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
3368 публикаций
Поиск: 99 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 829 с найденным полным текстом
Weakly supervised video anomaly detection remains a challenging problem, primarily due to the scarcity of abnormal training samples and the lack of diverse feature representations, which hamper the learning of discriminative models. To address these issues, we introduce a novel weakly supervised cross-domain framework that enriches feature representations by explicitly integrating semantic cues from Human-Object Interactions (HOI) and action dynamics. Specifically, we model domain-specific features using two independent encoders and fuse them via a bi-directional cross-attention mechanism to o
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.
We propose a semi-supervised semantic segmentation framework based on a novel self-training method with Ambiguity-Driven Online Refinement (ADOR). Compared to recent methods based on consistency regularization that only use a limited amount of unlabeled data due to the need to filter noisy pseudo-labels, our approach leverages a larger amount of unlabeled data for training while being able to dynamically refine pseudo-labels to mitigate noise. To achieve this, we introduce Spatial Ambiguity Resolution (SAR) that selectively filters and refines the ambiguous regions in pseudo-labels produced by
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.
Foundation models have revolutionized computer vision by achieving vastly superior performance across diverse tasks through large-scale pretraining on extensive datasets. However, their application in surgical computer vision has been limited. This study addresses this gap by introducing SurgeNetXL, a novel surgical foundation model that sets a new benchmark in surgical computer vision. Trained on the largest reported surgical dataset to date, comprising over 4.7 million video frames, SurgeNetXL achieves consistent top-tier performance across six datasets spanning four surgical procedures and
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.
Cell segmentation in histopathological images is vital for diagnosis, and treatment of several diseases. Annotating data is tedious, and requires medical expertise, making it difficult to employ supervised learning. Instead, we study a weakly supervised setting, where only bounding box supervision is available, and present the use of Segment Anything (SAM) for this without any finetuning, i.e., directly utilizing the pre-trained model. We propose BoxCell, a cell segmentation framework that utilizes SAM's capability to interpret bounding boxes as prompts, both at train and test times. At train
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.
Weakly supervised instance segmentation (WSIS) aims to identify individual instances from weakly supervised semantic segmentation precisely. Existing WSIS techniques primarily employ a unified, fixed threshold to identify all peaks in semantic maps. It may lead to potential missed or false detections due to the same category but with diverse visual characteristics. Moreover, previous methods apply a fixed augmentation strategy to broadly propagate peak cues to contributing regions, resulting in instance adhesion. To eliminate these manually fixed parsing patterns, we propose a triple adaptive-
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.
Histopathology image segmentation faces critical challenges due to the scarcity of pixel-level annotations and limited generalization across diverse tissue types and institutional settings. This paper introduces a novel self-supervised learning framework that integrates masked image modeling with contrastive learning and adaptive semantic-aware data augmentation to address these fundamental limitations. Our approach features three key innovations the first is a multi-resolution hierarchical architecture specifically designed for gigapixel whole slide images that captures both cellular-level de
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.
Data-driven approaches for remote detection of Parkinson's Disease and its motor symptoms have proliferated in recent years, owing to the potential clinical benefits of early diagnosis. The holy grail of such approaches is the free-living scenario, in which data are collected continuously and unobtrusively during every day life. However, obtaining fine-grained ground-truth and remaining unobtrusive is a contradiction and therefore, the problem is usually addressed via multiple-instance learning. Yet for large scale studies, obtaining even the necessary coarse ground-truth is not trivial, as a
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 AND OBJECTIVE: Classification of peripheral blood and bone marrow cells is critical in the diagnosis and monitoring of hematological disorders. The development of robust and reliable automatic classification systems is hampered by data scarcity and limited model generalizability across laboratories. The present study proposes the integration of self-supervised learning (SSL) into cell classification pipelines to address these challenges.
METHODS: The experiments are based on four public hematological single cell image datasets: one bone marrow and three peripheral blood datasets. 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.
Diabetic retinopathy (DR) is a retinal disease caused by diabetes. If there is no intervention, it may even lead to blindness. Therefore, the detection of diabetic retinopathy is of great significance for preventing blindness in patients. Most of the existing DR detection methods use supervised methods, which usually require a large number of accurate pixel-level annotations. To solve this problem, we propose a self-supervised Equivariant Refinement Classification Network (ERCN) for DR classification. First, we use an unsupervised contrast pre-training network to learn a more generalized repre
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: Alzheimer's Disease (AD) is a progressive memory disorder that causes irreversible cognitive decline. Given that there is currently no cure, it is critical to detect AD in its early stage during the disease progression. Recently, many statistical learning methods have been presented to identify cognitive decline with temporal data, but few of these methods integrate heterogeneous phenotype and genetic information together to improve the accuracy of prediction. In addition, many of these models are often unable to handle incomplete temporal data; this often manifests itself in the r
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.
Late recurrence of atrial fibrillation (LRAF) in the first year following catheter ablation is a common and significant clinical problem. Our study aimed to create a machine-learning model for predicting arrhythmic recurrence within the first year since catheter ablation. The study comprised 201 consecutive patients (age: 61.8 ± 8.1; women 36%) with paroxysmal, persistent, and long-standing persistent atrial fibrillation (AF) who underwent cryoballoon (61%) and radiofrequency ablation (39%). Five different supervised machine-learning models (decision tree, logistic regression, random forest, X
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: Digital radiography is the most commonly utilized medical imaging technique worldwide, and the quality of radiographs plays a crucial role in accurate disease diagnosis. Therefore, evaluating the quality of radiographs is an essential step in medical examinations. However, manual evaluation can be time-consuming, labor-intensive, and prone to interobserver differences, making it less reliable.
PURPOSE: To alleviate the workload of radiographic technologists and enhance the efficiency of radiograph quality evaluation, it is crucial to develop rapid and reliable quality evaluation m
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: Due to the highly variable clinical phenotype, Klinefelter Syndrome is underdiagnosed.
OBJECTIVE: Assessment of supervised machine learning based prediction models for identification of Klinefelter Syndrome among azoospermic patients, and comparison to expert clinical evaluation.
MATERIALS AND METHODS: Retrospective patient data (karyotype, age, height, weight, testis volume, follicle-stimulating hormone, luteinizing hormone, testosterone, estradiol, prolactin, semen pH and semen volume) collected between January 2005 and June 2019 were retrieved from a patient data bank of a Uni
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.
Accurate and rapid screening of adenocarcinoma cells in serous cavity effusion is vital in diagnosing the stage of metastatic tumors and providing prompt medical treatment. However, it is often difficult for pathologists to screen serous cavity effusion. Fixed agglutination cell block can help to improve diagnostic sensitivity in malignant tumor cells through analyzing larger volumes of serous cavity effusion, although it could accordingly lead to screening of more cells for pathologists. With the advent of whole slide imaging and development of artificial intelligence, advanced deep learning
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: Monocular depth estimation in endoscopic scenes is a fundamental prerequisite for intraoperative 3D reconstruction and surgical navigation. However, factors such as weak textures, specular reflections, local overexposure, and dynamic illumination changes in endoscopic environments can undermine the effectiveness of photometric-consistency-based self-supervised learning methods, leading to insufficient structural representation and limited prediction accuracy.
METHODS: To address this issue, this paper presents a task-specific architectural extension of the EndoDAC framework for se
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.
OBJECTIVES: To overcome reliance on large-scale, costly labeled datasets and annotation variability for accurate periapical film segmentation. This study develops a self-supervised learning framework requiring limited labeled data, enhancing practical applicability while reducing extensive manual annotation efforts.
METHODS: This research proposes a two-stage framework: 1) Self-supervised pre-training. A Vision Transformer (ViT), initialized with weights from the DINOv2 model pre-trained on 142 M natural images (LVD-142 M), undergoes further self-supervised pre-training on our dataset of 74,2
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.
PROBLEM: Detecting COVID-19 from chest X-ray (CXR) images has become one of the fastest and easiest methods for detecting COVID-19. However, the existing methods usually use supervised transfer learning from natural images as a pretraining process. These methods do not consider the unique features of COVID-19 and the similar features between COVID-19 and other pneumonia.
AIM: In this paper, we want to design a novel high-accuracy COVID-19 detection method that uses CXR images, which can consider the unique features of COVID-19 and the similar features between COVID-19 and other pneumonia.
ME
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2023eng
Deep learning models trained with an insufficient volume of data can often fail to generalize between different equipment, clinics, and clinicians or fail to achieve acceptable performance. We improve cardiac ultrasound segmentation models using unlabeled data to learn recurrent anatomical representations via self-supervision. In addition, we leverage supervised local contrastive learning on sparse labels to improve the segmentation and reduce the need for large amounts of dense pixel-level supervisory annotations. Then, we implement supervised fine-tuning to segment key temporal anatomical fe
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 this paper, we introduce a neural network framework for semi-supervised clustering with pairwise (must-link or cannot-link) constraints. In contrast to existing approaches, we decompose semi-supervised clustering into two simpler classification tasks: the first stage uses a pair of Siamese neural networks to label the unlabeled pairs of points as must-link or cannot-link; the second stage uses the fully pairwise-labeled dataset produced by the first stage in a supervised neural-network-based clustering method. The proposed approach is motivated by the observation that binary classification
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 aims to provide a systematic review of the applications of machine learning methods in addiction research. In this study, multiple searches on MEDLINE, Embase and the Cochrane Database of Systematic Reviews were performed. 23 full-text articles were assessed and 17 articles met the inclusion criteria for the final review. The selected studies covered mainly substance addiction (N = 14, 82.4%), including smoking (N = 4), alcohol drinking (N = 3), as well as uses of cocaine (N = 4), opioids (N = 1), and multiple substances (N = 2). Other studies were non-substance addiction (N = 3, 17
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.