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
1634 публикаций
Поиск: 74 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 496 с найденным полным текстом
For more than 50 years, the linear sequence and the multiple sequence alignment have been the foundational data structures of protein science, and they remain central to homology search, phylogenetic inference, covariance-based contact prediction, and modern protein language models. However, relational and graph-based representations are increasingly being adopted alongside sequence-based methods to capture biological relationships that linear data structures express only implicitly. Proteins fold as three-dimensional residue interaction networks, evolve through high-dimensional genotype netwo
СтатьяОбзорПолный 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 heart valve ailments (HVAs) are due to the defects in the valves of the heart and if untreated may cause heart failure, clots, and even sudden cardiac death. Automated early detection of HVAs is necessary in the hospitals for proper diagnosis of pathological cases, to provide timely treatment, and to reduce the mortality rate. The heart valve abnormalities will alter the heart sound and murmurs which can be faithfully captured by phonocardiogram (PCG) recordings. In this paper, a time-frequency based deep layer kernel sparse representation network (DLKSRN) is proposed for the detection of
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 rapid expansion of medical data, including radiological imaging, digital pathology, molecular profiling, electronic health records, and longitudinal clinical narratives, has created new opportunities for AI in healthcare, while also exposing the limitations of traditional unimodal modeling approaches. Multimodal learning addresses these challenges by integrating heterogeneous data sources, and recent advances in foundation models, large-scale pretrained models designed for broad task transfer, have further accelerated this shift. Together, these developments have given rise to multimodal f
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.
Software products from all vendors have vulnerabilities that can cause a security concern. Malware is used as a prime exploitation tool to exploit these vulnerabilities. Machine learning (ML) methods are efficient in detecting malware and are state-of-art. The effectiveness of ML models can be augmented by reducing false negatives and false positives. In this paper, the performance of bagging and boosting machine learning models is enhanced by reducing misclassification. Shapley values of features are a true representation of the amount of contribution of features and help detect top features
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.
Electrocardiogram (ECG) interpretation is fundamental for cardiac diagnosis. Machine learning has proven strong performance in ECG analysis but models often face challenges when deployed in real-world settings due to difficulties adapting to new environments. Recent progress, particularly through training on large, diverse datasets across various ECG-related tasks, has led to better model generalization. However, many cardiac conditions, particularly rare ones, remain scarce in existing datasets, leading to diminished model performance in these critical cases. This underrepresentation remains
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.
Multidisciplinary team (MDT) discussions have become a cornerstone of colorectal cancer (CRC) management, integrating the expertise of surgeons, oncologists, radiologists, pathologists, and allied health professionals to facilitate personalized, evidence-based care. However, increasing complexity in treatment options, particularly with the rise of neoadjuvant strategies and immunotherapies, has rendered decision-making more challenging. Traditional tools-including clinical guidelines, risk calculators, and nomograms-offer structured decision support but lack flexibility and personalization. Ar
СтатьяОбзорПолный 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: Cardiac resynchronization therapy (CRT) improves heart failure outcomes but has significant nonresponse rates, highlighting limitations in ECG selection criteria: QRS duration (QRSd) ≥150 ms and subjective labeling of left bundle branch block (LBBB). We explored unsupervised machine learning of ECG waveforms to identify CRT subgroups that may differentiate outcomes beyond QRSd and LBBB.
METHODS: We retrospectively analyzed 946 CRT patients with conduction delay. Principal component analysis (PCA) dimensionality reduction obtained a 2-dimensional representation of preCRT 12-lead QR
Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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.
Electroencephalographic (EEG) recordings generate an electrical map of the human brain that are useful for clinical inspection of patients and in biomedical smart Internet-of-Things (IoT) and Brain-Computer Interface (BCI) applications. From a signal processing perspective, EEGs yield a nonlinear and nonstationary, multivariate representation of the underlying neural circuitry interactions. In this paper, a novel multi-modal Machine Learning (ML) based approach is proposed to integrate EEG engineered features for automatic classification of brain states. EEGs are acquired from neurological pat
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.
Understanding human behavior and human action recognition are both essential components of effective surveillance video analysis for the purpose of guaranteeing public safety. However, existing approaches such as three-dimensional convolutional neural networks (3D CNN) and two-stream neural networks (2SNN) have computational hurdles due to the significant parameterization they require. In this paper, we offer HARNet, a specialized lightweight residual 3D CNN that is built on directed acyclic graphs and was created expressly to handle these issues and achieve effective human action detection. 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.
Humans are remarkable in their ability to quickly learn to perform complex tasks. Reinforcement learning (RL) has long been proposed as a model of human learning, and while leading machine RL models have surpassed human expertise at many classic board games and video games, they require vast experience to learn successfully-none of today's algorithms accounts for humans' ability to learn so many different tasks so quickly. We study human learning on 90 simple yet challenging video games, showing how people learn most games within a few minutes. To explain this behaviour, we propose a strong fo
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 molecules have been playing a crucial role in drug discovery; however, some exhibit nonspecific inhibitory effects during hit screening due to the formation of colloidal aggregators. Such false positives often lead to significant research costs and time investment. Therefore, to identify potential aggregating compounds efficiently and accurately at an early stage of drug discovery, we employed several machine learning techniques to develop classification models for identifying promiscuous aggregating inhibitors. Using a training dataset of 10 000 aggregators and 10 000 nonaggregators, mo
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 interfering RNAs (siRNAs) are a clinically validated therapeutic modality with eight FDA-approved drugs, yet designing effective siRNAs remains computationally challenging due to complex dependencies on sequence composition, thermodynamic properties, target-site accessibility, and off-target interactions. Over two decades, computational approaches have evolved from empirical heuristics to deep learning systems integrating physical priors with learned representations. We review the complete landscape of machine learning methods for siRNA design, spanning classical scoring rules, pretraine
СтатьяОбзорПолный 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.
Oral cancer is a highly aggressive disease that is often detected too late, resulting in poor survival outcomes. Screening methods are limited by subjective assessment and by the scarcity of confirmed cancer cases in real-world datasets. We developed a multimodal approach that combines photographic features with basic clinical information to improve early identification of malignant lesions while addressing the strong imbalance typically found in medical datasets. Multiple machine learning models were trained on a dataset of annotated oral images paired with patient metadata, using synthetic s
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 Blood-Brain Barrier (BBB) is a selective barrier between the Central Nervous System (CNS) and the peripheral system, regulating the distribution of molecules. BBB permeability has been crucial in CNS-targeting drug development, such as glioblastoma-related drug discovery. In addition, more CNS diseases still present significant challenges, for instance, neurological disorders like Alzheimer's Disease (AD) and drug abuse. Conversely, cannabinoid drugs that do not cross the BBB are needed to avoid off-target CNS psychotropic effects. In vitro and in vivo experiments measuring BBB permeabilit
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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.
Differentiable programming has emerged as an important tool for gradient-based inverse problems and end-to-end hybrid physics-machine learning in computational fluid dynamics. Existing differentiable CFD platforms predominantly rely on structured Cartesian grids, limiting their direct application to geometrically complex domains where body-conforming unstructured discretizations are essential. We present DiFVM, the first GPU-native, end-to-end differentiable finite-volume (FV) CFD solver for incompressible flow on unstructured polyhedral meshes. The central methodological contribution is a gra
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.
Fairness in clinical machine-learning (ML) remains a critical challenge, particularly in neurodegenerative disease where demographic factors may confound disease-related patterns. We developed and evaluated bias-aware ML models for Alzheimer's disease (AD) classification using data from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI), comprising 757 individuals with mild cognitive impairment (MCI) and AD. Four supervised learning algorithms (logistic regression, support vector machine, random forest, and XGBoost) were trained using demographic, genetic, neuropsychological, and MRI-deriv
СтатьяПрепринтПоиск 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.
Preeclampsia is a pregnancy associated disease. It is characterized by high blood pressure and symptoms that are indicative of damage to other organ systems, most often involving the liver and kidneys. If left untreated, the condition could be fatal to mother and baby. This makes it important to delineate the complexities associated with the disease at a molecular level that would help develop methods for early diagnosis. In microarray-based studies, Textoris et al. and Mirzakhani et al. have analyzed the transcriptome with a view to identify biomarkers for preeclampsia. The current study has
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.
Proteins play a crucial role in almost all biological processes, serving as the building blocks of life and mediating various cellular functions, from enzymatic reactions to immune responses. Accurate annotation of protein functions is essential for advancing our understanding of biological systems and developing innovative biotechnological applications and therapeutic strategies. To predict protein function, researchers primarily rely on classical homology-based methods, which use evolutionary relationships, and increasingly on machine learning (ML) approaches. Lately, protein language models
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.
Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) remains one of the most lethal malignancies, with prognosis strongly influenced by the presence of lymph node metastasis (LNM). However, preoperative LNM assessment from computed tomography (CT) is limited by low sensitivity, high inter-observer variability, and substantial heterogeneity across imaging protocols. This retrospective multi-center study (546 patients from three institutions) introduces a privacy-preserving deep learning framework that integrates large-scale CT foundation model pre-training with heterogeneity-aware federated optimization to
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоиск 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: Prognostic prediction following gastric cancer surgery plays a pivotal role in postoperative management, helping to optimize therapeutic strategies and improve patient survival. Standard clinicopathological indicators, including tumor differentiation and lymph node metastasis, continue to serve as the basis for outcome evaluation; however, they do not adequately represent the host's systemic inflammatory response and immunonutritional status, both of which significantly affect tumor progression and postoperative recovery. Systemic inflammatory markers, such as the Neutrophil-to-Lym
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.