In recent years, deep learning as a state-of-the-art machine learning technique has made great success in histopathological image classification. However, most of deep learning approaches rely heavily on the substantial task-specific annotations, which require experienced pathologists' manual labelling. As a result, they are laborious and time-consuming, and many unlabeled pathological images are difficult to use without experts' annotations. To mitigate the requirement for data annotation, we propose a self-supervised Deep Adaptive Regularized Clustering (DARC) framework to pre-train a neural
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.
Accurate prediction of anticancer drug response remains challenging because conventional approaches based on chemical structures and baseline molecular profiles do not directly capture drug-induced perturbations or cellular dependencies. Here, we present vulnerability-guided cascaded attention transformer (VCAT), which integrates Connectivity Map (CMap)/Library of Integrated Network-based Cellular Signatures (LINCS)-derived consensus transcriptional signatures with clustered regularly interspaced short palindromic repeats (CRISPR)-supervised cellular representations through adaptive encoders a
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.
Morphometric traits provide valuable insights into poultry breed characterization, yet their predictive utility across developmental stages remains unexplored. This study aimed to categorise three poultry strains (PB1, PB2, and Punjab Brown) using morphometric data across growth phases, employing statistical and machine learning methodologies. One-way ANOVA, correlation matrices, and dimensionality reduction methods like Principal component analysis (PCA), Kernel PCA, and Linear Discriminant Analysis (LDA) were used to measure and analyse 29 morphometric traits. Logistic regression (LR) models
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.
AI-driven molecular generation encounters a "generation-synthesis gap": most computationally designed molecules cannot be synthesized in laboratories, limiting AI-assisted drug design (AIDD) applications. Current approaches to assess synthetic accessibility (SA) include computer-aided synthesis planning (CASP) tools that perform retrosynthetic searches and machine learning-based SA prediction models that provide rapid scoring. CASP tools are computationally expensive for high-throughput screening, while existing SA prediction models may lack chemical synthesis logic or exhibit variable perform
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.
Abiotic stress limits cereal productivity, yet whether conserved stress-responsive genes retain similar transcriptional network organization and cellular deployment across cereal species remains unknown. Here, we developed a machine learning-guided comparative framework to integrate public leaf transcriptomes of rice (Oryza sativa) and wheat (Triticum aestivum) under major abiotic perturbations. Using harmonized compendia comprising 787 rice and 337 wheat samples, we found that rice samples resolved into more discrete stress-associated transcriptional states, whereas wheat samples formed a mor
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: Cardiovascular diseases (CVDs) remain the leading global cause of mortality, yet a critical "translational gap" persists: Conventional biomarkers often fail to detect subclinical stages or predict individual disease trajectories. While single-omics studies have proliferated, the field lacks a unified framework synthesizing these molecular layers with advanced computational intelligence. Aim: This review addresses this gap by evaluating the synergistic integration of multi-omics and Artificial Intelligence (AI) to transition from descriptive markers toward predictive precision cardi
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.
Circadian rhythms are indispensable intrinsic programs that regulate the daily rhythmicity of physiological processes, such as feeding and s … such as locomotor activity, feeding, and sleep-like states - in the long-term, using DeepLabCut, a supervised machine learning-based software for body keypoints labelling. Our system successfully labelled the six body parts of a single cricket with a high level of confidence and produced reliable data showing the diurnal rhythms of multiple behaviours. Our system also enabl …
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.
OBJECTIVE: To evaluate the feasibility of generating a center-specific embryo morphokinetic algorithm by time-lapse microscopy to predict clinical pregnancy rates.
DESIGN: A retrospective cohort analysis.
SETTING: Academic fertility clinic in a tertiary hospital setting.
PATIENTS: Patients who underwent in vitro fertilization with embryos that underwent EmbryoScope time-lapse microscopy and subsequent transfer between 2014 and 2018.
INTERVENTIONS: None.
MAIN OUTCOME MEASURES: Clinical pregnancy.
RESULTS: A supervised, random forest learning algorithm from 367 embryos successfully predict
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 Global Cancer Statistics 2020 reported breast cancer (BC) as the most common diagnosis of cancer type. Therefore, early detection of such type of cancer would reduce the risk of death from it. Breast imaging techniques are one of the most frequently used techniques to detect the position of cancerous cells or suspicious lesions. Computer-aided diagnosis (CAD) is a particular generation of computer systems that assist experts in detecting medical image abnormalities. In the last decades, CAD has applied deep learning (DL) and machine learning approaches to perform complex medical tasks in t
СтатьяОбзорПоддержка 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.
With the ever-expanding number of available sequences from bacterial genomes, and the expectation that this data type will be the primary on … lity reduction techniques to better understand the data and then compared how well unsupervised and supervised machine learning (ML) methods could predict the source host of the isolates. The study uses the example of the pangenomes of 1203 Salmonella enterica serovar Typhimurium isolates in order to predict 'host of isolation' using these different methods. The article is a …
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.
Xenotransplantation represents a potential solution to the persistent global organ shortage, yet its clinical application remains stalled by complex immunologic responses, coagulation dysregulation, species-specific biology, and infectious risks. Artificial intelligence (AI) could enhance safety, accelerate decision-making, and enable precision medicine initiatives within this rapidly evolving field. However, effective implementation of AI in xenotransplantation requires approaches specifically adapted to the biological and operational complexities of cross-species transplantation. Here, we pr
СтатьяОбзорПолный 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.
As gaitpathology assessment systems improve both in accuracy and efficiency, the prospect of using these systems in real healthcare applications is becoming more realistic. Although gait analysis systems have proven capable of detecting gait abnormalities in supervised tasks in laboratories and clinics, there is comparatively little investigation into making such systems explainable to healthcare professionals who would use gait analysis in practice in home-based settings. There is a "black box" problem with existing machine learning models, where healthcare professionals are expected to "trus
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: Bacteremia, a common disease but difficult to diagnose early, may result in significant morbidity and mortality without prompt treatment. We aimed to develop machine-learning (ML) algorithms to predict patients with bacteremia from febrile patients presenting to the emergency department (ED) using data that is readily available at the triage.
METHODS: We included all adult patients (≥18 years of age) who presented to the emergency department (ED) of National Taiwan University Hospital (NTUH), a tertiary teaching hospital in Taiwan, with the chief complaint of fever or measured 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/Objectives: Depression is a leading cause of disability among middle-aged and older adults, with its burden markedly amplified by … re screened via LASSO regression, the Boruta algorithm, and univariate logistic regression. Fifteen supervised machine learning models were trained separately for each group using SMOTE for class imbalance, nested 5-fold cross-validation for hyperparameter tuning, and an independent 20% test set for external validation. Model performance was ranked by the composite AB Score …
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/OBJECTIVE: High-frequency micro-ultrasound (micro-US) offers real-time, high-resolution imaging for prostate cancer. Although artificial intelligence (AI) has shown potential in enhancing micro-US interpretation, a comprehensive review of this emerging field is currently missing. This review synthesizes current evidence on AI applied to ExactVu 29 MHz micro-US for prostate cancer.
METHODS: PubMed/MEDLINE, Embase, Scopus, Web of Science and the Cochrane Library were searched up to December 2025. Studies were included if they applied machine learning or deep learning directly to 29 M
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.
BACKGROUND: Motor outcomes after stroke can be predicted using structural and functional biomarkers of the descending corticomotor pathway, typically measured using magnetic resonance imaging and transcranial magnetic stimulation, respectively. However, the precise structural determinants of intact corticomotor function are unknown. Identifying structure-function links in the corticomotor pathway could provide valuable insight into the mechanisms of post-stroke motor impairment. This study used supervised machine learning to classify upper limb motor evoked potential status using MRI metrics o…
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.
Schizophrenia (SCZ) is a neurodevelopmental disorder where both genetic and environmental risks converge during pregnancy. Recent studies ha … d both classical (e.g., CellProfiler) and deep learning feature extraction combined with downstream supervised machine learning to analyze high-dimensional data obtained from this hiPSC-derived model system, highlighting that these approaches overcome the inherent line-to-line variability in phenotypic analysis. Our findings reveal a salient nucleus-localized SCZ risk signat …
СтатьяПрепринтПоиск 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.
Despite the undeniable clinical success of platinum-based antineoplastic agents, their rational design remains hindered by the inherent difficulties in capturing the quantum chemical electronic nature of their three-dimensional coordination geometries and variable oxidation states of transition metal complexes. To address this fundamental limitation, we introduce a machine learning framework based on density functional theory descriptors to discriminate between drug and non-drug metallocomplexes. A curated dataset of platinum complexes was subjected to conformational sampling and density funct
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.
PURPOSE OF REVIEW: High-resolution manometry (HRM), the gold standard for diagnosing esophageal motility disorders, remains constrained by inter-rater variability, limited access to expert esophagologists, and inadequate training infrastructure. Many gastroenterology fellowship programs provide insufficient motility training, and dedicated expert centers remain geographically concentrated. Emerging Artificial intelligence (AI) tools have the potential to automate diagnosis, and augment clinician interpretive capacity and democratizing expert-level motility assessment.
RECENT FINDINGS: Twenty-
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.
Objective: This review assesses the efficacy of machine learning (ML) models for classification and management of Chronic Lymphocytic Leukaemia (CLL).Methods: Twenty studies published between 2014 and 2023 were reviewed, focusing on supervised ML models to predict patient outcomes or guide treatment decisions. Studies were identified through PubMed, Google Scholar, and IEEExplore, with the final search in March 2023. Inclusion criteria consisted of studies focused on ML applications in CLL. Exclusion criteria included studies lacking sufficient methodology or focused solely on experimental set
СтатьяСистематический обзорПоддержка 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.
MedElevator
Войти в исследования