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
8201 публикаций
Поиск: 244 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1278 с найденным полным текстом
Objective.Obstructive sleep apnea (OSA) is a common sleep disorder that, if left untreated, can lead to serious health problems. Snoring is a typical symptom of OSA and is commonly used to develop non-contact automatic detection methods for apnea states during sleep. However, scarce snoring data and subject heterogeneity hinder model generalization to unseen subjects.Approach.This study proposed a snoring-based framework for OSA detection and apnea-hypopnea index (AHI) estimation. First, the OSA detection model is based on pretrained audio model Wav2vec 2.0. Considering the high computational
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.
Cognitive load is a key determinant of performance, safety, and learning in high-stakes environments. Self-report and performance-based methods remain valuable but often miss rapid within-task changes in mental demand, motivating non-invasive physiological sensing for continuous monitoring. The interpretability of these signals depends on their specificity, acquisition quality, signal processing requirements, and real-world feasibility. Integrating physiological mechanism, measurement performance, and operational feasibility, this article reviews non-invasive physiological metrics, including c
СтатьяОбзорПолный 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.
Wearable electrocardiographic technologies have become increasingly important for continuous cardiac monitoring; however, most existing portable systems are limited by the number of recorded leads or provide only basic signal acquisition without advanced automated analysis. This study presents a third-generation wearable twelve-lead electrocardiographic platform developed for multilead ECG acquisition and automated spatial ECG analysis. Compared with the previous generation, the hardware modification primarily consists of architectural consolidation: functions previously distributed across an
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.
Objective.To develop and illustrate the potential of a new, flexible, open-source software engine for task-based optimisation of exposure parameter settings in x-ray projection imaging.Approach.The engine was built from several Python-scripted modules to automate exposure parameter optimization. Input is taken from a set of pre-calculated tables containing image quality and dose data, and system parameters defined by the user. Modular code is employed, with classes responsible for image quality and dose calculations. For this study, the image quality (IQ) module incorporated the standard signa
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.
A biologically inspired system (BIS) classifies binaural audio-frequency echo sequences to recognize two plants that differ mainly in leaf size. The hierarchical BIS system is implemented with two stages. Stage 1 classifies binaural echo spectra with a pair of ear-specific trained single-layer perceptrons. Stage 2 compensates for limited classification accuracy by detecting binaural classification errors and accumulating classification votes by forming a random walk with drift that approaches one of two absorbing boundaries to differentiate the plants. The random walk provides error resilience
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.
Random or central placement of respiratory sounds within padded windows can cause length-based masks to exclude recorded audio. We developed an exact support-propagation interface for the pretrained bidirectional encoder representation from audio transformers (BEATs), mapping sample support through filterbank frames and patch tokens to attention and pooling masks. We evaluated this interface alongside adaptation strategies, computational costs, probability calibration and class-conditional coverage. The study included 15 987 events from the International Conference on Biomedical and Health Inf
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: cardiovascular disease is the leading global cause of mortality. Photoplethysmography (PPG), widely embedded in consumer wearables, offers a scalable diagnostic modality. However, prior approaches are often constrained by handcrafted features, binary classification, and poor generalizability, limiting their clinical impact.
METHODS: A deep hierarchical convolutional neural network (CNN) was designed to extract both morphological and rhythmic characteristics directly from raw photoplethysmography (PPG) signals. The architecture employs progressively structured convolutional filter
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.
Atrial fibrillation is the most commonly encountered cardiac arrhythmia, increasing stroke risk and mortality. Paroxysmal atrial fibrillation (PAF) can be challenging to detect because arrhythmias occur intermittently. We have been able to classify PAF patients from sinus rhythm electrocardiograms (ECG), using a signal processing technique, Symmetric Projector Attractor Reconstruction, which transforms the ECG time-series into a quantifiable two-dimensional image termed an attractor. To optimise this methodology, we investigated the impact of varying parameters within the SPAR method, choice 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.
Valvular heart diseases (VHDs), including mitral regurgitation, aortic stenosis, mitral stenosis, and mitral valve prolapse represent a significant global health burden particularly among older adults. Digital auscultation platforms can transform traditional cardiac assessments that are primarily subjective and clinician-driven into a data-driven diagnostic tool enabling advanced signal processing, feature extraction and machine learning (ML)-based interpretation. This creates new opportunities for early, objective, and precise disease screening, diagnosis, longitudinal monitoring, and persona
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.
Continuous respiratory monitoring enables early detection of physiological deterioration, yet conventional capnography remains impractical for prolonged use. Photoplethysmography (PPG) offers a non-invasive alternative that encodes respiratory information through baseline wander (respiratory-induced intensity variation; RIIV), amplitude modulation (respiratory-induced amplitude variation; RIAV), and frequency modulation (respiratory-induced frequency variation; RIFV) of the pulsatile waveform. Existing PPG-based deep learning approaches, whether operating on the raw signal or on these physiolo
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: Double inversion recovery (DIR) MRI provides high sensitivity for detecting white matter abnormalities but suffers from reduced signal-to-noise ratio (SNR) due to simultaneous suppression of multiple tissue signals. Head-coil configuration and channel count may influence the resulting image quality.
METHODS: Seventeen healthy subjects underwent DIR imaging on a 3-T MRI system using both 64-channel and 20-channel head/neck coils. Quantitative image quality was assessed using SNR and contrast-to-noise ratio (CNR) measurements across multiple brain regions, with comparisons performed
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2025eng
Obstructive Sleep Apnea (OSA) is a prevalent sleep disorder that has been linked to various serious health conditions, including cardiovascular diseases, metabolic disorders, and cognitive impairments. Early detection of OSA is crucial for preventing these associated health risks. Although significant progress has been made in the automatic detection of OSA, existing methods predominantly rely on single signals, such as electrocardiogram (ECG), blood oxygen saturation, Airflow, and mainly use one-dimensional networks for feature extraction, which fail to fully leverage the time-frequency chara
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2025eng
Wavelet analysis is a powerful tool in signal processing, enabling precise time-frequency localization that is well-suited for non-stationary signals such as electroencephalograms (EEG). We developed a wavelet-based classifier to assess the level of propofol-mediated unconsciousness. For feature extraction, we used a 6-level Discrete Wavelet Transform (DWT) decomposition followed by simple time domain transformations. The multi-class gradient-boosting classifier generated probability estimates for three classes: conscious, unconscious, and burst suppression. For each window, a continuous class
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.
Inspired by recent advances in clinical research and the growing adoption of wearable ECG devices, this study explores the feasibility of using reduced-lead ECGs for automated detection of heart anomalies using deep learning, providing a more accessible and cost-effective alternative to traditional 12-lead ECGs. This research adapts and evaluates a state-of-the-art 12-lead deep learning model (from Ribeiro et al. [1]) for 3-lead configurations. The 12-lead ECG model architecture was trained from scratch on the public database PTB-XL. It was then modified to use 3 leads by only changing the inp
СтатьяСравнительное исследованиеПоиск 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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2025eng
EEG monitoring needs reliable automated seizure detection solutions to aid in the diagnosis and treatment of epilepsy. Many reviews have attempted to catalog and summarize key studies to provide a clear overview of current advances in algorithm development. However, a recurring issue in these reviews is that the field suffers from a lack of standardization in evaluation methodologies and performance metrics, making direct comparisons between algorithms extremely difficult. This work addresses this challenge by providing a fair & transparent comparison review of state-of-the-art seizure detecti
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.
As transportation systems grow in complexity and autonomous vehicle technologies advance, detecting the mental states of drivers and passengers is crucial for enhancing traffic safety and user experience. Recent studies have explored multi-biosignal fusion to monitor these states. Despite these efforts, existing methods fail to reflect the complexity and usefulness of various modalities, and do not consider the informativeness of biosignals based on signal quality or the contribution of each modality as biomarkers. To address this issue, we introduce dynamic multi-biosignal fusion (DMBF) to de
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.
As affective computing becomes increasingly crucial in health monitoring and psychological intervention, accurately identifying affective states is a key challenge. While traditional machine learning models have achieved some success in affective computation, their ability to handle complex, multimodal physiological signals is limited. Most affective computing tasks still rely heavily on traditional methods, with few deep learning models applied, particularly in multimodal signal processing. Given the importance of stress monitoring for mental health, developing a highly reliable and accurate
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2025eng
Valvular heart disease (VHD) is defined as a cardiovascular disease that affects any heart valve and is becoming a major concern for public health due to the growing prevalence, impact on patient quality of life and healthcare costs. In this study, we carried out the classification of valvular heart diseases based on heart rate variability (HRV) indices and Hjorth parameters in electrocardiograms (ECG), seismocardiography (SCG), and gyrocardiogram (GCG) with the Classification Learner App in MATLAB R2024a. The study was carried out on 30 concurrent ECG, SCG, and GCG signals with annotated hear
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2025eng
This study proposes a novel strain gauge sensor, to be used for arterial stenosis evaluation. The sensor is cost-effective, easy to apply on the skin and computationally simple to process the signal output and collect the result. The current study assesses the feasibility of strain gauge sensors in an experimental setting. The sensor is used in a closed flow circuit, reproducing the arterial blood flow and blood pressure. The artery is modelled after the radial artery in the upper wrist, using two major 4mm and 6mm internal diameters. The tissue surrounding the artery is modelled using a silic
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.
Continuous respiration monitoring is an important tool in assessing the patient's health and diagnosing pulmonary, cardiovascular, and sleep-related breathing disorders. Various techniques and devices, both contact and contactless, can be used to monitor respiration. Each of these techniques can provide different types of information with varying accuracy. Thermal cameras have become a focal point in research due to their contactless nature, affordability, and the type of data they provide, i.e., information on respiration motion and respiration flow. Several studies have demonstrated the feas
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.