Measurement of the K+→μ+νμγK^+\rightarrow{\mu^+}{\nu_{\mu}}{\gamma} decay form factors in the OKA experiment

A precise measurement of the vector and axial-vector form factors difference $F_V-F_A$ in the $K^+\rightarrow{\mu^+}{\nu_{\mu}}{\gamma}$ decay is presented. About 95K events of $K^+\rightarrow{\mu^+}{\nu_{\mu}}{\gamma}$ are selected in the OKA experiment. The result is $F_V-F_A=0.134\pm0.021(stat)\pm0.027(syst)$. Both errors are smaller than in the previous $F_V-F_A$ measurements.Comment: 9 pages, 8 figure

Interfaces in Diblocks: A Study of Miktoarm Star Copolymers

We study AB$_n$ miktoarm star block copolymers in the strong segregation limit, focussing on the role that the AB interface plays in determining the phase behavior. We develop an extension of the kinked-path approach which allows us to explore the energetic dependence on interfacial shape. We consider a one-parameter family of interfaces to study the columnar to lamellar transition in asymmetric stars. We compare with recent experimental results. We discuss the stability of the A15 lattice of sphere-like micelles in the context of interfacial energy minimization. We corroborate our theory by implementing a numerically exact self-consistent field theory to probe the phase diagram and the shape of the AB interface.Comment: 12 pages, 11 included figure

Study of the decay K+→π+π−π+γK^{+}\to\pi^{+}\pi^{-}\pi^{+}\gamma in the OKA experiment

A high statistics data sample of the decays of $K^+$ mesons to three charged particles was accumulated by the OKA experiment in 2012 and 2013. This allowed to select a clean sample of about 450 events with $K^{+}\to\pi^{+}\pi^{-}\pi^{+}\gamma$ decays with the energy of the photon in the kaon rest frame greater than 30 MeV. The measured branching fraction of the $K^{+}\to\pi^{+}\pi^{-}\pi^{+}\gamma$, with $E_{\gamma}^{*}$ > 30 MeV is $(0.71 \pm 0.05) \times 10^{-5}$. The measured energy spectrum of the decay photon is compared with the prediction of the chiral perturbation theory to O$(p^{4})$. A search for an up-down asymmetry of the photon with respect to the hadronic system decay plane is also performed.Comment: 9 pages, 7 figures, 1 tabl

Measurement of the Bottom-Strange Meson Mixing Phase in the Full CDF Data Set

We report a measurement of the bottom-strange meson mixing phase \beta_s using the time evolution of B0_s -> J/\psi (->\mu+\mu-) \phi (-> K+ K-) decays in which the quark-flavor content of the bottom-strange meson is identified at production. This measurement uses the full data set of proton-antiproton collisions at sqrt(s)= 1.96 TeV collected by the Collider Detector experiment at the Fermilab Tevatron, corresponding to 9.6 fb-1 of integrated luminosity. We report confidence regions in the two-dimensional space of \beta_s and the B0_s decay-width difference \Delta\Gamma_s, and measure \beta_s in [-\pi/2, -1.51] U [-0.06, 0.30] U [1.26, \pi/2] at the 68% confidence level, in agreement with the standard model expectation. Assuming the standard model value of \beta_s, we also determine \Delta\Gamma_s = 0.068 +- 0.026 (stat) +- 0.009 (syst) ps-1 and the mean B0_s lifetime, \tau_s = 1.528 +- 0.019 (stat) +- 0.009 (syst) ps, which are consistent and competitive with determinations by other experiments.Comment: 8 pages, 2 figures, Phys. Rev. Lett 109, 171802 (2012

Применение алгоритма искусственного интеллекта для оценки минеральной плотности тел позвонков по данным компьютерной томографии

Goal: To develop a method for automated assessment of the volumetric bone mineral density (BMD) of the vertebral bodies using an artificial intelligence (AI) algorithm and a phantom modeling method.Materials and Methods: Evaluation of the effectiveness of the AI algorithm designed to assess BMD of the vertebral bodies based on chest CT data. The test data set contains 100 patients aged over 50 y.o.; the ratio between the subjects with/without compression fractures (Сfr) is 48/52. The X-ray density (XRD) of vertebral bodies at T11-L3 was measured by experts and the AI algorithm for 83 patients (205 vertebrae). We used a recently developed QCT PK (Quantitative Computed Tomography Phantom Kalium) method to convert XRD into BMD followed by building calibration lines for seven 64-slice CT scanners. Images were taken from 1853 patients and then processed by the AI algorithm after the calibration. The male to female ratio was 718/1135.Results: The experts and the AI algorithm reached a strong agreement when comparing the measurements of the XRD. The coefficient of determination was R2=0.945 for individual vertebrae (T11-L3) and 0.943 for patients (p=0.000). Once the subjects from the test sample had been separated into groups with/without Сfr, the XRD data yielded similar ROC AUC values for both the experts – 0.880, and the AI algorithm – 0.875. When calibrating CT scanners using a phantom containing BMD samples made of potassium hydrogen phosphate, the following averaged dependence formula BMD =0.77*HU-1.343 was obtained. Taking into account the American College Radiology criteria for osteoporosis, the cut-off value of BMD<80 mg/ml was 105.6HU; for osteopenia BMD<120 mg/ml was 157.6HU. During the opportunistic assessment of BMD in patients aged above 50 years using the AI algorithm, osteoporosis was detected in 31.72% of female and 18.66% of male subjects.Conclusions: This paper demonstrates good comparability for the measurements of the vertebral bodies’ XRD performed by the AI morphometric algorithm and the experts. We presented a method and demonstrated great effectiveness of opportunistic assessment of vertebral bodies’ BMD based on computed tomography data using the AI algorithm and the phantom modeling.Цель работы: разработать методику автоматизированной оценки объемной минеральной плотности кости (МПК) тел позвонков с помощью алгоритма искусственного интеллекта (ИИ) и метода фантомного моделирования.Материалы и методы: Для оценки эффективности алгоритма ИИ, проводящего измерение МПК тел позвонков по данным КТ органов грудной клетки (ОГК), подготовлен набор данных: 100 пациентов старше 50 лет и отношением с/без компрессионных переломов (КП) 48/52. Из них у 83 алгоритмом ИИ и экспертами была измерена рентгеновская плотность (РП) тел позвонков на уровне Th11-L3 (205 позвонков). Для перевода РП (HU) в МПК применялась разработанная ранее методика ККТ ФК (Количественная компьютерная томография фантом калиевый) с построением калибровочных прямых для семи 64-срезовых КТ сканеров. После проведения калибровки были выполнены и обработаны алгоритмом ИИ КТ ОГК 1853 пациентов в соотношении мужчин и женщин составило 718/1135.Результаты: В ходе оценки эффективности алгоритма ИИ получено хорошее соответствие при сравнении измерений МПК по данным экспертов и алгоритма ИИ. Коэффициент детерминации составил R2= 0,945 для отдельных позвонков (Th11-L3) и 0,943 для пациентов (р=0,000). При разделении пациентов из тестовой выборки на группы с/без КП по данным РП были получены сходные показатели ROC AUC для экспертной разметки 0,880 и по данным алгоритма ИИ 0,875. При калибровке КТ сканеров с помощью фантома, содержащего образцы МПК на основе гидрофосфата калия, получена усредненная формула зависимости МПК=0,77*HU-1,343. С учетом критериев American College Radiology для остеопороза граничное значение МПК<80 мг/мл составило 105,6HU для остеопении МПК<120 мг/мл – 157,6HU. При оппортунистическом определении МПК у пациентов старше 50 лет по данным алгоритма ИИ было установлено, что остеопороз выявлен у 31,72% женщин и 18,66% мужчин.Вывод: Продемонстрирована хорошая сопоставимость результатов определения РП тел позвонков по данным морфометрического алгоритма ИИ и при экспертной разметке. Предложена методика и продемонстрирована эффективность оппортунистического определения МПК тел позвонков по данным КТ с помощью алгоритма ИИ и использования фантомного моделирования

Анализ 19,9 млн публикаций базы данных PubMed/MEDLINE методами искусственного интеллекта: подходы к обобщению накопленных данных и феномен “fake news”

Introduction. The English-language databases PubMed/MEDLINE and Embase are valuable information resources for finding original publications in basic and clinical medicine. Currently, there are no artificial intelligence systems to evaluate the quality of these publications.Aim. Development and testing of a system for sentiment analysis (i.e. analysis of emotional modality) of biomedical publications.Materials and methods. The technique of analysis of the “Big data” of biomedical publications was formulated on the basis of the topological theory of sentiment analysis. Algorithms have been developed that allow for the classification of texts from 16 sentiment classes with 90% accuracy (manipulative speech, research without positive results, propaganda, falsification of results, negative personal attitude, aggressive text, negative emotional background, etc.). Based on the algorithms, a scale for assessing the sentiment quality of research (β-score) is proposed.Results. Abstracts of 19.9 million publications registered in PubMed/MEDLINE over the past 50 years (1970–2019) were analyzed. It was shown that publications with low sentiment quality (the value of the β-score of the text is less than zero, which corresponds to the prevalence of manipulative and negative sentiments in the text) comprise only 18.5% (3.68 out of 19.9 million). The greatest values of the β-score were characterized by publications on sports medicine, systems biology, nutrition, on the use of applied mathematics and data mining in medicine. The rubrication of the entire array of publications by 27,840 headings (MESH-system of PubMed/MEDLINE) indicated an increase in the β-score by years (i.e., the positive dynamics of sentiment quality of the texts of publications) for 27,090 of the studied headings. The most intense positive dynamics was found for research in genetics, physiology, pharmacology, and gerontology. 249 headings with sharply negative dynamics of sentiment quality and with a pronounced increase in the manipulative sentiments characteristic of the tabloid press were highlighted. Separate assessments of international experts are presented that confirm the patterns identified.Conclusion. The proposed artificial intelligence system allows a researcher to make an effective assessment of the sentiment quality of biomedical research papers, filtering out potentially inappropriate publications disguised as “evidence-based”.  Введение. Англоязычные базы данных PubMed/MEDLINE и Embase являются ценными информационными ресурсами для нахождения оригинальных публикаций по фундаментальной и клинической медицине. В настоящее время не существует систем искусственного интеллекта, позволяющих оценивать качество этих публикаций.Цель. Разработка и апробация системы для проведения сентимент-анализа (то есть анализа эмоциональной модальности) публикаций по биомедицине.Материалы и методы. Сформулирована методика анализа «больших данных» биомедицинских публикаций, основанная на топологической теории сентимент-анализа медицинских текстов. Разработаны алгоритмы, позволяющие с 90%-й точностью классифицировать тексты по 16 классам сентиментов (манипулятивные обороты речи, исследования без положительных результатов, пропаганда, подделка результатов, негативное личное отношение, агрессивность текста, негативный эмоциональный фон и др.). На основе алгоритмов предложена балльная шкала оценки сентимент-качества исследований (β-балл).Результаты. Проведен анализ текстов абстрактов 19,9 млн публикаций, зарегистрированных в PubMed/MEDLINE за последние 50 лет (1970–2019). Показано, что публикации с низким сентимент-качеством (значение β-балла текста меньше нуля, что соответствует преобладанию манипулятивных и негативных сентиментов в тексте) составляют всего 18,5% (3,68 из 19,9 млн).  Наибольшими значениями β-балла характеризовались публикации по спортивной медицине,  системной биологии, нутрициологии, по использованию методов прикладной математики и интеллектуального анализа данных в медицине. Рубрикация всего массива публикаций по 27840 рубрикам (MESH-система PubMed/MEDLINE) указала на повышение β-балла по годам (то есть на положительную динамику сентимент-качества текстов публикаций) для 27090 исследованных рубрик. Наиболее интенсивная положительная динамика найдена для исследований по генетике, физиологии, фармакологии и геронтологии. Выделены 249 рубрик с резко отрицательной  динамикой сентимент-качества и с выраженным нарастанием манипулятивных сентиментов,  характерных для «желтой» англоязычной прессы. Приведены отдельные оценки международных экспертов, которые подтверждают выявленные закономерности. Заключение. Разработанная система искусственного интеллекта позволяет проводить  эффективную оценку сентимент-качества биомедицинских исследований, отфильтровывая  потенциально неадекватные публикации, публикуемые под маской «доказательных». 

Analysis of 19.9 million publications from the PubMed/MEDLINE database using artificial intelligence methods: approaches to the generalizations of accumulated data and the phenomenon of “fake news

Introduction. The English-language databases PubMed/MEDLINE and Embase are valuable information resources for finding original publications in basic and clinical medicine. Currently, there are no artificial intelligence systems to evaluate the quality of these publications.Aim. Development and testing of a system for sentiment analysis (i.e. analysis of emotional modality) of biomedical publications.Materials and methods. The technique of analysis of the “Big data” of biomedical publications was formulated on the basis of the topological theory of sentiment analysis. Algorithms have been developed that allow for the classification of texts from 16 sentiment classes with 90% accuracy (manipulative speech, research without positive results, propaganda, falsification of results, negative personal attitude, aggressive text, negative emotional background, etc.). Based on the algorithms, a scale for assessing the sentiment quality of research (β-score) is proposed.Results. Abstracts of 19.9 million publications registered in PubMed/MEDLINE over the past 50 years (1970–2019) were analyzed. It was shown that publications with low sentiment quality (the value of the β-score of the text is less than zero, which corresponds to the prevalence of manipulative and negative sentiments in the text) comprise only 18.5% (3.68 out of 19.9 million). The greatest values of the β-score were characterized by publications on sports medicine, systems biology, nutrition, on the use of applied mathematics and data mining in medicine. The rubrication of the entire array of publications by 27,840 headings (MESH-system of PubMed/MEDLINE) indicated an increase in the β-score by years (i.e., the positive dynamics of sentiment quality of the texts of publications) for 27,090 of the studied headings. The most intense positive dynamics was found for research in genetics, physiology, pharmacology, and gerontology. 249 headings with sharply negative dynamics of sentiment quality and with a pronounced increase in the manipulative sentiments characteristic of the tabloid press were highlighted. Separate assessments of international experts are presented that confirm the patterns identified.Conclusion. The proposed artificial intelligence system allows a researcher to make an effective assessment of the sentiment quality of biomedical research papers, filtering out potentially inappropriate publications disguised as “evidence-based”