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
9739 публикаций
Поиск: 74 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 544 с найденным полным текстом
During the vaccine production through the chick embryo cultivation method, harmful cracks may occur from the perforation of a trocar on the eggshell, around the impact hole, leading to the failure of cultivation. To detect the perforative cracks, this study proposes a method based on acoustic responses. By stimulating the embryo eggs and collecting the acoustic signals, 7 characteristic values were extracted from the time and the frequency domains: The maximum value in the time domain; The difference in the time domain; The frequency-domain peaks, 870 Hz, 1250 Hz, 1470 Hz and 1770 Hz; The mean
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: Septic shock is associated with high mortality, making accurate risk stratification crucial for tailored treatment. Traditional clinical scoring systems are limited by static assessments and suboptimal accuracy. Artificial intelligence (AI) offers the potential for dynamic and personalized prediction; however, its clinical utility requires rigorous evaluation.
OBJECTIVE: This systematic review and meta-analysis specifically evaluates the diagnostic accuracy of AI for mortality risk stratification in septic shock and compares their performance against traditional clinical scoring s
СтатьяСистематический обзорМетаанализПолный 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.
Recent advances in artificial intelligence-based audio and speech processing have increasingly focused on the binary and multi-class classification of voice disorders. Despite progress, achieving high accuracy in multi-class classification remains challenging. This paper proposes a novel hybrid approach using a two-stage framework to enhance voice disorders classification performance, and achieve state-of-the-art accuracies in multi-class classification. Our hybrid approach, combines deep learning features with various powerful classifiers. In the first stage, high-level feature embeddings are
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.
Therapeutic antibodies have emerged as a promising treatment option for a wide range of diseases. However, the light chain of antibodies can potentially induce amyloidosis, a condition characterized by protein misfolding and aggregation, posing a significant safety concern. Therefore, it is crucial to assess the amyloidogenic risk of therapeutic antibodies during the early stages of drug development. In this study, we introduce AB-Amy 2.0, a new computational model with enhanced performance for assessing the light chain amyloidogenic risk of therapeutic antibodies. By employing pretrained prot
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.
Sleep apnoea is a potentially serious sleep disorder that is characterised by repetitive episodes of breathing interruptions. Traditionally, sleep apnoea is commonly diagnosed in an attended sleep laboratory setting using polysomnography (PSG). The manual diagnosis of sleep apnoea using PSG is, however complex, and time-consuming, as many physiological variables are usually measured overnight using numerous sensors attached to patients. In PSG sleep laboratories, an expert human observer is required to work overnight, and the diagnosis accuracy is dependent on the physician's experience. A qua
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.
Bipolar disorder is marked by mood swings that alternate between mania and depression. The stages of bipolar disorder (BD), as one of the most common mental conditions, are often misdiagnosed as major depressive disorder (MDD), resulting in ineffective treatment and a poor prognosis. As a result, distinguishing MDD from BD at an earlier phase of the disease may aid in more efficient and targeted treatments. In this research, an enhanced ACO (IACO) technique biologically inspired by and following the required ant colony optimization (ACO) was utilized to minimize the number of features by delet
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.
Detection of atrial fibrillation (AF) events is significant for early clinical diagnosis and appropriate intervention. However, in existing detection algorithms for paroxysmal AF (AFp), the location of AF starting and ending points in AFp is not concerned. To achieve an accurate identification of AFp events in the long-term dynamic electrocardiograms (ECGs), this paper proposes a two-step method based on machine learning. In the first step, based on features extracted from the calculated R-to-R intervals (RR intervals, the cycle of heart beat), the rhythm type of the ECG signal is first classi
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.
Conventional drug discovery methods rely primarily on in-vitro experiments with a target molecule and an extensive set of small molecules to choose the suitable ligand. The exploration space for the selected ligand being huge; this approach is highly time-consuming and requires high capital for facilitation. Virtual screening, a computational technique used to reduce this search space and identify lead molecules, can speed up the drug discovery process. This paper proposes a ligand-based virtual screening method using an artificial neural network called self-organizing map (SOM). The proposed
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.
Parkinson's disease (PD), whose cardinal signs are tremor, rigidity, bradykinesia, and postural instability, gradually reduces the quality of life of the patient, making early diagnosis and follow-up of the disorder essential. This study aims to contribute to the objective evaluation of tremor in PD by introducing and assessing histograms of oriented gradients (HOG) to the analysis of handwriting sinusoidal and spiral patterns. These patterns were digitized and collected from handwritten drawings of people with PD (n = 20) and control healthy individuals (n = 20). The HOG descriptor was employ
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.
Wireless capsule endoscopy (WCE) is a powerful tool for the diagnosis of gastrointestinal diseases. The output of this tool is in video with a length of about eight hours, containing about 8000 frames. It is a difficult task for a physician to review all of the video frames. In this paper, a new abnormality detection system for WCE images is proposed. The proposed system has four main steps: (1) preprocessing, (2) region of interest (ROI) extraction, (3) feature extraction, and (4) classification. In ROI extraction, at first, distinct areas are highlighted and nondistinct areas are faded by us
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.
OBJECTIVE: In this work the potential of non-invasive detection of knee osteoarthritis is investigated using the sounds generated by the knee joint during walking.
METHODS: The information contained in the time-frequency domain of these signals and its compressed representations is exploited and their discriminant properties are studied. Their efficacy for the task of normal vs abnormal signal classification is evaluated using a comprehensive experimental framework. Based on this, the impact of the feature extraction parameters on the classification performance is investigated using Classific
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 Conference2019eng
In recent decades, motor imagery (MI) based brain-computer interface (BCI) is served as a control system or rehabilitation tool for motor disabled people. But it has limited applications because of its lower classification performance (classification accuracy, Cohen's kappa coefficient and etc.). The performance depends on the feature extraction techniques and extraction of relevant features from the brain is challenging task. The existing techniques have low classification performance and are computationally inefficient. This paper introduces phase space reconstruction (PSR) to detect various
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.
Alzheimer's disease (AD) is a progressive neurodegenerative disease and the current diagnosis tools, which are used, including clinical examination and neuroimaging, are costly, time consuming and complicated to generalize across demographics. Traditional machine learning (ML) methods such as Support Vector Machines (SVM), LightGBM, and Random Forest (RF) are known to be having weakness in terms of feature selection, class imbalance, and generalization. This paper presents a new Enhanced TabTransformer with Self-Supervised Learning (ETT-SSL) framework of AD classification. The structure combin
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.
Identifying dust-vulnerable regions (DVRs) and their key drivers are essential for preventing land degradation and reducing dust pollution in arid regions. This research aimed to develop a dust-vulnerability map for Kerman Province in central Iran using the support vector machine (SVM) model. The model, utilizing four kernel functions, was used for modeling and assessing based on sensitivity, 1-specificity, and the area under the curve (AUC) of the receiver operating characteristic (ROC). The best DVR prediction map was validated using the dust frequency index (DFI) map. Subsequently, the sign
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.
The increasing demand for natural medicine has increased the significance of Silybum marianum as a valuable medicinal plant. It is used to restore liver cells; reduce blood cholesterol; prevent prostate, skin, and breast cancer; and protect cervical cells and kidneys. To identify ecological factors affecting the distribution and amount of silymarin in S. marianum three machine learning algorithms including boosted regression trees (BRT), random forest (RF), and support vector machines (SVM) have been applied in Fars Province, Iran. Fourteen factors affecting S. marianum growth and development
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.
Efficient hydrogen sulfide (H₂S) removal is critical for enhancing biogas quality and enabling its utilization. This study proposes a novel, advanced modeling method for predicting H₂S removal efficiency (RE) in biofilters. This method requires fewer assumptions and less input data compared to traditional approaches. To investigate the influence of key parameters on RE, laboratory experiments were conducted using a biochar packed-bed biofilter. The experiments varied moisture content (MC), empty-bed residence time (EBRT), and influent H₂S concentration. All three variables significantly impact
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.
The work carried out in this paper consists of the classification of the physiological signal generated by eye movement called Electrooculography (EOG). The human eye performs simultaneous movements, when focusing on an object, generating a potential change in origin between the retinal epithelium and the cornea and modeling the eyeball as a dipole with a positive and negative hemisphere. Supervised learning algorithms were implemented to classify five eye movements; left, right, down, up and blink. Wavelet Transform was used to obtain information in the frequency domain characterizing the EOG
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.
Ultrasound (US) is an inexpensive and non-invasive technique for capturing the image of the thyroid gland and nearby tissue. The classification and detection of thyroid disorders is still in its infant stage. This study aims to present a new thyroid diagnosis approach, which consists of three phases like "(i) feature extraction, (ii) feature dimensionality reduction, and (iii) classification". Initially, the thyroid images as well as its related data are given as input. From the input image, the features such as" Grey Level Co-occurrence Matrix(GLCM), Grey level Run Length Matrix(GLRM), propos
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.
Mesothelioma is a dangerous, violent cancer, which forms a protecting layer around inner tissues such as the lungs, stomach, and heart. We investigate numerous AI methodologies and consider the exact DM conclusion outcomes in this study, which focuses on DM determination. K-nearest neighborhood, linear-discriminant analysis, Naive Bayes, decision-tree, random forest, support vector machine, and logistic regression analyses have been used in clinical decision support systems in the detection of mesothelioma. To test the accuracy of the evaluated categorizers, the researchers used a dataset of 3
СтатьяОтозванная публикацияПоиск 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.
Supplemental Digital Content is available in the text.
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.