BACKGROUND: Remote measurement technology (RMT) involves the use of wearable devices and smartphone apps to measure health outcomes in everyday life. RMT with feedback in the form of data visual representations can facilitate self-management of chronic health conditions, promote health care engagement, and present opportunities for intervention. Studies to date focus broadly on multiple dimensions of service users' design preferences and RMT user experiences (eg, health variables of perceived importance and perceived quality of medical advice provided) as opposed to data visualization preferences. OBJECTIVE: This study aims to explore data visualization preferences and priorities in RMT, with individuals living with depression, those with epilepsy, and those with multiple sclerosis (MS). METHODS: A triangulated qualitative study comparing and thematically synthesizing focus group discussions with user reviews of existing self-management apps and a systematic review of RMT data visualization preferences. A total of 45 people participated in 6 focus groups across the 3 health conditions (depression, n=17; epilepsy, n=11; and MS, n=17). RESULTS: Thematic analysis validated a major theme around design preferences and recommendations and identified a further four minor themes: (1) data reporting, (2) impact of visualization, (3) moderators of visualization preferences, and (4) system-related factors and features. CONCLUSIONS: When used effectively, data visualizations are valuable, engaging components of RMT. Easy to use and intuitive data visualization design was lauded by individuals with neurological and psychiatric conditions. Apps design needs to consider the unique requirements of service users. Overall, this study offers RMT developers a comprehensive outline of the data visualization preferences of individuals living with depression, epilepsy, and MS.
- MeSH
- deprese * psychologie MeSH
- dospělí MeSH
- epilepsie * psychologie MeSH
- kvalitativní výzkum * MeSH
- lidé středního věku MeSH
- lidé MeSH
- mobilní aplikace MeSH
- nositelná elektronika MeSH
- pacientova volba psychologie statistika a číselné údaje MeSH
- roztroušená skleróza * psychologie MeSH
- senioři MeSH
- telemedicína MeSH
- vizualizace dat MeSH
- zjišťování skupinových postojů * MeSH
- Check Tag
- dospělí MeSH
- lidé středního věku MeSH
- lidé MeSH
- mužské pohlaví MeSH
- senioři MeSH
- ženské pohlaví MeSH
- Publikační typ
- časopisecké články MeSH
BACKGROUND: The advancement of sequencing technologies today has made a plethora of whole-genome re-sequenced (WGRS) data publicly available. However, research utilizing the WGRS data without further configuration is nearly impossible. To solve this problem, our research group has developed an interactive Allele Catalog Tool to enable researchers to explore the coding region allelic variation present in over 1,000 re-sequenced accessions each for soybean, Arabidopsis, and maize. RESULTS: The Allele Catalog Tool was designed originally with soybean genomic data and resources. The Allele Catalog datasets were generated using our variant calling pipeline (SnakyVC) and the Allele Catalog pipeline (AlleleCatalog). The variant calling pipeline is developed to parallelly process raw sequencing reads to generate the Variant Call Format (VCF) files, and the Allele Catalog pipeline takes VCF files to perform imputations, functional effect predictions, and assemble alleles for each gene to generate curated Allele Catalog datasets. Both pipelines were utilized to generate the data panels (VCF files and Allele Catalog files) in which the accessions of the WGRS datasets were collected from various sources, currently representing over 1,000 diverse accessions for soybean, Arabidopsis, and maize individually. The main features of the Allele Catalog Tool include data query, visualization of results, categorical filtering, and download functions. Queries are performed from user input, and results are a tabular format of summary results by categorical description and genotype results of the alleles for each gene. The categorical information is specific to each species; additionally, available detailed meta-information is provided in modal popups. The genotypic information contains the variant positions, reference or alternate genotypes, the functional effect classes, and the amino-acid changes of each accession. Besides that, the results can also be downloaded for other research purposes. CONCLUSIONS: The Allele Catalog Tool is a web-based tool that currently supports three species: soybean, Arabidopsis, and maize. The Soybean Allele Catalog Tool is hosted on the SoyKB website ( https://soykb.org/SoybeanAlleleCatalogTool/ ), while the Allele Catalog Tool for Arabidopsis and maize is hosted on the KBCommons website ( https://kbcommons.org/system/tools/AlleleCatalogTool/Zmays and https://kbcommons.org/system/tools/AlleleCatalogTool/Athaliana ). Researchers can use this tool to connect variant alleles of genes with meta-information of species.
- MeSH
- alely * MeSH
- Arabidopsis * genetika MeSH
- data mining * metody MeSH
- datové soubory jako téma * MeSH
- frekvence genu MeSH
- genotyp MeSH
- Glycine max * genetika MeSH
- internet * MeSH
- kukuřice setá * genetika MeSH
- metadata MeSH
- mutace MeSH
- pigmentace genetika MeSH
- rostlinné geny genetika MeSH
- software * MeSH
- substituce aminokyselin MeSH
- vegetační klid genetika MeSH
- vizualizace dat MeSH
- Publikační typ
- časopisecké články MeSH
Cílem článku je seznámit čtenáře s výhodami a nevýhodami sekvence 4D Flow. Vyšetření touto sekvencí umožňuje retrospektivně zjistit průtok a jiné parametry toku v objemu zájmu. Je ovšem náročné jak z hlediska času, tak následného zpracování dat. Pro vysokou cenu komerčních programů může být pro uživatele nutné vytvořit si vlastní nástroje zpracování dat. Komerční programy poskytují omezené nástroje segmentace, ale naopak zvládají všechny základní korekce a nabízí množství funkcionalit. Přes svůj velký potenciál má sekvence svá omezení, zejména je to nízké prostorové rozlišení a dlouhá doba akvizice.
The goal of this paper is to inform about the 4D Flow sequence, its advantages and disadvantages. 4D Flow examination allows to assess flow rate and other flow parameters in the volume of interest retrospectively. However, it is expensive in terms of time and postprocessing. An in-house software may be necessary, as commercial programs remain costly. They offer a number of functionalities and data corrections. Their segmentations tools, however, remain relatively limited. Low spatial resolution and long data acquisition are the primary limitations of the sequence
- Klíčová slova
- 4D Flow,
- MeSH
- automatizované zpracování dat * metody MeSH
- diagnostické techniky kardiovaskulární přístrojové vybavení MeSH
- lidé MeSH
- magnetická rezonanční tomografie * metody MeSH
- reologie krve MeSH
- software MeSH
- vizualizace dat MeSH
- Check Tag
- lidé MeSH
- Publikační typ
- práce podpořená grantem MeSH
- přehledy MeSH
During the time of the novel coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, it has been crucial to search for novel antiviral drugs from plants and well as other natural sources as alternatives for prophylaxis. This work reviews the antiviral potential of plant extracts, and the results of previous research for the treatment and prophylaxis of coronavirus disease and previous kinds of representative coronaviruses group. Detailed descriptions of medicinal herbs and crops based on their origin native area, plant parts used, and their antiviral potentials have been conducted. The possible role of plant-derived natural antiviral compounds for the development of plant-based drugs against coronavirus has been described. To identify useful scientific trends, VOSviewer visualization of presented scientific data analysis was used.
- MeSH
- alkaloidy chemie farmakologie MeSH
- antivirové látky chemie terapeutické užití MeSH
- COVID-19 prevence a kontrola MeSH
- farmakoterapie COVID-19 MeSH
- flavonoidy chemie farmakologie MeSH
- léčivé rostliny chemie MeSH
- lidé MeSH
- rostlinné extrakty chemie farmakologie terapeutické užití MeSH
- terpeny chemie farmakologie MeSH
- vizualizace dat MeSH
- Check Tag
- lidé MeSH
- Publikační typ
- časopisecké články MeSH
- přehledy MeSH
- MeSH
- komunikace MeSH
- lidé MeSH
- orální hygiena MeSH
- sluchově postižení * MeSH
- vizualizace dat MeSH
- znaková řeč MeSH
- zubní hygienici MeSH
- Check Tag
- lidé MeSH
- Publikační typ
- rozhovory MeSH
Background: Classifying diseases into ICD codes has mainly relied on human reading a large amount of written materials, such as discharge diagnoses, chief complaints, medical history, and operation records as the basis for classification. Coding is both laborious and time consuming because a disease coder with professional abilities takes about 20 minutes per case in average. Therefore, an automatic code classification system can significantly reduce the human effort. Objectives: This paper aims at constructing a machine learning model for ICD-10 coding, where the model is to automatically determine the corresponding diagnosis codes solely based on free-text medical notes. Methods: In this paper, we apply Natural Language Processing (NLP) and Recurrent Neural Network (RNN) architecture to classify ICD-10 codes from natural language texts with supervised learning. Results: In the experiments on large hospital data, our predicting result can reach F1-score of 0.62 on ICD-10-CM code. Conclusion: The developed model can significantly reduce manpower in coding time compared with a professional coder.
- MeSH
- automatizované zpracování dat metody MeSH
- deep learning * MeSH
- elektronické zdravotní záznamy MeSH
- mezinárodní klasifikace nemocí * MeSH
- neuronové sítě (počítačové) MeSH
- strojové učení MeSH
- ukládání a vyhledávání informací metody statistika a číselné údaje MeSH
- vizualizace dat MeSH
- zpracování přirozeného jazyka MeSH
- Publikační typ
- práce podpořená grantem MeSH
První vydání 59 stran : barevné ilustrace ; 25 cm
Sborník prací přednesených na edukačním semináři, který informoval o metodách analýzy klinických a epidemiologických dat. Určeno odborné veřejnosti.
- MeSH
- epidemiologie MeSH
- interpretace statistických dat MeSH
- lékařská onkologie MeSH
- statistika jako téma MeSH
- ukládání a vyhledávání informací MeSH
- vizualizace dat MeSH
- Publikační typ
- kongresy MeSH
- sborníky MeSH
- Konspekt
- Lékařské vědy. Lékařství
- NLK Obory
- statistika, zdravotnická statistika
- knihovnictví, informační věda a muzeologie
- NLK Publikační typ
- semináře
Práce ukazuje, jakými současnými směry vývoje se ubírá v zobrazovacích postupech výpočetní tomografie. Jsou zmíněny možnosti snížení dávky pomocí cínové filtrace, skenovací možnosti hrudníku se separací pulmonální a aortální arteriální fáze, nízkodávková vyšetření dětí bez nutnosti sedace či anestezie, adaptivní aplikace kontrastní látky s redukcí jejího objemu, možnosti analýzy dat pomocí nových postupů, jako je pokročilá analýza materiálového složení, incipientní zavádění metod analýzy založené na hlubokém učení a umělé inteligenci.
The article is presentin current ways of the development of the scannng techniques in computed tomography. The following methods are mentioned: tin filtration of the spektra, scanning with the separate pulmonary and aortic arterial phase imaging, low-dose children imaging without sedation or anaesthesia, addaptive application of the contrast materiál with the possibilities of the dose reduction, novel trends in materiál analysis a the advent of the deep learning based methods and other artificial intelligence approaches in diagnostic.
- MeSH
- analýza dat MeSH
- dávka záření MeSH
- kontrastní látky aplikace a dávkování MeSH
- lidé MeSH
- tomografie emisní počítačová * metody trendy MeSH
- vizualizace dat MeSH
- Check Tag
- lidé MeSH
- Publikační typ
- práce podpořená grantem MeSH
- přehledy MeSH
