m+Medelevator.RU
Открытая медицинская библиотека

Найдите доказательства.
Сосредоточьтесь на главном.

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…

Библиотека сейчас

От первоисточника до медицинского перевода

Подключаем обновления…
Собрано из открытых источников—

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 счётчика
Доступно 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.

Найти литературу по своему диагнозу →

Нажмите на показатель для подробностей. Показатели поиска обновляются автоматически; размер всей библиотеки сверяется отдельно. Время последней проверки указано явно.

Результаты поиска

11405 публикаций

Поиск: 60 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 799 с найденным полным текстом

Discrimination between hereditary spastic paraplegia and cerebral palsy based on gait analysis data: A machine learning approach.

BACKGROUND: There is no current consensus on how to differentiate between hereditary spastic paraplegia and spastic cerebral palsy on the basis of clinical presentation. Several previous studies have investigated differences in kinematic parameters obtained from clinical gait analysis. None have attempted to combine multiple gait and physical exam measures to discriminate between these two diagnoses. This study aims to investigate the ability of a machine learning approach using data from clinical gait analysis to differentiate these cohorts. METHODS: A retrospective analysis of a gait databa

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 36041285Открыть статью

Human Brainstem Exhibits higher Sensitivity and Specificity than Auditory-Related Cortex to Short-Term Phonetic Discrimination Learning.

Phonetic discrimination learning is an active perceptual process that operates under the influence of cognitive control mechanisms by increasing the sensitivity of the auditory system to the trained stimulus attributes. It is assumed that the auditory cortex and the brainstem interact in order to refine how sounds are transcribed into neural codes. Here, we evaluated whether these two computational entities are prone to short-term functional changes, whether there is a chronological difference in malleability, and whether short-term training suffices to alter reciprocal interactions. We perfor

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства 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 28785043Открыть статью

Effect of prenatal heat stress on brain growth and serial discrimination reversal learning in the guinea pig.

Exposure of pregnant guinea pigs to an environmental temperature of 42 degrees C for 1 hr daily on Days 20-24 of gestation resulted in a significant reduction in the birthweight and brainweight of newborn offspring. These deficits persisted to early maturity and were still evident at 250 days of age following behavioral testing. Although some degree of postnatal neurogenesis and brain growth had occurred, this was not sufficient to compensate for the retarding influence of prenatal hyperthermia. Heat stress was also observed to seriously impair learning performance on the original discriminati

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 974792Открыть статью

Shielding effect of d-p orbital hybridized nanozyme sensor array for machine learning-assisted discrimination of phenolic compounds.

It is of great challenge to achieve efficient quantification and identification of phenolic sensors in food. Herein, a novel dual-channel colorimetric sensor array was developed relying on the differential shielding effect of phenolic compounds on the peroxidase-mimicking activity of as-synthesized nickel metal-embedded nitrogen-doped graphene nanozymes (Ni/NG and NiSex/NG) in TMB-H2O2 system. Moreover, experimental and theoretical calculations demonstrated that selenium element enhanced the d-p orbital hybridization between the nickel active site of the graphene-based nanozyme and the oxygen

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 42863310Открыть статью

Machine learning-based discrimination of metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease: implications of tryptophan metabolites as potential biomarkers.

OBJECTIVES: Early screening of individuals at high risk of metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) facilitates timely intervention and may reduce the risk of progression to cirrhosis. This study aimed to develop a reliable and clinically practical model for MASLD discrimination. METHODS: A total of 179 individuals were recruited, including 80 healthy controls and 99 MASLD patients. Non-targeted and targeted metabolomics were performed to identify and validate candidate biomarkers associated with MASLD. Seven machine learning algorithms were constructed for MASLD discr

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 42801942Открыть статью

Deep Learning-Assisted RTP Sensor Array Based on a Melt-Injection Reaction for Visual Discrimination of Fluoroquinolone Antibiotics.

The widespread residue and structural similarity of fluoroquinolone antibiotics (FQs) pose a critical requirement for analytical methods capable of both sensitive detection and accurate discrimination of FQ subtypes. Herein, we report a deep learning-assisted room-temperature phosphorescence (RTP) sensor array for FQs constructed via a simple melt-injection reaction. By incorporation of FQ subtypes into a urea-formaldehyde (UF) matrix, composites (UF@FQs) exhibiting tunable, ultralong RTP emission were produced. Photophysical studies reveal that the UF matrix provides a rigid protective enviro

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 42610886Открыть статью

Chemiresistive Gas Sensors Made with PtRu@SnO2 Nanoparticles for Machine Learning-Assisted Discrimination of Multiple Volatile Organic Compounds.

Volatile organic compounds (VOCs) constitute key pollutants in the environment, and exposure to them is associated with negative health impacts. The vigilant monitoring of these pernicious VOCs is imperative for their timely detection and for curtailing the likelihood of both immediate and prolonged exposure, thus safeguarding against the deterioration of environmental quality. In this study, porous PtRu nanoalloys are successfully synthesized via a hydrothermal method and innovatively integrated with SnO2 nanoparticles to significantly enhance the performance of gas sensors. Density functiona

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 39586776Открыть статью

Machine learning-assisted photoluminescent sensor array based on gold nanoclusters for the discrimination of antibiotics with test paper.

Antibiotic residues accumulation in the environment endangers ecosystems and human health. There is an urgent need for a facile and efficient strategy to detect antibiotics. Here, we report a photoluminescent sensor array based on protein-stabilized gold nanoclusters (AuNCs) for the detection of two families of antibiotics, tetracyclines and quinolones. The nanoclusters were synthesized with bovine serum albumin (BSA) and ovalbumin (OVA), respectively. They had different interactions with seven kinds of antibiotics and exhibited diverse photoluminescence (PL) responses, which were analyzed by

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 37651910Открыть статью

Predicting speech discrimination scores from pure-tone thresholds-A machine learning-based approach using data from 12,697 subjects.

Diagnostic tests for hearing impairment not only determines the presence (or absence) of hearing loss, but also evaluates its degree and type, and provides physicians with essential data for future treatment and rehabilitation. Therefore, accurately measuring hearing loss conditions is very important for proper patient understanding and treatment. In current-day practice, to quantify the level of hearing loss, physicians exploit specialized test scores such as the pure-tone audiometry (PTA) thresholds and speech discrimination scores (SDS) as quantitative metrics in examining a patient's audit

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 34972151Открыть статью

Visual discrimination of letter-like forms and its relationship to achievement over time in children with learning disabilities.

The purpose of this study was to better understand whether visual discrimination abilities are related to reading intelligence and other achievement areas in children with learning disabilities and normally achieving children. Children with visual discrimination problems were identified using the Gibson letter-like visual discrimination task. This task was given to a large sample of children with learning disabilities as well as a sample of normally achieving children. All children were followed throughout elementary school. Results indicated that children with learning disabilities who had vi

СтатьяПоддержка правительства СШАПоддержка 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 2398313Открыть статью

Development and validation of an Interpretable Machine learning model for Discriminating between benign and malignant breast cancer.

OBJECTIVE: Breast cancer prognosis depends on early detection. We developed and externally validated a model using routine, readily available clinical and laboratory variables to discriminate malignant from benign breast lesions, aiming to reduce unnecessary biopsies and support early decision-making. METHODS: This retrospective two-center study included a development cohort 1from Jiujiang First People's Hospital (N = 745; malignant 573, benign 172) and an external cohort2 from the First Affiliated Hospital of Nanchang University (N = 221; malignant 161, benign 60).Cohort 1 was randomly split

СтатьяВалидационное исследованиеМногоцентровое 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 41592419Открыть статью

Complementary stable and dynamic prelimbic ensembles encode learned threat value underlying generalization and discrimination.

Adaptive behavior requires assigning emotional value to sensory cues and generalizing to similar stimuli. The prelimbic cortex (PL) is critical for threat expression and discrimination, yet its neuronal ensembles undergo substantial turnover over time. How stable population codes emerge despite this reorganization remains unknown. Using longitudinal calcium imaging in freely moving mice, we tracked PL activity for 30 days during auditory discriminative fear learning and retrieval. Despite substantial ensemble turnover, stable graded representations persisted in PL populations. A generalized li

СтатьяПрепринтПолный 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 42538979Открыть статью

Gut microbiome signatures discriminate deep vein thrombosis through machine learning and metabolic analysis.

Deep vein thrombosis (DVT) remains difficult to distinguish because of its often silent presentation and the limited specificity of current diagnostic tools. We aimed to evaluate whether integrating gut microbiome profiles with routine clinical data could enhance the classification performance for identifying DVT in a case-control cohort. Stool samples were collected from individuals with DVT (n = 58), coronary artery disease (CAD, n = 56), and healthy controls (HC, n = 500). Full-length 16S rRNA gene sequencing was used to characterize the gut microbiota at species-level resolution. A random

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 42321259Открыть статью

Delusional themes and forensic status in schizophrenia spectrum disorders: a machine learning based discriminative study.

BACKGROUND: Schizophrenia spectrum disorders (SSD) are associated with an elevated risk of violent and offending behavior; however, the specific contribution of delusional content remains insufficiently understood. Prior research has yielded inconsistent findings regarding the relationship between particular psychopathological symptoms and delusional themes and criminal behavior. A better understanding of symptom-specific phenomenological differences between forensic psychiatric (FPP) and general psychiatric patients (GPP) may inform clinical assessment in forensic settings. This study therefo

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 42558267Открыть статью

Reproducibility and discriminative power of MRI liver radiomics: Impact of deep learning-based image reconstruction.

OBJECTIVES: While Deep Learning-based Image Reconstruction (DLIR) is increasingly used to improve MRI quality, its influence on radiomic stability remains underexplored. This study aimed to assess the impact of DLIR on the reproducibility and discriminative power of radiomic features in liver MRI. MATERIAL AND METHODS: In this retrospective study, 95 patients with malignant liver lesions underwent 1.5 T MRI (T2, T2FS, and Diffusion). Images were reconstructed using both traditional (non-DLIR) and DLIR (AIR Recon DL) methods. Three regions of interest (ROI) - tumor, peritumoral, and healthy li

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 42570578Открыть статью

Development and validation of a deep learning algorithm for discriminating glioma recurrence from radiation necrosis on MRI.

PURPOSE: Accurate differentiation between glioma recurrence and radiation necrosis is critical for the management of patients suspected of glioma recurrence following radiation therapy. This study aims to develop a deep learning-based methodology for automated discrimination between glioma recurrence and radiation necrosis using routine magnetic resonance imaging (MRI) scans. METHOD: We retrospectively investigated 234 patients who underwent radiotherapy after glioma resection and presented with suspected recurrent lesions during follow-up MRI examinations. Routine 3D-MRI scans, including T1-

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 40548110Открыть статью

Label correlation guided discriminative label feature learning for multi-label chest image classification.

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Multi-label Chest X-ray (CXR) images often contain rich label relationship information, which is beneficial to improve classification performance. However, because of the intricate relationships among labels, most existing works fail to effectively learn and make full use of the label correlations, resulting in limited classification performance. In this study, we propose a multi-label learning framework that learns and leverages the label correlations to improve multi-label CXR image classification. METHODS: In this paper, we capture the global label correlations th

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 38244339Открыть статью

Machine learning methods to discriminate posttraumatic stress disorder: A protocol of systematic review and meta-analysis.

INTRODUCTION: Recent years have witnessed a persistent threat to public mental health, especially during and after the COVID-19 pandemic. Posttraumatic stress disorder (PTSD) has emerged as a pivotal concern amidst this backdrop. Concurrently, machine learning (ML) techniques have progressively applied in the realm of mental health. Therefore, our present undertaking seeks to provide a comprehensive assessment of studies employing ML methods that use diverse data modalities on the classification of people with PTSD. METHODS AND ANALYSIS: In pursuit of pertinent studies, we will search both En

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 38495863Открыть статью

Применение методов извлечения дискриминирующих и глубоких элементов для полного анализа слайдов: обследование.

Цифровые патологические технологии, включая целые слайды, значительно улучшили современные клинические методы, облегчая хранение, просмотр, обработку и совместное цифровое сканирование стеклянных слайдов. Исследователи предложили различные решения в области искусственного интеллекта (АИ) для применения в цифровой патологии, такие, как автоматизированный анализ изображений, для извлечения диагностической информации из WSI в целях повышения производительности, точности и воспроизводимости патологии. Методы экстракции особей играют решающую роль в преобразовании первичных данных об образе в значи

Полный текст найденМашинный перевод · не проверен
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 37928897Открыть статью

Discriminating mild traumatic brain injury using sparse dictionary learning of functional network dynamics.

Mild traumatic brain injury (mTBI) is usually caused by a bump, blow, or jolt to the head or penetrating head injury, and carries the risk of inducing cognitive disorders. However, identifying the biomarkers for the diagnosis of mTBI is challenging as evident abnormalities in brain anatomy are rarely found in patients with mTBI. In this study, we tested whether the alteration of functional network dynamics could be used as potential biomarkers to better diagnose mTBI. We propose a sparse dictionary learning framework to delineate spontaneous fluctuation of functional connectivity into the subj

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 34775693Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты