Уникальные публикации PubMed, Europe PMC и Crossref, сохранённые в библиотеке. Одна статья учитывается один раз, даже если получена из нескольких источников. Личные исследования и документы команд не публикуются.
Идёт проверка счётчикаДоступно в поиске—
Публикации, уже подготовленные для быстрого поиска. Остальная библиотека подключается в фоне.
Переведено на русский—
Готовые переводы среди доступных в поиске публикаций. Автоматический медицинский перевод и проверка специалистом учитываются отдельно.
Полные тексты—
Найденные полные тексты среди доступных в поиске публикаций. Доступность определяется первоисточником и условиями использования.
Оригиналов на русском—
Русскоязычные оригиналы доступны без ожидания перевода. Ниже — языки остальных оригиналов; для них готовится медицинский перевод на русский.
Пополняем библиотеку по диагнозам—Проверяем состояние обновлений
Для каждого диагноза из справочника МКБ-10 ищем связанные публикации в научных базах и добавляем их в библиотеку. Числа ниже — диагнозы, а не статьи.
Если сбор прервался, тема требует повторной попытки. Уже сохранённые статьи остаются в библиотеке.
Нажмите на показатель для подробностей. Показатели поиска обновляются автоматически; размер всей библиотеки сверяется отдельно. Время последней проверки указано явно.
Результаты поиска
13835 публикаций
Поиск: 225 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1986 с найденным полным текстом
INTRODUCTION: Ventricular rhythm disturbances are a common pathology in human and veterinary medicine. In humans, the algorithmic approach is used to differentiate wide QRS complex tachycardia. The most commonly used are the aVR and Brugada algorithms as well as the ventricular tachycardia (VT) score developed by Jastrzębski and coworkers. In veterinary medicine, no such algorithms are available and the only parameter used to describe VT abnormalities is the duration of the QRS complexes. The aim of this analysis was determining whether human medicine algorithms for VT are applicable in veteri
СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
OBJECTIVES: This study objectively classified masseter internal structure and deep inferior tendon (DIT) morphology using ultrasonography and machine learning on 229 images from 101 (DIT) and 97 (MUSCLE) patients.
METHODS: Following hybrid feature extraction (radiomics, LBP, HOG), patient-grouped, fold-internal SMOTE balancing, and LASSO-based feature selection, four algorithms were cross-validated under a leakage-free scheme.
RESULTS: All four classifiers achieved accuracy modestly but consistently above the one-third chance level for this three-class problem (47.9-54.3%), with no algorithm
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Soil pesticide-residue screening is important for ecological protection, food safety, and public health. However, conventional chromatographic and spectroscopic methods often require complex sample pretreatment, expensive instruments, trained operators, and long analysis times, which limits their use for rapid and large-scale screening. In this study, an electronic-nose system was developed for volatile-fingerprint classification of pesticide-treated loess soil. Six commercial pesticide formulations from three chemical categories were evaluated: deltamethrin and cyfluthrin as pyrethroids, glyp
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Accurate and robust classification of dementia subtypes using non-invasive electroencephalography (EEG) signals remains a critical challenge for clinicians and researchers in the field of neuroscience. Traditional methods often rely on limited spectral features, overlooking the rich structural and geometric information inherent in EEG dynamics. CONECT (Complex Network Conversion and Topology), a novel framework, is introduced and built upon four core innovations. First, EEG time series are transformed into weighted networks using a novel Angle-Relation Connection (ARC) rule, a geometry-based a
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
The accurate classification of obesity is essential for public health and clinical decision-making. Traditional anthropometric measures such as body mass index (BMI) have limitations in differentiating between fat and lean mass. This study aimed to evaluate and compare the performance of various supervised machine learning algorithms in classifying obesity levels using anthropometric indices derived from bioelectrical impedance analysis (BIA). A cross-sectional study was conducted on a sample of 5372 adults (age 34.6 ± 10.0 years) (2727 females and 2645 males). Anthropometric data included BMI
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Drug use stems from biopsychosocial factors. This study classified 18 drug types using personality and demographics. After preprocessing, three sampling techniques Random Oversampling, Synthetic Minority Over-sampling Technique using Euclidean Norm (SMOTEN), Synthetic Minority Over-sampling Technique using Euclidean Norm - Edited Nearest Neighbors (SMOTEENN) and seven machine learning (ML) models Random Forest (RF), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Decision tree (DT), Extra Tree, Support Vector Classification (SVC), Linear SVC and Logistic Regression (LR) were applied to build a robust, ac
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Brazil plays an important role in coffee quality assessment since it is the top producer and exporter. New technologies must be developed to increase production and ensure product quality. Thus, this study presents an application of laser-assisted rapid evaporative ionization mass spectrometry (LA-REIMS) to fingerprint more than 800 Arabica coffee samples. These samples were divided into six sensory classes by professional tasters according to the Brazilian official classification. Machine learning algorithms were applied for a better understanding of complex fingerprints, and their performanc
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
This study addresses the challenge of multi-dimensional and small gas sensor data classification using a gelatin-carbon black (CB-GE) composite film sensor, achieving 91.7% accuracy in differentiating gas types (ethanol, acetone, and air). Key techniques include Principal Component Analysis (PCA) for dimensionality reduction, the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) for data augmentation, and the Support Vector Machine (SVM) and K-Nearest Neighbor (KNN) algorithms for classification. PCA improved KNN and SVM classification, boosting the Area Under the Curve (AUC) scores by 15.7%
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
The 2001 World Health Organization (WHO) treatise on the classification of hematopoietic tumors lists chronic myeloproliferative diseases (CMPDs) as a subdivision of myeloid neoplasms that includes the four classic myeloproliferative disorders (MPDs)-chronic myelogenous leukemia, polycythemia vera (PV), essential thrombocythemia (ET) and primary myelofibrosis (PMF)-as well as chronic neutrophilic leukemia (CNL), chronic eosinophilic leukemia/hypereosinophilic syndrome (CEL/HES) and 'CMPD, unclassifiable'. In the upcoming 4th edition of the WHO document, due out in 2008, the term 'CMPDs' is rep
СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Background/Objectives: Brain tumor diagnosis using magnetic resonance imaging (MRI) plays an important role in clinical decision-making and treatment planning. However, manual interpretation of MRI scans is time-consuming and may result in variations among radiologists. This study aims to develop an automated multiclass brain tumor classification framework by integrating deep learning-based feature extraction with the Bitterling Fish Optimization (BFO) algorithm for effective feature selection. Methods: MRI images were first subjected to preprocessing to prepare them for deep learning analysis
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Architectural Distortion (AD) is a common abnormality in digital mammograms, alongside masses and microcalcifications. Detecting AD in dense breast tissue is particularly challenging due to its heterogeneous asymmetries and subtle presentation. Factors such as location, size, shape, texture, and variability in patterns contribute to reduced sensitivity. To address these challenges, we propose a novel feature fusion-based Vision Transformer (ViT) attention network, combined with VGG-16, to improve accuracy and efficiency in AD detection. Our approach mitigates issues related to texture fixation
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
BACKGROUND: Compassion fatigue (CF) is a common phenomenon among nurses working in intensive care units (ICU). Their prolonged exposure to the suffering and trauma of critical patients can lead to emotional exhaustion and psychological stress. AIM: To develop a classification model for compassion fatigue among intensive care unit nurses using multiple machine learning algorithms and identify the key factors. METHODS: A multicenter cross-sectional study was utilized and collected valid questionnaire data from 1110 intensive care unit nurses from 25 tertiary hospitals. The dataset was randomly s
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Accurate chronic wound classification is essential for appropriate management, yet diagnostic variability persists in routine practice. Transparent, rule-based decision-support tools may improve standardisation but require validation against expert judgement under clearly defined conditions. To evaluate inter-expert agreement, agreement between a rule-based algorithm and an expert-consensus reference standard, diagnostic accuracy as a complementary measure, exploratory comparison with a non-expert nurse, and expert agreement with algorithm-generated therapeutic recommendations. Thirty anonymis
СтатьяВалидационное исследованиеConsensus StatementПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB)2025eng
INTRODUCTION: Medical imaging faces critical challenges in radiation dose management and protocol standardisation. This study introduces a machine learning approach using a random forest algorithm to classify Computed Tomography (CT) scan protocols. By leveraging dose monitoring system data, we provide a data-driven solution for establishing Diagnostic Reference Levels while minimising computational resources.
MATERIALS AND METHOD: We developed a classification workflow using a Random Forest Classifier to categorise CT scans into anatomical regions: head, thorax, abdomen, spine, and complex m
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
IMPORTANCE: The ability to augment routine post-operative tube check appointments with at-home digital otoscopes and deep learning AI could improve health care access as well as reduce financial and time burden on families.
OBJECTIVE: Tympanostomy tube checks are necessary but are also burdensome to families and impact access to care for other children seeking otolaryngologic care. Telemedicine care would be ideal, but ear exams are limited. This study aimed to assess whether an artificial intelligence (AI) algorithm trained with images from an over-the-counter digital otoscope can accurately
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Cross-national comparisons of dementia prevalence are essential for identifying unique determinants and cultural-specific risk factors, but methodological differences in dementia classification across countries hinder global comparisons. This study maps the 10/66 algorithm for dementia classification, widely used and validated in low- and middle-income countries (LMICs), to the US Aging, Demographics, and Memory Study (ADAMS), the dementia sub-study of the Health and Retirement Study, and assesses its performance in ADAMS. We identified the subset of 10/66 algorithm items comparably measured i
СтатьяСравнительное исследованиеПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Current diagnoses of leukemia are typically performed manually by physicians on the basis of blood cell morphology, leading to challenges such as excessive workload, limited efficiency, and subjective outcomes. To solve the above problems, a two-stage detection method was developed for the automatic detection and identification of blood cells. First, for the blood cell detection task, an improved YOLOv7 blood cell detection model was proposed that integrates multihead attention and the SCYLLA-IoU (SIoU) loss function to accurately locate and classify white blood cells (WBCs), red blood cells (
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
The scarcity of annotated data is a common issue in the realm of heartbeat classification based on deep learning. Transfer learning (TL) has emerged as an effective strategy for addressing this issue. However, current TL techniques in this realm overlook the probability distribution differences between the source domain (SD) and target domain (TD) databases. The motivation of this paper is to address the challenge of labeled data scarcity at the model level while exploring an effective method to eliminate domain discrepancy between SD and TD databases, especially when SD and TD are derived fro
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
BACKGROUND: Poland syndrome (PS) is a rare congenital syndrome characterized by unilateral pectoralis major muscle defect. In 2016, we proposed the thorax, breast, and nipple-areola complex (TBN) classification and a subsequent treatment algorithm, which included conservative and surgical procedures. Our aim is to report the results we obtained treating all thoracic anomalies according to the proposed algorithm in a cohort of adolescents affected by PS.
METHODS: Between January 2016 and June 2023, 52 patients with PS were treated using the TBN classification in our institute. Each patient was
СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.
Arrhythmias using electrocardiogram (ECG) signal is important in medical and computer research due to the timely diagnosis of dangerous cardiac conditions. The current study used the ECG to classify cardiac signals into normal heartbeats, congestive heart failure, ventricular arrhythmias, atrial fibrillation arrhythmias, atrial flutter, malignant ventricular arrhythmias, and premature atrial fibrillation. A deep learning algorithm was used to identify and diagnose cardiac arrhythmias. We proposed a new ECG signal classification method to increase signal classification sensitivity. We smoothed
СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
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.