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
2046 публикаций
Поиск: 124 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 707 с найденным полным текстом
INTRODUCTION: Alzheimer's disease (AD), the most prevalent form of dementia, affects more than 50 million individuals worldwide and demands accurate and timely diagnosis to improve patient outcomes. Traditional machine-learning approaches for AD detection using MRI often rely on manual feature extraction, which is labor-intensive and limits scalability. There is a growing need for automated, high-accuracy methods that can support clinical workflows and respond to the expected tripling of AD cases by 2050.
METHODS: This study proposes an automated feature-extraction approach using a pre-traine
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 objective of this study is to develop a machine-learning model that can accurately distinguish between different histologic types of brain lesions in patients with non-small cell lung cancer (NSCLC) when it is not safe or feasible to perform a biopsy. To achieve this goal, the study utilized data from two patient cohorts: 116 patients from Xiangya Hospital and 35 patients from Yueyang Central Hospital. A total of eight machine learning algorithms, including Xgboost, were compared. Additionally, a 3-dimensional convolutional neural network was trained using transfer learning to further eval
Многоцентровое исследованиеСтатьяПоиск 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.
Polycystic ovary syndrome (PCOS) is the most prevalent endocrinological abnormality and one of the primary causes of anovulatory infertility in women globally. The detection of multiple cysts using ovary ultrasonograpgy (USG) scans is one of the most reliable approach for making an accurate diagnosis of PCOS and creating an appropriate treatment plan to heal the patients with this syndrome. Instead of depending on error-prone manual identification, an intelligent computer-aided cyst detection system can be a viable approach. Therefore, in this research, an extended machine learning classificat
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.
Friedreich Ataxia (FRDA) is an uncommon progressive neurodegenerative disorder of the nervous system that primarily affects motor coordination. Measuring disease severity is crucial, as it allows clinicians to monitor disease progression and make appropriate treatment decisions. By using inertial measurement units (IMUs) to capture the motion of individuals with FRDA, it has been possible to develop algorithms that objectively assess motor impairment. These studies have primarily employed conventional machine learning (ML) methods but have been limited by small datasets, which is an inherent c
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: Oral cancer presents a significant danger to worldwide health, resulting in high death rates and substantial suffering. Early detection is crucial to improving treatment outcomes. This study uses deep learning techniques, particularly Convolutional Neural Networks (CNNs) and transfer learning methodologies, to propose a dependable machine learning system for oral cancer detection.
MATERIALS AND METHODS: The proposed model leverages CNNs and transfer learning, followed by two sequential fully connected operations: FC1 (Feature Embedding) to consolidate learned features and FC2 (C
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 low and middle income countries, infectious diseases continue to have a significant impact, particularly amongst the poorest in society. Tetanus and hand foot and mouth disease (HFMD) are two such diseases and, in both, death is associated with autonomic nervous system dysfunction (ANSD). Currently, photoplethysmogram or electrocardiogram monitoring is used to detect deterioration in these patients, however expensive clinical monitors are often required. In this study, we employ low-cost and mobile wearable devices to collect patient vital signs unobtrusively; and we develop machine learnin
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: The re-emergence of monkeypox (mpox) has triggered a global alert and galvanized efforts toward a scientific reappraisal of the disease.
AIM: This study aims to provide a review of the use of Artificial Intelligence (AI) and novel vaccines in reducing the burden of mpox.
METHODOLOGY: A narrative review was conducted according to Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines through electronic databases including PubMed, Google Scholar, ResearchGate, and Web of Science (WOS), using keywords such as Mpox, machine learning, deep learning, dia
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 simultaneous determination of dopamine and uric acid in complicated biological matrices remains challenging due to overlapping electrochemical signals and interference from coexisting species. Herein, a machine learning-assisted electrochemical sensor based on a Cu3(HHTP)2/COOH-MWCNTs hybrid is developed for the simultaneous determination of these analytes. Benefiting from the unique π-π stacking and π-d conjugation characteristics of Cu3(HHTP)2, as well as the excellent coordination effect between COOH-MWCNTs and Cu2+ and the good dispersibility of carbon nanotubes themselves, the composi
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.
Rutin is widely employed as a therapeutic agent, but excessive intake may induce adverse reactions such as gastric discomfort, headache and dermatitis. However, reliably quantifying it in complex matrices remains a significant challenge. Herein, a high-performance electrochemical sensing platform is constructed based on machine learning and interfacial energy-barrier modulation of Ti3C2/CuCoSe2 p-n heterojunction. The heterojunction offers a large specific surface area and abundant defect sites, facilitating enhanced adsorption and electrocatalytic oxidation of rutin. Meanwhile, the built-in e
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.
Rutin (Rn) and luteolin (Lu), as important plant-derived natural compounds, hold significant value in the fields of medicine, nutrition, and food science. However, their highly similar structures often lead to challenges such as signal overlap and poor selectivity in traditional electrochemical detection methods. To address these issues, this study developed an intelligent electrochemical sensing platform that integrates nanocomposites and machine learning. A ternary heterojunction structure of biochar (CB)/ZIF-8/MnIn2S4 was employed to synergistically enhance electron transfer and catalytic e
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.
Carbon superstructures with exquisite morphologies and functionalities show appealing prospects in energy realms, but the systematic tailoring of their microstructures remains a perplexing topic. Here, hydrangea-shaped heterodiatomic carbon superstructures (CHS) are designed using a solution phase manufacturing route, wherein machine learning workflow is applied to screen precursor-matched solvent for optimizing solvent-precursor interaction. Based on the established solubility parameter model and molecular growth kinetics simulation, ethanol as the optimal solvent stimulates thermodynamic sol
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.
Atomic charge descriptors are widely used to interpret chemical bonding, quantify charge transfer, and construct data-driven models for inorganic materials. This data article describes a first-principles dataset containing Hirshfeld and iterative-Hirshfeld outputs for 5080 inorganic materials, corresponding to 31,288 atomic sites and 77 chemical elements. For each material, the database stores the atomic structure, Materials Project identifier, calculation metadata, standard Hirshfeld charges, iterative Hirshfeld charges, Hirshfeld relative volumes, and iterative-Hirshfeld relative volumes. Th
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 tumors are abnormal cell growths within the brain or central nervous system that disrupt normal brain function and can be life-threatening. Early detection and precise classification of brain tumors are critical for effective treatment and improved patient prognosis. In this research, a Convolutional Neural Networks model with four convolution blocks is proposed for automated brain tumor detection and classification. The proposed scheme is applied to four types of MRI images, i.e., glioma tumor, meningioma tumor, no tumor, and pituitary tumor. The proposed architecture is optimized using
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 classification of landscape features is essential for precision agriculture, supporting targeted practices such as weed control and variable-rate applications. Although machine and deep learning models show strong promise for real-time weed detection, they require large labelled datasets, which are costly and time-consuming to produce. This study develops and evaluates an automated feature-labelling workflow using eCognition (v9.5) for Unmanned Aerial Vehicle (UAV) RGB imagery. The workflow was tested on a ~ 2000 m² research field at the University of Saskatchewan using high-resolutio
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.
OBJECTIVES: This study aims to develop and validate an interpretable deep learning (DL) model and a nomogram based on endoscopic ultrasound (EUS) images for the prediction of pathological grading in pancreatic neuroendocrine tumors (PNETs). METHODS: This multicenter retrospective study included 108 patients with PNETs, who were divided into train (n = 81, internal center) and test cohorts (n = 27, external centers). Univariate and multivariate logistic regression were used for screening demographic characteristics and EUS semantic features. Deep transfer learning was employed using a pre-train
СтатьяМногоцентровое исследованиеПолный 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: Intrinsic connectivity networks, including the default mode network (DMN), are frequently disrupted in individuals with posttraumatic stress disorder (PTSD). The posterior cingulate cortex (PCC) is the main hub of the posterior DMN, where the therapeutic regulation of this region with real-time fMRI neurofeedback (NFB) has yet to be explored.
METHODS: We investigated PCC downregulation while processing trauma/stressful words over 3 NFB training runs and a transfer run without NFB (total n = 29, PTSD n = 14, healthy controls n = 15). We also examined the predictive accuracy of mach
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: In-vitro-fertilization (IVF) failure rates remain above 65% with unknown causes. Uterine receptivity, largely determined by uterine peristalsis, is believed to play a key role in the IVF success. Accurate assessment of uterine peristalsis holds the potential for improving the success rate of embryo implantation.
METHODS: This prospective study includes 62 IVF patients from multiple fertility centers under three different clinical settings. Four-minute B-mode transvaginal ultrasound (TVUS) scans were performed one hour before embryo transfer (ET). 25 features related to frequency,
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: Accurate mortality prediction in emergency departments (ED) is crucial for timely intervention and resource allocation. This study developed and compared multiple machine learning models to predict in-hospital mortality among ED patients.
METHODS: We retrospectively analyzed 1,389 ED patients admitted to Affiliated Kunshan Hospital of Jiangsu University between January and December 2021. After excluding patients under 16 years and those transferred or discharged against medical advice, we collected demographic data, vital signs, and laboratory results within 30 min of ED arrival.
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 field effect describes the phenomena where environmental exposures, infection, and genetic predisposition result in molecular changes in cells that predispose them to developing cancer. Though this is a well-established concept in pathology, it remains underexplored in the context of high-resolution omics. We utilized the Diagnostic Evidence Gauge of Single Cells (DEGAS) deep transfer learning framework to analyze prostate cancer spatial transcriptomics to identify cells and tissues that are highly associated with cancer progression. DEGAS highlighted morphologically benign glands with red
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
The rapid expansion of online learning has made education more accessible but has also introduced significant challenges in maintaining academic integrity, particularly during online exams. For certain types of exams, students are prohibited from connecting to the Internet to prevent them from accessing unauthorized resources, utilizing generative artificial intelligence tools, or engaging in other forms of cheating. However, in online exams, students must remain connected to the Internet. Most existing online proctoring systems rely on various devices to monitor students' actions and environm
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.