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
1756 публикаций
Поиск: 2756 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 220 с найденным полным текстом
The international journal of neuropsychopharmacology2020eng
BACKGROUND: There is a lack of reliable biomarkers for major depressive disorder (MDD) in clinical practice. However, several studies have shown an association between alterations in microRNA levels and MDD, albeit none of them has taken advantage of machine learning (ML).
METHOD: Supervised and unsupervised ML were applied to blood microRNA expression profiles from a MDD case-control dataset (n = 168) to distinguish between (1) case vs control status, (2) MDD severity levels defined based on the Montgomery-Asberg Depression Rating Scale, and (3) antidepressant responders vs nonresponders.
R
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.
National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES), one of the largest curated repositories of population-level health indicators including physical examinations, blood/urine biochemistry, self-reported surveys, and dietary intake, offers rich resources for oral health research but presents challenges for machine learning analysis due to heterogeneity, missing data, and complexity. Dental caries, the most prevalent chronic disease worldwide, is a multifactorial disease and exhibits variability in clinical manifestation, calling for advanced analytical approaches for deeper understanding
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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: The clinical-radiological paradox in multiple sclerosis (MS) underscores the need for biomarkers that better reflect neurodegenerative pathology. Serum neurofilament light chain (sNfL) is a dynamic marker of neuroaxonal injury, while brain volumetry provides structural assessment of disease impact. However, the precise link between sNfL and regional atrophy patterns, as well as their combined utility for patient stratification and prediction, remains underexplored. Objective: This study aimed to establish a multimodal biomarker framework by integrating sNfL with comprehensive volum
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.
Among the different types of cells that surround renal epithelial cells, human renal adipose tissue (hAT) is one of the most abundant. We have previously characterized the expression of different proteins in hAT (adiponectin, adiponectin receptor 1, leptin, leptin receptor, perilipin 1, and metalloprotease (1). In this study, we evaluated if the differential proteins expression as a whole was sufficient to separate healthy patients from patients with kidney cancer, using unsupervised machine learning algorithms; and the correlation between adiponectin and leptin expression with clinical charac
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: Users increasingly use social networking services (SNSs) to share their feelings and emotions. For those with mental disorders, SNSs can also be used to seek advice on mental health issues. One available SNS is Reddit, in which users can freely discuss such matters on relevant health diagnostic subreddits.
OBJECTIVE: In this study, we analyzed the distinctive linguistic characteristics in users' posts on specific mental disorder subreddits (depression, anxiety, bipolar disorder, borderline personality disorder, schizophrenia, autism, and mental health) and further validated their
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.
PURPOSE: Reduced signal-to-noise ratio (SNR) in hyperpolarized 129Xe MR images can affect accurate quantification for research and diagnostic evaluations. Thus, this study explores the application of supervised deep learning (DL) denoising, traditional (Trad) and Noise2Noise (N2N) and unsupervised Noise2void (N2V) approaches for 129Xe MR imaging.
METHODS: The DL denoising frameworks were trained and tested on 952 129Xe MRI data sets (421 ventilation, 125 diffusion-weighted, and 406 gas-exchange acquisitions) from healthy subjects and participants with cardiopulmonary conditions and compared w
СтатьяСравнительное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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: Accurate and up-to-date anatomical information is critical for effective treatment planning in breast cancer adaptive radiotherapy. Cone-beam computed tomography facilitates real-time plan optimization but lacks sufficient electron density accuracy for direct clinical application. To address this limitation, we propose a novel unsupervised deep learning framework that integrates the Mamba architecture with an artifact disentanglement network to form the Artifact Disentanglement Network-Mamba model.
METHODS: This study proposes an unsupervised deep learning framework, ADN-Mamba, in
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: Diabetes mellitus (DM) is a chronic condition that can lead to a variety of consequences. Diabetes is a condition that is caused by factors such as age, lack of exercise, sedentary lifestyle, family history of diabetes, high blood pressure, depression and stress, poor food, and so on. Diabetics are at a higher risk of developing diseases such as heart disease, nerve damage (diabetic neuropathy), eye problems (diabetic retinopathy), kidney disease (diabetic nephropathy), stroke, and so on. According to the International Diabetes Federation, 382 million people worldwide suffer from d
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.
Chronic liver disease (CLD) and subsequent liver cirrhosis (LC) are common causes of death and healthcare-related socio-economical costs worldwide. Ultrasound (US) is the first-line imaging modality for assessing the liver and associated hepatocellular carcinomas. Poor quality liver US images caused by aging or inadequate management of US equipment, can pose significant challenges in both diagnosis and treatment. From this perspective, the aim of this study was to enhance and assess the image quality of liver US obtained from an older, lower-performing device using a deep learning approach. A
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.
Ultrasound imaging technology has the advantage of being convenient, less harmful and widely applied, making ultrasonography one of the most popular methods for disease diagnosis. With the rapid development of Computer- Aided Diagnosis (CAD) technology, the use of neural networks to analyze ultrasound images has become a popular method to improve the diagnostic efficiency of ultrasonography. Since the high cost of labeling medical images makes it difficult to train neural networks based on supervised learning, unsupervised CAD techniques without labeling have become a research trend. Most of t
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.
OBJECTIVE: To study the association between cerebral small vessel diseases (CSVD) and unfavorable hematoma morphology in primary intracerebral hemorrhage (ICH).
METHODS: Patients with primary ICH who were admitted to West China Hospital of Sichuan University from March 2012 to January 2021 were consecutively included. The unfavorable hematoma morphology included any hypodensity, any irregularity, black hole, blend sign, Barras shape score ≥3, Barras density score ≥3, immature hematoma and combined Barras total score (CBTS) ≥4. The combined hematoma morphology score (CHMS) was evaluated by all
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.
OBJECTIVES: To systemically analyse the heterogeneity in the clinical manifestations and prognoses of patients with antisynthetase syndrome (ASS) and evaluate the transcriptional signatures related to different clinical phenotypes.
METHODS: A total of 701 patients with ASS were retrospectively enrolled. The clinical presentation and prognosis were assessed in association with four anti-aminoacyl transfer RNA synthetase (ARS) antibodies: anti-Jo1, anti-PL7, anti-PL12 and anti-EJ. Unsupervised machine learning was performed for patient clustering independent of anti-ARS antibodies. Transcriptom
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 diagnosis and management of metopic craniosynostosis involve subjective decision-making at the point of care. The purpose of this work was to describe a quantitative severity metric and point-of-care user interface to aid clinicians in the management of metopic craniosynostosis and to provide a platform for future research through deep phenotyping.
METHODS: Two machine-learning algorithms were developed that quantify the severity of craniosynostosis-a supervised model specific to metopic craniosynostosis [Metopic Severity Score (MSS)] and an unsupervised model used for cranial
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.
OBJECTIVE: To explore the role of peripheral lymphocyte count in phenotyping and prognosis prediction in dermatomyositis (DM) patients with anti-MDA5 antibodies.
METHODS: In total, 1669 patients with idiopathic inflammatory myopathy (IIM) were retrospectively enrolled. Clinical characteristics and prognosis of patients with anti-MDA5+ DM were analyzed in association with peripheral lymphocyte counts and clusters determined by unsupervised machine learning.
RESULTS: The peripheral lymphocyte count was significantly lower in the anti-MDA5+ DM group (N = 421) than in the other IIM serotype grou
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.
OBJECTIVE: To use unsupervised topic modeling to evaluate heterogeneity in sepsis treatment patterns contained within granular data of electronic health records.
MATERIALS AND METHODS: A multicenter, retrospective cohort study of 29 253 hospitalized adult sepsis patients between 2010 and 2013 in Northern California. We applied an unsupervised machine learning method, Latent Dirichlet Allocation, to the orders, medications, and procedures recorded in the electronic health record within the first 24 hours of each patient's hospitalization to uncover empiric treatment topics across the cohort an
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
Objective: This study aimed to evaluate a sample of adults to define phenotypes on the basis of the association between adiposity and muscle mass via an unsupervised machine learning model. Methods: A cross-sectional study was conducted with 2710 adults, comprising women (n = 1907) and men (n = 803). The variables analyzed were absolute and relative muscle mass, the muscle mass index, appendicular skeletal muscle mass, body fat percentage, total fat mass, the trunk-to-limb fat ratio, and the fat-to-muscle ratio. K-means clustering was performed by sex. The clusters were validated via inertia a
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: We tested the reliability and validity of the Perceived Stress Scale, an online questionnaire, among college students from low-income Brazilian regions.
METHODS: We assessed 195 college students from a region with a Gini index of 0.56 for the validity study and a subsample of 117 students for the reliability study, where we evaluated the Perceived Stress Scale with the 14 original items. We also applied the shortened version of the Brief Symptom Inventory with 18 items (BSI-18). The psychometric properties analyzed, including temporal stability, internal consistency, and structural
СтатьяВалидационное 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.
In deep brain stimulation (DBS) surgery for Parkinson's disease (PD), the accurate intraoperative identification of key nuclei-such as the subthalamic nucleus (STN)-is critical to ensuring therapeutic efficacy. However, current approaches heavily depend on expert annotations, and classification tasks are typically confined to binary distinctions between STN and non-STN regions. This limitation hampers the real-time recognition of complex and diverse neuroanatomical structures during PD-related DBS procedures. To overcome this challenge, we propose a three-class classification strategy for micr
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: Current diabetic foot ulcer risk assessment methods lack precision in identifying high-risk biomechanical phenotypes. This study aimed to develop a comprehensive biomechanical profiling framework integrating multi-modal gait analysis with machine learning for enhanced ulcer risk stratification.
METHODS: In this prospective cross-sectional study, we analyzed214 participants: active diabetic foot ulcer patients (n = 68), diabetic controls without ulceration (n = 73), and healthy controls (n = 73). We implemented a multi-modal assessment protocol combining high-resolution plantar pre
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.
OBJECTIVES: To utilise machine learning, unsupervised clustering and multivariate modelling in order to predict severe early joint space narrowing (JSN) from anatomical hip parameters while identifying factors related to joint space width (JSW) in dysplastic and non-dysplastic hips.
METHODS: A total of 507 hip CT examinations of patients 20-55 years old were retrospectively examined, and JSW, center-edge (CE) angle, alpha angle, anterior acetabular sector angle (AASA), and neck-shaft angle (NSA) were recorded. Dysplasia and severe JSN were defined with CE angle < 25o and JSW< 2 mm, respective
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.