Acute lymphocytic leukemia (ALL) is a deadly cancer that not only affects adults but also accounts for about 25% of childhood cancers. Timely and accurate diagnosis of the cancer is an important premise for effective treatment to improve survival rate. Since the image of leukemic B-lymphoblast cells (cancer cells) under the microscope is very similar in morphology to that of normal B-lymphoid precursors (normal cells), it is difficult to distinguish between cancer cells and normal cells. Therefore, we propose the ViT-CNN ensemble model to classify cancer cells images and normal cells images to
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 increased worldwide prevalence of obesity has sparked the interest of the scientific community towards tools that objectively and automatically monitor eating behavior. Despite the study of obesity being in the spotlight, such tools can also be used to study eating disorders (e.g. anorexia nervosa) or provide a personalized monitoring platform for patients or athletes. This paper presents a complete framework towards the automated i) modeling of in-meal eating behavior and ii) temporal localization of meals, from raw inertial data collected in-the-wild using commercially available smartwat
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 purpose of this study was to evaluate the diagnostic performance achieved by using fully-connected small artificial neural networks (ANNs) and a simple training process, the Kim-Monte Carlo algorithm, to detect the location of pneumothorax in chest X-rays. A total of 1,000 chest X-ray images with pneumothorax were taken randomly from NIH (the National Institutes of Health) public image database and used as the training and test sets. Each X-ray image with pneumothorax was divided into 49 boxes for pneumothorax localization. For each of the boxes in the chest X-ray images contained in the t
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.
Accurately diagnosing and describing the severity of vitiligo is crucial for prognostication, treatment selection and comparison. Currently, disease severity scores require dermatologists to estimate percentage area of involvement, which is subjected to inter and intra-assessor variability. Previous studies focus on pure skin but vitiligo on the face, which has a more serious impact on patients' quality of life, was completely neglected. Convolutional neural networks (CNNs) have good performance on many segmentation tasks. However, due to data privacy, it is hard to have a large clinical vitil
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.
BACKGROUND: Infertility is a significant problem of humanity. In vitro fertilisation is one of the most effective and frequently applied ART methods. The effectiveness IVF depends on the assessment and selection of gametes and embryo with the highest developmental potential. The subjective nature of morphological assessment of oocytes and embryos is still one of the main reasons for seeking effective and objective methods for assessing quality in automatic manner. The most promising methods to automatic classification of oocytes and embryos are based on image analysis aided by machine learning
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: The evaluation of all ribs on thin-slice CT images is time consuming and it can be difficult to accurately assess the location and type of rib fracture in an emergency. The aim of our study was to develop and validate a convolutional neural network (CNN) algorithm for the detection of acute rib fractures on thoracic CT images and to investigate the effect of the CNN algorithm on radiologists' performance.
METHODS: The dataset for development of a CNN consisted of 539 thoracic CT scans with 4906 acute rib fractures. A three-dimensional faster region-based CNN was trained and evaluated
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.
Breast cancer, like most forms of cancer, is a fatal disease that claims more than half a million lives every year. In 2020, breast cancer overtook lung cancer as the most commonly diagnosed form of cancer. Though extremely deadly, the survival rate and longevity increase substantially with early detection and diagnosis. The treatment protocol also varies with the stage of breast cancer. Diagnosis is typically done using histopathological slides from which it is possible to determine whether the tissue is in the Ductal Carcinoma In Situ (DCIS) stage, in which the cancerous cells have not sprea
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.
The rapid development of intelligent manufacturing provides strong support for the intelligent medical service ecosystem. Researchers are committed to building Wise Information Technology of 120 (WIT 120) for residents and medical personnel with the concept of simple smart medical care and through core technologies such as Internet of Things, Big Data Analytics, Artificial Intelligence, and microservice framework, to improve patient safety, medical quality, clinical efficiency, and operational benefits. Among them, how to use computers and deep learning technology to assist in the diagnosis of
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.
Automatic analysis of skin abnormality is an effective way for medical experts to facilitate diagnosis procedures and improve their capabilities. Efficient and accurate methods for analysis of the skin abnormalities such as convolutional neural networks (CNNs) are typically complex. Hence, the implementation of such complex structures in portable medical instruments is not feasible due to power and resource limitations. CNNs can extract features from the skin abnormality images automatically. To reduce the burden of the network for feature extraction, which can lead to the network simplicity,
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2019eng
Training data is the key component in designing algorithms for medical image analysis and in many cases it is the main bottleneck in achieving good results. Recent progress in image generation has enabled the training of neural network based solutions using synthetic data. A key factor in the generation of new samples is controlling the important appearance features and potentially being able to generate a new sample of a specific class with different variants. In this work we suggest the synthesis of new data by mixing the class specified and unspecified representation of different factors in
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.
Tongue diagnosis is the kernel method of Traditional Chinese Medicine (TCM), and it has been proved that the condition of the tongue can serve as an indicator of a person's health status. To automatically recognize a person's latent diseases by computer vision technology, getting the tongue segmentation from a picture with high precision has significant importance. However, the precision of tongue segmentation images in most prior methods is not satisfactory, which will inevitably result in misjudging. In this paper, an effective method is proposed for highly precise tongue segmentation, which
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.
PURPOSE: The macular ganglion cell layer (mGCL) is a strong potential biomarker of axonal degeneration in multiple sclerosis (MS). For this reason, this study aims to develop a computer-aided method to facilitate diagnosis and prognosis in MS.
METHODS: This paper combines a cross-sectional study of 72 MS patients and 30 healthy control subjects for diagnosis and a 10-year longitudinal study of the same MS patients for the prediction of disability progression, during which the mGCL was measured using optical coherence tomography (OCT). Deep neural networks were used as an automatic classifier.
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.
Panoramic radiograph is a universally used diagnostic method in dentistry for identifying various dental anomalies and assessing developmental stages of the dentition. The second premolar is the tooth with the highest number of developmental abnormalities. The purpose of this study was to generate neural models for assessing the position of the bud of the second premolar tooth based on analysis of tooth-bone indicators of other teeth. The study material consisted of 300 digital pantomographic radiographs of children in their developmental period. The study group consisted of 165 boys and 135 g
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.
Cerebellar-inspired motor control systems have been widely explored in robotics to achieve biologically plausible movement generation. However, most existing models rely heavily on high-dimensional instruction inputs during training, diverging from the input-efficient control observed in biological systems. In humans, effective motor learning often based on sparse or incomplete external feedback. It is possibly attributed to the interaction between multiple brain regions, especially the cortex and the cerebellum. In this study, we present a hierarchical cortico-cerebellar neural network model
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.
Infrared-visible object detection in complex dynamic environments often suffers from weak feature representation and underutilized cross-modal complementarity, leading to missed and false detections. To address these issues, we propose a Dual-modal Enhanced Feature Enhancement and Fusion Network (DEF-Net). To enhance the model's focus on informative features within both infrared and visible modalities, a feature interaction enhancement module is designed to effectively highlight and reinforce salient information. Furthermore, to better exploit the complementary characteristics of the two modal
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.
In aerial images, visible light images are susceptible to interference from complex backgrounds, while infrared images exhibit weak texture and low contrast due to their imaging mechanism. Furthermore, targets in both image types commonly share characteristics such as small scale and sparse features, making it challenging for lightweight detection models to strike a balance between accuracy and efficiency. To address this, we propose HFC-UAVDet-a lightweight small object detection network for UAVs that integrates high-frequency perception with cross-layer semantic fusion. First, the CHFB modul
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.
The visual system is attuned to the statistical regularities of the visual world, enabling rapid, almost reflexive, and highly accurate recognition of object identities and categories. This article presents recent advances across psychophysics, computational modeling, and cognitive neuroscience, which together suggest that the visual system is just as attuned to the laws of physics governing our physical world. We review psychophysical work showing that vision incorporates intuitive physics as a rapid, spontaneous, and stimulus-driven process. We review the computational framework of physics-b
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.
To ensure the operational safety of trains, it is essential to monitor the condition of the rails. In order to detect problems ranging from wear and tear to possible sabotage, no comprehensive and continuous monitoring is carried out today. The objective of this study is to develop and robustly validate a deep-learning model capable of reliably classifying a broad range of safety-critical rail surface defects. The use of deep learning to classify defect types based on optical images is a promising approach, but the existing literature does not yet achieve a robust, high-performing classificati
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.
As environmental hazards become more frequent, it is critically important to understand their health impacts and identify individuals at disproportionately higher risk. Moderated Multiple Regression (MMR) provides a straightforward approach for investigating population heterogeneity by incorporating interaction terms between hazard exposure and population characteristics into a regression model. However, when vulnerabilities are embedded within complex, high-dimensional covariate spaces, MMR often fails to adequately model complex population heterogeneity. Here, we introduce a hybrid method, R
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.
There are many computational models set up to predict blood flow and pressure in vascular networks. Methods for a single forward solution of such models are well established but become problematic in clinical applications, where model calibration and patient-specific parameter estimation call for repeated forward simulations of the model requiring substantial computational costs. A potential workaround is emulation, which approximates the original mathematical model by a statistical or machine learning surrogate model. Our methodological framework is based on physics-informed neural networks,
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.
MedElevator
Войти в исследования