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
9700 публикаций
Поиск: 234 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 544 с найденным полным текстом
Computational intelligence and neuroscience2022eng
Dyslexia is among the most common neurological disorders in children. Detection of dyslexia therefore remains an important pursuit for the research works across various domains which is illustrated by the plethora of work presented in diverse scientific articles. The work presented herein attempted to utilize the potential of a unified gaming test of subjects (dyslexia/controls) in tandem with principal components derived from data to detect dyslexia. The work aims to build a machine learning model for dyslexia detection using comprehensive gaming test data. We have attempted to explore the po
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 this research, we develop an affective computing method based on machine learning for emotion recognition using a wireless protocol and a wearable electroencephalography (EEG) custom-designed device. The system collects EEG signals using an eight-electrode placement on the scalp; two of these electrodes were placed in the frontal lobe, and the other six electrodes were placed in the temporal lobe. We performed experiments on eight subjects while they watched emotive videos. Six entropy measures were employed for extracting suitable features from the EEG signals. Next, we evaluated our propo
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.
This paper presents a heart murmur detection and multi-class classification approach via machine learning. We extracted heart sound and murmur features that are of diagnostic importance and developed additional 16 features that are not perceivable by human ears but are valuable to improve murmur classification accuracy. We examined and compared the classification performance of supervised machine learning with k-nearest neighbor (KNN) and support vector machine (SVM) algorithms. We put together a test repertoire having more than 450 heart sound and murmur episodes to evaluate the performance o
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 handheld diagnosis and analysis are highly dependent on the physiological data in the clinical sector. Detection of the defect in the neuronal-assisted activity raises the challenge to the prevailing treatment that benefits from machine learning approaches. The congregated EEG data is then utilized in design of learning applications to develop a model that classifies intricate EEG patterns into active and inactive segments. During arithmetic problem-solving EEG signal acquired from frontal lobe contributes for intelligence detection. The low intricate statistical parameters help in underst
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.
Landslide susceptibility maps (LSM) are often used by government departments to carry out land use management and planning, which supports decision makers in urban and infrastructure planning. The accuracy of conventional landslide susceptibility maps is often affected by classification errors. Consequently, they become less reliable, which makes it difficult to meet the needs of decision-makers. Therefore, it is proposed in this paper to reduce classification errors and improve LSM reliability by integrating the Small Baseline Subsets-Interferometric Synthetic Aperture Radar (SBAS-InSAR) tech
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 prevalence of tinnitus is high and seriously affects the daily life of patients. As the pathogenesis of tinnitus is not yet clear, there is a lack of rapid and objective diagnostic modalities. In order to provide clinicians with an objective diagnostic approach, this paper combines time-frequency domain and non-linear power analysis to investigate the differences in the specificity of the EEG signal in tinnitus patients compared to healthy subjects. In this paper, resting-state electroencephalograms (EEG) were collected from 10 cases each of tinnitus patients and healthy subjects, and the
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 rapid and accurate detection of diesel multiple properties is an important research topic in petrochemical industry that is conducive to diesel quality assessment and environmental pollution mitigation. To that end, this paper developed a new machine learning model for near infrared (NIR) spectroscopy capable of simultaneously determining diesel density, viscosity, freezing point, boiling point, cetane number and total aromatics. The model combined improved XY co-occurrence distance (ISPXY) and differential evolution-gray wolf optimization support vector machine (DEGWO-SVM) to attain the g
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 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.
BACKGROUND: Advances in human neuroimaging has enabled us to study functional connections among various brain regions in pain states. Despite a wealth of studies at high anatomic resolution, the exact neural signals for the timing of pain remain little known. Identifying the onset of pain signals from distributed cortical circuits may reveal the temporal dynamics of pain responses and subsequently provide important feedback for closed-loop neuromodulation for pain.
NEW METHOD: Here we developed an unsupervised learning method for sequential detection of acute pain signals based on multichanne
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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.
In order to establish volume model,living trees have to be fallen and be divided into many sections, which is a kind of destructive experiment. So hundreds of thousands of trees have been fallen down each year in China. To solve this problem, a new method called living tree volume accurate measurement without falling tree was proposed in the present paper. In the method, new measuring methods and calculation ways are used by using photoelectric theodolite and auxiliary artificial measurement. The diameter at breast height and diameter at ground was measured manually, and diameters at other hei
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: Anomaly detection is crucial in healthcare data due to challenges associated with the integration of smart technologies and healthcare. Anomaly in electronic health record can be associated with an insider trying to access and manipulate the data. This article focuses around the anomalies under different contexts.
METHODOLOGY: This research has proposed methodology to secure Electronic Health Records (EHRs) within a complex environment. We have employed a systematic approach encompassing data preprocessing, labeling, modeling, and evaluation. Anomalies are not labelled thus a mech
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.
Malaria remains a critical global health challenge, particularly in tropical and subtropical regions. While traditional methods for diagnosis are effective, they face some limitations related to accuracy, time consumption, and manual effort. This study proposes an advanced, automated diagnostic framework for malaria detection using a multi-model architecture integrating deep learning and machine learning techniques. The framework employs a transfer learning approach that incorporates ResNet 50, VGG16, and DenseNet-201 for feature extraction. This is followed by feature fusion and dimensionalit
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.
This research proposes a 'temporal attention' addition for long-short term memory (LSTM) models for dengue prediction. The number of monthly dengue cases was collected for each of five Malaysian states i.e. Selangor, Kelantan, Johor, Pulau Pinang, and Melaka from 2011 to 2016. Climatic, demographic, geographic and temporal attributes were used as covariates. The proposed LSTM models with temporal attention was compared with several benchmark models including a linear support vector machine (LSVM), a radial basis function support vector machine (RBFSVM), a decision tree (DT), a shallow neural 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.
BACKGROUND: Imbalance between positive and negative outcomes, a so-called class imbalance, is a problem generally found in medical data. Despite various studies, class imbalance has always been a difficult issue. The main objective of this study was to find an effective integrated approach to address the problems posed by class imbalance and to validate the method in an early screening model for a rare cardiovascular disease aortic dissection (AD).
METHODS: Different data-level methods, cost-sensitive learning, and the bagging method were combined to solve the problem of low sensitivity cause
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.
BACKGROUND: Resting tremor is an essential characteristic in patients suffering from Parkinson's disease (PD).
OBJECTIVE: Quantification and monitoring of tremor severity is clinically important to help achieve medication or rehabilitation guidance in daily monitoring.
METHODS: Wrist-worn tri-axial accelerometers were utilized to record the long-term acceleration signals of PD patients with different tremor severities rated by Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS). Based on the extracted features, three kinds of classifiers were used to identify different tremor severities. Statis
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.
An innovative approach for real-time road safety analysis is presented in this work. Unlike traditional real-time crash prediction models (RTCPMs), in which crash data are used in the training phase, a real-time conflict prediction model (RTConfPM) is proposed. This model can be trained using surrogate measures of safety, and can therefore be applied even in situations in which highly spatial/temporal-accurate crash data are unavailable or unreliable. The application of an RTConfPM consists of using a set of input variables recorded during a given time interval, to predict whether there will b
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.
This paper presents a method that able to predict the paroxysmal atrial fibrillation (PAF). The method uses shorter heart rate variability (HRV) signals when compared to existing methods, and achieves good prediction accuracy. PAF is a common cardiac arrhythmia that increases the health risk of a patient, and the development of an accurate predictor of the onset of PAF is clinical important because it increases the possibility to electrically stabilize and prevent the onset of atrial arrhythmias with different pacing techniques. We propose a multi-objective optimization algorithm based on 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.
The number of Mycobacterium avium-intracellulare complex pulmonary disease patients is increasing globally. Distinguishing Mycobacterium avium-intracellulare complex pulmonary disease from pulmonary tuberculosis is difficult due to similar manifestations and characteristics. We aimed to build and validate a machine learning model using clinical data and computed tomography features to differentiate them. This multi-centered, retrospective study included 169 patients diagnosed with Mycobacterium avium-intracellulare complex and pulmonary tuberculosis from date to date. Data were analyzed, and l
СтатьяМногоцентровое исследованиеПолный 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 accurate diagnosis of skin diseases is crucial for effective patient management and treatment, yet traditional diagnostic methods often involve subjective interpretation and can lead to variability in outcomes. In this study, we harness the power of machine learning classifiers to enhance diagnostic accuracy by predicting skin diseases based on histopathological features extracted from biopsy samples. We evaluated the performance of six widely used classifiers: Random Forest, Logistic Regression, Stochastic Gradient Descent (SGD) Classifier, Support Vector Machine (SVM), AdaBoost, and Naiv
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.
Bangla news floods the web, and the need for smarter and more efficient classification techniques is greater than ever. Previous studies mostly focused on traditional models, overlooking the potential of hybrid techniques to handle the ever-growing complex dataset and its linguistic patterns in Bangla to achieve higher accuracy. Addressing the challenge, this study presents a comprehensive approach to classify Bangla news articles into eight distinct categories using various machine learning and deep learning techniques. The use of traditional machine learning algorithms, deep learning archite
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.