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
1316 публикаций
Поиск: 475 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 54 с найденным полным текстом
BACKGROUND: Traditional electrocardiographic (ECG) criteria for left ventricular hypertrophy (LVH) have modest diagnostic yield.
OBJECTIVE: This study aimed to develop and validate machine learning (ML) models for LVH diagnosis from ECG.
METHODS: ECG calculations (rate, intervals, and axis); R-wave, S-wave, and overall-QRS amplitudes; and QRS voltage-time integrals were obtained from 12-lead, vectorcardiographic X-Y-Z-lead, and 3-dimensional (root-sum-square) ECGs. Deep learning-enabled latent embeddings (30 per ECG) were extracted using a variational autoencoder (pretrained on unselected 1.
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: A significant proportion of patients with epiretinal membrane (ERM) demonstrate improvement in visual acuity (VA) 3 months after pars plana vitrectomy (PPV) and membrane peeling. The identification of these patients before surgery is clinically relevant.
DESIGN: This retrospective study was conducted to establish a neural network to predict improvement using preoperative clinical factors and OCT.
SUBJECTS: A total of 427 eyes from 423 patients who underwent a PPV for primary idiopathic ERM combined with or without cataract surgery were included.
METHODS: The data were automatically
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: Anaemia is a common complication after kidney transplantation, and the haemoglobin concentration is one of the main criteria for identifying anaemia. Moreover, artificial intelligence methods have developed rapidly in recent years, are widely used in the medical field and have achieved good results.
OBJECTIVE: To optimize the process of constructing a clinical prediction model based on machine learning and improve related technologies. A classification prediction model for the haemoglobin concentration after kidney transplantation was constructed.
METHODS: Real-world data from 85
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 whispering gallery mode (WGM) microbottle resonators, with their natural liquid delivery channel structure and high-quality factor (Q), provide a crucial technical platform for precise microfluidic measurement. To further enhance the detection sensitivity, this research constructs a highly sensitive ethanol and acetone sensor by modifying the inner wall of a hollow microbottle resonator (HMR) with MgCo2O4 nanomaterials. The results show that the sensitivity of the modified sensor is 0.0792 nm/% to ethanol solution, which is 2.1 times that of acetone. This indicates that the sensor has high
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.
Currently, breast cancer diagnosis is an extensively researched topic. An effective method to diagnose breast cancer is to use histopathological images. However, extracting features from these images is a challenging task. Thus, we propose a method that uses phylogenetic diversity indexes to characterize images for creating a model to classify histopathological breast images into four classes - invasive carcinoma, in situ carcinoma, normal tissue, and benign lesion. The classifiers used were the most robust ones according to the existing literature: XGBoost, random forest, multilayer perceptro
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.
In this study, a device based on patient motion capture is developed for the reliable and non-invasive diagnosis of neurodegenerative diseases. The primary objective of this study is the classification of differential diagnosis between Parkinson's disease (PD) and essential tremor (ET). The DIMETER system has been used in the diagnoses of a significant number of patients at two medical centers in Spain. Research studies on classification have primarily focused on the use of well-known and reliable diagnosis criteria developed by qualified personnel. Here, we first present a literature review o
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.
For the classification of Middle Cerebral Artery (MCA) stenosis, Doppler signals have been received from the diabetes and control group by using 2 MHz Transcranial Doppler. After the Fast Fourier Transform (FFT) analyses of the Doppler signals, Power Spectrum Density (PSD) estimations have been made and Multilayer Perceptron (MLP) and Radial Basis Function (RBF) have been dealt to apply to the neural networks. PSD estimations of Doppler signals received from MCA of 104 subjects have been successfully classified by MLP (correct classification = 94.2%) and RBF (correct classification = 88.4%) ne
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 & AIMS: Accurate staging of liver fibrosis is crucial for risk stratification in patients with metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease. We aimed to develop and validate artificial intelligence-based models capable of distinguishing fibrosis stages.
METHODS: We developed and validated machine learning models to predict fibrosis stages in more than 3600 biopsy-confirmed patients with metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease using 22 clinical features, liver stiffness measurement, and controlled attenuation parameter. Models included Feature Tokenizer
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.
BACKGROUND: Stress is a significant risk factor for psychiatric disorders such as major depressive disorder (MDD) and panic disorder (PD). This highlights the need for advanced stress-monitoring technologies to improve treatment. Stress affects the autonomic nervous system, which can be evaluated via heart rate variability (HRV). While machine learning has enabled automated stress detection via HRV in healthy individuals, its application in psychiatric patients remains underexplored. This study evaluated the feasibility of using machine-learning algorithms to detect stress automatically in MDD
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: Postoperative delirium (POD) is a common occurrence following orthopedic surgery, particularly in the older population. However, there is a relative scarcity of research on the use of intelligent algorithms to predict POD in older patients after orthopedic surgery. Therefore, the objective of this study was to evaluate the efficacy of ten distinct intelligent algorithms in predicting POD in older patients undergoing femoral neck fracture surgery. METHODS: This study selected ten advanced artificial intelligence algorithms to predict the occurrence of postoperative delirium by analy
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: Early aetiological diagnosis is critical for the management of febrile children with infectious illness, as it strongly influences the choice of appropriate medication and can affect a child's complications and outcome. New diagnostic strategies based on host genes have recently been developed and have achieved high accuracy and clinical practicability. In this study, through integrative bioinformatics analysis, we aimed to construct artificial neural network (ANN, multilayer perceptron) and random forest (RF) models based on host gene signatures to diagnose bacterial or viral (B/V
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.
Individual identification and tracking of leopards (Panthera pardus) are critical for conserving wild populations and understanding their behavioral ecology. Current methods primarily rely on manual coat pattern matching, which is inefficient for large datasets and makes it difficult to identify subadults undergoing growth-related pattern changes. Moreover, individual-based studies on the movement ecology of wild North China leopards (Panthera pardus japonensis) remain scarce. To address these challenges, we propose LeoNet, a lightweight hybrid deep learning model integrating convolutional neu
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.
Vibrational spectroscopy has gained significant attention in medical diagnosis due to its high sensitivity and nondestructive nature. Raman spectroscopy and infrared spectroscopy complement each other in their selection rules, vibration responses, and wavenumber coverage. Combining these two techniques can overcome the limitations of individual spectra, enhancing the accuracy of molecular structure identification. However, existing deep learning fusion methods often overlook the diagnostic advantages of different modalities, leading to overreliance on strong modalities or interference from wea
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.
Placebo effect represents a serious confounder for the assessment of treatment effect to the extent that it has become increasingly difficult to develop antidepressant medications appropriate for outperforming placebo. Treatment effect in randomized, placebo-controlled trials, is usually estimated by the mean baseline adjusted difference of treatment response in active and placebo arms and is function of treatment-specific and non-specific effects. The non-specific treatment effect varies subject by subject conditional to the individual propensity to respond to placebo. This effect is not esti
СтатьяСравнительное исследованиеПоддержка 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.
OBJECTIVE: To summarize the use of deep learning in the detection of voice disorders using acoustic and laryngoscopic input, compare specific neural networks in terms of accuracy, and assess their effectiveness compared to expert clinical visual examination.
DATA SOURCES: Embase, MEDLINE, and Cochrane Central.
REVIEW METHODS: Databases were screened through November 11, 2023 for relevant studies. The inclusion criteria required studies to utilize a specified deep learning method, use laryngoscopy or acoustic input, and measure accuracy of binary classification between healthy patients and th
СтатьяСистематический обзорПоиск 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 AND OBJECTIVE: Actinic Keratosis (AK) is a common skin condition, usually appearing on sun-exposed areas, whose progression is associated with characteristic dermatoscopic and structural changes. Early detection of AK is crucial, as cancer progression may occur in changed skin. This study aimed to develop a multimodal, machine-learning-based framework combining dermatoscopic and high-frequency ultrasound (HFUS) data to automatically stage AK and identify early lesions.
METHODS: A dataset containing 222 pairs of dermatoscopic and HFUS images was clinically evaluated using the 3-poin
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.
Alzheimer's disease (AD) is a neurodegenerative disorder, and mild cognitive impairment (MCI) represents a transitional stage between AD and cognitively normal (CN) individuals. Early diagnosis is clinically important for delaying disease progression. To address the limitations of single-modal approaches and the insufficient modeling of complex cross-modal interactions in existing multimodal fusion methods, this paper proposes a multimodal deep learning (DL) classification framework integrating structural magnetic resonance imaging (sMRI) and clinical features. The framework employs a 3D ResNe
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: Construct a prediction model for lymph node metastasis (LNM) in papillary thyroid carcinoma (PTC) using Probe Electrospray Ionization Mass Spectrometry (PESI - MS) combined with artificial intelligence (AI), to assist in the preoperative prediction of lymph node metastasis in thyroid carcinoma by intraoperative frozen pathology.
METHODS: A total of 78 fresh tissue samples of PTC and their adjacent normal tissues were collected. After proper processing, these samples were subjected to detection and analysis using PESI - MS. Subsequently, a classification prediction model was establi
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: To date, most intradialytic hypotension (IDH) studies have proposed technologies to comprehensively predict the occurrence of IDH using the patient's baseline information and ultrafiltration (UF) information, but it is difficult to apply the technologies while identifying the patient's condition in real time.
METHODS: In this study, we propose an IDH indicator that uses heart rate (HR) change information to identify the patient's condition in real time and visually shows whether IDH has occurred. The data used were collected from 40 dialysis patients in a clinical trial conducted
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: Sleep apnea is one of the most common sleep disorders that facilitating and accelerating its diagnosis will have positive results on its future trend.
OBJECTIVE: This study aimed to diagnosis the sleep apnea types using the optimized neural network.
MATERIAL AND METHODS: This descriptive-analytical study was done on 50 cases of patients referred to the sleep clinic of Imam Khomeini Hospital in Tehran, including 11 normal, 13 mild, 17 moderate and 9 severe cases. At the first, the data were pre-processed in three stages, then The Electrocardiogram (ECG) signal was decomposed to 8
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.