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
28942 публикаций
Поиск: 108 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1526 с найденным полным текстом
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-
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: 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.
BACKGROUND: SARS-CoV-2, the causative agent of COVID-19, remains a global health concern due to its high transmissibility and evolving variants. Although vaccination efforts and therapeutic advancements have mitigated disease severity, emerging mutations continue to challenge diagnostics and containment strategies. As of mid-February 2025, global test positivity has risen to 11%, marking the highest level in over 6 months, despite widespread immunization efforts. Newer variants demonstrate enhanced host cell binding, increasing both infectivity and diagnostic complexity.
OBJECTIVE: This study
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.
Bone deterioration from osteoporosis creates fractures that primarily affect females who have reached menopause and older adults. Early detection of osteoporosis requires affordable methods because current diagnostic systems are both expensive and challenging to use. The current application of deep learning models for bone radiography analysis faces three major limitations: shallow architecture, insufficient dataset adaptation, and inadequate feature extraction methods. Talk-based machine learning techniques rely heavily on human-generated feature construction; however, they fail to recognize
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: Artificial intelligence-augmented ECG (AI-ECG) refers to the application of novel AI solutions for complex ECG interpretation tasks. A broad variety of AI-ECG approaches exist, each having differing advantages and limitations relating to their creation and application.
PURPOSE: To provide illustrative comparison of two general AI-ECG modeling approaches: machine learning (ML) and deep learning (DL).
METHOD COMPARISON: Two AI-ECG algorithms were developed to carry out two separate tasks using ML and DL, respectively. ML modeling techniques were used to create algorithms designed f
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.
The aim of this review is to introduce some applications of artificial intelligence (AI) algorithms for the detection and quantification of coronary stenosis using computed tomography angiography (CTA). The realization of automatic/semi-automatic stenosis detection and quantification includes the following steps: vessel central axis extraction, vessel segmentation, stenosis detection, and quantification. Many new AI techniques, such as machine learning and deep learning, have been widely used in medical image segmentation and stenosis detection. This review also summarizes the recent progress
СтатьяОбзорПолный 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 PURPOSE: Parathyroid glands may be detected by their autofluorescence on near-infrared imaging. Nevertheless, recognition of parathyroid-specific autofluorescence requires a learning curve, with other unrelated bright signals causing confusion. The aim of this study was to find out whether machine learning could be used to facilitate identification of parathyroid-specific autofluorescence signals on intraoperative near-infrared images in patients undergoing thyroidectomy and parathyroidectomy procedures.
METHODS: In an institutional review board-approved study, intraoperative n
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.
A metabolic disease known as diabetes mellitus (DM) is primarily brought on by an increase in blood sugar levels. On the other hand, DM and the complications it causes, such as diabetic Retinopathy (DR), will quickly emerge as one of the major health challenges of the twenty-first century. This indicates a huge economic burden on health-related authorities and governments. The detection of DM in the earlier stage can lead to early diagnosis and a considerable drop in mortality. Therefore, in order to detect DM at an early stage, an efficient detection system having the ability to detect DM is
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.
Coronavirus (COVID-19) creates an extensive range of respiratory contagions, and it is a kind of ribonucleic acid (RNA) virus, which affects both animals and humans. Moreover, COVID-19 is a new disease, which produces contamination in upper respiration alterritory and lungs. The new COVID is a rapidly spreading pathogen globally, and it threatens billions of humans' lives. However, it is significant to identify positive cases in order to avoid the spread of plague and to speedily treat infected patients. Hence, in this paper, the WSCA-based RMDL approach is devised for COVID-19 prediction by m
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.
Antimicrobial peptides (AMPs) are small peptides that play an important role in disease defense. As the problem of pathogen resistance caused by the misuse of antibiotics intensifies, the identification of AMPs as alternatives to antibiotics has become a hot topic. Accurately identifying AMPs using computational methods has been a key issue in the field of bioinformatics in recent years. Although there are many machine learning-based AMP identification tools, most of them do not focus on or only focus on a few functional activities. Predicting the multiple activities of antimicrobial peptides
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: Intracardiac echocardiography (ICE) is widely used during electrophysiology and structural heart procedures; however, image interpretation remains operator-dependent and procedural views are not standardized. Although artificial intelligence has been increasingly applied to transthoracic and transesophageal echocardiography, applications to ICE remain limited.
OBJECTIVES: The objective of the study was to develop and evaluate Auto-Contour, a deep-learning pipeline for multistructure semantic segmentation of ICE anatomy and assess its feasibility for real-time procedural guidance.
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.
Antimicrobial resistance (AMR) is one of the greatest threats facing humanity, making the need for new antibiotics more critical than ever. While most antibiotics have traditionally been derived from bacteria and fungi, archaea-a distinct and underexplored domain of life-offer a largely untapped reservoir for antibiotic discovery. In this study, we leveraged deep learning to systematically explore the archaeome, uncovering promising new candidates for combating AMR. By mining 233 archaeal proteomes, we identified 12,623 molecules with potential antimicrobial activity. These newly discovered pe
СтатьяПрепринтПолный 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: The similarity of gallbladder cancer and benign gallbladder lesions brings challenges to diagnosing gallbladder cancer (GBC). This study investigated whether a convolutional neural network (CNN) could adequately differentiate GBC from benign gallbladder diseases, and whether information from adjacent liver parenchyma could improve its performance.
METHODS: Consecutive patients referred to our hospital with suspicious gallbladder lesions with histopathological diagnosis confirmation and available contrast-enhanced portal venous phase CT scans were retrospectively selected. A CT-bas
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: The shape of the mandible has been analyzed in a variety of fields, whether to diagnose conditions like osteoporosis or osteomyelitis, in forensics, to estimate biological information such as age, gender, and race or in orthognathic surgery. Although the methods employed produce encouraging results, most rely on the dry bone analyses or complex imaging techniques that, ultimately, hamper sample collection and, as a consequence, the development of large-scale studies. Thus, we proposed an objective, repeatable, and fully automatic approach to provide a quantitative description of the m
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.
Глубокое обучение описывает класс алгоритмов машинного обучения, которые способны объединять исходные ресурсы в слои промежуточных характеристик. Эти алгоритмы недавно продемонстрировали впечатляющие результаты в различных областях. Биология и медицина являются богатыми данными дисциплинами, однако данные являются сложными и зачастую недопонятными. Поэтому методы глубокого обучения могут быть особенно подходящими для решения проблем в этих областях. Мы изучаем возможности углубленного изучения различных биомедицинских проблем - стационарная классификация, фундаментальные биологические процессы
Полный текст найденМашинный перевод · не проверен
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.
Climate change is increasingly disrupting the relationship between locally adapted populations and the environments in which they evolved, creating an urgent need for tools that connect genomic variation to climate. Common-garden and provenance trials remain the gold standard for characterizing local adaptation, but their time and resource requirements limit how broadly they can be applied. Genomic approaches provide a complementary path. Genotype--environment association (GEA) methods identify environmentally associated loci. Machine-learning models have also shown that geographic origin can
СтатьяПрепринтПоиск 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.
T2 weighted magnetic resonance imaging has become a commonly used noninvasive examination method for the diagnosis of Polymyositis (PM). The data regarding the comparison of deep learning and radiomics in the diagnosis of PM is still lacking. This study investigates the feasibility of 3D convolutional neural network (CNN) in the prediction of PM, with comparison to radiomics. A total of 120 patients (with 60 PM) were from center A, and 30 (with 15 PM) were from B, and 46 (with 23 PM) were from C. The data from center A was used as training data, and data from B as validation data, and data fro
СтатьяСравнительное исследованиеПолный 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.
Nasopharyngeal carcinoma is a common head and neck malignancy with distinct clinical management compared to other types of cancer. Precision risk stratification and tailored therapeutic interventions are crucial to improving the survival outcomes. Artificial intelligence, including radiomics and deep learning, has exhibited considerable efficacy in various clinical tasks for nasopharyngeal carcinoma. These techniques leverage medical images and other clinical data to optimize clinical workflow and ultimately benefit patients. In this review, we provide an overview of the technical aspects and
ОбзорСтатьяПоддержка 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.
With the optimization of deep learning algorithms and the accumulation of medical big data, deep learning technology has been widely applied in research in various fields of otology in recent years. At present, research on deep learning in otology is combined with a variety of data such as endoscopy, temporal bone images, audiograms, and intraoperative images, which involves diagnosis of otologic diseases (including auricular malformations, external auditory canal diseases, middle ear diseases, and inner ear diseases), treatment (guiding medication and surgical planning), and prognosis predict
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.
OBJECTIVE: Quantitative analysis of the volume and shape of the temporomandibular joint (TMJ) using cone-beam computed tomography (CBCT) requires accurate segmentation of the mandibular condyles and the glenoid fossae. This study aimed to develop and validate an automated segmentation tool based on a deep learning algorithm for accurate 3D reconstruction of the TMJ.
MATERIALS AND METHODS: A three-step deep-learning approach based on a 3D U-net was developed to segment the condyles and glenoid fossae on CBCT datasets. Three 3D U-Nets were utilized for region of interest (ROI) determination, bo
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.