Using an Artificial Neural Network to Predict Coronary Microvascular Obstruction (No-Reflow Phenomenon) during Percutaneous Coronary Interventions in Patients with Myocardial Infarction

Frolov A. A.; Pochinka I. G.; Shakhov B. Е.; Mukhin А. S.; Frolov I. А.; М. K. Barinova; Sharabrin Е. G.

doi:10.17691/stm2021.13.6.01

Публикации

?

Using an Artificial Neural Network to Predict Coronary Microvascular Obstruction (No-Reflow Phenomenon) during Percutaneous Coronary Interventions in Patients with Myocardial Infarction

Sovremennye Tehnologii v Medicine. 2021. Vol. 13. No. 6. P. 6–13.

Frolov A. A., Pochinka I. G., Shakhov B. Е., Mukhin А. S., Frolov I. А., М. K. Barinova, Sharabrin Е. G.

Научное направление: Клиническая медицина Компьютерные науки

Язык: английский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: машинное обучение логистическая регрессия logistic regression machine learning искусственная нейронная сеть percutaneous coronary intervention myocardial infarction инфаркт миокарда ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS Coronary microvascular obstruction No-reflow коронарная микрососудистая обструкция чрескожное коронарное вмешательство

Benchmarking DNA large language models on quadruplexes

Cherednichenko O., Herbert A., Попцова М. С., Computational and Structural Biotechnology Journal 2025 Vol. 27 P. 992–1000

Добавлено: 19 июня 2026 г.

Kolmogorov–Arnold networks for genomic tasks

Попцова М. С., Briefings in Bioinformatics 2025 Vol. 26 No. 2 P. 1–11

Добавлено: 19 июня 2026 г.

Графовые паттерны в несогласованных декларативных моделях процессов

Анненков А. Н., Нестеров Р. А., Моделирование и анализ информационных систем 2026 Т. 33 № 2 С. 176–205

Декларативные модели процессов широко используются в process mining для гибкого описания поведения процессов с помощью наборов ограничений. Однако модели, автоматически извлекаемые из журналов событий, могут содержать несогласованные ограничения, что затрудняет их интерпретацию и делает их непригодными для исполнения, проверки соответствия или дальнейшего анализа. Существующие методы анализа согласованности либо опираются на автоматные конструкции с высокой асимптотической сложностью ...

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Advances in Information Retrieval: 48th European Conference on Information Retrieval, ECIR 2026, Delft, The Netherlands, March 29 – April 2, 2026, Proceedings, Part II. (LNCS, volume 16484)

Cham: Springer Publishing Company, 2026.

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Искусственный интеллект как роза научной деятельности: исследование Тимоти Гауэрса

Поддьяков А. Н., Троицкий вариант. Наука 2026 № 12 С. 24–25

В научно-популярной заметке представлен обзор содержания поста филдсовского медалиста Тимоти Гауэрса о возможностях ИИ в математике и содержания комментариев под постом. Обзор сделан в основном чат-ботом DeepSeek. В заключение обсуждается возможность не только решения задач искусственным интеллектом, но и их постановки. ...

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Contribution of attentional mechanisms to verbal and nonverbal communication in boys with ASD

Миннигулова А. Ш., Драгой О. В., Arutiunian V., European Child and Adolescent Psychiatry 2026

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Exploring New Frontiers in Vertical Federated Learning: the Role of Saddle Point Reformulation

Beznosikov A., Kormakov G., Grigorievskiy A. и др., Journal of Optimization Theory and Applications 2026 Vol. 209 Article 18

Добавлено: 17 июня 2026 г.

Supervised Learning in Critical Phenomena—Statistical and Systematic Accuracy

Chertenkov V. I., Щур Л. Н., Lobachevskii Journal of Mathematics 2026 Vol. 47 No. 2 P. 720–727

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Enhancing Emotion Recognition in Speech Based on Self-Supervised Learning: Cross-Attention Fusion of Acoustic and Semantic Features

Deeb B., Andrey V. Savchenko, Макаров И. А., IEEE Access 2026 Vol. 13 P. 56283–56295

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Automated detection of wolf howls using audio spectrogram transformers

Makarov N., Савченко А. В., Zemtsova I. и др., Scientific Reports 2025 Vol. 15 Article 26641

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Artificial intelligence framework for multi-pathology risk assessment from retinal fundus images: deep learning approach to 15-disease screening

Vasilev R., Савченко А. В., Blinov P. и др., Frontiers in Medicine 2026 Vol. 13

Добавлено: 16 июня 2026 г.

From Data to Signs: A Foundation Model for Multilingual Sign Language Recognition

Novopoltsev M., Tulenkov A., Murtazin R. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 188170–188181

Добавлено: 16 июня 2026 г.

B3Emo: Quantifying Affect as a Double-Edged Sword in Strategic LLM Interactions

Stepin A., Mozikov M., Kabanov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 48127–48144

Добавлено: 16 июня 2026 г.

ESQA: Event Sequences Question Answering

Abdullaeva I., Karpukhin I., Filatov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 59390–59408

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 14 июня 2026 г.

Proceedings of the 6th Workshop on Computational Approaches to Discourse, Context and Document-Level Inferences (CODI 2025)

Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.

Добавлено: 11 июня 2026 г.

TreeDQN: Sample-efficient off-policy reinforcement learning for combinatorial optimization

Sorokin D., Kostin A., Савченко Л. В. и др., Knowledge-Based Systems 2026 Vol. 348 Article 116258

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Microbial diversity and production of milk spirit using traditional Buryat fermentation and distillation technologies

Namsaraev Z., Nanzatov B., Козлова А. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 17769

Дистиллированные кисломолочные напитки встречаются в пищевой промышленности редко, несмотря на повсеместное распространение растительных спиртных напитков. В настоящее время производство крепких дистиллированных алкогольных напитков из кисломолочных продуктов с использованием традиционных технологий известно лишь среди монголоязычных народов и их сибирских соседей. Данное исследование представляет собой первый междисциплинарный анализ дарасуна, традиционного бурятского спиртного напитка, изготавливаемого из кисломолочного напитка ...

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)

Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Влияние шизофрении на лексический уровень языка

Унтила К. В., Тасенко О. А., В кн.: Современная лингвистика: ключ к диалогу. Труды и материалы IV Казанского международного лингвистического саммита.Т. 1: СОВРЕМЕННАЯ ЛИНГВИСТИКА: КЛЮЧ К ДИАЛОГУ.: Каз.: Издательство Казанского университета, 2024. С. 221–224.

Шизофрения – это хроническое психическое расстройство, которое выражается как комбинация психотических симптомов – таких как галлюцинации, бред и дезорганизация когнитивных функций. У многих пациентов с диагнозом шизофрения обнаруживаются нарушения речи. Для исследования были отобраны рассказы об истории из жизни из корпуса 3D. В качестве личных историй были собраны ответы на вопросы «Какой самый лучший или запоминающийся ...

Добавлено: 8 июня 2026 г.

Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Seul: PMLR, 2026.

Добавлено: 4 июня 2026 г.

Анализ редких событий: логистическая регрессия и альтернативы

Устюжанин В. В., Политическая наука 2026 № 2 С. 259–283

Революции всегда вызывали интерес социологов и политологов, однако только в последнее десятилетие авторы начали активно использовать количественные методы для их анализа. В таких исследованиях зависимая переменная, революции или ее характеристики, часто представляет собой «редкие события». Некоторыми авторами было показано, что логистическая регрессия – самый используемый метод – дает смещенные результаты при анализе таких данных, однако ...

Добавлено: 1 июня 2026 г.

ИССЛЕДОВАНИЕ АССОЦИАЦИИ ГЕНЕТИЧЕСКИХ ВАРИАНТОВ С РАЗВИТИЕМ МУЗЫКАЛЬНЫХ СПОСОБНОСТЕЙ ЧЕЛОВЕКА

Kazantseva A. V., A.V. Toropova, Khusnutdinova E. K. и др., ВАВИЛОВСКИЙ ЖУРНАЛ ГЕНЕТИКИ И СЕЛЕКЦИИ, Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук» (ИЦиГ СО РАН) (Новосибирск) 2025 Vol. 30 No. 3 P. 470–481

Формирование музыкальных способностей, включающих абсолютный слух, музыкальную память, чувство ритма, музыкальность, в значительной степени определяется наследственной составляющей (до 68 %). Проведенные к настоящему времени работы с использованием полногеномного анализа сцепления и ассоциаций с музыкальной одаренностью позволили выявить более 100 генетических локусов. В этот спектр входят гены транскрипционных факторов, регуляции нейрогенеза и синаптической пластичности; гены, закрепленные ...

Добавлено: 29 мая 2026 г.

Тактики противостояния фейковой информации и факторы проведения фактчекинга в России

Кузина Л. С., Попов Е. В., Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены 2026 № 2 С. 170–191

В статье изучаются тактики пользователей интернета, направленные на проверку недостоверной (фейковой) информации, и факторы проведения фактчекинга. Цели исследования — в рамках теории просьюмеризма и повседневных тактик (Мишель де Серто) выявить и описать арсенал тактик фактчекинга, используемых российской интернет-аудиторией, определить социально-демографические и поведенческие предикторы их применения. Эмпирическую базу составили данные двух волн опроса «Мониторинг цифровой трансформации ...

Добавлено: 16 мая 2026 г.