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
2046 публикаций
Поиск: 96 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 707 с найденным полным текстом
Nail diseases, including such common conditions as fungus, and more serious issues like melanoma, may be important clues to the overall health and require a clear diagnosis to be treated. The purpose of the paper is to create a nail disease detection system based on the advanced machine learning methods, including transfer learning and federated learning. The research seeks to show how machine learning and federated learning can be combined to detect nail disease performance with high accuracy without having to share data. The data include pictures of diverse nail conditions including Acral Le
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 use of artificial intelligence, including machine learning, is increasing in medicine. Use of machine learning is rising in the prediction of patient outcomes. Machine learning may also be able to enhance and augment anesthesia clinical procedures such as airway management. In this study, we sought to develop a machine learning algorithm that could classify vocal cords and tracheal airway anatomy real-time during video laryngoscopy or bronchoscopy as well as compare the performance of three novel convolutional networks for detecting vocal cords and tracheal rings.
METHODS: Fol
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.
Accurately estimating treatment effects is crucial for designing optimal treatment plans in personalized medicine, especially in the presence of right-censored survival data. We propose a parameter transfer learning method for estimating treatment effects on right-censored survival data, which leverages multi-source auxiliary data to enhance the prediction accuracy and robustness of the target model. This method constructs multiple source models by extracting shared parameters from other datasets and uses a smoothed concordance index function specifically designed for right-censored survival d
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.
MOTIVATION: Plasmids play an essential role in horizontal gene transfer, aiding their host bacteria in acquiring beneficial traits like antibiotic and metal resistance. There exist some plasmids that can transfer, replicate, or persist in multiple organisms. Identifying the relatively complete host range of these plasmids provides insights into how plasmids promote bacterial evolution. To achieve this, we can apply multi-label learning models for plasmid host range prediction. However, there are no databases providing the detailed and complete host labels of these broad-host-range plasmids. Wi
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.
Lymphoma and leukemia are fatal syndromes of cancer that cause other diseases and affect all types of age groups including male and female, and disastrous and fatal blood cancer causes an increased savvier death ratio. Both lymphoma and leukemia are associated with the damage and rise of immature lymphocytes, monocytes, neutrophils, and eosinophil cells. So, in the health sector, the early prediction and treatment of blood cancer is a major issue for survival rates. Nowadays, there are various manual techniques to analyze and predict blood cancer using the microscopic medical reports of white
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.
This work presents a machine-learning framework to explore cathode materials for zinc-ion batteries from a data set of 6858 zinc-containing compounds. Utilizing the extensive Materials Project (MP) database, we employed a two-step machine learning (ML) approach that uses transfer learning to compensate for missing electrochemical properties. Initially, a random forest regressor was used to fill in missing features in the zinc compounds, harnessing the full battery explorer in predictions. Two hybrid models were then developed: the sparrow search algorithm-light gradient boosting machine (SSA-L
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.
Monitoring food quality and aroma evolution remains a major challenge in food chemistry due to the complex dynamics of volatile organic compounds (VOCs). Although machine olfaction and artificial intelligence (AI) have advanced rapidly, their integration for food quality assessment remains limited. This review summarizes AI-enabled machine olfaction for food quality evaluation, focusing on VOC formation and transformation in food matrices. Relationships between biochemical degradation, VOC profiles, and olfactory signals are discussed. Key sensing technologies, including metal oxide semiconduc
СтатьяОбзорПоиск 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: Improving diagnostic accuracy in EBUS image analysis using machine learning is a current challenge. This study aimed to identify the most effective transfer learning model for predicting lymph node malignancy.
METHODS: EBUS images collected between 2020-2023 were retrospectively analyzed. Demographic data, sampled lymph nodes, and pathology results were retrospectively collected from the files. Eight pre-trained CNN models (VGG, ResNet, InceptionNet, Xception, MobileNet, DenseNet, NasNet, EfficientNet) were evaluated.
RESULTS: The study shows that the VGG19, EfficientNetV2L and D
СтатьяСравнительное исследованиеПолный 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.
Alzheimer's disease (AD) is one of the primary causes of dementia in the older population, affecting memories, cognitive levels, and the ability to accomplish simple activities gradually. Timely intervention and efficient control of the disease prove to be possible through early diagnosis. The conventional machine learning models designed for AD detection work well only up to a certain point. They usually require a lot of labeled data and do not transfer well to new datasets. Additionally, they incur long periods of retraining. Relatively powerful models of deep learning, however, also are ver
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.
The ballastless track defects, such as rail corrugation, fastener looseness, and CA mortar layer disengagement, will affect the safety of high-speed train operation. Hence, a multi-stage on-board detection algorithm of track defects based on the influence mechanism of track defects is proposed for track condition monitoring. Firstly, based on refined and discrete track models, a multi-scale track defect model and a segmental numerical solution method are developed, which greatly improve the solving efficiency. Then, based on the multi-scale vehicle-track coupling model with track defects, the
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.
Inspired by the QM/MM methodology, the ML/MM approach introduces a new opportunity for multiscale simulation, improving the balance between accuracy and computational efficiency. Benefited from the rapid advancements in molecular embedding methods, density functional theory level quantum mechanical (QM) calculations within the QM/MM framework can be accelerated by several orders of magnitude through the application of machine learning (ML) potential energy surfaces. As a problem inherited from the QM/MM methodology, challenges exist in designing the interactions between machine learning and mo
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.
Cervical spinal cord injury is often catastrophic, frequently leading to irreversible impairment. MRI has become the gold standard for evaluating spinal cord injuries (SCI). Our study aimed to assess the accuracy of a radiomics approach, based on machine learning and utilizing conventional MRI, in predicting the prognosis of patients with SCI. In a retrospective analysis of 82 SCI patients from three hospitals, we categorized them into good (n = 49) and poor (n = 33) prognosis groups. Preoperative T2-weighted MRI images were segmented using 3D-Region of Interest (ROI) techniques, and both radi
СтатьяМногоцентровое 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.
BACKGROUND: Pathologic antibody mediated rejection (pAMR) remains a major driver of graft failure in cardiac transplant patients. The endomyocardial biopsy remains the primary diagnostic tool but presents with challenges, particularly in distinguishing the histologic component (pAMR-H) defined by 1) intravascular macrophage accumulation in capillaries and 2) activated endothelial cells that expand the cytoplasm to narrow or occlude the vascular lumen. Frequently, pAMR-H is difficult to distinguish from acute cellular rejection (ACR) and healing injury. With the advent of digital slide scanning
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.
Brain-computer interfaces (BCIs) have achieved significant success in controlling external devices through the Electroencephalogram (EEG) signal processing. BCI-based Motor Imagery (MI) system bridges brain and external devices as communication tools to control, for example, wheelchair for people with disabilities, robotic control, and exoskeleton control. This success largely depends on the machine learning (ML) approaches like deep learning (DL) models. DL algorithms provide effective and powerful models to analyze compact and complex EEG data optimally for MI-BCI applications. DL models wit
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.
OBJECTIVE: The machine-learning head model (MLHM) to accelerate the calculation of brain strain and strain rate, which are the predictors for traumatic brain injury (TBI), but the model accuracy was found to decrease sharply when the training/test datasets were from different head impacts types (i.e., car crash, college football), which limits the applicability of MLHMs to different types of head impacts and sports. Particularly, small sizes of target dataset for specific impact types with tens of impacts may not be enough to train an accurate impact-type-specific MLHM.
METHODS: To overcome t
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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 quantitative description of drug molecules through their molecular structures is central to computational studies of drugs. This paper presents a machine learning-driven quantitative structure-property relationship (QSPR) model linking graph-based structural descriptors to the physicochemical properties of anti-blood cancer drugs. A dataset of 13, anti-blood cancer drug molecules was characterized using six degree-based topological indices: the first Zagreb, second Zagreb, Sombor, reduced Sombor, harmonic, and Randić indices. These graph-derived descriptors were used as molecular features
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: Although machine learning techniques have been repeatedly used for activity prediction from wearable devices, accurate classification of 24-hour activity behaviour categories from accelerometry data remains a challenge. We developed and validated a deep learning-based framework for classifying 24-hour activity behaviours from wrist-worn accelerometers.
METHODS: Using an openly available dataset with free-living wrist-based raw accelerometry data from 151 participants (aged 18-91 years), we developed a deep learning framework named AccNet24 to classify 24-hour activity behaviours. F
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.
BACKGROUND: A clinical pregnancy prediction model was developed by implementing machine learning technology that uses a combination of static images and medical data to calculate the outcome of an in vitro fertilization cycle.
OBJECTIVE: To provide a system that can accurately and sufficiently assist with decision making that is critical to in vitro fertilization cycles, primarily embryo selection.
STUDY DESIGN: Historical medical data, which consist of clinical information and a complete transferred embryo image dataset, of 697 patients who underwent unique in vitro fertilization were colle
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: to develop a deep learning radiomics graph network (DLRN) that integrates deep learning features extracted from gray scale ultrasonography, radiomics features and clinical features, for distinguishing parotid pleomorphic adenoma (PA) from adenolymphoma (AL) MATERIALS AND METHODS: A total of 287 patients (162 in training cohort, 70 in internal validation cohort and 55 in external validation cohort) from two centers with histologically confirmed PA or AL were enrolled. Deep transfer learning features and radiomics features extracted from gray scale ultrasound images wer
СтатьяМногоцентровое 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.
Per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS) are widespread persistent pollutants and pose a risk to human health. However, the transfer efficiencies (TEs) of PFAS from source water into maternal serum, and its metabolic pathways linking PFAS exposure and human disease are remain unclear. Here, we present an integrative study combining multi-water and serum PFAS analysis, lipidomics, and machine learning to decipher TEs and PFAS-metabolism interactions. Analyzing 30 PFAS across source water (N = 18), tap water (N = 18), water during drinking water treatment process (DWTP, N = 12), and serum of p
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.