compression-complexity
Dotaz
Zobrazit nápovědu
3D macromolecular structural data is growing ever more complex and plentiful in the wake of substantive advances in experimental and computational structure determination methods including macromolecular crystallography, cryo-electron microscopy, and integrative methods. Efficient means of working with 3D macromolecular structural data for archiving, analyses, and visualization are central to facilitating interoperability and reusability in compliance with the FAIR Principles. We address two challenges posed by growth in data size and complexity. First, data size is reduced by bespoke compression techniques. Second, complexity is managed through improved software tooling and fully leveraging available data dictionary schemas. To this end, we introduce BinaryCIF, a serialization of Crystallographic Information File (CIF) format files that maintains full compatibility to related data schemas, such as PDBx/mmCIF, while reducing file sizes by more than a factor of two versus gzip compressed CIF files. Moreover, for the largest structures, BinaryCIF provides even better compression-factor ten and four versus CIF files and gzipped CIF files, respectively. Herein, we describe CIFTools, a set of libraries in Java and TypeScript for generic and typed handling of CIF and BinaryCIF files. Together, BinaryCIF and CIFTools enable lightweight, efficient, and extensible handling of 3D macromolecular structural data.
- MeSH
- chemické databáze MeSH
- komprese dat metody MeSH
- krystalografie metody MeSH
- makromolekulární látky chemie ultrastruktura MeSH
- molekulární modely * MeSH
- software * MeSH
- Publikační typ
- časopisecké články MeSH
- práce podpořená grantem MeSH
- Research Support, N.I.H., Extramural MeSH
- Research Support, U.S. Gov't, Non-P.H.S. MeSH
- MeSH
- elektrostimulační terapie metody MeSH
- fantomová končetina patofyziologie terapie MeSH
- komplexní regionální syndromy bolesti diagnóza etiologie terapie MeSH
- lidé MeSH
- neuralgie trigeminu diagnóza terapie MeSH
- neuralgie * etiologie terapie MeSH
- poranění periferního nervu komplikace terapie MeSH
- úžinové syndromy diagnóza terapie MeSH
- Check Tag
- lidé MeSH
- Publikační typ
- přehledy MeSH
- MeSH
- bolest * etiologie klasifikace MeSH
- diferenciální diagnóza MeSH
- dolní končetina patologie MeSH
- fibromyalgie diagnóza farmakoterapie patofyziologie terapie MeSH
- glukokortikoidy aplikace a dávkování MeSH
- injekce škodlivé účinky MeSH
- koleno patologie MeSH
- komplexní regionální syndromy bolesti diagnóza klasifikace terapie MeSH
- kyčel patologie MeSH
- lidé MeSH
- loket patologie MeSH
- management bolesti klasifikace MeSH
- měření bolesti MeSH
- muskuloskeletální nemoci * etiologie klasifikace terapie MeSH
- nestabilita kloubu diagnóza etiologie terapie MeSH
- prognóza MeSH
- rizikové faktory MeSH
- ruka patologie MeSH
- šlachy patologie MeSH
- směrnice pro lékařskou praxi jako téma MeSH
- syndrom chronické únavy diagnóza terapie MeSH
- syndrom karpálního tunelu diagnóza etiologie terapie MeSH
- syndrom kubitálního tunelu diagnóza terapie MeSH
- syndrom zhmožděného ramene diagnóza klasifikace patologie terapie MeSH
- tenisový loket diagnóza etiologie terapie MeSH
- úžinové syndromy diagnóza klasifikace patofyziologie terapie MeSH
- Check Tag
- lidé MeSH
- Publikační typ
- přehledy MeSH
Compression of ECG signal is essential especially in the area of signal transmission in telemedicine. There exist many compression algorithms which are described in various details, tested on various datasets and their performance is expressed by different ways. There is a lack of standardization in this area. This study points out these drawbacks and presents new compression algorithm which is properly described, tested and objectively compared with other authors. This study serves as an example how the standardization should look like. Single-cycle fractal-based (SCyF) compression algorithm is introduced and tested on 4 different databases-CSE database, MIT-BIH arrhythmia database, High-frequency signal and Brno University of Technology ECG quality database (BUT QDB). SCyF algorithm is always compared with well-known algorithm based on wavelet transform and set partitioning in hierarchical trees in terms of efficiency (2 methods) and quality/distortion of the signal after compression (12 methods). Detail analysis of the results is provided. The results of SCyF compression algorithm reach up to avL = 0.4460 bps and PRDN = 2.8236%.
- MeSH
- aneurysma etiologie patofyziologie terapie MeSH
- arteria poplitea abnormality patofyziologie MeSH
- cyanóza etiologie patofyziologie terapie MeSH
- komplexní regionální syndromy bolesti etiologie patofyziologie terapie MeSH
- končetiny krevní zásobení patofyziologie MeSH
- lidé MeSH
- onemocnění periferních cév * etiologie klasifikace patofyziologie terapie MeSH
- syndrom horní hrudní apertury etiologie patofyziologie terapie MeSH
- Check Tag
- lidé MeSH
Na základě osobních zkušeností článek pojednává o projekčních bolestech do dolních končetin a jejich nejčastějších příčinách s ohledem na radikulární a pseudoradikulární původ. Důraz je kladen na komplexní pohled na pacienta včetně anamnestických údajů, objektivního nálezu a výsledků pomocných vyšetření. Snahou je podat ucelený pohled na nejčastější diferenciálně diagnostické problémy a kombinace klinických obrazů strukturálních a funkčních příčin potíží. Na podkladě osobních zkušeností je podán co možná nejjednodušší algoritmus diagnostiky a léčby kořenových postižení ve vazbě na klasifikaci podle fází postižení s cílem racionálního diagnostického a léčebného postupu. Cílem je jasně definovat indikace k chirurgickému a konzervativnímu řešení, označit nevhodné léčebné postupy a zdůraznit účelné postupy farmakoterapie kořenové bolesti na současném stupni znalosti a dostupnosti léčby neuropatické bolesti. Klasifikace fází postižení kořenovými potížemi, význam podílu radikulární a pseudoradikální složky, léčebné a diagnostické postupy vycházejí čistě z vlastních zkušeností autora – neurologa věnujícímu se problematice myoskeletální medicíny. Jako takové nemusejí korespondovat s obecně uznávanými guidelines.
- MeSH
- algoritmy MeSH
- analgetika farmakokinetika terapeutické užití MeSH
- diagnostické techniky a postupy klasifikace využití MeSH
- dolní končetina inervace krevní zásobení patologie MeSH
- ischialgie etiologie komplikace terapie MeSH
- komplexní regionální syndromy bolesti diagnóza etiologie terapie MeSH
- lidé MeSH
- radikulopatie diagnóza etiologie terapie MeSH
- Check Tag
- lidé MeSH
The classification of bioimages plays an important role in several biological studies, such as subcellular localisation, phenotype identification and other types of histopathological examinations. The objective of the present study was to develop a computer-aided bioimage classification method for the classification of bioimages across nine diverse benchmark datasets. A novel algorithm was developed, which systematically fused the features extracted from nine different convolution neural network architectures. A systematic fusion of features boosts the performance of a classifier but at the cost of the high dimensionality of the fused feature set. Therefore, non-discriminatory and redundant features need to be removed from a high-dimensional fused feature set to improve the classification performance and reduce the time complexity. To achieve this aim, a method based on analysis of variance and evolutionary feature selection was developed to select an optimal set of discriminatory features from the fused feature set. The proposed method was evaluated on nine different benchmark datasets. The experimental results showed that the proposed method achieved superior performance, with a significant reduction in the dimensionality of the fused feature set for most bioimage datasets. The performance of the proposed feature selection method was better than that of some of the most recent and classical methods used for feature selection. Thus, the proposed method was desirable because of its superior performance and high compression ratio, which significantly reduced the computational complexity.
- MeSH
- algoritmy * MeSH
- neuronové sítě * MeSH
- Publikační typ
- časopisecké články MeSH
Léčebně neovlivnitelná progrese onkologického onemocnění a předchozí protinádorová terapie, kterou pacient absolvoval, jsou častou příčinou náhlého zhoršení celkového stavu pacienta. Hovoříme o akutních stavech, které pacientovi zhoršují jeho celkovou kvalitu života včetně jeho ohrožení na životě. Autoři se ve svém sdělení zabývají problematikou vybraných akutních stavů u nemocných s ukončenou onkologickou léčbou a zařazených do programu paliativní onkologické péče.
Medical uninfluenced progression of cancer and previous anticancer therapy, the patient has received are a common cause of sudden deterioration of general condition. We are talking about a medical emergency and patients impair its overall quality of life, including its threat to life. The authors deal with its communication of selected acute conditions in patients with end-cancer therapy and included in the programme of palliative cancer care.
- Klíčová slova
- pacient,
- MeSH
- bolest ošetřování prevence a kontrola MeSH
- delirium ošetřování terapie MeSH
- financování organizované MeSH
- hyperkalcemie farmakoterapie ošetřování MeSH
- intrakraniální hypertenze ošetřování terapie MeSH
- komprese míchy ošetřování terapie MeSH
- krvácení ošetřování terapie MeSH
- lékařská onkologie metody MeSH
- lidé MeSH
- náhlé příhody klasifikace ošetřování MeSH
- nekróza ošetřování terapie MeSH
- paliativní péče metody využití MeSH
- perikardiální efuze patologie terapie MeSH
- střevní obstrukce ošetřování terapie MeSH
- syndrom horní duté žíly diagnóza farmakoterapie chirurgie MeSH
- tromboembolie ošetřování terapie MeSH
- záchvaty ošetřování terapie MeSH
- Check Tag
- lidé MeSH
- Publikační typ
- přehledy MeSH