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
51983 публикаций
Поиск: 289 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1514 с найденным полным текстом
No anti-cocaine addiction drugs have been approved by the Food and Drug Administration despite decades of effort. The main challenge is the intricate molecular mechanisms of cocaine addiction, involving synergistic interactions among proteins upstream and downstream of the dopamine transporter. However, it is difficult to study so many proteins with traditional experiments, highlighting the need for innovative strategies in the field. We propose a proteome-informed machine learning (ML) platform for discovering nearly optimal anti-cocaine addiction lead compounds. We analyze proteomic protein-
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: To develop a machine learning algorithm that identifies detrusor overactivity (DO) in Urodynamic Studies (UDS) in the spina bifida population. UDS plays a key role in assessment of neurogenic bladder in patients with spina bifida. Due to significant variability in individual interpretations of UDS data, there is a need to standardize UDS interpretation.
MATERIALS AND METHODS: Patients who underwent UDS at a single pediatric urology clinic between May 2012 and September 2020 were included. UDS files were analyzed in both time and frequency domains, varying inclusion of vesical, abdo
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 proposed research work aims to develop a method to predict and classify breast cancer (BC) at an early stage. In this research, three models are developed, and their performance is compared against each other. The first model was built using one of the machine learning algorithms called support vector machine (SVM), the second model was built using a deep learning algorithm called convolutional neural networks (CNNs), and the third model combines CNNs with a transfer learning technique for delivering better results. The data set is provided by the BC Histopathological Image Classification
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.
Pathological myopia is a severe case of myopia, i.e., nearsightedness. Pathological myopia is also known as degenerative myopia because it ultimately leads to blindness. In pathological myopia, certain myopia-specific pathologies occur at the eye's posterior i.e., Foster-Fuchs's spot, Cystoid degeneration, Liquefaction, Macular degeneration, Vitreous opacities, Weiss's reflex, Posterior staphyloma, etc. This research is aimed at developing a machine learning (ML) approach for the automatic detection of pathological myopia based on fundus images. A deep learning technique of convolutional neura
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: Electroencephalography (EEG) recorded during transcranial alternating current simulation (tACS) is highly desirable in order to investigate brain dynamics during stimulation, but is corrupted by large amplitude stimulation artefacts. Artefact removal algorithms have been presented previously, but with substantial debates on their performance, utility, and the presence of any residual artefacts. This paper investigates whether machine learning can be used to validate artefact removal algorithms. The postulation is that residual artefacts in the EEG after cleaning would be independent
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.
OBJECTIVE: The objective of this study was to use machine learning in the form of a deep neural network to objectively classify paired auditory brainstem response waveforms into either: 'clear response', 'inconclusive' or 'response absent'.
DESIGN: A deep convolutional neural network was constructed and fine-tuned using stratified 10-fold cross-validation on 190 paired ABR waveforms. The final model was evaluated on a test set of 42 paired waveforms.
STUDY SAMPLE: The full dataset comprised 232 paired ABR waveforms recorded from eight normal-hearing individuals. The dataset was obtained from
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.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
Письмо в редакциюКомментарийПолный 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.
BACKGROUND: The purposes of this study were to develop a machine learning-based implant recognition program and to verify its accuracy.
METHODS: Postoperative anteroposterior (AP) X-rays (≥300 dpi) were collected of patients who underwent total hip arthroplasty. X-rays with a wire or plate added and those without a true anteroposterior view were excluded. A total of 170 X-ray images of hip implants from 29 brands were collected from five hospitals and a Google image search. These collected images were manually reorganised to ensure appropriate labelling. Collected images were preprocessed to
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.
BACKGROUND: Anorexia nervosa (AN) is a complex psychiatric disease with a moderate to strong genetic contribution. In addition to conventional genome wide association (GWA) studies, researchers have been using machine learning methods in conjunction with genomic data to predict risk of diseases in which genetics play an important role.
METHODS: In this study, we collected whole genome genotyping data on 3940 AN cases and 9266 controls from the Genetic Consortium for Anorexia Nervosa (GCAN), the Wellcome Trust Case Control Consortium 3 (WTCCC3), Price Foundation Collaborative Group and the Chi
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
IMPORTANCE: Dizziness and imbalance are common clinical problems, and accurate diagnosis depends on determining whether damage is localized to the peripheral vestibular system. Vestibular testing guides this determination, but the accuracy of the different tests is not known.
OBJECTIVE: To determine how well each element of the vestibular test battery segregates patients with normal peripheral vestibular function from those with unilateral reductions in vestibular function.
DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: Retrospective analysis of vestibular test batteries in 8080 patients. Clinical medic
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.
Machine learning has been used for estimation of potential energy surfaces to speed up molecular dynamics simulations of small systems. We demonstrate that this approach is feasible for significantly larger, structurally complex molecules, taking the natural product Archazolid A, a potent inhibitor of vacuolar-type ATPase, from the myxobacterium Archangium gephyra as an example. Our model estimates energies of new conformations by exploiting information from previous calculations via Gaussian process regression. Predictive variance is used to assess whether a conformation is in the interpolati
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2013eng
In this paper we applied altogether 13 classification methods to otoneurological disease classification. The main point was to use Half-Against-Half (HAH) architecture in classification. HAH structure was used with Support Vector Machines (SVMs), k-Nearest Neighbour (k-NN) method and Naïve Bayes (NB) methods. Furthermore, Multinomial Logistic Regression (MNLR) was tested for the dataset. HAH-SVM with the linear kernel achieved clearly the best accuracy being 76.9% which was a good result with the dataset tested. From the other classification methods HAH-k-NN with cityblock metric, HAH-NB and M
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 symptoms of Iron Deficiency Anemia (IDA) and β-thalassemia (β-TT) disease are similar and the distinction between them is time consuming and costly. There are several indices used to differentiate IDA from β-thalassemia disease. Complete Blood Count (CBC) is a rapid, inexpensive and accessible test for the diagnosis of anemia and is used as a primary test. However, since CBC cannot fully distinguish between IDA and β-thalassemia, more advanced testing is required. These tests are not available in small centers and are performed on higher-cost devices. Moreover, it is important to different
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: Artificial intelligence-augmented ECG (AI-ECG) refers to the application of novel AI solutions for complex ECG interpretation tasks. A broad variety of AI-ECG approaches exist, each having differing advantages and limitations relating to their creation and application.
PURPOSE: To provide illustrative comparison of two general AI-ECG modeling approaches: machine learning (ML) and deep learning (DL).
METHOD COMPARISON: Two AI-ECG algorithms were developed to carry out two separate tasks using ML and DL, respectively. ML modeling techniques were used to create algorithms designed f
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
The aim of this review is to introduce some applications of artificial intelligence (AI) algorithms for the detection and quantification of coronary stenosis using computed tomography angiography (CTA). The realization of automatic/semi-automatic stenosis detection and quantification includes the following steps: vessel central axis extraction, vessel segmentation, stenosis detection, and quantification. Many new AI techniques, such as machine learning and deep learning, have been widely used in medical image segmentation and stenosis detection. This review also summarizes the recent progress
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.
Online motor learning is central to effective learning and a crucial determinant of functional recovery after stroke. Despite its clinical significance, predictors of online motor learning remain understudied. Machine Learning (ML) offers a data-driven approach to identify predictors of online motor learning that would otherwise be limited using traditional statistical approaches, such as logistic regression. This study leveraged ML to determine key predictors and their relative importance in online motor learning after stroke. One hundred and seven stroke survivors completed assessments of so
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.
Breast cancer is one of the leading causes of cancer-related mortality worldwide, and despite advances in clinical diagnosis, challenges such as inconclusive imaging results and inter-observer variability highlight the need for complementary computational approaches to support early and accurate detection. In this study, we provide an overview of several machine learning (ML) and deep learning (DL) algorithms used for breast cancer detection with structured clinical data and imaging data. We applied ML models to structured clinical data which included Wisconsin Breast Cancer Dataset, CSAW-CC 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.
INTRODUCTION: Behavioral indicators have been increasingly utilized in machine learning (ML) and deep learning (DL) frameworks to enable automated driver drowsiness detection (DDD). This study aimed to investigate the available evidence on the modeling frameworks, datasets, input modalities, and performance metrics used in DDD systems.
METHODS: were identified through systematic searches of PubMed, Scopus, Web of Science, and IEEE Xplore for English-language publications up to 31 August 2025. Eligible studies were original research that applied ML or DL techniques to image- or video-based beh
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: This study investigates the molecular mechanisms of renal clear cell carcinoma (RCC) induced by Aristolochic acid A (AAA) using machine learning, deep learning, and molecular docking approaches.
METHODS: To identify AAA target genes associated with RCC, differential expression analysis was performed on multiple datasets. Network toxicology, machine learning, deep learning, and molecular docking were used to explore the binding interactions between AAA and target proteins. The top candidate gene was validated using molecular dynamics simulation and in vitro Western blot assays.
RES
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.
OBJECTIVES: This study aimed to develop robust machine learning (ML)-based and deep learning (DL)-based models capable of detecting mpox cases for surveillance efforts using clinical notes.
METHODS: As part of a learning health system initiative, we conducted a retrospective study of clinical encounters at the Columbia University Irving Medical Center in New York City. We included patients with mpox diagnoses confirmed by PCR testing between 15 May 2022 and 15 October 2022 and three matched controls for each case based on patient age, sex, race, ethnicity and visit month. We trained three mpo
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.