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
8188 публикаций
Поиск: 802 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1278 с найденным полным текстом
Electrocardiogram (ECG) signals exhibit complex, nonlinear, and nonstationary dynamics that are not fully captured by conventional time series analysis methods. In this study, we propose a novel framework for atrial fibrillation (AF) detection that integrates a beat-level recurrence representation with supervised metric learning. ECG recordings are first segmented into beat-centered waveforms that serve as effective dynamical states, avoiding the inaccurate estimation of time delay and embedding dimension from short recordings. Rather than constructing conventional recurrence plots from delay-
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: Continuous pressure-flow cerebral bio-signals are critical for monitoring cerebrovascular dynamics but are often disrupted by missing data segments caused by artifacts from a variety of sources. These missing segments refer to segments of the signal that do not contain any valid physiological data. Such interruptions fragment the signals, resulting in discontinuities that compromise their overall integrity. Therefore, reconstructing missing values and preserving signal continuity are essential for ensuring the stable computation of signal trajectories and the accuracy of derived cer
СтатьяScoping ReviewПоиск 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.While clinical tasks require visualization of spatially complex interventional devices, typical methods to assess x-ray angiography systems performance utilize stylized test objects. The purpose of this work was to develop methods to estimate the contribution of individual x-ray angiography system pixels to test object, thus providing for the use of clinical devices as test objects.Approach.Theory to estimate the contribution of individual pixels () to test objectwas derived. For each pixel, the 'signal' was the mean pixel value difference between a set of test signal present and abs
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.
In recent years, an increasing number of large electrophysiological data sets have become publicly available, thereby providing researchers with the opportunity to analyze spike train data without conducting their own experiments. While this is undoubtedly a positive development, it increases the need for proper documentation on how the data were collected and what preprocessing was performed on the data, since interpreting analysis results in ignorance of these pieces of information can lead to wrong conclusions. An important preprocessing step is the removal of artifacts from the recordings.
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.
Developing heart sound classification algorithms for murmur identification is critical for early screening of heart diseases. However, identifying murmurs in long-duration heart sound signals can be challenging due to their weak features and interference from noise. Considering the periodic patterns of heart sounds and murmurs, periodic priors can be introduced to enhance murmur identification, an approach that remains underutilized in current methods. In this study, we propose a novel Dual-level Periodic Pattern-Aware Transformer (DPPAT) to implicitly leverage the periodic priors of heart sou
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.
Preterm birth is a major pregnancy complication associated with increased maternal and neonatal risks, making early detection of labor essential. Electrohysterography (EHG), provides a non-invasive approach for monitoring uterine dynamics. However, global synchronization patterns and propagation dynamics remain insufficiently understood, and many existing methods rely on manual annotation, limiting clinical applicability. This study evaluates synchronization-driven propagation patterns in multi-electrode EHG signals and proposes an automated framework for early preterm detection, beyond the co
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.
Ventricular tachycardia (VT) is a life-threatening rhythm disorder and a major cause of sudden cardiac death. Pace-mapping is a standard clinical procedure for identifying the intervention target during catheter ablation of VT. It requires the clinicians to pace different sites in ventricles and rapidly interpret the resulting electrocardiograms (ECGs) to determine where to pace next or whether a target site has been identified. Active learning-based AI models have been proposed to guide clinicians to the next pacing site, showing promise in reducing the number of pacing sites and improving th
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.
Physiological signal emulators support the calibration, validation, and stress testing of cardiovascular monitoring devices. However, many existing systems generate electrocardiography (ECG) or photoplethysmography (PPG) independently and offer limited control over arrhythmia detection and ECG-PPG coupling. This study presents a programmable physiological signal emulator that integrates a unified event-driven ECG-PPG model with synchronized multichannel hardware. The model represents atrial pacing, atrioventricular conduction, and ventricular activation as separate functional blocks, enabling
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2024eng
Surface Electromyography (EMG) signals of articulatory muscles can be used to synthesize acoustic speech with Electromyography-to-Speech (ETS) models. Recent models have improved the synthesis quality by combining training data from multiple recordings of single speakers. In this work, we evaluated whether using recordings of multiple speakers also increases performance and if cross-speaker models can be adapted to unseen speakers with limited data. We recorded the EMG-Vox corpus, which consists of EMG and audio signals of four speakers with five sessions each. We compared cross-speaker models
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.
Analysis of heart sound signals plays an essential role in preventing and diagnosing cardiac diseases. This study proposes a multi-level feature encoding algorithm based on frequency-balanced power spectral intensity for heart sound signal classification. Firstly, a wavelet threshold function is employed to denoise the heart sound signals. Then, the frequency-balanced power spectral intensity envelope is calculated, and an encoder is utilized to extract multi-level features based on the envelope. Finally, an ensemble bagging tree classifier is selected for classification. The experimental data
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2024eng
With the advent of autonomous vehicles, motion sickness (MS) has emerged as a significant issue, affecting the comfort and safety of drivers and passengers. However, traditional MS research, often confined to simulations or manual data analysis, does not fully capture real-world complexities. Therefore, the significance of multi-biosignal fusion, which can reflect the complexity and utility of data, is underscored. In this study, we propose a novel dynamic multi-modal fusion for the MS classification (DMFMS) framework. DMFMS adaptively focuses on significant samples by evaluating data quality
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2024eng
The acquisition of nervous activity is a meticulous work which requires particular attention to validate the presence of the signal of interest and to distinguish it from electrical and physiological artifacts which are constantly added to the recordings even when the experimenters have taken care to clean the measurement environment as much as possible. In this article, we propose to analyze the bipolar and unipolar recordings from the same electrode contacts, to confirm the nervous nature of the recorded signal and distinguish it from artifacts on the vagus nerve. The metrics used for the an
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.
Heart Rate Variability (HRV) is a good predictor of human health because the heart rhythm is modulated by a wide range of physiological processes. This statement embodies both challenges to and opportunities for HRV analysis. Opportunities arise from the wide-ranging applicability of HRV analysis for disease detection. The availability of modern high-quality sensors and the low data rate of heart rate signals make HRV easy to measure, communicate, store, and process. However, there are also significant obstacles that prevent a wider use of this technology. HRV signals are both nonstationary an
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.
Cognitive impairment is one of the three primary symptoms of schizophrenic patients and shows important value in early detection and warning for high-risk individuals. To study the specifics of electroencephalogram (EEG) in patients with schizophrenia under the cognitive load, we collected EEG signals from 17 schizophrenic patients and 19 healthy controls, extracted signals of each band based on wavelet transform, calculated the characteristics of nonlinear dynamic and functional brain networks, and automatically classified the two groups of people by using a machine learning algorithm. Experi
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.
Automatic diagnosis of cardiac events is a current problem of interest in which deep learning has shown promising success. We have earlier reported the use of Long Short Term Memory (LSTM) networks-trained on normal ECG patterns-to the detection of anomalies from the prediction errors for real-time diagnostic applications. In this work, we extend our anomaly detection algorithm by introducing a second stage predictor that can identify the actual anomaly class from the error outputs of the first stage model. Results from seven types of anomalies have been presented including Atrial Premature Co
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 Conference2019eng
In this study with the intent to segment phonocardiography (PCG) recordings, an algorithm that processes a feature vector obtained by jointly using wavelet transform and mel scaled energy spectrum of the PCG signal is proposed. The feature vector is processed by a peak detection algorithm which results in a set of peaks that meet some certain criteria and will be exploited in the succeeding stages of the algorithm. Heart sounds are labeled by convolving circularly a template and a fragment of the feature vector which is picked up with the guidance of the peaks. At the final stage, the algorith
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.
There are neural recording applications in which the amplitude of common-mode interfering signals is several orders of magnitude higher than the amplitude of the signals of interest. This challenging situation for neural amplifiers occurs, among other applications, in neural recordings of weakly electric fish or nerve activity recordings made with cuff electrodes. This paper reports an integrated neural amplifier architecture targeting in-vivo recording of local field potentials and unitary signals from the brain stem of a weakly electric fish Gymnotus omarorum. The proposed architecture offer
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 Conference2018eng
In this paper, we present a principal component analysis (PCA) method for estimating the respiration from overnight ECG recording. In comparison to other published methods, our method is very fast to compute and has low memory requirements, which makes it suitable for processing long duration ECG recordings. We used our method to derive respiratory features for the ECG which were then used to identify epochs of sleep apnoea from the ECG. Three classifiers including the extreme learning machine (ELM), linear discriminant analysis, and support vector machine were used to detect sleep apnoea. The
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.
Surface electromyography (sEMG) signals reflect muscle contraction and hence, can provide information regarding a user's movement intention. High-density sEMG systems have been proposed to measure muscle activity in small areas and to estimate complex motion using spatial patterns. However, conventional systems based on wet electrodes have several limitations. For example, the electrolyte enclosed in wet electrodes restricts spatial resolution, and these conventional bulky systems limit natural movements. In this paper, a microneedle-based high-density electrode array on a circuit integrated f
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: A phonocardiogram (PCG) signal can be recorded for long-term heart monitoring. A huge amount of data is produced if the time of a recording is as long as days or weeks. It is necessary to compress the PCG signal to reduce storage space in a record and play system. In another situation, the PCG signal is transmitted to a remote health care center for automatic analysis in telemedicine. Compression of the PCG signal in that situation is necessary as a means for reducing the amount of data to be transmitted. Since heart beats are of a cyclical nature, compression can make use of the s
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.