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
9708 публикаций
Поиск: 343 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 544 с найденным полным текстом
International journal of molecular sciences2023eng
This paper describes a machine learning (ML) decision support system to provide a list of chemotherapeutics that individual multiple myeloma (MM) patients are sensitive/resistant to, based on their proteomic profile. The methodology used in this study involved understanding the parameter space and selecting the dominant features (proteomics data), identifying patterns of proteomic profiles and their association to the recommended treatments, and defining the decision support system of personalized treatment as a classification problem. During the data analysis, we compared several ML algorithm
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 article is objected to explore the value of machine learning algorithm in predicting the risk of renal damage in children with IgA vasculitis by constructing a predictive model and analyzing the related risk factors of IgA vasculitis Nephritis in children. Case data of 288 hospitalized children with IgA vasculitis from November 2018 to October 2021 were collected. The data included 42 indicators such as demographic characteristics, clinical symptoms and laboratory tests, etc. Univariate feature selection was used for feature extraction, and logistic regression, support vector machine (SVM
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.
Rheumatoid arthritis (RA) is a chronic inflammatory disease caused by numerous genetic and environmental factors leading to musculoskeletal system pain. RA may damage other tissues and organs, causing complications that severely reduce patients' quality of life. According to the World Health Organization (WHO), over 1.71 billion individuals worldwide had musculoskeletal problems in 2021. Rheumatologists face challenges in the early detection of RA since its symptoms are similar to other illnesses, and there is no definitive test to diagnose the disease. Accordingly, it is preferable to profit
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 early detection of Alzheimer's disease can potentially make eventual treatments more effective. This work presents a deep learning model to detect early symptoms of Alzheimer's disease using synchronization measures obtained with magnetoencephalography. The proposed model is a novel deep learning architecture based on an ensemble of randomized blocks formed by a sequence of 2D-convolutional, batch-normalization and pooling layers. An important challenge is to avoid overfitting, as the number of features is very high (25755) compared to the number of samples (132 patients). To address this
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.
The rapid expansion of digital systems has intensified the complexity of cyber threats, rendering traditional intrusion detection systems (IDS) inadequate against evolving attacks. This study proposes a hybrid IDS (H-IDS) that integrates supervised (SVM, Random Forest, CatBoost, DNN) and unsupervised (Isolation Forest, One-Class SVM, Autoencoder) models within an ensemble framework. Preprocessing employs PCA for dimensionality reduction and SMOTE for class balancing, while weighted voting based on cross-validation F1-scores optimizes ensemble decisions. A lightweight blockchain-inspired hash-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.
BACKGROUND: COVID-19 represents a wide range of clinical severity. Early identification of patients at high risk of severe disease is critical for appropriate clinical management and resource allocation. This study aims to predict COVID-19 severity using machine learning methods. METHODS: In this retrospective study, laboratory data from 816 hospitalized COVID-19 patients in Hamadan Province, Iran, were analyzed. According to the World Health Organization guideline, patients were classified into two groups: severe and non-severe based on clinical evaluation. Blood parameters including D-dimer,
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.
PURPOSE: Pathological myopia causes irreversible damage, yet early changes in high myopia patients with tessellated fundus are often overlooked. The identification of such patients relies on OCT and fundus imaging, but early detection is difficult. Therefore, we developed and validated machine learning models using lifestyle and clinical parameters.
METHODS: Cross-sectional data were collected from high myopia patients with tessellated fundus at the First Affiliated Hospital of Guangxi Medical University (May 2023-July 2024). Data were split (7:3) into training and test sets. Five-fold cross-
СтатьяВалидационное 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 global incidence of cancer-related diseases and mortality continues to rise, making early and accurate diagnosis crucial for effective treatment. A key step in cancer treatment is the identification and removal of tumorous tissue, which is subsequently analyzed through pathological examinations. However, traditional pathology reports can take several weeks or even months to be processed. To expedite diagnosis, this study employs microwave measurement techniques to distinguish between healthy and cancerous colon tissue samples. The free-space measurement method is selected due to its suitab
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.
Early detection and intervention are very important for the diagnosis and treatment of Parkinson’s disease. Firstly, according to the characteristics of dysarthria and abnormal sensitivity to the pronunciation of words such as ‘[pɑ˥’, ‘pjɑʊ˥’, ‘ pən˥’, and ‘pjɛn˥’ in patients with early Parkinson’s disease, a Chinese tongue twister “[pɑ˥ paɪ⇃ pjɑʊ˥ pɪŋ˥ pən˥ peɪ⇃ pʰo˥, pʰɑʊ˥ ˩pɪŋ˥ pɪŋ˥ pʰaɪ↿ peɪ⇃ pjɛn˥ pʰɑʊ⇃” was designed. The original recordings of Parkinson’s suspected patients were collected in a hospital geriatrics clinic to construct a tongue twister speech database. Secondly, Hilbert tra
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 hidden allergic reactions and cumulative toxic effects caused by antibiotic residues in aquatic products have become significant public health concerns. Among these, tetracycline antibiotics (TCs) pose considerable ecological risks and health threats due to their high molecular stability and prolonged environmental persistence. To address this challenge, this study developed a guanosine-5-monophosphate (GMP)-Tb/rhodamine B (RhB) multi-proportion ratiometric fluorescence probe array, integrated with computer vision and an intelligent color mapping recognition framework, to construct a compr
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.
Rheumatoid arthritis (RA) is one of the most common autoimmune diseases worldwide, characterized by its progressive and irreversible nature. Early diagnosis is crucial for delaying disease progression and optimizing treatment strategies. Existing diagnostic methods face limitations in asymptomatic screening and often rely on subjective judgment by experienced rheumatologists, restricting their application in early screening and clinical diagnosis. To address these challenges, we developed an innovative approach for intelligent bidimensional skin biopsies, employing Raman spectroscopy for direc
СтатьяПоддержка 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.
BACKGROUND: The theory of Chinese medicine (TCM) constitution contributes to the optimisation of individualised healthcare programmes. However, at present, TCM constitution identification mainly relies on inefficient questionnaires with subjective bias. Efficient and accurate TCM constitution identification can play an important role in individualised medicine and healthcare.
OBJECTIVE: Building an efficient model for identifying traditional Chinese medicine constitutions using objective tongue features and machine learning techniques.
METHODS: The DS01-A device was applied to collect tongue
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 improper storage of seeds can potentially compromise agricultural productivity, leading to reduced crop yields. Therefore, assessing seed viability before sowing is of paramount importance. Although numerous techniques exist for evaluating seed conditions, this research leveraged hyperspectral imaging (HSI) technology as an innovative, rapid, clean, and precise nondestructive testing method. The study aimed to determine the most effective classification model for watermelon seeds. Initially, purchased watermelon seeds were segregated into two groups: One underwent sterilization in a dehydr
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.
Bladder cancer (BC) diagnosis presents a critical challenge in biomedical research, necessitating accurate tumor classification from diverse datasets for effective treatment planning. This paper introduces a novel wrapper feature selection (FS) method that leverages a hybrid optimization algorithm combining Orthogonal Learning (OL) with a rime optimization algorithm (RIME), termed mRIME. The mRIME algorithm is designed to avoid local optima, streamline the search process, and select the most relevant features without compromising classifier performance. It also introduces mRIME-SVM, a novel hy
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.
Accurate analysis of anxiety behaviors in animal models is pivotal for advancing neuroscience research and drug discovery. This study compares the potential of DeepLabCut, ZebraLab, and machine learning models to analyze anxiety-related behaviors in adult zebrafish. Using a dataset comprising video recordings of unstressed and pre-stressed zebrafish, we extracted features such as total inactivity duration/immobility, time spent at the bottom, time spent at the top and turn angles (large and small). We observed that the data obtained using DeepLabCut and ZebraLab were highly correlated. Using t
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: The aim of the study was to implement a non-invasive model to predict ascites grades among patients with cirrhosis.
METHODS: In the present study, we used modern machine learning (ML) methods to develop a scoring system solely based on routine laboratory and clinical data to help physicians accurately diagnose and predict different degrees of ascites. We used ANACONDA3-5.2.0 64 bit, free and open-source platform distribution of Python programming language with numerous modules, packages, and rich libraries that provide various methods for classification problems. Through the 10-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.
BACKGROUND: Early diagnosis of major depressive disorder (MDD) could enable timely interventions and effective management which subsequently improve clinical outcomes. However, quantitative and objective assessment tools for the suspected cases who present with depressive symptoms have not been fully established.
METHODS: Based on a large-scale dataset (n = 363 subjects) collected with functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) measurements during the verbal fluency task (VFT), this study proposed a data representation method for extracting spatiotemporal characteristics of NIRS signals, w
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.
Thyroid is a butterfly shaped gland located in the neck region. Hormones are secreted by the thyroid gland that is responsible for various functions that maintain metabolism of the body. The variance in secretion of the hormones causes disorders such as Hyperthyroidism or Hypothyroidism. Electroglottography signal is a bio signal which represents the impedance that exist between the glottis regions. The study aims at design and development of an hardware circuit for the acquisition of Electroglottogram signal from normal and thyroid subjects is proposed followed by feature extraction from 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.
In this study, we ranked the Multimodal Features extracted from Congestive Heart Failure (CHF) and Normal Sinus Rhythm (NSR) subjects. We categorized the ranked features into 1 to 5 categories based on Empirical Receiver Operating Characteristics (EROC) values. Instead of using all multimodal features, we use high ranking features for detection of CHF and normal subjects. We employed powerful machine learning techniques such as Decision Tree (DT), Naïve Bayes (NB), SVM Gaussian, SVM RBF and SVM Polynomial. The performance was measured in terms of Sensitivity, Specificity, Positive Predictive V
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.
Speech Emotion Recognition (SER) is an important component of human-centered intelligent systems, yet robust performance remains challenging when speaker identities differ between training and testing. This study presents a protocol-aware and reproducible comparison on the CREMA-D corpus using three pipelines: (i) a classical MFCC-based Support Vector Machine (SVM), (ii) a log-mel Convolutional Neural Network (CNN), and (iii) a lightweight hybrid model that concatenates handcrafted acoustic descriptors with CNN-derived embeddings and uses an SVM classifier. The methodological contribution is 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.