MedElevator Войти в исследования
Открытая медицинская библиотека

Результаты поиска

Медицинские публикации, первоисточники и полные тексты.
Для клинического вопроса, нового знания и следующего исследования.

Ищем по исходному запросу. Уточняем медицинские термины для поиска на других языках…

Результаты поиска

2 186 публикаций

Поиск: 56 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 884 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

Investigation of fin model using RNN intelligent computing associated to physical parameters and hybrid nanomaterials.

The efficient thermal transport through trapezoidal fin surface remains a significant multi engineering problem because traditional fins configuration offers unsatisfactory heat transport subject to high thermal loads which limits the colling system's thermal performance. Although, the nanoparticles have potential role in the heat mechanism across trapezoidal fin but the combined contribution of hybrid nanofluid properties, magnetic field, wetting surface and temperature dependent thermal conductivity has not been adequately presented using AI based computational paradigm. Therefore, the prese

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42873368Открыть статью

Explainable Machine Learning-Based Prediction of Progression-Free Survival in Prostate Cancer: Retrospective Cohort Study.

BACKGROUND: Progression-free survival (PFS) is a critical end point in oncology, yet real-world applications of individualized, explainable machine learning (ML) predictions remain limited. OBJECTIVE: This study aimed to develop and validate explainable ML models to predict PFS using retrospective data from a national prostate cancer cohort in Brunei Darussalam. METHODS: We analyzed a retrospective cohort of 212 patients (478 longitudinal observations) treated at the Brunei Cancer Centre (January 2018 to December 2024). Clinical, laboratory, and treatment data were harmonized, with missing v

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42832781Открыть статью

A Deep Learning Framework for the Discovery of Natural-Product Candidate Binders of Acetyl-CoA Carboxylase 2 (ACC2) with Potential Relevance to Cardiometabolic Lipid Metabolism.

Background/Objectives: Obesity and related metabolic diseases arise from an interplay of lipid overload, insulin resistance and oxidative stress. Acetyl-CoA carboxylase 2 (ACC2) controls malonyl-CoA production and thereby gates mitochondrial fatty-acid oxidation, placing it at the intersection of lipid handling and redox-sensitive metabolic dysfunction. Dietary antioxidants such as polyphenols, flavonoids and terpenoids are increasingly studied as modulators of these pathways, yet systematic prioritization of food-derived antioxidant compounds against defined metabolic targets remains challeng

СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42515804Открыть статью

Gut-brain axis: a revolutionary paradigm in the pathogenesis and treatment of ischemic stroke.

Ischemic stroke is a devastating neurological disorder. Despite advances in acute reperfusion therapy, patients still face high risks of poor functional recovery and stroke recurrence, highlighting the urgent need to explore new pathological mechanisms and therapeutic targets. In recent years, the Gut-Brain Axis-a bidirectional communication network connecting the brain, gut, and gut microbiota-has provided a novel framework for understanding stroke pathophysiology. This review systematically summarizes how gut microbiota correlates with the progression of major stroke risk factors including h

СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42609259Открыть статью

Master Mix Localization Algorithm for Autonomous Systems in Indoor Environments.

Reliable navigation in GPS-denied environments remains a critical challenge for autonomous vehicles (AVs), particularly in complex indoor and urban settings. GPS-based localization systems often fail under these conditions, highlighting the need for resilient multimodal solutions. In this article, we present a radar-assisted tracking system that integrates LiDAR and inertial measurements within a sensor-fusion architecture to achieve robust navigation. The principal methodological contribution is a unified tracking and prediction framework that combines Bayesian state estimation with learning-

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42649698Открыть статью

Improving entity recognition using ensembles of deep learning and fine-tuned large language models: A case study on adverse event extraction from VAERS and social media.

OBJECTIVE: Adverse event (AE) extraction following COVID-19 vaccines from text data is crucial for monitoring and analyzing the safety profiles of immunizations, identifying potential risks and ensuring the safe use of these products. Traditional deep learning models are adept at learning intricate feature representations and dependencies in sequential data, but often require extensive labeled data. In contrast, large language models (LLMs) excel in understanding contextual information, but exhibit unstable performance on named entity recognition (NER) tasks, possibly due to their broad but un

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка службы здравоохранения СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39923968Открыть статью

Predicting 5-Year EDSS in Multiple Sclerosis with LSTM Networks: A Deep Learning Approach to Disease Progression.

BACKROUNDS: Multiple Sclerosis (MS) is a neurodegerative disease that is common worldwide, has no definitive cure yet, and negatively affects the individual's quality of life due to disease-related disability. Predicting disability in MS is difficult because of the complex nature of the disease. The primary goal of treating individuals with MS is to prevent or reduce irreversible neurological damage throughout the therapeutic course. Considering the importance of predicting disability MS in the early stage, in this study, we aimed to predict the 5th year score of the Extended Disability Status

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40174549Открыть статью

The role of intracranial pressure variability as a predictor of intracranial hypertension and mortality in critically ill patients.

OBJECTIVE: Intracranial pressure (ICP) monitoring is a widely utilized and essential tool for tracking neurosurgical patients, but there are limitations to the use of a solely ICP-based paradigm for guiding management. It has been suggested that ICP variability (ICPV), in addition to mean ICP, may be a useful predictor of neurological outcomes, as it represents an indirect measure of intact cerebral pressure autoregulation. However, the current literature regarding the applicability of ICPV shows conflicting associations between ICPV and mortality. Thus, the authors aimed to investigate the ef

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 37209075Открыть статью

Deep segmentation networks predict survival of non-small cell lung cancer.

Non-small-cell lung cancer (NSCLC) represents approximately 80-85% of lung cancer diagnoses and is the leading cause of cancer-related death worldwide. Recent studies indicate that image-based radiomics features from positron emission tomography/computed tomography (PET/CT) images have predictive power for NSCLC outcomes. To this end, easily calculated functional features such as the maximum and the mean of standard uptake value (SUV) and total lesion glycolysis (TLG) are most commonly used for NSCLC prognostication, but their prognostic value remains controversial. Meanwhile, convolutional ne

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаВалидационное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 31754135Открыть статью

[Psilocybin in the setting of treatment-resistant unipolar depression: A case report].

BACKGROUND: Current antidepressants have shown certain limitations in the treatment of unipolar depression. Their long onset of action, interactions, and side effects are obstacles to achieving lasting remission of this prevalent, often chronic or recurrent, pathology. Faced with this clinical necessity, research efforts have intensified in recent years around psychedelic drugs, with a particular focus on the mental health benefits of psilocybin. To illustrate this promising approach, we present here the clinical vignette of a student living in France for whom psilocybin led to complete remiss

Клинический случайАннотация на английскомСтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40413068Открыть статью

Interventions for central serous chorioretinopathy: a network meta-analysis.

BACKGROUND: Central serous chorioretinopathy (CSC) is characterized by a thickened and dysfunctional choroid which is accompanied by a serous detachment of the neural retina. The effects on the retina are usually self-limiting, although some people are left with irreversible vision loss due to progressive and permanent photoreceptor damage or atrophy of the retinal pigment epithelium (RPE). There has been a variety of interventions used in CSC, including, but not limited to, laser treatment, photodynamic therapy (PDT), and drug therapy with mineralocorticoid receptor antagonists or intravitrea

Поиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40522203Открыть статью

Systematic review and meta-analysis of the diagnostic test accuracy of artificial intelligence in predicting intradialytic hypotension in hemodialysis patients.

Intradialytic hypotension (IDH) is one of the most common complications of hemodialysis. In order to prevent IDH, Artificial intelligence (AI) was utilized in predicting the onset of IDH. Different variables and different AI methods were used to improve the diagnostic test accuracy but resulted in different findings. We conducted a systematic review and meta-analysis to quantitatively analyze the diagnostic test accuracy of AI models in predicting IDH in HD patients and investigated the factors influencing the diagnostic test accuracy. Medline, Embase, and the Cochrane Library were searched us

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42386817Открыть статью

cfDNA-derived gene signatures as surrogate for microvascular invasion in HCC.

BACKGROUND & AIMS: Microvascular invasion (MVI) is a critical prognostic risk factor in hepatocellular carcinoma (HCC). We evaluated the performance of 5-hydroxymethylcytosine (5hmC) modifications in circulating cell-free DNA (cfDNA) in preoperative assessment of MVI. METHODS: A total of 907 patients with HCC were enrolled from two centers, including 671 in the training cohort, 152 in the internal validation cohort, and 84 in the external validation cohort. Preoperative clinical data, laboratory parameters, and cfDNA-derived 5hmC profiles were collected. Feature selection was performed using

СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42480815Открыть статью

Development and validation of an AI-driven radiomics model using non-enhanced CT for automated severity grading in chronic pancreatitis.

OBJECTIVE: To develop and validate the chronic pancreatitis CT severity model (CATS), an artificial intelligence (AI)-based tool leveraging automated 3D segmentation and radiomics analysis of non-enhanced CT scans for objective severity stratification in chronic pancreatitis (CP). MATERIALS AND METHODS: This retrospective study encompassed patients with recurrent acute pancreatitis (RAP) and CP from June 2016 to May 2020. A 3D convolutional neural network segmented non-enhanced CT scans, extracting 1843 radiomic features to calculate the radiomics score (Rad-score). The CATS was formulated us

СтатьяВалидационное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40536703Открыть статью

Breast histopathological imaging using ultra-fast fluorescence confocal microscopy to identify cancer lesions at early stage.

Ultrafast fluorescent confocal microscopy is a hypothetical approach for breast cancer detection because of its potential to achieve instantaneous, high-resolution images of cellular-level tissue features. Traditional approaches such as mammography and biopsy are laborious, invasive, and inefficient; confocal microscopy offers many benefits over these approaches. However, confocal microscopy enables the exact differentiation of malignant cells, the expeditious examination of extensive tissue sections, and the optical sectioning of tissue samples into tiny slices. The primary goal should be to

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39126401Открыть статью

Dominant Malignant Clones Leverage Lineage Restricted Epigenomic Programs to Drive Ependymoma Development.

UNLABELLED: ZFTA-RELA is the most recurrent genetic alteration seen in pediatric supratentorial ependymoma (EPN) and is sufficient to initiate tumors in mice. Despite ZFTA-RELA's potent oncogenic potential, ZFTA-RELA gene fusions are observed exclusively in childhood EPN, with tumors located distinctly in the supratentorial region of the central nervous system (CNS). We hypothesized that specific chromatin modules accessible during brain development would render distinct cell lineage programs at direct risk of transformation by ZFTA-RELA. To this end, we performed combined single cell ATAC and

СтатьяПрепринтПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39211123Открыть статью

A deep learning predictive model for public health concerns and hesitancy toward the COVID-19 vaccines.

Throughout the pandemic era, COVID-19 was one of the remarkable unexpected situations over the past few years, but with the decentralization and globalization of efforts and knowledge, a successful vaccine-based control strategy was efficiently designed and applied worldwide. On the other hand, excused confusion and hesitation have widely impacted public health. This paper aims to reduce COVID-19 vaccine hesitancy taking into consideration the patient's medical history. The dataset used in this study is the Vaccine Adverse Event Reporting System (VAERS) dataset which was created as a corporati

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 37280253Открыть статью

Mathematical modelling of attention-guided deep learning for real-time text emotion recognition in assistive interaction systems for disabled persons.

This study introduces an Attention-Guided Deep Learning Framework for Real-Time Text Emotion Recognition for Individuals with Disabilities (AGDL-TERID) model. The AGDL-TERID model aims to enhance assistive human-computer interaction by accurately identifying emotions from textual inputs generated by users with disabilities. In the initial stage, text pre-processing includes symbol removal and the removal of punctuation, stop word removal, tokenisation, stemming, and removal of HTML Tags or URLs, which are applied to standardise and clean the data. Following text pre-processing, features are ex

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42674068Открыть статью

ECG-XPLAIM: eXPlainable Locally-adaptive Artificial Intelligence Model for arrhythmia detection from large-scale electrocardiogram data.

BACKGROUND: Timely and accurate detection of arrhythmias from electrocardiograms (ECGs) is crucial for improving patient outcomes. While artificial intelligence (AI)-based ECG classification has shown promising results, limited transparency and interpretability often impede clinical adoption. METHODS: We present ECG-XPLAIM, a novel deep learning model dedicated to ECG classification that employs a one-dimensional inception-style convolutional architecture to capture local waveform features (e.g., waves and intervals) and global rhythm patterns. To enhance interpretability, we integrate Grad-C

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41179570Открыть статью

Privacy-preserving intrusion detection in IoT smart homes using a federated hybrid 1D-CNN-LSTM model with explainable AI.

The proliferation of Internet of Things (IoT) devices in smart home environments has dramatically expanded the attack surface for cyber threats, particularly botnet-driven Distributed Denial of Service (DDoS) attacks. Centralized Intrusion Detection Systems (IDS) are ill-suited to this domain because they violate user privacy, introduce single points of failure, and incur prohibitive communication overhead. Federated Learning (FL) offers a compelling privacy-preserving alternative, yet existing FL-based IDS solutions either deploy convolutional or recurrent models in isolation, lack human-inte

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42686802Открыть статью