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
174265 публикаций
Поиск: 837 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 3934 с найденным полным текстом
Alzheimer's disease (AD) is a complex, multifactorial neurodegenerative disorder with substantial heterogeneity in progression and treatment response. Despite recent therapeutic advances, predictive models capable of accurately forecasting individualized future biomarker states remain limited. Here, we present a machine learning-based operator learning framework for personalized modeling of AD progression, integrating longitudinal multimodal imaging, biomarker, and clinical data. Unlike conventional models with prespecified dynamics, our approach directly learns patient-specific disease operat
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
Optical imaging techniques, such as hyperspectral imaging combined with machine learning-based analysis, have the potential to revolutionize clinical surgical imaging. However, these modalities face a shortage of large-scale, representative clinical data for training machine learning-based algorithms. While preclinical animal data are abundantly available through standardized experiments and allow for controlled induction of pathological tissue states, it is not ethically possible to obtain similar data from patients. To leverage this situation, we propose 'xeno-learning', a cross-species know
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.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
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.
Breast cancer is one of the leading causes of cancer-related mortality worldwide, and despite advances in clinical diagnosis, challenges such as inconclusive imaging results and inter-observer variability highlight the need for complementary computational approaches to support early and accurate detection. In this study, we provide an overview of several machine learning (ML) and deep learning (DL) algorithms used for breast cancer detection with structured clinical data and imaging data. We applied ML models to structured clinical data which included Wisconsin Breast Cancer Dataset, CSAW-CC d
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.
Sensory inputs are rich with temporal patterns that unfold across multiple timescales. Uncovering these regularities is essential for anticipating future events and navigating the environment efficiently. Numerous models have been proposed to account for learning at specific temporal scales; however, they are often designed in isolation and rely on narrowly tuned statistical measures, limiting their generalizability to other paradigms. In contrast, humans typically learn without prior knowledge of the underlying structure or the relevant timescale at which regularities occur. Here, we present
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.
INTRODUCTION: Behavioral indicators have been increasingly utilized in machine learning (ML) and deep learning (DL) frameworks to enable automated driver drowsiness detection (DDD). This study aimed to investigate the available evidence on the modeling frameworks, datasets, input modalities, and performance metrics used in DDD systems.
METHODS: were identified through systematic searches of PubMed, Scopus, Web of Science, and IEEE Xplore for English-language publications up to 31 August 2025. Eligible studies were original research that applied ML or DL techniques to image- or video-based beh
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.
Variable practice often enhances long-term learning despite increasing difficulty during acquisition. The present study examined whether variable retrieval practice improves foreign-language vocabulary learning and, if so, whether learners' metacognitive judgments reflect its benefits. Participants studied Lithuanian-English word pairs across four study-test cycles under either constant or variable retrieval practice conditions. In the constant conditions, learners consistently retrieved words in either an easy or difficult direction, whereas in the variable conditions, they retrieved in both
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.
OBJECTIVE: This study investigates the molecular mechanisms of renal clear cell carcinoma (RCC) induced by Aristolochic acid A (AAA) using machine learning, deep learning, and molecular docking approaches.
METHODS: To identify AAA target genes associated with RCC, differential expression analysis was performed on multiple datasets. Network toxicology, machine learning, deep learning, and molecular docking were used to explore the binding interactions between AAA and target proteins. The top candidate gene was validated using molecular dynamics simulation and in vitro Western blot assays.
RES
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.
PURPOSE: Shortcut learning has been identified as a source of algorithmic unfairness in medical imaging artificial intelligence (AI), but its impact on photoacoustic tomography (PAT), particularly concerning sex bias, remains underexplored. This study investigates this issue using peripheral artery disease (PAD) diagnosis as a specific clinical application.
METHODS: To examine the potential for sex bias due to shortcut learning in convolutional neural network (CNNs) and assess how such biases might affect diagnostic predictions, we created training and test datasets with varying PAD prevalenc
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.
OBJECTIVES: This study aimed to develop robust machine learning (ML)-based and deep learning (DL)-based models capable of detecting mpox cases for surveillance efforts using clinical notes.
METHODS: As part of a learning health system initiative, we conducted a retrospective study of clinical encounters at the Columbia University Irving Medical Center in New York City. We included patients with mpox diagnoses confirmed by PCR testing between 15 May 2022 and 15 October 2022 and three matched controls for each case based on patient age, sex, race, ethnicity and visit month. We trained three mpo
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.
Dengue is a major public health problem that affects millions of people globally. The present study used microarray data to identify differentially expressed genes (DEGs) during dengue clinical conditions. The microarray datasets GSE84331, GSE18090, GSE43777, and E-MTAB-3162 were downloaded and analyzed using statistical analysis (Unpaired t-test). This was followed by Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) techniques with recursive feature elimination and genetic algorithms implemented to identify the potential biomarkers. Further, functional enrichment, platelet signaling, and protein-
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.
OBJECTIVE: Diseases such as age-related macular degeneration and retinitis pigmentosa cause the degradation of the photoreceptor layer. One approach to restore vision is to electrically stimulate the surviving retinal ganglion cells with a microelectrode array such as epiretinal implants. Epiretinal implants are known to generate visible anisotropic shapes elongated along the axon fascicles of neighboring retinal ganglion cells. Recent work has demonstrated that to obtain isotropic pixel-like shapes, it is possible to map axon fascicles and avoid stimulating them by inactivating electrodes or
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.
Combating mental illnesses such as depression and anxiety has become a global concern. As a result of the necessity for finding effective ways to battle these problems, machine learning approaches have been included in healthcare systems for the diagnosis and probable prediction of the treatment outcomes of mental health conditions. With the growing interest in machine and deep learning methods, analysis of existing work to guide future research directions is necessary. In this study, 33 articles on the diagnosis of schizophrenia, depression, anxiety, bipolar disorder, post-traumatic stress di
СтатьяОбзорПоиск 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.
Children who experience difficulty in learning at mainstream schools usually are provided with remediation classes after school to facilitate their learning. The present study aims to evaluate an innovative eye-tracking training as possible alternative remediation. Our previous findings showed that children who received eye-tracking training demonstrated improved attention and inhibitory control, and the present randomized controlled study aims to evaluate if eye-tracking training can also enhance the learning and memory of children. Fifty-three primary school students with learning difficulty
СтатьяРандомизированное исследованиеПоддержка 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.
This NIH-funded pilot study took place in spring 2021 to evaluate socioscientific issues (SSI) problem-based learning (PBL) modules to engage middle school students in ill-structured problems in science and health modules as a scientific literacy teachable moment. Data included questionnaires, Zoom interviews, and other correspondence. This pilot case study investigated how two teachers integrated a Covid-19 related SSI into their middle school classrooms, support needed, and their perceptions about the nature of science using a qualitative, multiple case study design. Both teachers chose the
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.
Children with normal intelligence may experience varying degrees of mathematics learning disabilities (MD). This study aims to conduct training to improve the brain's cognitive ability for mathematics learning by focusing on two important mathematical cognitive abilities. This was a prospective study of 70 children in grades 2-5 from two primary schools in Changzhou and with MD enrolled from June 2015 to February 2017. The children were randomized 1:1 to the training and control groups. A training cycle included 40 sessions (5/weeks) (30 min each session). The efficacy of learning was assessed
СтатьяРандомизированное исследованиеПоиск 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.
Eco-connectivist communities are groups of individuals with similar characteristics, which emerge in a connectivist learning process within a knowledge ecology. ARMAGAeco-c is a reflexive and autonomic middleware for the management and optimization of eco-connectivist knowledge ecologies using description, prediction and prescription models. Adaptive Learning Objects are autonomic components that seek to personalize Learning Objects according to certain contextual information, such as learning styles of the learner's, technological restrictions, among other aspects. MALO is a system that allow
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.
Impaired procedural learning has been suggested as a possible cause of developmental dyslexia (DD) and specific language impairment (SLI). This study examined the relationship between measures of verbal and non-verbal implicit and explicit learning and measures of language, literacy and arithmetic attainment in a large sample of 7 to 8-year-old children. Measures of verbal explicit learning were correlated with measures of attainment. In contrast, no relationships between measures of implicit learning and attainment were found. Critically, the reliability of the implicit learning tasks was poo
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.
We used positron emission tomography to study motor learning by trial and error. Subjects learned sequences of eight finger movements. Tones generated by a computer told the subjects whether any particular move was correct or incorrect. A control condition was used in which the subjects generated moves, but there was no feedback to indicate success or failure, and so on learning occurred. In this condition (free selection) the subjects were required to make a finger movement on each trial and to vary the movements randomly over trials. The subjects had a free choice of which finger to move on
Клиническое исследованиеСтатьяРандомизированное исследованиеПоддержка 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.
Humorally associated autoimmune diseases generally show a female predominance whereas ankylosing spondylitis, a disease that overlaps with psoriatic arthritis (PsA), shows a male predominance. The present review ascertains the current knowledge of sex-specific differences related to psoriatic arthritis (PsA), a chronic, inflammatory condition associated with psoriasis. Sex differences may have important implications for clinical research in PsA and in terms of epidemiology (incidence, prevalence, lifetime risk, survival, and mortality), clinical, radiological, and laboratory features, and resp
СтатьяОбзорПоддержка 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.