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
6152 публикаций
Поиск: 165 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1217 с найденным полным текстом
Stroke is one of the leading causes of death worldwide. Previous studies have explored machine learning techniques for early detection of stroke patients using content-based recommendation systems. However, these models often struggle with timely detection of medications, which can be critical for patient management and decision-making regarding the prescription of new drugs. In this study, we developed a content-based recommendation model using three machine learning algorithms: Gaussian Mixture Model (GMM), Affinity Propagation (AP), and K-Nearest Neighbors (KNN), to aid Healthcare Professio
СтатьяПоддержка правительства СШАПоддержка 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.
Analysis of imaging mass cytometry (IMC) data and other low-resolution multiplexed tissue imaging technologies is often confounded by poor single-cell segmentation and suboptimal approaches for data visualization and exploration. This can lead to inaccurate identification of cell phenotypes, states, or spatial relationships compared to reference data from single-cell suspension technologies. To this end we have developed the "OPTimized Imaging Mass cytometry AnaLysis (OPTIMAL)" framework to benchmark any approaches for cell segmentation, parameter transformation, batch effect correction, data
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 one of the most widespread neurological disorders associated with nerve damage without definitive treatment. Impairments, such as trembling and slowing down in hand movements are among the first symptoms. For this purpose, in this study, machine learning (ML)-based models were developed by using keyboard keystroke dynamics. According to patients' drug use status, disease severity, and gender, we created 14 different sub-datasets and extracted 378 features using raw keystroke data. We developed alternative models with Support Vector Machines (SVM), k-Nearest Neighbor
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: Fibromyalgia (FM) is a multifaceted disease. Along with the genetic, environmental and neuro-hormonal factors, inflammation has been assumed to have role in the pathogenesis of FM. The aim of the present study was to explore the differences in clinical features and pathophysiology of FM patients under different inflammatory status.
METHODS: The peripheral blood gene expression profile of FM patients in the Gene Expression Omnibus database was downloaded. Differentially expressed inflammatory genes were identified, and two molecular subtypes were constructed according to these gene
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.
Malfunctions in the immune system cause multiple sclerosis (MS), which initiates mild to severe nerve damage. MS will disturb the signal communication between the brain and other body parts, and early diagnosis will help reduce the harshness of MS in humankind. Magnetic resonance imaging (MRI) supported MS detection is a standard clinical procedure in which the bio-image recorded with a chosen modality is considered to assess the severity of the disease. The proposed research aims to implement a convolutional neural network (CNN) supported scheme to detect MS lesions in the chosen brain MRI sl
СтатьяОтозванная публикацияПоиск 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.
Acute abdomen is a clinical emergency disease with acute abdominal pain as the main prominent feature. Through severe disease changes in intra-abdominal, extrapelvic, and retroperitoneal tissues and organs, symptoms and clinical signs led by abdominal pain are formed. This article mainly explores the role of CT imaging diagnosis in common acute abdominal diseases in general surgery. In this paper, the use of computer-aided CT scan imaging technology in pulmonary nodules was firstly investigated, and the image segmentation algorithms based on CT images were given, including the spatial domain f
СтатьяОтозванная 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.
BACKGROUND: The prediction of bone disorders varies between ortho-physicians. A precise bone disorder cataloging system is proposed based on a renewed method for estimating calcium value from a radiological image of the bone.
METHODS: A deliberate method was employed, the binning technique, for the input image which divides the input image into non-overlapping blocks to obtain accurate calcium volume estimation. In this proposed approach, the input image undergoes two stages of the process. In stage 1, input image preprocessing is accomplished with median filtering to eliminate the unwanted n
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 Conference2012eng
Falls represent an important health problem for older adults. This issue continues to generate interest in the research and development of fall detection systems. In previous work we proposed an acoustic fall detection system (acoustic-FADE) that employs an 8-microphone circular array to automatically detect falls. Acoustic-FADE has achieved encouraging results: 100% detection at 3% false alarm rate in laboratory tests. In this paper, we use a dataset from previous work to investigate how to further improve AFADE performance. To analyze the relationship between fall and non-fall signatures we
СтатьяПоддержка 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.
Single-cell technology opened up a new avenue to delineate cellular status at a single-cell resolution and has become an essential tool for studying human diseases. Multiplexing allows cost-effective experiments by combining multiple samples and effectively mitigates batch effects. It starts by giving each sample a unique tag and then pooling them together for library preparation and sequencing. After sequencing, sample demultiplexing is performed based on tag detection, where cells belonging to one sample are expected to have a higher amount of the corresponding tag than cells from other samp
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.
This paper presents a network science approach to investigate a health information dataset, the Sexual Acquisition and Transmission of HIV Cooperative Agreement Program (SATHCAP), to uncover hidden relationships that can be used to suggest targeted health interventions. From the data, four key target variables are chosen: HIV status, injecting drug use, homelessness, and insurance status. These target variables are converted to a graph format using four separate graph inference techniques: graphical lasso, Meinshausen Bühlmann (MB), k-Nearest Neighbors (kNN), and correlation thresholding (CT).
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.
The vertical collaborative clustering aims to unravel the hidden structure of data (similarity) among different sites, which will help data owners to make a smart decision without sharing actual data. For example, various hospitals located in different regions want to investigate the structure of common disease among people of different populations to identify latent causes without sharing actual data with other hospitals. Similarly, a chain of regional educational institutions wants to evaluate their students' performance belonging to different regions based on common latent constructs. The a
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.
Single cell sequencing (SCS) technologies provide a level of resolution that makes it indispensable for inferring from a sequenced tumor, evolutionary trees or phylogenies representing an accumulation of cancerous mutations. A drawback of SCS is elevated false negative and missing value rates, resulting in a large space of possible solutions, which in turn makes it difficult, sometimes infeasible using current approaches and tools. One possible solution is to reduce the size of an SCS instance - usually represented as a matrix of presence, absence, and uncertainty of the mutations found in the
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.
OBJECTIVES: This study aims to investigate the efficacy of unsupervised machine learning algorithms, specifically the Gaussian Mixture Model (GMM), K-means clustering, and Otsu automatic threshold partitioning, in predicting sarcopenia based on computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI) data.
METHODS: A retrospective analysis was conducted on a dataset comprising 191 patients diagnosed with sarcopenia and 327 control patients. Participants were randomly assigned to training and validation cohorts in a 6:4 ratio. The paravertebral muscles at the lumbar 3/4 intervertebral dis
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: The programmed cell death (PCD) plays a key role in the development and progression of lung adenocarcinoma. In addition, immune-related genes also play a crucial role in cancer progression and patient prognosis. However, further studies are needed to investigate the prognostic significance of the interaction between immune-related genes and cell death in LUAD.
METHODS: In this study, 10 clustering algorithms were applied to perform molecular typing based on cell death-related genes, immune-related genes, methylation data and somatic mutation data. And a powerful computational fr
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: The precise diagnostic and prognostic biological markers were needed in immunotherapy for sepsis. Considering the role of necroptosis and immune cell infiltration in sepsis, differentially expressed necroptosis-related genes (DE-NRGs) were identified, and the relationship between DE-NRGs and the immune microenvironment in sepsis was analyzed. Methods: Machine learning algorithms were applied for screening hub genes related to necroptosis in the training cohort. CIBERSORT algorithms were employed for immune infiltration landscape analysis. Then, the diagnostic value of these hub gen
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: Treating multiple brain metastases simultaneously with single-isocenter multi-target (SIMT) stereotactic radiosurgery (SRS) can streamline treatment planning and delivery. However, it can also result in targets at large distances from the isocenter, increasing sensitivity to rotational setup errors and requiring wider collimator leaves. Grouping the targets and treating each group with its own plan retains the practical benefits of SIMT SRS while mitigating the concerns of targets at large distances off-isocenter.
PURPOSE: This work presents a prototype of a newly integrated treat
СтатьяПолный 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: Scleroderma (systemic sclerosis; SSc) is a chronic autoimmune disease known for wide heterogeneity in patients' disease progression in multiple organ systems. Our goal is to guide clinical care by real-time classification of patients into clinically interpretable subpopulations based on their baseline characteristics and the temporal patterns of their disease progression.
METHODS: A Bayesian multivariate growth mixture model was fit to identify subgroups of patients from the Johns Hopkins Scleroderma Center Research Registry who share similar lung function trajectories. We jointly
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: Vascularized composite allotransplantation (VCA) enables functional and aesthetic restoration after devastating tissue loss. Yet, data-driven profiling of VCA recipients remains scarce. Identifying demographic and procedural patterns may improve transplant recipient selection, program planning, and perioperative care.
METHODS: VCA procedures in the Organ Procurement and Transplantation Network (OPTN, 1998-2023) were preprocessed, imputed, and clustered using weighted HDBSCAN. Resulting cluster patterns, temporal and geographic trends were analyzed. ARIMA models were applied to for
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 present study aimed to characterize cortical activation and connectivity patterns in individuals post-stroke during digital upper limb motor tasks using functional near-infrared spectroscopy (fNIRS). We enrolled 10 individuals with chronic impairment subsequent to stroke (seven men; mean age, $64.3~\pm ~9.2$ years; mean time since stroke, $108.2~\pm ~60.5$ months). All participants had a unilateral lesion and moderate-to-mild upper limb dysfunction. The fNIRS data were recorded using a 16-source and 16-detector system, with 51 channels sampled at 5.1 Hz. The participants performed four mot
СтатьяПолный 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 ability to accurately cluster contiguous regions with similar disease risk evolution is crucial for effective public health response and resource allocation. In this article, we propose a novel spatial functional clustering model designed for disease risk mapping, utilizing random spanning trees for partitioning and latent Gaussian models for capturing within-cluster structure. This approach enables the identification of spatially contiguous clusters with similar latent functions, representing diverse processes such as trends, seasonality, smooth patterns, and autoregressive behaviors. Our
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.