Upper Extremity (UE) rehabilitation is crucial for stroke survivors, aiming to improve the use of the paretic UE in everyday activities. However, assessing the effectiveness of these treatments is challenging due to a lack of objective measurement tools. Traditional methods, such as clinician-rated motor ability or patient self-reports, often fail to measure UE performance in real-life settings accurately. Evidence suggests that currently used clinical assessments do not reliably capture actual UE use at home or in the community. This study investigates the application of Convolutional Neural
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.
Intraoperative radiotherapy (IORT) is a radiation technique that allows for the delivery of a high radiation dose to the target while preserving the surrounding structures, which can be displaced during the surgical procedure. An important limitation of this technique is the lack of real-time image guidance, which is one of the main achievements of modern radiation therapy because it allows for treatment optimization. IORT can be delivered by low-energy X-rays or by accelerated electrons. The present review describes the most relevant clinical applications for IORT and discusses the potential
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.
This study leverages deep learning to analyze sex differences in brain MRI data, aiming to further advance fairness in medical imaging. We employed 3D T1-weighted Magnetic Resonance images from four diverse datasets: Calgary-Campinas-359, OASIS-3, Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative, and Cambridge Center for Aging and Neuroscience, ensuring a balanced representation of sexes and a broad demographic scope. Our methodology focused on minimal preprocessing to preserve the integrity of brain structures, utilizing a Convolutional Neural Network model for sex classification. The model achiev
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.
Fatal traffic crashes are a rare yet catastrophically consequential event in real-world crash data, typically constituting less than 1% of total records. This extreme class imbalance poses a fundamental challenge for machine learning-based severity prediction, as standard algorithms tend to ignore the minority class in favor of maximizing overall accuracy. This study investigates whether modern deep tabular learning architectures (TabNet, FT-Transformer) offer consistent advantages over the traditional gradient boosting method XGBoost in predicting fatal crashes under conditions of extreme cla
СтатьяСравнительное 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.
OBJECTIVE: Comparative evaluations of machine learning (ML) and logistic regression (LR) for clinical prediction frequently report ML as superior, but the methodological framework producing those comparisons has received limited scrutiny. We aimed to quantify the apparent discrimination advantage of ML over LR using trauma mortality prediction as an empirical case, and to characterise the evaluation practices that shape it.
STUDY DESIGN AND SETTING: Systematic review and random-effects meta-analysis combined with a meta-research appraisal of evaluation practices, using trauma mortality predic
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: Super Resolution Microscopy (SRM) is a powerful method in quantitative bioscience that allows interrogation of nanoscale details. These methods require extensive imaging times on the microscope resulting in data sets on the scale of gigabytes. In order to reduce imaging times, the concentration of emitters can be increased, however that results in overlapping emitters rendering the isolation of single emitters extremely difficult. Statistical methods have been developed to deconvolute overlapping emitters, however they require parameter optimization and user expertise. Recently, Ma
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.
Elderly and individuals with disabilities can greatly benefit from human activity recognition (HAR) systems, which have recently advanced significantly due to the integration of the Internet of Things (IoT) and artificial intelligence (AI). The blending of IoT and AI methodologies into HAR systems has the potential to enable these populations to lead more autonomous and comfortable lives. HAR systems are equipped with various sensors, including motion capture sensors, microcontrollers, and transceivers, which supply data to assorted AI and machine learning (ML) algorithms for subsequent analys
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.
INTRODUCTION: The Coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, caused by symptomatic severe acute respiratory syndrome-Coronavirus-2 (SARS-CoV-2) infection, has wreaked havoc globally, challenging the healthcare, economical, technological and social status quo of developing but also developed countries. For instance, the COVID-19 scare has reduced timely hospital admissions for ST-elevation myocardial infarction in Europe and the USA, causing unnecessary deaths and disabilities. While the emergency is still ongoing, enough efforts have been put to study and tackle this condition such that a c
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: Patients increasingly rely on short-video platforms for information regarding in vitro fertilization (IVF), yet the relationship between the scientific quality of this content and its algorithmic dissemination remains unclear.
OBJECTIVE: This study aimed to assess the quality, reliability, and key drivers of dissemination of IVF-related short videos on major Chinese social media platforms.
METHODS: A cross-sectional content analysis was conducted on 300 popular IVF-related videos (the top 100 results from each platform) retrieved from Douyin, Bilibili, and Xiaohongshu between Jan
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.
This study aimed to develop an effective predictive model for postoperative arrhythmia following left atrial appendage occlusion using a machine learning (ML) algorithm. The objective was to identify risk factors of postoperative arrhythmia and provide accurate predictions for patients undergoing left atrial appendage occlusion (LAAO). Patients who underwent LAAO at the Seventh People's Hospital of Zhengzhou City between June 2016 and June 2018 were included. A comprehensive set of preoperative data, including demographic characteristics, medical history, preoperative scores, and surgical deta
СтатьяВалидационное исследованиеПолный 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.
Smart wearable sensing systems necessitate self-powered, high-sensitivity pressure sensors that can operate efficiently across a wide temperature range. Here, we present a high-energy-density aqueous magnesium metal battery (AMMB) textile for ultrasensitive pressure sensing from -40° to 100°C. The AMMB-type pressure (AMMB-P) sensing textile features a porous quasi-solid-state polyethylene oxide-magnesium chloride electrolyte that inhibits magnesium corrosion via hydrogen-bond anchoring, paired with a breathable carbon cloth cathode and woven magnesium anode. The innovative design achieves an u
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: To assess the diagnostic value of combining plasma steroid profiling with machine learning (ML) in differentiating between mild autonomous cortisol secretion (MACS) and nonfunctioning adenoma (NFA) in patients with adrenal incidentalomas.
METHODS: The plasma steroid profiles data in the laboratory information system were screened from January 2021 to December 2023. EXtreme Gradient Boosting was applied to establish diagnostic models using plasma 24-steroid panels and/or clinical characteristics of the subjects. The SHapley Additive exPlanation (SHAP) method was used for explaining
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.
AIMS: Ursodeoxycholic acid is the first-line treatment for primary biliary cholangitis, and treatment response is one of the factors predicting the outcome. To prescribe alternative therapies, clinicians might need additional information before deciphering the treatment response to ursodeoxycholic acid, contributing to a better patient prognosis. In this study, we developed and validated machine learning (ML) algorithms to predict treatment responses using pretreatment data.
METHODS: This multicenter cohort study included collecting datasets from two data samples. Data 1 included 245 patients
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: Chronic pain around the temporomandibular joint (TMJ) and masticatory muscles is a primary symptom of temporomandibular disorders (TMD). However, the clinical significance of magnetic resonance imaging (MRI) features in predicting TMD-related pain remains unclear. This study aimed to develop and interpret machine learning (ML) models based on MRI characteristics for predicting pain severity in patients with TMD.
METHODS: The present retrospective study included 584 patients with TMD between January 2022 and December 2024, yielding a total of 755 TMJ MRI data sets. Pain severity wa
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.
This study explores the performance, combustion, and emission parameters of a neem biodiesel enhanced with zinc oxide (ZnO) Nanoparticles (NPs) synthesized through a green method in a compression ignition (CI) engine. Neem oil was transesterified to produce biodiesel, while ZnO NPs were synthesized using neem leaf extract and dispersed at concentrations of 50 ppm and 100 ppm, denoted as NB25Zn50 and NB25Zn100, respectively. The outcomes showed that the addition of ZnO NPs significantly enhanced combustion efficiency, resulting in Brake Thermal Efficiency (BTE) increases of 1.51% for NB25Zn50 a
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.
Dengue remains one of the most critical vector-borne diseases globally, with Brazil consistently reporting the highest incidence in the Americas. The 2024 epidemic was the largest in the country's history, with São Paulo as its epicenter. This study developed and evaluated a machine learning (ML) framework to forecast dengue under extreme epidemic conditions, focusing on enhancing model robustness when testing data exceed the range of historical observations. A novel virtual data augmentation strategy was introduced to expose models to synthetic large-scale outbreaks and to assess the predicti
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.
Degenerative Cervical Myelopathy (DCM) is the functional derangement of the spinal cord resulting from vertebral column spondylotic degeneration. Typical neurological symptoms of DCM include gait imbalance, hand/arm numbness, and upper extremity dexterity loss. Greater spinal cord compression is believed to lead to a higher rate of neurological deterioration, although clinical experience suggests a more complex mechanism involving spinal canal diameter (SCD). In this study, we utilized machine learning clustering to understand the relationship between SCD and different patterns of cord compres
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
INTRODUCTION: Fall risk assessment in Parkinson's Disease (PD) is critical for preventing patient injuries; however, traditional clinical scales are often constrained by their semi-quantitative nature and time-consuming administration. This study aimed to develop and validate an analytical framework integrating Empirical Mode Decomposition (EMD) and machine learning for the objective classification of fall risk in PD patients.
METHODS: Data from 32 PD patients under four standing conditions were analyzed, with fall risk labels defined based on a Mini-BESTest score cutoff of ≤21. Center of Pre
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.
PURPOSE: This scoping review examined the applications of artificial intelligence (AI) technologies in pregnancy and childbirth care, including patterns of use and outcomes relevant to nursing practice.
METHODS: Using Arksey and O'Malley's methodological framework, we comprehensively searched PubMed, CINAHL, Embase, and Web of Science for empirical studies published from 2015 to 2025. Of the 1,282 records identified, 1,191 were screened after duplicates were removed, and 20 studies of pregnancy and childbirth care were included.
RESULTS: AI applications in the 20 included studies were groupe
СтатьяScoping ReviewОбзорПоиск 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: Pulmonary Embolism (PE) is a condition that results in significant mortality and morbidity, particularly among the elderly. The aim of our study is to utilize machine learning (ML) algorithms specifically tailored for this population, thereby enhancing the accuracy of risk assessment.
METHODS: Elderly patients with PE who were included between January 1, 2013, and December 31, 2023, were divided into two groups: training and validation sets. A total of five ML models, including decision tree, random forest (RF), extreme gradient boosting, support vector machine, and k-nearest neig
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.
MedElevator
Войти в исследования