m+Medelevator.RU
Открытая медицинская библиотека

Найдите доказательства.
Сосредоточьтесь на главном.

Медицинские публикации, первоисточники и полные тексты.
Для клинического вопроса, нового знания и следующего исследования.

Ищем по исходному запросу. Уточняем медицинские термины для поиска на других языках…

Библиотека сейчас

От первоисточника до медицинского перевода

Подключаем обновления…
Собрано из открытых источников—

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 счётчика
Доступно 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.

Найти литературу по своему диагнозу →

Нажмите на показатель для подробностей. Показатели поиска обновляются автоматически; размер всей библиотеки сверяется отдельно. Время последней проверки указано явно.

Результаты поиска

496 публикаций

Поиск: 60 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 31 с найденным полным текстом

Fault Diagnosis Method for Excitation Dry-Type Transformer Based on Multi-Channel Vibration Signal and Visual Feature Fusion.

To address the limitations of existing fault diagnosis methods for excitation dry-type transformers, such as inadequate utilization of multi-axis vibration data, low recognition accuracy under complex operational conditions, and limited computational efficiency, this paper presents a lightweight fault diagnosis approach based on the fusion of multi-channel vibration signals and visual features. Initially, a multi-physics field coupling simulation model of the excitation dry-type transformer is developed. Vibration data collected from field-installed three-axis sensors are combined to generate

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41471455Открыть статью

Interpretable machine learning models for detecting peripheral neuropathy and lower extremity arterial disease in diabetics: an analysis of critical shared and unique risk factors.

BACKGROUND: Diabetic peripheral neuropathy (DPN) and lower extremity arterial disease (LEAD) are significant contributors to diabetic foot ulcers (DFUs), which severely affect patients' quality of life. This study aimed to develop machine learning (ML) predictive models for DPN and LEAD and to identify both shared and distinct risk factors. METHODS: This retrospective study included 479 diabetic inpatients, of whom 215 were diagnosed with DPN and 69 with LEAD. Clinical data and laboratory results were collected for each patient. Feature selection was performed using three methods: mutual info

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39039521Открыть статью

Non-isothermal thermal decomposition behavior and reaction kinetics of acrylonitrile butadiene styrene (ABS).

Environmental concerns associated with the rapid rising plastic consumption have led to the search for better waste utilization and management. Pyrolysis has emerged as an ideal and promising technique for energy extraction from plastic waste. The aim of this work is to explore the waste plastic pyrolysis behavior under non-isothermal heating conditions. The decomposition characteristics, reaction mechanism, kinetics and thermodynamics of a typical widely used thermosetting plastic, acrylonitrile butadiene styrene (ABS), were studied via coupled thermogravimetry, Fourier transform infrared spe

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 37827086Открыть статью

Hybrid Response Surface-Particle Swarm Optimisation of Donnan Dialysis Processes for Aluminium Recovery from Water Treatment Sludge.

Sustainable recovery of aluminium from water treatment plant sludge (WTPS) offers a promising route for resource valorisation and waste reduction. In this study, Donnan dialysis (DD) is evaluated as a separation technique for recovering aluminium from a synthetic hydroxide-based feed simulating WTPS. A Box-Behnken design coupled with response surface methodology (BBD-RSM) was employed to model and quantify the effects of key operating parameters, namely feed pH, flow rate, initial aluminium concentration, runtime, and sweep solution concentration. Particle Swarm Optimisation (PSO) was integrat

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42646231Открыть статью

PSOWNNs-CNN: A Computational Radiology for Breast Cancer Diagnosis Improvement Based on Image Processing Using Machine Learning Methods.

Early diagnosis of breast cancer is an important component of breast cancer therapy. A variety of diagnostic platforms can provide valuable information regarding breast cancer patients, including image-based diagnostic techniques. However, breast abnormalities are not always easy to identify. Mammography, ultrasound, and thermography are some of the technologies developed to detect breast cancer. Using image processing and artificial intelligence techniques, the computer enables radiologists to identify chest problems more accurately. The purpose of this article was to review various approache

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 35602611Открыть статью

Deep Learning-based Classification of Apical Hypertrophic Cardiomyopathy using Left Ventricular Opacification and Enhanced LV Apex Imaging.

INTRODUCTION: Accurate classification of apical hypertrophic cardiomyopathy (ApHCM) subtypes is challenging due to morphological variability and overlapping phenotypes. Conventional echocardiography provides limited visualization of the apex. Artifacts induced during left ventricular opacification (LVO) complicate diagnostic interpretation. A deep learning-based framework enhances image quality and improves subtype classification. MATERIALS AND METHODS: In this work, a deep learning-based framework is used for ApHCM subtype classification. Apical four-chamber end-diastolic frames from 3,200 i

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42634565Открыть статью

Development and validation of an interpretable machine learning model for postoperative radiotherapy decision-making in ypN0 breast cancer after neoadjuvant chemotherapy: a real-world study.

OBJECTIVE: The subset of breast cancer patients with pathologic node-negative status (ypN0) after neoadjuvant chemotherapy (NAC) who benefit from postoperative radiotherapy (PORT) through a reduced risk of recurrence remains poorly defined. This study aimed to develop and validate an interpretable machine learning (ML) model to perform risk stratification for recurrence among ypN0 patients who all received PORT. METHODS: We conducted a retrospective analysis of 1450 breast cancer patients treated between January 2017 and January 2024. All patients received NAC, underwent radical surgery confi

СтатьяВалидационное исследованиеПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41761166Открыть статью

Dynamically learned PSO based neighborhood influenced fuzzy c-means for pre-treatment and post-treatment organ segmentation from CT images.

BACKGROUND AND OBJECTIVE: The accurate segmentation of pre-treatment and post-treatment organs is always perceived as a challenging task in medical image analysis field. Especially, in those situations where the amount of data set is limited, the researchers are compelled to design unsupervised model for segmentation. In this paper, we propose a novel dynamically learned particle swarm optimization based neighborhood influenced fuzzy c-means (DLPSO-NIFCM) clustering (unsupervised learning model) for solving pre-treatment and post-treatment organs segmentation problems. The proposed segmentatio

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 33611030Открыть статью

Elaborate imaging simulation and validation of the space target based on surface fractal features.

In order to meet the urgent needs of target image data in the testing of close-range space target situational awareness algorithm, this study develops a method for generating high-fidelity space target simulations by integrating refined wrinkled surface modeling with physics-based optical characterization. The proposed method combines fractal theory and multi-scale superposition principles to model satellite surface topography, integrating both macro-scale bulge-stripe patterns and micro-scale wrinkled textures. By analyzing autocorrelation characteristics of wrinkled structures, a mathematica

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40797556Открыть статью

Identification of the lipid-lowering component of triterpenes from Alismatis rhizoma based on the MRM-based characteristic chemical profiles and support vector machine model.

It has been demonstrated that triterpenes in Alismatis rhizoma (Zexie in Chinese, ZX) contributed to the lipid-lowering effect on high-fat diet-induced hyperlipidemia. Alisol B 23-acetate, one of the abundant triterpenes in ZX, was used as the marker of quality control for ZX in Chinese Pharmacopoeia, while it could not reflect the lipid-lowering effect because other triterpenes in ZX also had prominent medicinal efficacy. To identify the significantly bioactive triterpenes in ZX, a multiple reaction monitoring (MRM)-based characteristic chemical profile (CCP)-support vector machine (SVM) mode

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 31089788Открыть статью

The Prediction of Human Abdominal Adiposity Based on the Combination of a Particle Swarm Algorithm and Support Vector Machine.

Background: Abdominal adiposity is an important risk factor of chronic cardiovascular diseases, thus the prediction of abdominal adiposity and obesity can reduce the risks of contracting such diseases. However, the current prediction models display low accuracy and high sample size dependence. The purpose of this study is to put forward a new prediction method based on an improved support vector machine (SVM) to solve these problems. Methods: A total of 200 individuals participated in this study and were further divided into a modeling group and a test group. Their physiological parameters (he

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 32050578Открыть статью

Abnormal Brain Connectivity Patterns in Children with Global Developmental Delay Accompanied by Cognitive Impairment: A Resting-State EEG Study.

BACKGROUND: Global developmental delay (GDD) is a common childhood neurodevelopmental disorder characterized by the core symptoms of cognitive impairment. However, the underlying neural mechanisms of the cognitive impairment remain unclear. This study aimed to both analyze differences in electroencephalography (EEG) connectivity patterns between children with GDD and typical development (TD) using brain functional connectivity and to explore the neural mechanisms linking these differences to cognitive impairment. METHODS: The study enrolled 60 children with GDD and 60 TD children. GDD partici

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41074421Открыть статью

Magnetic Resonance Imaging Image Segmentation under Edge Detection Intelligent Algorithm in Diagnosis of Surgical Wrist Joint Injuries.

BACKGROUND: Wrist joint injury refers to the injury of the wrist joint caused by excessive stretching of the ligaments and joint capsules around the joint caused by indirect violence. The tissue structure of the wrist joint is complex, and the clinical diagnosis effect is poor. METHODS: The purpose of this study was to improve the diagnostic accuracy of wrist joint injuries and provide evidence for imaging analysis and automatic diagnosis of lesions in patients with wrist joint injuries. The Canny algorithm was adopted to extract the edge features of the patient's magnetic resonance imaging (

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 34671229Открыть статью

A novel myocardium segmentation approach based on neutrosophic active contour model.

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Automatic delineation of the myocardium in echocardiography can assist radiologists to diagnosis heart problems. However, it is still challenging to distinguish myocardium from other tissue due to a low signal-to-noise ratio, low contrast, vague boundary, and speckle noise. The purpose of this study is to automatically detect myocardium region in left ventricle myocardial contrast echocardiography (LVMCE) images to help radiologists' diagnosis and further measurement on infarction size. METHODS: The LVMCE image is firstly mapped into neutrosophic similarity (NS) dom

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 28325439Открыть статью

Factor analysis and risk prediction of postpartum hemorrhage in pregnant women.

Postpartum hemorrhage (PPH) remains the leading cause of maternal mortality and a common obstetric complication. Rapid onset and severity can lead to hemorrhagic shock and fatal outcomes if not promptly managed. Major causes include uterine atony, placental abnormalities, birth canal trauma, and coagulation disorders. This study proposes a risk prediction model for PPH based on a Deep Belief Network (DBN), using relevant risk factors as input features. To address limitations from random initialization in the DBN, an improved Particle Swarm Optimization (IPSO) algorithm-featuring adaptive inert

СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41537277Открыть статью

A prescription-free, radiobiology-based framework for automated VMAT planning: A feasibility study in primary prostate cancer radiotherapy.

BACKGROUND: Current VMAT planning workflows for prostate cancer primarily depend on conventional dose-volume criteria specified at discrete dose or volume points. These point-based objectives, however, do not necessarily lead to globally optimal, patient-specific treatment plans. While radiobiological models such as Tumor Control Probability (TCP) and Normal Tissue Complication Probability (NTCP) can provide more meaningful, individualized targets, previous implementations have either employed these for plan evaluation or integrated biological objectives without providing a comprehensive set o

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41746195Открыть статью

Micro-/nanorobots in nanomedicine - Guidance, imaging and the integration of AI and robotics.

The integration of robotics and artificial intelligence (AI) into nanomedicine represents a significant advancement in developing targeted therapeutic and diagnostic platforms. This field focuses on engineering micro- and nanoscale agents, such as magnetic nanoparticles (MNPs), microbots, and nanobots, for tasks like targeted therapies, sensing, and manipulation at diseased sites. MNPs are typically composed of iron oxides and serve as foundational components due to their biocompatibility, tunable surface chemistry, and responsiveness to external magnetic fields. They are used in targeted drug

СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41678949Открыть статью

Musical Emotions Recognition Using Entropy Features and Channel Optimization Based on EEG.

The dynamic of music is an important factor to arouse emotional experience, but current research mainly uses short-term artificial stimulus materials, which cannot effectively awaken complex emotions and reflect their dynamic brain response. In this paper, we used three long-term stimulus materials with many dynamic emotions inside: the "Waltz No. 2" containing pleasure and excitement, the "No. 14 Couplets" containing excitement, briskness, and nervousness, and the first movement of "Symphony No. 5 in C minor" containing passion, relaxation, cheerfulness, and nervousness. Approximate entropy (

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 36554139Открыть статью

An Adaptive Smoothing-Constrained Broad Learning System for Truck-Scale Weighing.

As core weighing equipment in the logistics and industrial sectors, the accuracy of truck scales is significantly affected by environmental noise, sensor errors, and nonlinear factors. This paper proposes an adaptive smoothing-constrained broad learning system (PSO-MCC-SCBLS) to enhance the precision and robustness of truck-scale weighing. Particle swarm optimization (PSO) is employed to optimize the number of feature windows, feature nodes, enhancement nodes, and the smoothing coefficient of the SCBLS; the maximum correntropy criterion (MCC) replaces the minimum mean square error (MMSE) crite

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42817391Открыть статью

Viral RNA-dependent RNA polymerase mutants display an altered mutation spectrum resulting in attenuation in both mosquito and vertebrate hosts.

The presence of bottlenecks in the transmission cycle of many RNA viruses leads to a severe reduction of number of virus particles and this occurs multiple times throughout the viral transmission cycle. Viral replication is then necessary for regeneration of a diverse mutant swarm. It is now understood that any perturbation of the mutation frequency either by increasing or decreasing the accumulation of mutations in an RNA virus results in attenuation of the virus. To determine if altering the rate at which a virus accumulates mutations decreases the probability of a successful virus infection

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 30947291Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты