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
1054 публикаций
Поиск: 804 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 47 с найденным полным текстом
Batch effects, which arise due to technical variations across different experimental factors, pose a significant challenge for single-cell transcriptomic analysis. Although various batch correction methods have been developed to mitigate these effects, they often indiscriminately mix data from different batches, leading to the removal of biologically meaningful signals. This limitation hinders comparative analyses across multiple conditions, an essential aspect of scientific research. Recent approaches attempt to address this issue by mapping data to separate spaces, but they prevent direct co
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.
BACKGROUND: Forecasting post-stroke rehabilitation outcome is essential to personalize therapeutic strategies. Traditional approaches rely on clinical assessment scales, which, while essential, may benefit from complementary objective measures. In this direction, robot-assisted assessment offers the unprecedented possibility of precisely collecting patients’ physiological signals, enabling a data-driven approach to recovery assessments. Leveraging the use of multimodal features collected during assessment sessions performed before and after one month of robotic rehabilitation, we developed a m
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.
Pipeline failures in industrial and municipal systems pose significant risks of environmental contamination, economic losses, and public safety hazards. However, it is often challenging to implement conventional pipeline inspection methods under dynamic environmental/operational conditions. Specifically, some of the most popular extended-range inspection methods for pipelines are based on acoustic guided-wave defect detection techniques, but they often exhibit degraded performance due to variable liquid flow rates and temperature fluctuations, resulting in critical gaps in continuous and relia
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: Machine learning (ML) has been demonstrated to enhance health care cost prediction by handling high-dimensional data and identifying complex patterns. However, current risk-adjustment models rarely incorporate structured nursing information derived from the nursing process. This information captures care needs and human responses to health problems.
OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the impact of integrating nursing process data into ML-based predictive models of individual health care costs, including cost component analyses, compared with models based solely on sociodemogr
СтатьяНаблюдательное 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.
Wellbore trajectory deviation remains one of the major operational challenges encountered during directional and extended-reach drilling because even small departures from the planned well path can lead to poor reservoir placement, wellbore instability, increased non-productive time, and significant drilling costs. In most field operations, trajectory monitoring depends on periodic directional surveys together with threshold-based diagnostics. Although these methods are widely used, they often identify deviations only after they have become operationally noticeable, limiting the opportunity 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.
This paper investigates Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) as parametrisations of learned nonlinear state-space models in control-relevant settings. We ask whether replacing standard MLP maps with KAN-based ones yields a useful trade-off between predictive accuracy and deployability-oriented properties such as compactness, smoothness, and post hoc inspectability, with particular focus on underwater robotics. To study this question, we use a common autoencoder-based identification backbone and instantiate two KAN-based identification realisations, comparing their performance with their MLP-param
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.
This research introduces a novel approach for thyroid prediction by considering three various publicly available datasets. The input data from the dataset is preprocessed to ensure standardization and balance for mitigating the biased outcomes. Then, the proposed cascaded autoencoder-based simple recurrent model is employed for extracting significant spatio-temporal features. From the extracted features, the optimal feature is selected using the proposed Opposition Learning-based Red Panda Optimization (OL_RPO) algorithm, which enhances the efficiency of the predictive model. Finally, the thyr
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.
Chemical-induced transcriptional profiles facilitate systematic characterization of compound-driven perturbations, offering critical insights into mechanisms of action, especially for compounds with poorly defined molecular targets. However, experimentally profiling gene expression across all combinations of cell lines and compounds is impractical, limiting the large-scale application of comparative transcriptomics in drug screening. To address this, we developed a deep learning framework named WAVE (Wave Action-of-Drug with Variational Encoder), which predicts gene expression profiles from ch
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.
Dose-Volume Histograms (DVH) discard spatial information by summarizing 3D distributions into 1D curves. This study quantifies this loss in Gamma Knife radiosurgery and introduces TopoGK, a novel unsupervised deep learning framework capturing full 3D dose geometry. Ninety-six vestibular schwannoma plans were analyzed. Dose grids were tumor-centered, resampled to [Formula: see text] voxels, and normalized to [Formula: see text]. A 3D Convolutional Variational Autoencoder compressed each dose-mask volume into a 64dimensional spatial embedding. Spatial information loss was quantified by comparing
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.
Any bearing faults are a leading cause of motor damage and bring economic losses. Fast and accurate identification of bearing faults is valuable for preventing damaging the whole equipment and continuously running industrial processes without interruption. Vibration signals from a running motor can be utilized to diagnose a bearing health condition. This study proposes a detection method for bearing faults based on two types of neural networks from motor vibration data. The proposed method uses an autoencoder neural network for constructing a new motor vibration feature and a feed-forward neur
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.
Alzheimer's disease (AD), the leading cause of dementia, imposes a significant societal and economic burden; however, its complex molecular mechanisms remain unclear. This study integrates multi-omics data with advanced artificial intelligence (AI) methods to uncover the molecular basis underlying AD phenotype regulation and explore personalized drug repositioning strategies based on individual genetic backgrounds. First, we applied the PrediXcan method to identify candidate genes closely associated with AD cognitive diagnosis, selecting from 61 brain-related traits. We validated these finding
СтатьяПрепринтПоиск 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.
Respiratory disease classification using lung sound analysis offers a non-invasive and cost-effective diagnostic alternative to traditional imaging-based methods. This study proposes a deep learning-based optimization framework for automated respiratory disease classification using the publicly available ICBHI 2017 Respiratory Sound Database (Kaggle version), comprising 920 recordings from 126 subjects with annotated respiratory cycles. The collected audio signals are preprocessed using band-pass filtering to suppress noise and irrelevant frequency components. A Denoising Autoencoder (DAE) is
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.
Data scarcity is a persistent challenge in medical image analysis. Synthetic data generation using deep generative models has been proposed as a potential approach to address this limitation, yet its performance in small-data settings remains poorly characterized. This study compared three class-conditional generative approaches, a conditional variational autoencoder (cVAE), a conditional shallow-decoder VAE variant (cSD-VAE), and a conditional Wasserstein GAN with gradient penalty (cWGAN-GP), against classical geometric augmentation for emphysema subtype classification on 168 CT patches (thre
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.
Accurate diagnosis and precise estimation of disease progression states are crucial for developing effective treatment plans for patients with parkinsonism. Although various deep learning-based computer-aided diagnostic models have demonstrated benefits, they have been relatively underexplored in parkinsonism owing to limited data and lack of external validation. We introduce the hierarchical wavelet diffusion autoencoder (HWDAE), a generative self-supervised model trained with 1,934 dopamine transporter positron emission tomography (DAT PET) images. HWDAE learns relevant disease traits during
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.
Spatial multi-omics technologies have revolutionized our understanding of biological systems by enabling simultaneous measurement of multiple molecular features while preserving spatial information. However, the effective integration and analysis of these complex datasets remain challenging. Here we introduce SpaOmicsVAE, a novel computational framework that combines variational autoencoder architecture with a dual graph neural network to address these challenges. The framework uniquely integrates spatial and feature information through an attention-based mechanism, effectively handling data s
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.
Early diagnosis is crucial for effective treatment of socially significant diseases, such as type 1 diabetes mellitus (T1DM), pneumonia, and asthma. This study employs a diagnostic method based on infrared laser spectroscopy of human exhaled breath. The experimental setup comprises a quantum cascade laser, which emits in a pulsed mode with a peak power of up to 150 mW in the spectral range of 5.3-12.8 μm (780-1890 cm-1), and a Herriott multipass gas cell with a specific optical path length of 76 m. Using this setup, spectra of exhaled breath in the mid-infrared range were obtained from 165 vol
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.
Rare disease drug development generates fragmented evidence that often fails health technology assessment (HTA) standards. This article sets out a 'snapshots to 360-degree movies' framework: Reconstructing a disease course from patients each seen once, through autoencoders, data-driven disease staging and optimal transport. Each component has been demonstrated elsewhere-ordering in rare neurodegenerative disease, the others outside rare disease-but not yet together at patient-population scale; the article states the conditions under which it would fail. The binding constraint is not regulatory
СтатьяОбзорПоиск 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 segmentation of breast tissues in MRI is essential for precise breast cancer diagnosis and effective treatment planning. Manually segmenting these tissues is not only arduous but also time-consuming. Fusing multi-phase MRI images, like the Contrast-enhanced Early ([Formula: see text]) and Contrast-enhanced Peak ([Formula: see text]) phases, to fully utilize their complementary information remains a challenge. In this paper, we introduce a novel 3D UXFormer model. It combines the 3D UNET and Vision Transformer (ViT) through a dual-branch structure, capitalizing on the 3D UNET's local f
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 neural encoding of the animal's position is essential for spatial navigation and cognition, yet the three-dimensional (3D) positioning system in the primate brain remains poorly understood. By combining wireless multi-channel recordings from common marmosets with a free-forging task in the 3D space, we identified 42% and 24% neurons in the frontal cortex (FC) and hippocampus (HPC) as place cells, respectively. Place cells in FC and HPC encoded the 3D position with similar spatial information, sparsity and stability, and exhibited stronger functional connections than non-place cells. Notabl
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.
Neuronal classification from extracellular electrophysiological recordings is challenging due to intrinsic waveform variability, noise, and technical differences across experiments, technologies, and species. We introduce HIPPIE (High-dimensional Interpretation of Physiological Patterns In Intercellular Electrophysiology), a deep learning framework that combines self-supervised pretraining on unlabeled datasets with supervised fine-tuning to classify neurons from extracellular recordings. Using conditional convolutional joint autoencoders, HIPPIE learns technology-adjusted representations of 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.