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
7358 публикаций
Поиск: 110 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 318 с найденным полным текстом
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
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.
Kidney injury and chronic kidney disease progression are accompanied by spatially heterogeneous activation of programmed cell death (PCD), yet existing approaches have limited ability to jointly infer cell-type composition, death-program activity, and their spatial organization from spatial transcriptomics (ST) data. We present CoDeST (Confidence-weighted Dual-teacher Spatial Training), a multi-task spatial inference framework that predicts, for each ST spot, a 34-class kidney cell-type composition vector together with continuous activity scores for four PCD programs: apoptosis, pyroptosis, 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.
Transformer models have achieved powerful performance in various computer vision tasks. However, their black-box nature severely limits model interpretability and the reliability of real-world applications. Most existing interpretation methods generate explanation maps by perturbing masks from the last layer of the Transformer encoder, but they often overlook uncertain information in masks and detail loss during upsampling and downsampling, resulting in coarse localization, blurred boundaries, and significant background noise in explanations. To address these issues, this paper proposes a self
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.
Effective waste classification is essential for improving resource recovery and reducing landfill burden. However, existing methods predominantly rely on single RGB imaging, which is insufficient for distinguishing overlapping, transparent, or similarly colored waste items. This study proposes a dual-modal waste detection model, PGFD-YOLO, based on YOLOv11, which integrates RGB and depth information without requiring dedicated depth sensors. Depth maps were generated from standard RGB images using monocular depth estimation (Depth Anything V2). Three architectural innovations were introduced:
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.
Purpose To evaluate the clinical applicability of the US dual-distillation model (USDist) through comparative analysis with state-of-the-art models, ablation analysis of dual-distillation components, and assessment on portable US devices. Materials and Methods This retrospective multicenter study evaluated USDist using US video datasets collected from 16 medical centers (August 2016-December 2024) and two independent public datasets. The model integrates spatiotemporal dual-distillation and dynamic-static feature fusion to transfer feature representations from video and image foundation models
СтатьяМногоцентровое исследованиеПолный 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.
Manual detection of breast cancer in histopathology images is a highly complex task due to variations in tissue appearance and the requirement for analysis across multiple magnifications levels. The often overlooked problem in most existing approaches is the number of models required for different magnification levels. Most works in this field use separate models for each magnification, which can limit scalability and practical real-world deployment. This proposed study leverages Transfer Learning and Knowledge Distillation with transformers to develop a unified model capable of handling histo
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: Epileptic seizures are unpredictable, and while existing deep learning models achieve high accuracy, their deployment on wearable devices is constrained by high computational costs and latency. To address this, this work proposes the RGF-Model, a lightweight network that unifies seizure prediction and detection within a single causal framework.
METHODS: By integrating Feature-wise Linear Modulation (FiLM) with a Ring-Buffer Gated Recurrent Unit (Ring-GRU), the model achieves adaptive task-specific feature conditioning while strictly enforcing causal consistency for real-time infer
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.
Breast cancer exhibits significant spatiotemporal heterogeneity. Traditional radiomics approaches usually rely on low-temporal-resolution imaging and discrete image phases, failing to capture the rapid and continuous kinetic evolution within the tumor microenvironment. Although ultrafast dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging captures precise contrast agent permeation, current methodologies lack systematic, dedicated computational frameworks to extract these high-dimensional dynamic features. To bridge this gap, this study developed and validated a robust two-stage spatiotemporal
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.
Membrane distillation, a separation technology, has drawn wide attention in industries such as seawater desalination and high-salinity wastewater treatment. However, conventional steady-flow operation suffers from flux decline and membrane fouling, while standard square-wave and sine-wave pulsations provide limited enhancement and stability. To address these issues, this study introduces heartbeat-mimicking pulsatile flow. Its effects on membrane distillation performance were evaluated through comparative (steady vs. pulsatile) experiments, a three-level orthogonal experiment, and tests with v
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.
Deciphering herb-symptom associations (HSAs) and their underlying mechanisms is essential for the modernization of Traditional Chinese Medicine. However, current methods primarily focus on graph topology modeling, which often relies on coarse-grained structures that overlook the heterogeneous contributions of individual proteins and are susceptible to spurious correlations. To address these limitations, we proposed CIGMA, a novel framework explicitly designed for out-of-distribution generalization in biological network association prediction. First, we introduced a gated graph matching module
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.
Autonomous driving represents a transformative advancement with the potential to significantly impact daily mobility, including enabling independent vehicle operation for individuals with visual disabilities. The commercialization of autonomous driving requires guaranteed safety and accuracy, underscoring the need for robust localization and environmental perception algorithms. In cost-sensitive platforms such as delivery robots and electric vehicles, cameras are increasingly favored for their ability to provide rich visual information at low cost. Despite recent progress, existing visual-iner
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 trichloroethylene production industry generates high-boiling-point solid residues during rectification, which contain high concentrations of chlorinated contaminants, particularly hexachlorobutadiene (HCBD). Traditionally, these distillation residues are managed through co-incineration or landfilling, leading to environmental and economic challenges. In this study, we present a rapid and environmentally friendly electrothermal approach for both detoxifying and upcycling distillation residue into graphene-based electromagnetic wave (EMW) absorbing materials. By employing a DC power pulse di
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 lack of standardized, objective tools for measuring biomarker morphology poses a significant obstacle to managing Microbial Keratitis (MK). Previous studies have demonstrated that robust segmentation benefits MK diagnosis, management, and estimation of visual outcomes. However, despite exciting advances, current methods cannot accurately detect biomarker boundaries and differentiate the overlapped regions in challenging cases. In this work, we propose a novel self-knowledge distillation-empowered directional connectivity transformer, called SDCTrans. We utilize the directional connectivity
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
Tire pyrolysis oil (TPO) is one of the most interesting products derived from the pyrolysis of end-of-life tires. Among others, it contains valuable chemicals, such as benzene, toluene, ethylbenzene, and xylene (BTEX), as well as limonene. In order to recover these chemicals, a pilot-scale distillation plant has been designed, erected, and operated using TPO derived from an industrial-scale pyrolysis plant. The distillation facility consists of a packed column (20 kg/h) and is within the fifth technological readiness level. This work describes for the first time the fractioning of the TPO in a
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.
A steam distillation extraction kinetics experiment was conducted to estimate essential oil yield, composition, antimalarial, and antioxidant capacity of cumin (Cuminum cyminum L.) seed (fruits). Furthermore, regression models were developed to predict essential oil yield and composition for a given duration of the steam distillation time (DT). Ten DT durations were tested in this study: 5, 7.5, 15, 30, 60, 120, 240, 360, 480, and 600 min. Oil yields increased with an increase in the DT. Maximum oil yield (content, 2.3 g/100 seed), was achieved at 480 min; longer DT did not increase oil yields
Поиск 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.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
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.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
Сравнительное исследованиеСтатьяПоиск 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.
Membrane distillation (MD) is a promising thermally driven desalination technology due to its high rejection of non-volatile contaminants and its ability to operate under relatively mild conditions. However, membrane wetting remains a persistent challenge that hinders its distillation efficiency and long-term application. This review presents a mechanism-based perspective on MD wetting by linking capillary pressure imbalance, surface-tension reduction, surfactant adsorption, scaling, and colloid-driven interfacial interactions to pore invasion and performance deterioration. The influence of ke
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.
Robotic arms are widely used in various aspects of human-robot collaboration. The primary goal of this study is to explore the usability of robotic arms for delivering objects to humans in dynamic environments. Traditional robotic arms often face limitations in path planning, such as difficulties adapting to dynamic environments and complex developmental processes. To overcome these challenges, this study employs reinforcement learning (RL) to train four models-the Approach RL Model, Delivery RL Model, Decision RL Model, and Merged Model-as alternatives to conventional path planning control. T
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.
Small object defect detection is a pivotal technique for the industrial transition from post-facto rework to proactive prevention. However, existing detection methods still face challenges, such as the trade-off dilemma among computational complexity, model size, and detection accuracy. To address these issues, this study proposes a multi-scale balanced dynamic alignment detection network (MBDANet) based on the improved YOLOv8n architecture. The process begins with a robust feature downsampling module that downsamples the backbone network to better extract small-object features from both deep
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.