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
1257 публикаций
Поиск: 314 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 585 с найденным полным текстом
This work presents the Multi-Bees-Tracker (MBT3D) algorithm, a Python framework implementing a deep association tracker for Tracking-By-Detection, to address the challenging task of tracking flight paths of bumblebees in a social group. While tracking algorithms for bumblebees exist, they often come with intensive restrictions, such as the need for sufficient lighting, high contrast between the animal and background, absence of occlusion, significant user input, etc. Tracking flight paths of bumblebees in a social group is challenging. They suddenly adjust movements and change their appearance
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.
BACKGROUND: Perinatal stroke can lead to lifelong physical disabilities, where even small improvements in motor function can increase quality of life. Rapid brain development in children provides an opportunity to harness brain plasticity. Current therapies are minimally effective due in part to the boring, unengaging procedures required to achieve adequate repetitions required for therapeutic benefit. The combination of brain computer interface and functional electrical stimulation (BCI-FES) may be effective for adults with stroke-induced hemiparesis and appears feasible in children. We desig
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.
BACKGROUND: Endometriosis is a chronic condition that affects 10% of the people with a uterus. Due to the complex social and psychological impacts caused by this condition, people with endometriosis often turn to online health communities (OHCs) for support.
OBJECTIVE: Prior work identifies a lack of large-scale analyses of the experiences of patients with endometriosis and of OHCs. This study aims to fill this gap by investigating aspects of the condition and aggregate user needs that emerge from 2 endometriosis OHCs, r/Endo and r/endometriosis.
METHODS: We used latent Dirichlet allocation
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 rapid proliferation of electric vehicles (EVs) and their spatially clustered charging behaviors have imposed unprecedented challenges on the stability, efficiency, and fairness of power distribution networks. Coordinating large-scale EV clusters across geographically distributed charging stations requires intelligent scheduling strategies that can simultaneously respect grid constraints, maximize user satisfaction, and enhance renewable energy utilization-all while safeguarding data privacy and computational scalability. This paper proposes a novel multi-agent cooperative dispatch framewor
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.
Computer Vision Syndrome (CVS), also referred to as Digital Eye Strain (DES), is a common condition among college students and other digital-device users and is associated with prolonged near work, reduced blinking, and sustained visual attention. Conventional preventive strategies, including ergonomic optimization and scheduled visual breaks, primarily address environmental risk factors but do not directly target the perceptual-motor mechanisms underlying visual fatigue and oculomotor inefficiency. Perceptual-Motor Vision Training (PMVT) is an emerging complementary, non-pharmacological appro
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.
Current methods for determining the neurotoxic potential of (agro)chemicals are not comprehensive enough, as is suggested by the increased incidence of Parkinson's disease (PD) among people exposed to certain pesticides. Mechanism-based in silico screening can address this shortcoming by predicting molecular initiating event activation, a precursor of the adverse outcome. However, a limited amount of protein-binding data has been collected on pesticides, meaning that for screening, an approach is required that is well suited for extrapolation to a wide variety of chemicals. Here, the group I 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.
INTRODUCTION: To facilitate rapid and effective diagnosis of COVID-19, effective screening can alleviate the challenges facing healthcare systems. We aimed to develop a machine learning-based prediction of COVID-19 diagnosis and design a graphical user interface (GUI) to diagnose COVID-19 cases by recording their symptoms and demographic features.
METHODS: We implemented different classification models including support vector machine (SVM), Decision tree (DT), Naïve Bayes (NB) and K-nearest neighbor (KNN) to predict the result of COVID-19 test for individuals. We trained these models by data
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: Disaster telehealth can be used to provide rapid access to remote specialty expertise and virtual surge capacity for overwhelmed local clinicians. The Regional Disaster Health Response System (RDHRS) is developing a disaster teleconsultation system for cross-jurisdictional care in the United States. In 2020, the Region 1 RDHRS provided Massachusetts hospitals access to disaster teleconsultation services with out-of-state critical care experts during the first wave of the COVID-19 pandemic response.
OBJECTIVE: We aimed to field-test (1) the acceptability and feasibility of using a
СтатьяНаблюдательное исследованиеПоддержка 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: Cholelithiasis can lead to significant complications if not diagnosed and treated promptly. Recent advances in deep learning and the improved ability of computer systems to detect clinically significant textural and morphological patterns in magnetic resonance imaging (MRI) can help reduce the time and resources required for the radiological evaluation of the gallbladder and cholelithiasis. Objective: To detect cholelithiasis, a support system with a graphical user interface for magnetic resonance (MR) images of the gallbladder was implemented to reduce the manual effort and time r
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.
Attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) involves difficulties in sustaining attention and resisting distraction. This has motivated the development of feedback-driven environments for cognitive control training. Integrating electroencephalography (EEG) sensors into Virtual Reality (VR) serious games for cognitive therapy remains relatively underexplored and requires reliable, non-invasive brain-computer interfaces. The existing solutions use multi-channel systems that primarily suffer from requiring complex hardware, while not combining motor imagery (MI) with concentration levels. The
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.
In the evaluation of drugs/cosmetics toxicology/efficacy on livings, rapid assessment of inflammatory responses in zebrafish models is critical but hindered by labor-intensive manual neutrophil counting. To be addressed, this study developed the innovative AATE-UNet, a deep learning model that automates high-throughput image analysis for precise inflammation quantification. In result, this UNet-based architecture processes lateral zebrafish images to segment complex anatomical regions (yolk sac, spinal cord) and quantify neutrophils with 90 % accuracy (<10 % error versus manual counts), while
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.
The purpose of this publication is to provide a written and live-action video step-by-step protocol for standardized use of IsletNet, a web-based platform for automated quantification of isolated pancreatic islets in images, starting from sampling and image acquisition to image upload, visual validation, and automatic report generation. The platform was developed for standardized, automated assessment of two-dimensional microscopic images of isolated pancreatic islets to support clinical and experimental islet isolation workflows. Deep-learning-based image segmentation is used to identify isle
СтатьяVideo-Audio MediaПоиск 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.
Malware is malicious software that infiltrates systems without user consent. Effective detection involves identifying such software and distinguishing it from benign programs. While machine learning has shown promise in malware detection, many existing techniques demand extensive feature engineering and representation, leading to higher computation times and error rates. To address these limitations, we propose CNN-GBM, a hybrid model combining Convolutional neural networks (CNN) with Gradient Boosted Machines (GBM), aimed at improving Android malware detection. The approach begins by construc
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 warning systems for coastal erosion and flooding are currently primarily designed for local applications, offering high-resolution, site-specific predictions. Only a few early warning systems (EWS) are used at large regional or national scales. There is also a lack of standardised indicators and thresholds, which vary widely across systems and hinder cross-regional applicability. While current EWS perform well in binary hazard detection (Yes/No hazard; 80-95% accuracy), they struggle to accurately classify intermediate hazard levels. A lack of comprehensive field datasets has impeded rig
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.
Historical datasets of tropical cyclone-driven storm surge and waves at moderate coastal resolution are scarce, limiting coastal hazard analysis and AI/ML-based surrogate model development where field observations remain sparse. We present a publicly available hindcast database of surge and wave conditions for 232 U.S. landfalling and impactful storms (1981-2021). We applied the coupled ADCIRC+SWAN system across the entire U.S. North Atlantic and Gulf coastline on a coastal-refined unstructured mesh achieving practical nearshore resolution (~100 - 500 m) for computational feasibility. We force
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.
As computers move from desktop screens into our glasses, traditional controllers such as keyboards and mice have proven impractical. A control interface for immersive experiences needs to seamlessly transport intention from the real to the virtual world while remaining portable, accurate, and robust. Here, we present an easy-to-wear, dry-contact and portable ultrasound armband that can decode morphological information and act as a virtual reality controller by predicting hand and wrist kinematics. Using our armband, we collected a large dataset of paired ultrasound and hand kinematics and used
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.
Tuberculosis (TB), a contagious disease, significantly affects lungs functioning. Amongst multiple detection methodologies, Chest X-ray analysis is considered the most effective methodology. Traditional Deep Learning methodologies have shown good results for TB detection; however, model's huge number of parameters, size, and compute requirements making it unsuitable for its practical deployment. Owing to scarce annotated datasets in medical domain augmented datasets are generated which is not a recommended technique in medical domain. This study presents TB-FSNet consisting of Few Shot Learnin
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.
Artificial intelligence (AI)-based approaches are crucial in computer-aided diagnosis (CAD) for various medical applications. Their ability to quickly and accurately learn from complex data is remarkable. Deep learning (DL) models have shown promising results in accurately classifying Alzheimer's disease (AD) and its related cognitive states, Early Mild Cognitive Impairment (EMCI) and Late Mild Cognitive Impairment (LMCI), along with the healthy conditions known as Cognitively Normal (CN). This offers valuable insights into disease progression and diagnosis. However, certain traditional machin
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.
NMR is widely considered the gold standard for organic compound structure determination. As such, NMR is routinely used in organic compound identification, drug metabolite characterization, natural product discovery, and the deconvolution of metabolite mixtures in biofluids (metabolomics and exposomics). In many cases, compound identification by NMR is achieved by matching measured NMR spectra to experimentally collected NMR spectral reference libraries. Unfortunately, the number of available experimental NMR reference spectra, especially for metabolomics, medical diagnostics, or drug-related
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.
With the number of phage genomes increasing, it is urgent to develop new bioinformatics methods for phage genome annotation. Promoter, a DNA region, is important for gene transcriptional regulation. In the era of post-genomics, the availability of data makes it possible to establish computational models for promoter identification with robustness. In this work, we introduce DPProm, a two-layer model composed of DPProm-1L and DPProm-2L, to predict promoters and their types for phages. On the first layer, as a dual-channel deep neural network ensemble method fusing multi-view features (sequence
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.