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
5515 публикаций
Поиск: 326 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 2047 с найденным полным текстом
This paper presents a wearable soft strain sensor based on a commercially available conductive thermoplastic polyurethane (cTPU) 3D-printed as an auxetic soft metamaterial for human activity recognition. The growing demand for flexible and wearable electronics, driven by advances in artificial intelligence, highlights the importance of such sensors in healthcare, medical rehabilitation, soft robotics, and human-machine interfaces. The auxetic cTPU sensor was mechanically and electrically characterized through empirical measurements and validated against numerical simulations. A single sensor m
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.
This study evaluated the predictive capability of long short-term memory (LSTM) neural network models for forecasting key operational variables in a membrane bioreactor (MBR) using a comparatively modest training dataset, a limited number of sensors, and a basic model architecture, with practical implementation in mind. Time-series data for dissolved oxygen (DO), pH, transmembrane pressure (TMP), mixed liquor suspended solids (MLSS), and airflow rate were collected from a laboratory-scale MBR over several months of continuous operation. Separate training and testing periods were used to develo
СтатьяОценочное исследованиеКлинический случайПолный 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.
Debate has long persisted regarding whether the SNARC effect represents a stable representation in long-term memory (LTM) or a dynamic construction in working memory (WM). Adopting an integrative perspective, this study proposes that the SNARC effect is a dynamic instantiation of LTM templates within WM. By introducing the SPoARC effect as a competitive reference and utilizing event-related potentials (ERPs), we compared the mechanisms underlying implicit (parity judgment) and explicit (magnitude comparison) numerical processing. Behavioral results revealed a significant trade-off between the
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.
Children who survive premature birth often exhibit reductions in hippocampal volumes and deficits in working memory. However, it is unclear whether synaptic plasticity and cellular mechanisms of learning and memory can be elicited or disrupted in the preterm fetal hippocampus. CA1 hippocampal neurons were exposed to two common insults to preterm brain: transient hypoxia-ischemia (HI) and hypoxia (Hx). We used a preterm fetal sheep model using both sexes in twin 0.65 gestation fetuses that reproduces the spectrum of injury and abnormal growth in preterm infants. Using Cavalieri measurements, hi
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.
BACKGROUND: Neurocognitive dysfunction associated with bipolar disorder (BD) is pervasive, persistent across illness phases, and is demonstrated to predispose and portend psychosocial impairment. Moreover, no approved therapies for various phases of BD have been shown to reliably improve any dimension of neurocognitive performance. In this article, we emphasize that aerobic physical exercise is a viable neurocognitive-enhancing adjunctive treatment for patients with BD. The overarching aim of this review is to emphasize that aerobic physical exercise is a viable neurocognitive-enhancing adjunc
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.
This study was designed to evaluate the spatial working memory (as studied in Y-maze) or short-term and long-term spatial memory (assessed in radial 8 arms-maze task), in a scopolamine-induced memory deficits model in mice, by the oral administration of 2 angiotensin-converting enzyme inhibitors-captopril and ramipril and also the effects of the AT1 receptor antagonist, losartan. The present article was initiated as a reaction to the clinical setting of hypertensive disease, which involves lifelong administration of antihypertensive drugs, dietary or lifestyle constraints, and aging, which all
Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка 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.
Traffic accidents arise from the dynamic evolution of traffic flow under spatio-temporal effects, and their occurrence and severity are significantly influenced by temporal and spatial variations in traffic conditions. Traditional studies predominantly rely on static accident-time data, which limits prediction accuracy. To address this gap, this study proposes a deep learning framework that integrates data preprocessing, spatio-temporal effect analysis, PCA-FCM-based risk labeling, and a CNN-BiLSTM hybrid model. Compared with CNN-LSTM, the proposed model replaces unidirectional LSTM with bidir
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.
Physics-based neuromusculoskeletal models have been widely used to assess biomechanics not readily measured in laboratory or clinical settings (e.g., joint contact forces). However, these physics-based models require extensive and rich input data, as well as expertise to operate. Artificial intelligence (AI) is a promising alternative to physics-based modelling. AI can learn complex input-output relationships directly from laboratory biomechanical data, thus enabling scalable estimation of internal biomechanics (e.g., joint contact loading) using clinic-friendly data (e.g., video, body measure
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.
Single camera markerless motion capture is a low-cost, accessible motion capture technology that could be used to improve clinical decision making. However, current models lack the spatial and anatomical fidelity required for research-grade analysis, which prevents accurate modelling of 3D human gait dynamics. The purpose of the current study was threefold, 1) to develop a means of predicting 3D gait kinematics using consumer-grade video inputs, 2) to assess the accuracy of the method across a variety of ecologically relevant perturbations such as camera location, body size, and clothing chara
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.
To address the strong dependence of space object orbit prediction on physical models and initial conditions, as well as the difficulty of completely eliminating prediction errors, this study proposes a satellite orbit prediction correction method that integrates an attention mechanism with a long short-term memory (LSTM) network. Taking the LAGEOS satellite as the research object, the proposed method uses position error, velocity, and acceleration features extracted from historical orbital data to train a deep learning model for predicting one-day-ahead orbital errors and correcting the SGP4 o
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 prediction of the binding affinity of proteins and ligands in computational drug discovery with high accuracy is critical when evaluating the effectiveness of potential therapeutic compounds. This research work introduces RLBindDeep, a novel deep learning architecture based on the amalgamation of the ResNet and LSTM architectures, for improved accuracy in predicting protein-ligand binding affinities. Most traditional methodologies utilizing conventional molecular docking techniques suffer from poor accuracy owing to semi-flexible modeling approaches and limited considerations of complex in
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.
Electroencephalography (EEG) is a common technique to measure field potentials of various brain regions, and event-related potentials (ERPs) reflect stimulus- or response-locked brain responses that are spatially distributed across the scalp due to volume conduction. However, accurately capturing stimulus specific ERPs from EEG remains a major challenge due to complex mixtures of ERPs from multiple stimulus sources. This study addresses the challenge of separating nonlinearly mixed ERPs in EEG data using synthetic and experimental datasets. We simulated synthetic ERP datasets with known ground
СтатьяСравнительное 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.
Early detection of Alzheimer's disease (AD) is important because of its progressive impact on cognitive function. This study presents a CNN-LSTM-based framework for three-class AD classification from structural MRI, with the primary contribution being a post-hoc information-theoretic evaluation strategy rather than a new network architecture. Experiments were conducted using 827 ADNI subjects, including normal controls (NC: 340), mild cognitive impairment (MCI: 307), and AD (180). To mitigate data scarcity and improve training diversity, GAN-based augmentation was applied only to the training
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.
OBJECTIVE: Sepsis is a potentially fatal systemic response to infection, in which early clinical intervention is critical to reduce mortality. This study presents a hybrid deep learning model that combines temporal and structural information from clinical data to improve early sepsis prediction.
METHODS: We used data from the PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge 2019 to predict sepsis onset up to 12 hours in advance. We developed a hybrid model integrating long short-term memory (LSTM) networks and graph attention networks (GAT) to capture temporal dynamics and intervariable relationsh
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.
Wireless Body Area Networks (WBANs) have become an essential component of modern Internet of Medical Things (IoMT) healthcare systems, enabling continuous monitoring of patient physiological signals through wearable sensors. Despite their advantages, WBAN environments remain highly prone to cyber threats, privacy breaches, and single points of failure. To address these risks, this work proposes a Hybrid Multi-Metric Anomaly Detection (HM-MAD) framework deployed on the NodeMCU-32S platform with BLE 5.0 connectivity for secure continuous glucose monitoring (CGM) data transmission. The detection
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.
Falls remain a leading cause of injury-related morbidity and mortality among adults aged 65 and older, and these human and economic costs keep rising as populations age worldwide. Most existing risk assessment tools rely on periodic clinical evaluations or single-sensor wearable devices, neither of which tracks the dynamic, multifactorial nature of fall risk throughout daily life. In this paper we describe the design, implementation, and pilot-level field validation of an integrated system that pairs a multi-sensor wearable unit (triaxial accelerometer, gyroscope, insole pressure array, and wr
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.
Knee osteoarthritis (KOA) is one of the worst varieties of arthritis. If not treated right away, it might lead to knee replacement. For this reason, early KOA detection is crucial for optimal therapy. This work tested and improved deep learning (DL) algorithms for predicting and identifying KOA. The suggested approach was evaluated utilizing an available dataset that included preprocessing approaches such as scaling and normalization. The Google-BER-LSTM hybrid model was explicitly designed to improve classification accuracy. The proposed binary optimization approach and other comparable metho
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.
Brain angiotensin II (Ang II) modulates catecholamine neurotransmission via its AT1 receptors (AT1-R) and plays a critical role in neurocognitive processes. We previously showed that amphetamine (Amph) exposure induced cognitive alterations, many times unmasked by further Amph or Ang II challenge administration. In this work, we aimed to evaluate whether Amph exposure modifies the future neurocognitive response to cold stress, an environmental cue, and the possible role of the AT1-R. Male Wistar rats received AT1-R blocker (Candesartan)/Vehicle from day 0 to 5, and Amph/Saline from day 6 to 10
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.
Persistent activity within the frontoparietal network is consistently observed during tasks that require working memory. However, the neural circuit mechanisms underlying persistent neuronal encoding within this network remain unresolved. Here, we ask how neural circuits support persistent activity by examining population recordings from posterior parietal (PPC) and prefrontal (PFC) cortices in two male monkeys that performed spatial and motion direction-based tasks that required working memory. While spatially selective persistent activity was observed in both areas, robust selective persiste
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 retrosplenial cortex (RSC) is a hub of diverse afferent and efferent projections thought to be involved in associative learning. RSC shows early pathology in mild cognitive impairment and Alzheimer's disease (AD), which impairs associative learning. To understand and develop therapies for diseases such as AD, animal models are essential. Given the importance of human RSC in object-location associative learning and the success of object-location associative paradigms in human studies and in the clinic, it would be of considerable value to establish a translational model of object-location l
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.