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
13463 публикаций
Поиск: 140 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 922 с найденным полным текстом
Deep learning models (with neural networks) have been widely used in challenging tasks such as computer-aided disease diagnosis based on medical images. Recent studies have shown deep diagnostic models may not be robust in the inference process and may pose severe security concerns in clinical practice. Among all the factors that make the model not robust, the most serious one is adversarial examples. The so-called "adversarial example" is a well-designed perturbation that is not easily perceived by humans but results in a false output of deep diagnostic models with high confidence. In this pa
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.
Mitosis is the process by which eukaryotic cells divide to produce two similar daughter cells with identical genetic material. Research into the process of mitosis is therefore of critical importance both for the basic understanding of cell biology and for the clinical approach to manifold pathologies resulting from its malfunctioning, including cancer. In this paper, we propose an approach to study mitotic progression automatically using deep learning. We used neural networks to predict different mitosis stages. We extracted video sequences of cells undergoing division and trained a Recurrent
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.
Traffic flow prediction (TFP) has attracted increasing attention with the development of smart city. In the past few years, neural network-based methods have shown impressive performance for TFP. However, most of previous studies fail to explicitly and effectively model the relationship between inflows and outflows. Consequently, these methods are usually uninterpretable and inaccurate. In this paper, we propose an interpretable local flow attention (LFA) mechanism for TFP, which yields three advantages. (1) LFA is flow-aware. Different from existing works, which blend inflows and outflows in
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 challenge for contemporary deep neural networks in real-world problems is learning from an imbalanced data stream, where data tends to be received chunk by chunk over time, and the prior class distribution is severely imbalanced. Although many sophisticated algorithms have been derived, most of them overlook the importance of gradient information. From this perspective, the difficulty of learning from imbalanced data streams lies in the fact that the gradient estimated on an uneven class distribution is not informative enough to reflect the critical pattern of each class. To this end, we pro
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 present study concerns the dissipativity-based synchronization problem for the discrete-time switched neural networks with time-varying delay. Different from some existing research depending on the arbitrary and time-dependent switching mechanisms, all subsystems of the investigated delayed neural networks are permitted to be nondissipative. For reducing the switching frequency, the combined switching paradigm constituted by the time-dependent and state-dependent switching strategies is then constructed. In light of the proposed dwell-time-dependent storage functional, sufficient condition
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.
Finding the saddle point of a matrix game is a classical problem that arises in various fields, e.g., economics, computer science, and engineering. The standard problem-solving methods consist of formulating the problem as a linear program (LP). However, this approach seems less efficient when many instances need to be solved. In this paper, we propose a Convolutional Neural Network based approach, which is able to predict both the strategy profile (x,y) and the optimal value v of the game. We call this approach Matrix Game-Conventional Neural Network or MG-CNN for short. Thanks to a global po
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.
In the following paper we present a new type of optimization algorithms adapted for neural network training. These algorithms are based upon sequential operator splitting technique for some associated dynamical systems. Furthermore, we investigate through numerical simulations the empirical rate of convergence of these iterative schemes toward a local minimum of the loss function, with some suitable choices of the underlying hyper-parameters. We validate the convergence of these optimizers using the results of the accuracy and of the loss function on the MNIST, MNIST-Fashion and CIFAR 10 class
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.
Fungal keratitis (FK) is a common and severe corneal disease, which is widely spread in tropical and subtropical areas. Early diagnosis and treatment are vital for patients, with confocal microscopy cornea imaging being one of the most effective methods for the diagnosis of FK. However, most cases are currently diagnosed by the subjective judgment of ophthalmologists, which is time-consuming and heavily depends on the experience of the ophthalmologists. In this paper, we introduce a novel structure-aware automatic diagnosis algorithm based on deep convolutional neural networks for the accurate
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.
Hypertension is a major cause of cardiovascular diseases. Accurate and convenient measurement of blood pressure are necessary for the detection, treatment, and control of hypertension. In recent years, face video based non-contact blood pressure prediction is a promising research topic. Interestingly, face diagnosis has been an important part of traditional Chinese medicine (TCM) for thousands of years. TCM practitioners observe some typical regions of the face to determine the health status of the Zang Fu organs (i.e., heart). However, the effectiveness of face diagnosis theory in conjunction
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.
There has been a growing research interest in the use of intelligent methods in medical informatics studies. Intelligent computer programs were implemented to aid physicians and other medical professionals in making difficult medical decisions. Prostate Neoplasia problems including benign hyperplasia and cancer of prostate are very common and cause significant delay in recovery and often require costly investigations before coming to its diagnosis. The conventional approach to build medical diagnostic system requires the formulation of rules by which the input data can be analyzed. But the for
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.
Lung cancer remains a leading cause of cancer-related mortality worldwide, and combination therapy is an important strategy for improving treatment efficacy and overcoming drug resistance. However, identifying synergistic drug combinations remains challenging because of the large combinatorial search space and the strong dependence of drug responses on cellular context. Here, we present SynerHyper, a multimodal computational framework for lung cancer drug synergy prediction that integrates three-dimensional molecular representations, transcriptomic profiles, hypergraph learning, and ensemble f
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.
The Controller Area Network (CAN) bus serves as the primary communication framework in modern vehicles, enabling reliable data exchange among Electronic Control Units (ECUs) for seamless interaction. The CAN protocol lacks built-in protection, leaving in-vehicle networks vulnerable to cyberattacks such as denial-of-service, message injection, replay, and suppression.To address these challenges, this study presents a deep learning-based intrusion detection approach that integrates a 1D Convolutional Neural Network (1D CNN) with a Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) model, along with f
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.
Ocular diseases remain a major cause of vision impairment globally, making early and accurate diagnosis essential. This study presents a novel diagnostic model for identifying seven common ocular conditions age-related macular degeneration, glaucoma, hypertension, diabetic retinopathy, myopia, cataracts, and other pathologies using clinical fundus images. To improve image quality, Anisotropic Diffusion Filtering and Wavelet Transform are applied for hue and contrast enhancement. Data imbalance is addressed through targeted augmentation techniques. The core of the model is a hybrid Quantum Conv
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.
Semantic segmentation of remote sensing images faces pronounced scale variation and complex class-wise spatial distributions, which often lead to semantic discontinuity in large regions and the loss of fine details for small objects. To address these issues, this paper proposes a U-Net-based remote sensing semantic segmentation network termed RTAS-Net (ResNet-Transformer-ASPP Segmentation Network), which enhances feature representation through a collaborative design of multi-scale context aggregation, fine-scale reinforcement, and local-to-global modeling. At the high-semantic level, the netwo
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.
Identifying essential biomarkers remains a core challenge in elucidating the pathogenic mechanisms and achieving precise diagnosis of complex diseases. Deep neural networks offer immense predictive power, yet their lack of interpretability severely limits downstream biological insight. Here, we introduce DeepVaris, an explainable deep learning framework that reframes feature selection as the interpretation of a pretrained convolutional neural network via surrogate modeling. In extensive simulations and real-world datasets, DeepVaris successfully identifies important features and reveals deeper
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 study proposes a multi-scale dynamic enhancement solution to the clinical implementation bottleneck problem caused by data heterogeneity and small lesion characteristics in urinary system CT (Computed Tomography) diagnosis. A multi-center standardized CT urinary tract dataset is constructed at the data level, and double-blind annotation and elastic deformation enhancement are used. At the network architecture level, a dual-branch 3D convolutional network consisting of a ResNet-18 (Residual Network with 18 layers) plain scan branch and a DenseNet-121 (Densely Connected Convolutional Networ
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.
Gastrointestinal abnormalities are widespread worldwide and pose a significant health challenge. However, their mortality rate can be significantly reduced when they are detected early. Endoscopy is one of the key techniques used to diagnose problems in both the upper and lower gastrointestinal regions. It is also considered less invasive and more patient-friendly than many traditional diagnostic methods. Wireless Capsule Endoscopy (WCE)-based disorder detection and diagnosis have reached a point of convergence, reshaping the landscape. Early diagnosis and appropriate treatment depend on the p
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.
Addressing insufficient supervision and improving model generalization are essential for multi-label classification with incomplete annotations, i.e., partial and single positive labels. Recent studies incorporate pseudo-labels to provide additional supervision and enhance model generalization. However, the noise in pseudo-labels generated by the model tends to accumulate, resulting in confirmation bias during training. Self-correction methods, commonly used approaches for mitigating confirmation bias, rely on model predictions but remain susceptible to confirmation bias caused by visual confu
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.
Automated analysis of cystoscopic images may support consistent characterization of bladder tissue patterns, but reported performance is highly sensitive to patient composition, data partitioning, and evaluation methodology. Objective: This study provides an exploratory comparison of convolutional neural networks, Transformer-based models, and a proposed Local-Global Hybrid Transformer (LGH-Transformer) for four-class bladder tissue image classification. The dataset comprised 1754 frames and used the publicly released 1257/308/189 training-validation-held-out test split. The annotation-defined
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.
The rhythm in which robotic prostheses have evolved over the past two decades indicates that they have a promising potential to replace passive prostheses in the foreseeable future. Powered lower limb prostheses, unlike the passive ones, can provide net positive work during the late stance, thus reducing the metabolic cost. Moreover, robotic prostheses can provide different characteristics in compliance with the walking terrains. The conventional three-level controllers of robotic lower limb prostheses are known for their intermittent and nondynamic properties, which limit prosthesis functioni
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.