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
2066 публикаций
Поиск: 559 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 707 с найденным полным текстом
Journal of assisted reproduction and genetics2026eng
PURPOSE: Current embryo selection is limited by fragmented morphological assessments, high resource demands of image-based Artificial Intelligence, and inadequate integration of clinical factors. This study aims to establish a unified multi-day assessment framework by developing an Improved Numerical Embryo Quality scoring index (INEQsi) and to provide a lightweight and robust tool for predicting embryo quality and pregnancy outcomes by integrating these standardized scores with clinical data through machine learning.
METHODS: This study developed a multidimensional embryo scoring system base
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.
UNLABELLED: Introduction:Breast cancer is a global issue impacting women's well-being, highlighting the importance of early detection to improve treatment outcomes and decrease mortality rates. This study aimed to assess various AI methodologies to classify breast images into normal, benign, and malignant.
METHODS: A hybrid of 4 CNN-pertained networks-Res-Net18, Mobile-Net, Shuffle-Net, and Inception-V3-were applied on 269 mammograms and 267 dynamic contrast-enhanced MRI examinations. Transfer learning was used, adapting the last fully connected layers to classify 3 classes (normal, benign, a
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.
Tauopathies are characterised by a progressive accumulation of hyperphosphorylated tau. However, early and intermediate stages remain challenging to quantify due to subtle and heterogeneous morphological characteristics. This study evaluates a deep learning framework for classifying multiple temporal stages of tauopathy progression using AT8 (anti-phospho-tau antibody)-stained cortical micrographs in a controlled traumatic brain injury mouse model - an underexplored application. Three convolutional neural network (CNN) architectures were examined: a custom CNN and two transfer-learning models
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 objective of this study was to propose a novel strategy for detecting upper-limb motion intentions from mechanical sensor signals using deep and heterogeneous transfer learning techniques. Three sensor types, surface electromyography (sEMG), force-sensitive resistors (FSRs), and inertial measurement units (IMUs), were combined to capture biometric signals during arm-up, hold, and arm-down movements. To distinguish motion intentions, deep learning models were constructed using the CIFAR-ResNet18 and CIFAR-MobileNetV2 architectures. The input features of the source models were sEMG, FSR, and
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: Atrial septal defects (ASDs) are frequently closed percutaneously. Despite successful closure, many patients still develop atrial arrhythmias. There is inconsistent data on the risk factors associated with these atrial arrhythmias. As such, we aimed to develop a machine learning (ML) model predicting atrial arrhythmias following transcatheter ASD closure in adolescents and adults.
METHODS: Patients with secundum-type ASDs undergoing transcatheter closure between 2008 and 2024 at a single center were retrospectively analyzed. Patients with prior atrial arrhythmias were excluded. A
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.
Polycystic Ovarian Disease or Polycystic Ovary Syndrome (PCOS) is becoming increasingly communal among women, owing to poor lifestyle choices. According to the research conducted by National Institutes of Health, it has been observe that PCOS, an endocrine condition common in women of childbearing age, has become a significant contributing factor to infertility. Ovarian abnormalities brought on by PCOS carry a high risk of miscarriage, infertility, cardiac problems, diabetes, uterine cancer, etc. Ovarian cysts, obesity, menstrual irregularities, elevated amounts of male hormones, acne vulgaris
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.
Elucidating the thermodynamics, kinetics, and mechanisms of protein conformational transitions remains a longstanding challenge in molecular dynamics simulations. We employ enhanced sampling simulations using explainable machine-learning (ML)-based collective variables (CVs) to efficiently explore the free-energy landscape of the millisecond-time scale ATP-lid conformational transition in heat shock protein 90 (HSP90). Our simulations yielded relative free energies consistent with nuclear magnetic resonance (NMR) experiments at modest computational cost. The interpretability of the surrogate m
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.
Recently, multiple investigations were completed on the involuntary analysis of Alzheimer’s disease using various models. The primary intention of most of these investigation works has depended on the recognition of AD from neuroimaging data. On the other hand, diagnosing symptoms promptly as much as possible is critical as disease-adapting drugs will be most effective if managed timely in the development of the disease, before the happening of permanent brain damage. Magnetic Resonance Imaging is a non-invasive process, commonly assumed in hospitals to inspect mental abnormalities. It is one
СтатьяОтозванная публикацияПоиск 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.
Single-vesicle molecular profiling of cancer-associated extracellular vesicles (EVs) is increasingly being recognized as a powerful tool for cancer detection and monitoring. Mask and target dual imaging is a facile method to quantify the fraction of the molecularly targeted population of EVs in biofluids at the single-vesicle level. However, accurate and efficient dual imaging vesicle analysis has been challenging due to the interference of false signals on the mask images and the need to analyze a large number of images in clinical samples. In this work, we report a fully automatic dual imagi
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 a machine learning model designed to predict the time of ovulation and optimal fertilization window for performing intrauterine insemination or timed intercourse (TI) in natural cycles.
DESIGN: A retrospective cohort study.
SETTING: A large in vitro fertilization unit.
PATIENT(S): Patients who underwent 2,467 natural cycle-frozen embryo transfer cycles between 2018 and 2022.
INTERVENTION(S): None.
MAIN OUTCOME MEASURE(S): Prediction accuracy of the optimal day for performing insemination or TI.
RESULT(S): The data set was split into a training set including 1,864 cy
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.
Understanding and modeling how a single human genome concurrently encodes gene regulatory programs for thousands of cell types remains a central challenge in genomics and machine learning. Most human cell types emerge during embryonic, fetal, and pediatric development which are inaccessible to comprehensive molecular profiling. To circumvent this, we hypothesized that the mismatch in evolutionary rates between cis-acting enhancers that modulate gene expression (fast) and the trans-acting regulatory factors that specify cell types (slow) creates an opportunity for 'evolutionary transfer learnin
СтатьяПрепринтПоиск 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.
Blood glucose level (BGL) prediction, by providing early warnings regarding unsatisfactory glycaemic control and maximising the amount of time BGL remains in the target range, can contribute to minimising both acute and chronic complications related to diabetes. This paper aims to provide an overview of data-driven approaches for BGL prediction in type 1 diabetes mellitus (T1DM). This review summarises different aspects of developing and evaluating data-driven prediction models, including model strategy, model input, prediction horizon, and prediction performance. It also examines applications
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.
Cyanobacterial harmful algal blooms threaten freshwater security because biomass proxies do not reliably indicate cyanotoxin concentrations. This critical review examines how genetic, physiological, ecological and hydrodynamic processes generate biomass-toxicity decoupling and evaluates approaches for predicting direct cyanotoxin endpoints. The review distinguishes bloom/biomass forecasting, toxin occurrence or threshold-risk prediction, and quantitative prediction of total, phase-specific and congener-specific toxin concentrations. It synthesizes evidence from mechanistic, statistical, molecu
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.
BACKGROUND: Super Resolution Microscopy (SRM) is a powerful method in quantitative bioscience that allows interrogation of nanoscale details. These methods require extensive imaging times on the microscope resulting in data sets on the scale of gigabytes. In order to reduce imaging times, the concentration of emitters can be increased, however that results in overlapping emitters rendering the isolation of single emitters extremely difficult. Statistical methods have been developed to deconvolute overlapping emitters, however they require parameter optimization and user expertise. Recently, Ma
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.
Colorectal cancer (CRC) is a leading cause of cancer-related mortality worldwide, largely due to the development of distant metastases, which is associated with poor survival outcomes. Early detection and accurate prediction of colorectal cancer metastasis can significantly improve patient outcomes. Conventional diagnostic approaches, including imaging and biomarkers, are often limited by suboptimal sensitivity and inter-observer variability. In recent years, machine learning (ML) and deep learning (DL) models have emerged as powerful tools capable of analyzing complex, high-dimensional clinic
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.
In large public multi-site fMRI datasets, the sample characteristics, data acquisition methods, and MRI scanner models vary across sites and datasets. This non-neural variability obscures neural differences between groups and leads to poor machine learning based diagnostic classification of neurodevelopmental conditions. This could be potentially addressed by domain adaptation, which aims to improve classification performance in a given target domain by utilizing the knowledge learned from a different source domain by making data distributions of the two domains as similar as possible. In orde
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.Major depressive disorder (MDD) is a widespread mental disorder that affects health. Many methods combining electroencephalography (EEG) with machine learning or deep learning have been proposed to objectively distinguish between MDD and healthy individuals. However, most current methods detect depression based on multichannel EEG signals, which constrains its application in daily life. The context in which EEG is obtained can vary in terms of study designs and EEG equipment settings, and the available depression EEG data is limited, which could also potentially lessen the efficacy 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.
DNA evidence in sexual assault cases have proven increasingly difficult to obtain and analyse due to increased condom use. With more interest in alternatives to DNA evidence, prophylactic lubricants, spermicides and residues may be interesting prospects. Current interest in the analysis of prophylactic residues focuses on the evaluation and identification of lubricants and constituents, primarily through gas chromatography or Fourier transform infrared spectroscopy. Though cost-effective methods, extensive sample preparation and destructive modes of analysis remain an area for improvement. As
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 transplacental transfer of xenobiotics, particularly in an enantioselective manner, is a critical and evolving area of developmental toxicology. Pregnant women, as a highly vulnerable population, are frequently exposed to pervasive chiral chemicals that can cross the placenta, with the placenta serving as an enantioselective barrier. Despite significant research on enantioselective transfer of xenobiotics using various models (in vivo, ex vivo, and in vitro), a comprehensive understanding of the underlying mechanisms of xenobiotics-plasma protein binding remains lacking. This review provid
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.
Agricultural soils are a major reservoir and conduit within the anthropogenic water cycle, receiving microplastics (MPs) through sewage-sludge/biosolid land application, reclaimed-water irrigation, plastic-mulch degradation and atmospheric deposition, and exporting dissolved nutrients to surface and ground waters via runoff and leaching. Phosphatase enzymes govern organic-phosphorus mineralization and therefore the size of the dissolved phosphorus (P) pool that drives aquatic eutrophication, yet how MPs alter soil acid (ACP) and alkaline (ALP) phosphatase activity, and which conditions create
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.