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
9700 публикаций
Поиск: 521 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 544 с найденным полным текстом
Gastrointestinal tumors lack non-invasive early screening tools, with most patients diagnosed at advanced stages. Serum tumor markers combined with machine learning show promise, but single markers have low specificity. This study aimed to construct a non-invasive diagnostic model using multiple laboratory variables. A retrospective study included 214 gastrointestinal tumor patients (observation group) and 130 non-tumor individuals (control group). Thirty-eight laboratory indicators were detected, and seven core variables (HCT, Age, TP, ALB, PLT, WBC, CST4) were identified via feature selectio
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 treadmill is widely used in running fatigue experiments, and the variation of plantar mechanical parameters caused by fatigue and gender, as well as the prediction of fatigue curves by a machine learning algorithm, play an important role in providing different training programs. This experiment aimed to compare changes in peak pressure (PP), peak force (PF), plantar impulse (PI), and gender differences of novice runners after they were fatigued by running. A support vector machine (SVM) was used to predict the fatigue curve according to the changes in PP, PF, and PI before and after fatigu
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.
BACKGROUND: Prior reports revealed abnormalities in voxel-mirrored homotopic connectivity (VMHC) when analyzing neuroimaging data from patients with various psychiatric conditions, including temporal lobe epilepsy (TLE). Whether these VHMC changes can be leveraged to aid in the diagnosis of right TLE (rTLE), however, remains to be established. This study was thus developed to examine abnormal VMHC findings associated with rTLE to determine whether these changes can be used to guide rTLE diagnosis.
METHODS: The resultant imaging data of resting-state functional MRI (rs-fMRI) analyses of 59 pat
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.
Minimal hepatic encephalopathy (MHE) is characterized by diffuse abnormalities in cerebral structure, such as reduced cortical thickness and altered brain parenchymal volume. This study tested the potential of gray matter (GM) volumetry to differentiate between cirrhotic patients with and without MHE using a support vector machine (SVM) learning method. High-resolution, T1-weighted magnetic resonance images were acquired from 24 cirrhotic patients with MHE and 29 cirrhotic patients without MHE (NHE). Voxel-based morphometry was conducted to evaluate the GM volume (GMV) for each subject. An SVM
СтатьяПоддержка 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.
BACKGROUND: Transarterial chemoembolization (TACE) is an effective treatment for patients with unresectable intrahepatic cholangiocarcinoma (iCCA), but tumor heterogeneity affects the efficacy of treatment. This study aimed to construct a Clinical-Radiomics (CR) model for predicting tumor response after the first TACE in patients with unresectable iCCA.
METHODS: A total of 107 unresectable iCCA patients who received TACE as the first treatment with available contrast-enhanced MRI (CEMRI) were retrospectively enrolled. Patients were randomly assigned to the training (N = 75) and validation coh
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.
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Positron emission tomography/computed tomography (PET/CT) is recommended as the standard imaging modality for diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) staging. However, many studies have neglected the role of patients' prognostic factors with respect to imaging PET/CT of quantitative features. In this paper, a multi-view learning (MVL) model is established to make full use of both clinical and imaging data to predict the prognosis of DLBCL patients and thereby assist doctors in decision-making.
METHODS: Feature engineering, including feature extraction, feature screenin
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: Obstructive sleep apnoea (OSA) has received much attention as a risk factor for perioperative complications and 68.5% of OSA patients remain undiagnosed before surgery. Faciocervical characteristics may screen OSA for Asians due to smaller upper airways compared with Caucasians. Thus, our study aimed to explore a machine-learning model to screen moderate to severe OSA based on faciocervical and anthropometric measurements.
DESIGN: A cross-sectional study.
SETTING: Data were collected from the Shanghai Jiao Tong University School of Medicine affiliated Ruijin Hospital between Febr
СтатьяПоддержка 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.
OBJECTIVE: There is increasing demand for prediction of chronic pain treatment outcomes using machine-learning models, in order to improve suboptimal pain management. In this exploratory study, we used baseline brain functional connectivity patterns from chronic pain patients with fibromyalgia (FM) to predict whether a patient would respond differentially to either milnacipran or pregabalin, 2 drugs approved by the US Food and Drug Administration for the treatment of FM.
METHODS: FM patients participated in 2 separate double-blind, placebo-controlled crossover studies, one evaluating milnacip
Клиническое исследованиеСтатьяПоддержка 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 depth of myometrial invasion affects the treatment and prognosis of patients with endometrial cancer (EC), conventionally evaluated using MR imaging (MRI). However, only a few computer-aided diagnosis methods have been reported for identifying deep myometrial invasion (DMI) using MRI. Moreover, these existing methods exhibit relatively unsatisfactory sensitivity and specificity. This study proposes a novel computerized method to facilitate the accurate detection of DMI on MRI. This method requires only the corpus uteri region provided by humans or computers instead of the tumor region. We
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.
Several pathways are crucial in Huntington's disease (HD). Based on the concept of multitargets, network pharmacology-based analysis was employed to find out related proteins in disease network. The network target method aims to find out related mechanism of efficacy substances in rational design way. Traditional Chinese medicine prescriptions would be used for research and development against HD. Virtual screening was performed to obtain drug molecules with high binding capacity from traditional Chinese medicine (TCM) database@Taiwan. Quantitative structure-activity relationship (QSAR) models
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.
PURPOSE: We predict the likelihood of a future motor vehicle collision (MVC) from visual function data, attitudes to driving, and past MVC history using the penalized support vector machine (pSVM) in subjects with primary open-angle glaucoma (POAG).
METHODS: Patients with POAG were screened prospectively for eligibility and 185 were analyzed in this study. Self-reported MVCs of all participants were recorded for 3 years from the baseline using a survey questionnaire every 12 months. A binocular integrated visual field (IVF) was calculated for each patient by merging a patient's monocular Hump
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: Targeted sequencing of discrete gene sets is a cost effective strategy to screen subjects for monogenic forms of disease. One method to achieve this pairs microfluidic PCR with next generation sequencing. The PCR step of this pipeline creates challenges in accurate variant calling. This includes that most reads targeting a specific exon are duplicates that have been amplified from the PCR step. To reduce false positive variant calls from these experiments, previous studies have used threshold-based filtering of alternative allele depth ratio and manual inspection of the alignments.
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.
BACKGROUND: Integrating genomic datasets from homogenous or disparate sources to identify genes that are commonly or uniquely expressed remains a largely underexplored area. Such integrative analysis can reveal biologically relevant genes that are common or exclusive across datasets or within specific conditions or cohorts. Identifying these gene expression profiles and employing them to classify disease status can aid in the development of vaccines, diagnostics and targeted therapeutics with efficacy against difficult-to-treat medically important pathogens and cancer. RESULTS: This work devel
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: In order to understand the incidence and epidemiological characteristics of gestational diabetes mellitus, the ultrasound imaging of support vector machine processing algorithm was used to clarify the outcome of maternal and neonatal gestational diabetes mellitus.
METHODS: This study selected clinical data of 12,190 pregnant women who were hospitalized for delivery, and were divided into diabetic group (1268 cases) and control group (10922 cases) according to the diagnosis of gestational diabetes. The study was conducted from January 1, 2012 to December 31, 2019. Colour Doppler ul
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.
A growing body of literature suggests that changes in consciousness are reflected in specific connectivity patterns of the brain as obtained from resting state fMRI (rs-fMRI). As simultaneous electroencephalography (EEG) is often unavailable, decoding of potentially confounding sleep patterns from rs-fMRI itself might be useful and improve data interpretation. Linear support vector machine classifiers were trained on combined rs-fMRI/EEG recordings from 25 subjects to separate wakefulness (S0) from non-rapid eye movement (NREM) sleep stages 1 (S1), 2 (S2), slow wave sleep (SW) and all three sl
СтатьяВалидационное исследованиеПолный 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.
BACKGROUND: Coronary artery disease (CAD) is recognized as an inflammatory condition and remains a leading cause of morbidity and mortality worldwide. Cardiovascular disease (CVD), more broadly, is a major contributor to global death and disability. This study aimed to compare the diagnostic performance of various noninvasive techniques for detecting CAD.
METHODS: A cross-sectional study was conducted involving 758 participants, including 508 patients diagnosed with CAD and 250 without the disease. The diagnostic performance of two machine learning models-artificial neural networks (ANNs) and
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.
To lessen the rate of false critical arrhythmia alarms, we used robust heart rate estimation and cost-sensitive support vector machines. The PhysioNet MIMIC II database and the 2015 PhysioNet/CinC Challenge public database were used as the training dataset; the 2015 Challenge hidden dataset was for testing. Each record had an alarm labeled with asystole, extreme bradycardia, extreme tachycardia, ventricular tachycardia or ventricular flutter/fibrillation. Before alarm onsets, 300 s multimodal data was provided, including electrocardiogram, arterial blood pressure and/or photoplethysmogram. A s
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.
Support Vector Machines (SVM) is a powerful classification and regression tool that is becoming increasingly popular in various machine learning applications. We tested the ability of SVM, in comparison with well-known neural network techniques, to predict drug-likeness and agrochemical-likeness for large compound collections. For both kinds of data, SVM outperforms various neural networks using the same set of descriptors. We also used SVM for estimating the activity of Carbonic Anhydrase II (CA II) enzyme inhibitors and found that the prediction quality of our SVM model is better than that r
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.
Quinolone and sulfonamide are two classes of antibacterial agents with an opulent history of medicinal chemistry features that contribute to their bacterial spectrum, efficacy, pharmacokinetics, and adverse effect profiles. The urgent need for their use, combined with the escalating rate of their resistance, necessitates the development of suitable analytical methods that accelerate and facilitate their analysis. In this study, the advanced firefly algorithm (FFA) coupled with support vector regression (SVR) was used to select the most significant descriptors and to construct two quantitative
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.
B-mode ultrasound (BUS) imaging is a routine tool for diagnosis of liver cancers, while contrast-enhanced ultrasound (CEUS) provides additional information to BUS on the local tissue vascularization and perfusion to promote diagnostic accuracy. In this work, we propose to improve the BUS-based computer aided diagnosis for liver cancers by transferring knowledge from the multi-view CEUS images, including the arterial phase, portal venous phase, and delayed phase, respectively. To make full use of the shared labels of paired of BUS and CEUS images to guide knowledge transfer, support vector mach
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.