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
2185 публикаций
Поиск: 524 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 884 с найденным полным текстом
In low back pain (LBP), primary care and secondary prevention of recurrent and persistent LBP are not always successful. Enhanced understanding of neural mechanisms of sensorimotor processing and pain modulation in patients with acute LBP is mandatory. This explorative fMRI study investigated sensorimotor processing due to mechanosensory stimulation of the lumbar spine. We studied 19 adult patients with acute LBP (< 4 weeks of an acute episode) and 23 healthy controls. On a numeric rating scale, patients reported moderate mean pain intensity of 4.5 out of 10, while LBP-associated disability in
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.
Fish are able to sense water flow velocities relative to their body with their mechanoreceptive lateral line organ. This organ consists of an array of flow detectors distributed along the fish body. Using the excitation of these individual detectors, fish can determine the location of nearby moving objects. Inspired by this sensory modality, it is shown here how neural networks can be used to extract an object's location from simulated excitation patterns, as can be measured along arrays of stationary artificial flow velocity sensors. The applicability, performance and robustness with respect
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.
Cognitive aging is widely associated with a progressive weakening of neural responses associated with predictive brain mechanisms. This view is supported by decades of electrophysiological studies reporting attenuated mismatch responses in older adults. Yet the literature remains inconsistent, suggesting that aging may not uniformly attenuate such responses. One possibility is that aging exerts differential effects depending on task demands. Here we aim to separate whole-brain networks underlying deviance processing in source-reconstructed magnetoencephalography (MEG) data from 37 younger 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.
INTRODUCTION: Application of Deep Learning (DL) methods is being increasingly appreciated by researchers from the biomedical engineering domain in which heart sound analysis is an important topic of study. Diversity in methodology, results, and complexity causes uncertainties in obtaining a realistic picture of the methodological performance from the reported methods.
METHODS: This survey paper provides the results of a broad retrospective study on the recent advances in heart sound analysis using DL methods. Representation of the results is performed according to both methodological and appl
СтатьяСистематический обзорПоиск 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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2024eng
This paper explores the global issue of Work-Related Musculoskeletal Disorders (WMSDs), impacting around 1.71 billion people worldwide. WMSDs, causing pain primarily in the neck, shoulders, and lower back, not only affect individual workers negatively but also result in increased productivity losses and societal costs. Current prevention strategies involve subjective surveys and ergonomic assessments using tools like RULA, REBA, and NIOSH lifting equation. However, these methods have limitations in pinpointing specific improvements for tasks, as evident in cases where high-risk tasks, accordin
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.
The rapid emergence of drug resistance in viral infections represents a significant global health challenge, threatening the efficacy of treatments for multiple diseases. Machine learning models have emerged as valuable tools for predicting antiviral drug resistance from genomic data, with HIV-1 protease serving as a well-characterized model system due to its extensive experimental data and clinical relevance. Here, we systematically evaluate multiple previously published HIV-1 protease inhibitor (PI) resistance prediction models across three distinct data sets with different preprocessing and
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.
Parkinson's disease (PD) is a neurodegenerative disorder affecting motor control, leading to symptoms such as tremors and stiffness. Early diagnosis is essential for effective treatment, but traditional methods are often time-consuming and expensive. This study leverages Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) techniques, using voice analysis to detect early signs of PD. We applied a hybrid model combining Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN), Multiple Kernel Learning (MKL), and Multilayer Perceptron (MLP) to a dataset of 81 voice recordings. Acou
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.
OBJECTIVE: To address the complexities of distinguishing truth from falsehood in the context of the COVID-19 infodemic, this paper focuses on utilizing deep learning models for infodemic ternary classification detection.
METHODS: Eight commonly used deep learning models are employed to categorize collected records as true, false, or uncertain. These models include fastText, three models based on recurrent neural networks, two models based on convolutional neural networks, and two transformer-based models.
RESULTS: Precision, recall, and F1-score metrics for each category, along with overall
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.
Human driving behaviors are personalized and unique, and the automobile fingerprint of drivers could be helpful to automatically identify different driving behaviors and further be applied in fields such as auto-theft systems. Current research suggests that in-vehicle Controller Area Network-BUS (CAN-BUS) data can be used as an effective representation of driving behavior for recognizing different drivers. However, it is difficult to capture complex temporal features of driving behaviors in traditional methods. This paper proposes an end-to-end deep learning framework by fusing convolutional n
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.
Hand-foot-and-month disease (HFMD), especially the enterovirus A71 (EV-A71) subtype, is a major health problem in Beijing, China. Previous studies mainly used regressive models to forecast the prevalence of HFMD, ignoring its intrinsic age groups. This study aims to predict HFMD of EV-A71 subtype in three age groups (0-3, 3-6 and > 6 years old) from 2011 to 2018 using residual-convolutional-recurrent neural network (CNNRNN-Res), convolutional-recurrent neural network (CNNRNN) and recurrent neural network (RNN). They were compared with auto-regressio, global auto-regression and vector auto-regr
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.
Early diagnosis of neurodegenerative diseases, such as Alzheimer's disease, improves treatment and care outcomes for patients. Early signs of cognitive decline can be detected using functional scales, which are written records completed by a clinician or carer, detailing a patient's capability to perform routine activities of daily living. For example, tasks requiring planning, such as meal preparation, are some of the earliest affected by early mild cognitive impairment. In this article, we describe work towards the development of a system to automatically discriminate and objectively quantif
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.
Objective. Temporal lobe epilepsy (TLE) is frequently accompanied by hippocampal sclerosis (HS) and involves widespread alterations in brain structure and function. However, most neuroimaging studies rely on single-modality data and provide limited insight into the microscale neural mechanisms underlying these changes. The relationship between structural connectivity (SC) and functional connectivity also remains insufficiently understood. This study aims to integrate structural and functional data to investigate microscale neural dynamic alterations in TLE.Approach. A biophysically informed re
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: The growing number of older adults in recent decades has led to more prevalent geriatric diseases, such as strokes and dementia. Therefore, Alzheimer's disease (AD), as the most common type of dementia, has become more frequent too.
BACKGROUND: Objective: The goals of this work are to present state-of-the-art studies focused on the automatic diagnosis and prognosis of AD and its early stages, mainly mild cognitive impairment, and predicting how the research on this topic may change in the future.
METHODS: Articles found in the existing literature needed to fulfill several selecti
Систематический обзорСтатьяПоддержка 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.
Decision making involves dynamic interplay between internal judgements and external perception, which has been investigated in delayed match-to-category (DMC) experiments. Our analysis of neural recordings shows that, during DMC tasks, LIP and PFC neurons demonstrate mixed, time-varying, and heterogeneous selectivity, but previous theoretical work has not established the link between these neural characteristics and population-level computations. We trained a recurrent network model to perform DMC tasks and found that the model can remarkably reproduce key features of neuronal selectivity at t
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 the past five years, the COVID-19 epidemic has created unparalleled difficulties throughout the world. The COVID-19 virus has not entirely disappeared all over the world, and it is still spreading with new transformations and new variants throughout the globe. Hence, the requirement of exact and appropriate risk prediction can emphasize the care of patients and effectively allocate the resources for improving their lifespan. The prediction of risk factors for COVID-19 is highly needed for minimizing these hazards. As a result, this work develops the Fuzzy-Deep Kronecker Network + Deep Recur
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.
Complexities in processing human motion are possessed by lower limb exoskeletons. In this paper, a multi-task recognition model, IPTGNet, is proposed for the human locomotion modes. Temporal convolutional network and gated recurrent unit are parallelly fused through the dynamic tuning of hyperparameters using the improved particle swarm optimization algorithm. The experimental results demonstrate that faster and more stable convergence is achieved by IPTGNet with a recognition rate of 99.47% and a standard deviation of 0.42%. Furthermore, a finite state machine is utilized for incorrection of
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: Urothelial Bladder Cancer (UBC) is a common cancer with a high risk of recurrence, which is influenced by the TNM classification, grading, age, and other factors. Recent studies demonstrate reliable and accurate recurrence prediction using Machine Learning (ML) algorithms and even outperform traditional approaches. However, most ML algorithms cannot process categorical input features, which must first be encoded into numerical values. Choosing the appropriate encoding strategy has a significant impact on the prediction quality.
OBJECTIVE: We investigate the impact of encoding stra
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: Acoustic analysis of voice has the potential to expedite detection and diagnosis of voice disorders. Applying an image-based, neural-network approach to analyzing the acoustic signal may be an effective means for detecting and differentially diagnosing voice disorders. The purpose of this study is to provide a proof-of-concept that embedded data within human phonation can be accurately and efficiently decoded with deep learning neural network analysis to differentiate between normal and disordered voices.
METHODS: Acoustic recordings from 10 vocally-healthy speakers, as well as 70
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.
Mental representations enable the brain to transcend the immediacy of sensory input and operate on internal models of the world. Working memory (WM) provides the neural substrate that maintains, manipulates, and accesses these representations over behaviorally relevant timescales. Early studies identified persistent neuronal activity in the dorsolateral prefrontal cortex (dlPFC) as a key mechanism supporting WM, arising from specialized recurrent microcircuits in which excitatory and inhibitory interactions sustain information in the absence of external stimulation. Subsequent research has rev
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.
The complexities inherent in drug development are multi-faceted and often hamper accuracy, speed and efficiency, thereby limiting success. This review explores how recent developments in machine learning (ML) are significantly impacting target-based drug discovery, particularly in small-molecule approaches. The Simplified Molecular Input Line Entry System (SMILES), which translates a chemical compound's three-dimensional structure into a string of symbols, is now widely used in drug design, mining, and repurposing. Utilizing ML and natural language processing techniques, SMILES has revolutioni
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.