The automatic classification of electrocardiogram (ECG) signals has played an important role in cardiovascular diseases diagnosis and prediction. With recent advancements in deep neural networks (DNNs), particularly Convolutional Neural Networks (CNNs), learning deep features automatically from the original data is becoming an effective and widespread approach in a variety of intelligent tasks including biomedical and health informatics. However, most of the existing approaches are trained on either 1D CNNs or 2D CNNs, and they suffer from the limitations of random phenomena (i.e. random initi
СтатьяПоддержка 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.
Driver distraction is considered a main cause of road accidents, every year, thousands of people obtain serious injuries, and most of them lose their lives. In addition, a continuous increase can be found in road accidents due to driver's distractions, such as talking, drinking, and using electronic devices, among others. Similarly, several researchers have developed different traditional deep learning techniques for the efficient detection of driver activity. However, the current studies need further improvement due to the higher number of false predictions in real time. To cope with these is
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.
Cancer is a major global health problem, causing millions of deaths yearly. Histopathological analysis plays a crucial role in detecting and diagnosing various types of cancer, enabling an accurate diagnosis to inform targeted treatment planning, allowing for better cancer staging, and ultimately improving prognosis. We aim to detect cancer earlier, which can ultimately help reduce mortality rates and enhance patients' quality of life. However, detecting and classifying rare cells is a key challenge for pathologists and researchers. Many histopathological data-sets contain imbalanced data, wit
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.
Colonoscopy is a valuable tool for preventing and reducing the incidence and mortality of colorectal cancer. Although several computer-aided colorectal polyp detection and diagnosis systems have been proposed for clinical application, many remain susceptible to interference problems, including low image clarity, unevenness, and low accuracy for the analysis of dynamic images; these drawbacks affect the robustness and practicality of these systems. This study proposed an intraprocedure alert system for colonoscopy examination developed on the basis of deep learning. The proposed system features
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.
With the continuous development of computer technology, many institutions in society have higher requirements for the efficiency and reliability of identification systems. In sectors with a high-security level, the use of traditional key and smart card system has been replaced by the identification system of biometric technology. The use of fingerprint and face recognition in biometric technology is a biometric technology that does not constitute an infringement on the human body and is convenient and reliable. The biometric technology has been continuously improved, and the existing biometric
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.
Feature extraction methods and classifier selection are two critical steps in heart sound classification. To capture the pathological features of heart sound signals, this paper introduces a feature extraction method that combines mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) and power spectral density (PSD). Unlike conventional classifiers, the adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) was chosen as the classifier for this study. In terms of experimental design, we compared different PSDs across various time intervals and frequency ranges, selecting the characteristics with the most effectiv
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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.
Essential tremor (ET) is one of the most common neurological disorders, and its mainly clinical symptoms, including patient hand's kinetic tremor, dystonia, ataxia, etc., would influence the daily life of patients inordinately. Current ET diagnosis highly replies on the clinical evaluation and neurological examination, so the objective measurement indicators are particularly important in the auxiliary diagnosis of ET. In this research, the Archimedes spiral line freehand sketching samples without template assistance is collected and the Convolutional Neural Network (CNN) model of optimized str
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.
Cardiopulmonary and cardiovascular diseases are fatal factors that threaten human health and cause many deaths worldwide each year, so it is essential to screen cardiopulmonary disease more accurately and efficiently. Auscultation is a non-invasive method for physicians' perception of the disease. The Heart Sounds (HS) and Lung Sounds (LS) recorded by an electronic stethoscope consist of acoustic information that is helpful in the diagnosis of pulmonary conditions. Still, inter-interference between HS and LS presented in both the time and frequency domains blocks diagnostic efficiency. This pa
СтатьяОбзорПоддержка 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.
This study proposes a convolutional neural network method for automatic vertebrae detection and Cobb angle (CA) measurement on X-ray images for scoliosis. 1021 full-length X-ray images of the whole spine of patients with adolescent idiopathic scoliosis (AIS) were used for training and segmentation. The proposed AI algorithm's results were compared with those of the manual method by six doctors using the intraclass correlation coefficient (ICC). The ICCs recorded by six doctors and AI were excellent or good, with a value of 0.973 for the major curve in the standing position. The mean error betw
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.
Cardiovascular disorders are often diagnosed using an electrocardiogram (ECG). It is a painless method that mimics the cyclical contraction and relaxation of the heart's muscles. By monitoring the heart's electrical activity, an ECG can be used to identify irregular heartbeats, heart attacks, cardiac illnesses, or enlarged hearts. Numerous studies and analyses of ECG signals to identify cardiac problems have been conducted during the past few years. Although ECG heartbeat classification methods have been presented in the literature, especially for unbalanced datasets, they have not proven to b
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.
Objective.Robot-assisted pedicle screw placement in spinal surgery can reduce the complications associated with the screw placement and reduce the hospital return counts due to malfunctions. However, it requires accurate planning for a high-quality procedure. The state-of-the-art technologies reported in the literature either ignore the anatomical variations across vertebrae or require substantial human interactions. We present an improved approach that achieves pedicle screw path planning through multiple projections of a numerically re-oriented vertebra with the estimated posture.Approach.We
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.
BACKGROUND: Infectious keratitis (IK) is a sight-threatening condition requiring immediate definite treatment. The need for prompt treatment heavily depends on timely diagnosis. The diagnosis of IK, however, is challenged by the drawbacks of the current "gold standard." The poorly differentiated clinical features, the possibility of low microbial culture yield, and the duration for culture are the culprits of delayed IK treatment. Deep learning (DL) is a recent artificial intelligence (AI) advancement that has been demonstrated to be highly promising in making automated diagnosis in IK with hi
МетаанализСистематический обзорСтатьяПоиск 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.
Lagophthalmos is the incomplete closure of the eyelids posing the risk of corneal ulceration and blindness. Lagophthalmos is a common symptom of various pathologies. We aimed to program a convolutional neural network to automatize lagophthalmos diagnosis. From June 2019 to May 2021, prospective data acquisition was performed on 30 patients seen at the Department of Plastic, Hand, and Reconstructive Surgery at the University Hospital Regensburg, Germany (IRB reference number: 20-2081-101). In addition, comparative data were gathered from 10 healthy patients as the control group. The training se
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.
Monkeypox is a smallpox-like disease that was declared a global health emergency in July 2022. Because of this resemblance, it is not easy to distinguish a monkeypox rash from other similar diseases; however, due to the novelty of this disease, there are no widely used databases for this purpose with which to develop image-based classification algorithms. Therefore, three significant contributions are proposed in this work: first, the development of a publicly available dataset of monkeypox images; second, the development of a classification system based on convolutional neural networks in ord
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.
Owing to programmable nonlinear dynamics, magnetic domain wall (DW)-based devices can be configured to function as spintronic neurons, promising to execute sophisticated tasks as a human brain. Developing energy-efficient, CMOS compatible, reliable, and tunable spintronic neurons to emulate brain-inspired processes has been a key research goal for decades. Here, a new type of DW device is reported with biological neuron characteristics driven by the synergistic interaction between spin-orbit torque and built-in field (Hbuilt-in ) in magnetic tunnel junctions, enabling time- and energy-efficien
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.
Coronavirus (COVID-19) has created an unprecedented global crisis because of its detrimental effect on the global economy and health. COVID-19 cases have been rapidly increasing, with no sign of stopping. As a result, test kits and accurate detection models are in short supply. Early identification of COVID-19 patients will help decrease the infection rate. Thus, developing an automatic algorithm that enables the early detection of COVID-19 is essential. Moreover, patient data are sensitive, and they must be protected to prevent malicious attackers from revealing information through model upda
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.
Most modern Earth and Universe observation spacecraft are now equipped with large lightweight and flexible structures, such as antennas, telescopes, and extendable elements. The trend of hosting more complex and bigger appendages, essential for high-precision scientific applications, made orbiting satellites more susceptible to performance loss or degradation due to structural damages. In this scenario, Structural Health Monitoring strategies can be used to evaluate the health status of satellite substructures. However, in particular when analysing large appendages, traditional approaches may
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.
Glaucoma is a major cause of blindness worldwide, and its early detection is essential for the timely management of the condition. Glaucoma-induced anomalies of the optic nerve head may cause variation in the Optic Disc (OD) size. Therefore, robust OD segmentation techniques are necessary for the screening for glaucoma. Computer-aided segmentation has become a promising diagnostic tool for the early detection of glaucoma, and there has been much interest in recent years in using neural networks for medical image segmentation. This study proposed an enhanced lightweight U-Net model with an Atte
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.
Identification and classification of surrounding neck tissues are very important in thyroid surgery. The advantages of optical coherence tomography (OCT), high resolution, non-invasion, and non-destruction make it have great potential in identifying different neck tissues during thyroidectomy. We studied the automatic classification for neck tissues in OCT images based on convolutional neural network in this paper. OCT images of five kinds of neck tissues were collected firstly by our home-made swept source (SS-OCT) system, and a dataset was built for neural network training. Three image class
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.
Robotic cochlear implantation is an effective way to restore the hearing of hearing-impaired patients, and facial nerve recognition is the key to the operation. However, accurate facial nerve segmentation is a challenging task, mainly for two key issues: (1) the facial nerve area is very small in image, and there are many similar areas; (2) low contrast of the border between the facial nerve and the surrounding tissues increases the difficulty. In this work, we propose an end-to-end neural network, called FNSegNet, with two stages to solve these problems. Specifically, in the coarse segmentati
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.
MedElevator
Войти в исследования