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
1387 публикаций
Поиск: 391 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 46 с найденным полным текстом
Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society2023eng
Fluorescence microscopes are indispensable tools for the life science research community. Nevertheless, the presence of optical component limitations, coupled with the maximum photon budget that the specimen can tolerate, inevitably leads to a decline in imaging quality and a lack of useful signals. Therefore, image restoration becomes essential for ensuring high-quality and accurate analyses. This paper presents the Wavelet-Enhanced Convolutional-Transformer (WECT), a novel deep learning technique developed specifically for the purpose of reducing noise in microscopy images and attaining supe
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.
Classifying the patient's depth of anesthesia (LoH) level into a few distinct states may lead to inappropriate drug administration. To tackle the problem, this paper presents a robust and computationally efficient framework that predicts a continuous LoH index scale from 0-100 in addition to the LoH state. This paper proposes a novel approach for accurate LoH estimation based on Stationary Wavelet Transform (SWT) and fractal features. The deep learning model adopts an optimized temporal, fractal, and spectral feature set to identify the patient sedation level irrespective of age and the type o
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.
Migraine is one of the major neurovascular diseases that recur, can persist for a long time, cripple or weaken the brain. This study uses electroencephalogram (EEG) signals for the diagnosis of migraine, and a computer-aided diagnosis system is presented to support expert opinion. A tunable Q-factor wavelet transform (TQWT) based method is proposed for the analysis of the oscillatory structure of EEG signals. With TQWT, EEG signals are decomposed into sub bands. Then, the features are statistically calculated from these bands. The success of the obtained features in distinguishing between migr
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.
Onset detection of P-wave in seismic signals is of vital importance to seismologists because it is not only crucial to the development of early warning systems but it also aids in estimating the seismic source parameters. All the existing P-wave onset detection methods are based on a combination of statistical signal processing and time-series modeling ideas. However, these methods do not adequately accommodate some advanced ideas that exist in fault detection literature, especially those based on predictive analytics. When combined with a time-frequency (t-f) / temporal-spectral localization
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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.
Although electroconvulsive therapy seizure duration has been shown to have limited relevance to efficacy, seizure duration remains important for clinically valid stimulus efficiency. There has been no report on seizure duration using sample entropy with Thymatron (Somatics, Inc), which is widely used in Japan. Furthermore, wavelet transform analysis is also suitable for a seizure because of the wide range of dominant frequencies. Therefore, in this study with Thymatron, the intraclass correlations of seizure duration determined by sample entropy, wavelet transform, and visual determination wer
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.
A new method is introduced for the analysis of multiple studies measured with emission tomography. Traditional models of statistical analysis (ANOVA, ANCOVA and other linear models) are applied not directly on images but on their correspondent wavelet transforms. Maps of model effects estimated from these models are filtered using a thresholding procedure based on a simple Bonferroni correction and then reconstructed. This procedure inherently represents a complete modeling approach and therefore obtains estimates of the effects of interest (condition effect, difference between conditions, cov
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.
Cryo-electron microscopy (Cryo-EM) imaging has the unique potential to bridge the gap between cellular and molecular biology by revealing the structures of large macromolecular assemblies and cellular complexes. Therefore, cryo-EM three-dimensional (3D) reconstruction has been rapidly developed in recent several years and applied widely in life science research; however, it suffers from reduced contrast and low signal-to-noise ratios with a high degree of noise under low electron dose conditions, resulting in failures of many conventional filters. In this article, we explored a modified wavele
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
The paper presents a comprehensive analysis of the IEEE-16 bus system under different operating conditions. It discusses the selection of suitable decomposition level and wavelet function for analyzing non-stationary signals to enhance power distribution network fault detection. MATLAB/Simulink is used to simulate the system, and transient fault current signals are processed with the MATLAB Wavelet Toolbox. The optimal decomposition level is determined by energy concentration, with the highest energy found in scales D9 (b4), D8 (b5), and D7 (b6), and D8 having the most concentration. Using MAT
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.
Norovirus monitoring and early warning can be used for diagnosis without etiological testing, and the treatment of this disease does not require the antibiotics. It often occurs in preschool children and affects their growth and development, so the coping measures for this disease are more prevention than treatment. In this study, the clinical data of 2133 children with diarrhea were collected. Based on the artificial intelligence (AI) algorithm of wavelet transform, a related model for data mining and processing of children's intestinal ultrasound images and stool specimens was constructed. T
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 work carried out in this paper consists of the classification of the physiological signal generated by eye movement called Electrooculography (EOG). The human eye performs simultaneous movements, when focusing on an object, generating a potential change in origin between the retinal epithelium and the cornea and modeling the eyeball as a dipole with a positive and negative hemisphere. Supervised learning algorithms were implemented to classify five eye movements; left, right, down, up and blink. Wavelet Transform was used to obtain information in the frequency domain characterizing the EOG
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.
A new 'shape-orientated' continuous wavelet transform (CWT)-based algorithm employing an adapted Marr wavelet (AMW) with a shape matching index (SMI), defined as peak height normalized wavelet coefficient ( [Formula: see text] ) for feature filtering, was developed for chromatographic peak detection and quantification. Exploiting the chromatographic profile of a candidate peak, AMW-SMI algorithm emphasizes more on the matching of the overall chromatographic profile to a reference Gaussian shape, while partly alleviates the requirement on the signal intensity derived from single or several data
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.
Listening to lung sounds through auscultation is vital in examining the respiratory system for abnormalities. Automated analysis of lung auscultation sounds can be beneficial to the health systems in low-resource settings where there is a lack of skilled physicians. In this work, we propose a lightweight convolutional neural network (CNN) architecture to classify respiratory diseases from individual breath cycles using hybrid scalogram-based features of lung sounds. The proposed feature-set utilizes the empirical mode decomposition (EMD) and the continuous wavelet transform (CWT). The performa
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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: Glaucoma is an irreversible eye disease caused by the optic nerve injury. Therefore, it usually changes the structure of the optic nerve head (ONH). Clinically, ONH assessment based on fundus image is one of the most useful way for glaucoma detection. However, the effective representation for ONH assessment is a challenging task because its structural changes result in the complex and mixed visual patterns.
METHOD: We proposed a novel feature representation based on Radon and Wavelet transform to capture these visual patterns. Firstly, Radon transform (RT) is used to map the fundu
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.
BACKGROUND: Although the linkage between climate change and plague transmission has been proposed in previous studies, the dominant approach has been to address the linkage with traditional statistical methods, while the possible non-linearity, non-stationarity and low frequency domain of the linkage has not been fully considered. We seek to address the above issue by investigating plague transmission in pre-industrial Europe (AD1347-1760) at both continental and country levels.
METHODS: We apply Granger Causality Analysis to identify the casual relationship between climatic variables and pla
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2016eng
More and more, exams require medical images as a tool to diagnose pathologies. Thus, the transfer and storage of the exam data becomes a critical issue. To address this issue, an image compression algorithm called Waaves has been developed and certified for medical imaging. Our work in this paper deals with a scenario of EEG exams where video of the patient is also recorded in order to correctly diagnose myoclonus pathologies. To achieve this goal, the video needs to be of high quality and at frame rate of at least 100 frames per second. This high data rate cannot be compressed on the fly by W
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 aim of this research was to develop a deep learning method which involved wavelet transform (WT) and stack convolution auto encoder (SCAE) for extracting compound heavy metals detection deep features of lettuce leaves. WT was used to decompose the visible-near infrared (400.68-1001.61 nm) hyperspectral image of lettuce sample in the multi-scale transform to acquire the optimal wavelet decomposition layers of cadmium (Cd) and lead (Pb) content prediction, and then using SCAE to perform deep feature learning on spectral data under optimal wavelet decomposition layer. Support vector machine r
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.
Five signal processing techniques were applied to ratio spectra for quantitative determination of bisoprolol (BIS) and hydrochlorothiazide (HCT) in their binary mixture. The proposed techniques are Numerical Differentiation of Ratio Spectra (ND-RS), Savitsky-Golay of Ratio Spectra (SG-RS), Continuous Wavelet Transform of Ratio Spectra (CWT-RS), Mean Centering of Ratio Spectra (MC-RS) and Discrete Fourier Transform of Ratio Spectra (DFT-RS). The linearity of the proposed methods was investigated in the range of 2-40 and 1-22 μg/mL for BIS and HCT, respectively. The proposed methods were applied
Сравнительное исследованиеСтатьяВалидационное исследованиеПоиск 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.
Detecting and quantifying ibuprofen in water bodies is crucial for understanding its environmental impact. This study employs hyperspectral imaging (HSI) in the visible, near-infrared, and short-wave infrared ranges to identify ibuprofen in various liquid matrices. Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA) was utilized to analyze optical diffuse reflectance measurements of ibuprofen dissolved in different water types (tap and river water) and ethanol samples. The analysis was performed both on preprocessed individual spectra and on components extracted using wavelet transform. The P
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 research study assesses the applicability of drift tube ion mobility spectrometry (DTIMS) to resolve ammonia (NH3) from its isotopologue, ammonia-d3 (ND3). DTIMS, known for its rapid response at ambient pressure, was employed to conduct real-time analysis of gaseous samples. Two ammonia introduction methods were evaluated, evaporation of a 3 ppm(v) aqueous ammonia solution and dry gas synthesis. The study tested these methods for the mixture analysis of ammonia and examined their impact on resolution. The resolution of isotopologues and the influence of moisture in the carrier gas on sepa
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 upper-limb motor assessment is critical for post-stroke rehabilitation but relies on subjective clinical scales. This study proposes the Action-Aware Multimodal Wavelet Fusion Network (AMWFNet), integrating surface electromyography (sEMG) and robotic kinematics for automated Fugl-Meyer Assessment (FMA-UE)-aligned quantification. Continuous Wavelet Transform (CWT) converts heterogeneous signals into unified time-frequency scalograms. A learnable modality gating mechanism dynamically weights physiological and kinematic features, while action embeddings encode task contexts across 18 sta
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.