they experience hypoglycemia, weight gain, and major self-care burden. Promising pharmacological advances in insulin therapy include the refinement of extremely rapid insulin analogs, alternate insulin-delivery routes, liver-selective insulins, add-on drugs that enhance insulin effect, and glucose-responsive insulin molecules. The greatest future impact will come from combining these pharmacological solutions with existin
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАОбзорПоиск 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.
We train a neural network as the universal exchange-correlation functional of density-functional theory that simultaneously reproduces both the exact exchange-correlation energy and the potential. This functional is extremely nonlocal but retains the computational scaling of traditional local or semilocal approximations. It therefore holds the promise of solving some of the delocalization problems that plague density-functional theory, while maintaining the computational efficiency that characterizes the Kohn-Sham equations. Furthermore, by using automatic differentiation, a capability present
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: Distinguishing pediatric bipolar disorder (BD) from attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) is challenging due to overlapping fluctuations in mood, energy, and activity. Combining objective actigraphy with self-reported mood and energy data may aid differential diagnosis and risk monitoring.
OBJECTIVE: This study aimed to test same-day associations between actigraphy-derived activity extremes and self-reported mood and energy, and to evaluate whether these measures predict same-day and next-day severe mood in adolescents with BD, ADHD, and other diagnoses.
METHODS: We ana
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.
STUDY OBJECTIVE: The pharmacokinetics and pharmacodynamics of tacrolimus (TAC) vary greatly among individuals, hindering its precise utilization. Moreover, effective models for the early prediction of TAC efficacy in patients with nephrotic syndrome (NS) are lacking. We aimed to identify key factors affecting TAC efficacy and develop efficacy prediction models for childhood NS using machine learning algorithms.
DESIGN: This was an observational cohort study of patients with pediatric refractory NS.
SETTING: Guangzhou Women and Children's Medical Center between June 2013 and December 2018.
P
Наблюдательное 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.
MedElevator
Войти в исследования