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: 349 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 829 с найденным полным текстом
Supervised machine learning-based medical image computing applications necessitate expert label curation, while unlabelled image data might be relatively abundant. Active learning methods aim to prioritise a subset of available image data for expert annotation, for label-efficient model training. We develop a controller neural network that measures priority of images in a sequence of batches, as in batch-mode active learning, for multi-class segmentation tasks. The controller is optimised by rewarding positive task-specific performance gain, within a Markov decision process (MDP) environment t
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.
Parkinson's disease (PD) is the second most prevalent neurodegenerative disorder, and it remains incurable. Currently there is no definitive biomarker for detecting PD, measuring its severity, or monitoring of treatments. Recently, oculomotor fixation abnormalities have emerged as a sensitive biomarker to discriminate Parkinsonian patterns from a control population, even at early stages. For oculomotor analysis, current experimental setups use invasive and restrictive capture protocols that limit the transfer in clinical routine. Alternatively, computational approaches to support the PD diagno
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.
Sarcopenia is a progressive muscle disorder linked to aging, frailty, and increased healthcare burden. While ultrasound imaging offers a practical and radiation-free tool for assessment, its diagnostic accuracy is limited by operator variability and inconsistent interpretation across patients. Existing deep learning approaches often fail to generalize under small and heterogeneous datasets. We reformulate sarcopenia detection as a cross-subgroup generalization problem and propose a clinically grounded meta-learning framework that integrates BMI- and view-aware episodic adaptation with domain-s
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.
Classification of pathological images is the basis for automatic cancer diagnosis. Despite that deep learning methods have achieved remarkable performance, they heavily rely on labeled data, demanding extensive human annotation efforts. In this study, we present a novel human annotation-free method by leveraging pre-trained Vision-Language Models (VLMs). Without human annotation, pseudo-labels of the training set are obtained by utilizing the zero-shot inference capabilities of VLM, which may contain a lot of noise due to the domain gap between the pre-training and target datasets. To address
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.
Classification methods based on deep learning require selecting between fully-supervised or weakly-supervised approaches, each presenting limitations in uncertainty quantification and interpretability. A framework unifying both supervision modes while maintaining quantifiable interpretation metrics remains unexplored. We introduce WiSDoM (Weakly-Supervised Density Matrices), which uses kernel matrices to model probability distributions of input data and their labels. The framework integrates: (1) differentiable kernel density matrices enabling stochastic gradient descent optimization, (2) loca
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 large-scale labeled dataset is a key factor for the success of supervised deep learning in most ophthalmic image analysis scenarios. However, limited annotated data is very common in ophthalmic image analysis, since manual annotation is time-consuming and labor-intensive. Self-supervised learning (SSL) methods bring huge opportunities for better utilizing unlabeled data, as they do not require massive annotations. To utilize as many unlabeled ophthalmic images as possible, it is necessary to break the dimension barrier, simultaneously making use of both 2D and 3D images as well as alleviatin
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: Risk prediction plays a crucial role in planning for prevention, monitoring, and treatment. Electronic Health Records (EHRs) offer an expansive repository of temporal medical data encompassing both risk factors and outcome indicators essential for effective risk prediction. However, challenges emerge due to the lack of readily available gold-standard outcomes and the complex effects of various risk factors. Compounding these challenges are the false positives in diagnosis codes, and formidable task of pinpointing the onset timing in annotations.
OBJECTIVE: We develop a Semi-superv
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 traditional Lund-Mackay score (TLMs) is unable to subgrade the volume of inflammatory disease. We aimed to propose an effective modification and calculated the volume-based modified LM score (VMLMs), which should correlate more strongly with clinical symptoms than the TLMs.
METHODS: Semi-supervised learning with pseudo-labels used for self-training was adopted to train our convolutional neural networks, with the algorithm including a combination of MobileNet, SENet, and ResNet. A total of 175 CT sets, with 50 participants that would undergo sinus surgery, were recruited. The S
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.
The objective of this study is to enhance the understanding of ophthalmic disease physiology and genetic architecture through the analysis of optical coherence tomography (OCT) images using artificial intelligence (AI). We introduce a novel AI methodology that addresses the challenge of transferring OCT phenotypes across datasets. The approach employs unsupervised and self-supervised learning techniques to phenotype and cluster OCT-derived retinal layer thicknesses, using glaucoma as a model disease. Our method integrates deep learning, manifold learning, and a Gaussian mixture model to identi
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.
Accurate gland segmentation in colorectal cancer histopathology is crucial, but the scarcity of pixel-level annotations limits robust model development. This study aims to develop a highly accurate gland segmentation method that leverages weakly labeled data, specifically image-level labels, to overcome the need for extensive pixel-level annotations. We propose a novel three-stage framework that uniquely combines self-supervised fine-tuning of the DINOv2 vision transformer, attention-based pseudo-label generation, and a boundary-aware loss function. Initially, an off-the-shelf DINOv2 encoder i
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.
Foundational artificial intelligence models are gaining traction in various applications, including medical fields like radiology. However, medical foundation models are often tested on limited tasks, leaving their generalisability and biases unexplored. Here we introduce RayDINO, a large-scale self-supervised visual encoder for chest X-rays trained on 840,000 images and evaluated on 82,000 images sourced from 12 publicly available datasets. We compare RayDINO to previous state-of-the-art models across nine radiology tasks, from classification and dense segmentation to text generation, and pro
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.
Semi-supervised learning leverages insights from unlabeled data to enhance generalizability of the model, thereby decreasing the dependence on extensive labeled datasets. Most existing methods overly focus on local representations while neglecting the learning of global structures. On the one hand, given that labeled and unlabeled images are presumed to originate from the same distribution, it is probable that similar regional features observed in both types of images correspond to the same label. Current label propagation techniques, which predominantly propagate label information through the
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.
Deep learning networks have achieved remarkable progress in various tasks of medical imaging. Most of the recent success in computer vision highly depend on large amounts of carefully annotated data, whereas labelling is arduous, time-consuming and in need of expertise. In this paper, a semi-supervised learning method, Semi-XctNet, is proposed for volumetric images reconstruction from a single X-ray image. In our framework, the effect of regularization on pixel-level prediction is enhanced by introducing a transformation consistent strategy into the model. Furthermore, a multi-stage training s
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.
The segmentation of true lumen (TL) and false lumen (FL) plays an important role in the diagnosis and treatment of aortic dissection (AD). Although the deep learning methods have achieved remarkable performance for this task, a large number of labeled data are required for training. In order to alleviate the burden of doctors' labeling, in this paper, a novel time-dependent weighted feedback fusion based semi-supervised aortic dissections segmentation framework is proposed by effectively leveraging the unlabeled data. A feedback network is additionally extended to encode the predicted output f
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.
Medical image segmentation is a fundamental and critical step in many clinical approaches. Semi-supervised learning has been widely applied to medical image segmentation tasks since it alleviates the heavy burden of acquiring expert-examined annotations and takes the advantage of unlabeled data which is much easier to acquire. Although consistency learning has been proven to be an effective approach by enforcing an invariance of predictions under different distributions, existing approaches cannot make full use of region-level shape constraint and boundary-level distance information from unlab
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.
Various convolutional neural network (CNN) based concepts have been introduced for the prostate's automatic segmentation and its coarse subdivision into transition zone (TZ) and peripheral zone (PZ). However, when targeting a fine-grained segmentation of TZ, PZ, distal prostatic urethra (DPU) and the anterior fibromuscular stroma (AFS), the task becomes more challenging and has not yet been solved at the level of human performance. One reason might be the insufficient amount of labeled data for supervised training. Therefore, we propose to apply a semi-supervised learning (SSL) technique named
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.
The automatic diagnosis of various conventional ophthalmic diseases from fundus images is important in clinical practice. However, developing such automatic solutions is challenging due to the requirement of a large amount of training data and the expensive annotations for medical images. This paper presents a novel self-supervised learning framework for retinal disease diagnosis to reduce the annotation efforts by learning the visual features from the unlabeled images. To achieve this, we present a rotation-oriented collaborative method that explores rotation-related and rotation-invariant fe
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.
To enhance the depth of excavation and promote the intelligence of acupoint compatibility, a method of constructing weighted network, which combines the attributes of acupoints and supervised learning, is proposed for link prediction. Medical cases of cervical spondylosis with acupuncture treatment are standardized, and a weighted network is constructed according to acupoint attributes. Multiple similarity features are extracted from the network and input into a supervised learning model for prediction. And, the performance of the algorithm is evaluated through evaluation indicators. The exper
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАОтозванная публикацияПолный 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.
Chemotherapy is an important treatment for cancer patients, but it comes with risks. Therefore, effective chemotherapy response prediction is crucial. While whole slide image provides high-resolution insights into tumour environments, existing weakly supervised learning frameworks struggle to effectively integrate molecular data, such as gene expression, limiting their predictive power in complex chemotherapy response and small-sample scenarios. We present a bimodal chemotherapy response multi-instance learning framework, BiChemoCLAM, a novel multimodal deep learning framework that combines at
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: High-throughput sequencing of genes indicating susceptibility to noise-induced hearing loss has not previously been reported.
AIMS/OBJECTIVES: To identify and analyze genes associated with susceptibility to noise-induced hearing loss (NIHL) and characterize differences in susceptibility to hearing loss by genotype.
MATERIAL AND METHODS: Pure tone audiometry tests were performed on 113 workers exposed to high-intensity noise. Whole-exome sequencing (WES) was conducted and NIHL susceptibility genes screened for training unsupervised and supervised machine learning models. Immunoflu
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.