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
2071 публикаций
Поиск: 160 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 707 с найденным полным текстом
OBJECTIVES: To systemically analyse the heterogeneity in the clinical manifestations and prognoses of patients with antisynthetase syndrome (ASS) and evaluate the transcriptional signatures related to different clinical phenotypes.
METHODS: A total of 701 patients with ASS were retrospectively enrolled. The clinical presentation and prognosis were assessed in association with four anti-aminoacyl transfer RNA synthetase (ARS) antibodies: anti-Jo1, anti-PL7, anti-PL12 and anti-EJ. Unsupervised machine learning was performed for patient clustering independent of anti-ARS antibodies. Transcriptom
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2025eng
Simultaneous proportional detection (SPD), based on surface electromyography (sEMG) signals, is a promising approach that achieves higher performance when trained on complex movements. However, collecting such training data is time-consuming for the user. To enable real-world applications, it is crucial to balance precision and ease of use. This study proposes a data transformation approach to enhance detection performance by transferring knowledge from a pre-existing dataset of complex movements to a simpler movement dataset. So, instead of asking a user to perform a variety of movements each
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.
OBJECTIVES: This study aimed to characterize the development landscape of artificial intelligence (AI)-assisted tongue diagnosis in Traditional Chinese Medicine (TCM) by comparing publication trends, collaboration patterns, research hotspots, and emerging topics between CNKI-indexed and WoSCC-indexed literature.
METHODS: Literature published between January 2015 and August 2026 was retrieved from the Web of Science Core Collection (WoSCC) and China National Knowledge Infrastructure (CNKI). Publication trends were summarized descriptively, and CiteSpace and VOSviewer were used for collaboratio
СтатьяОбзорПолный 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.
Chronic kidney disease (CKD) in children is a rare but serious condition characterized by progressive renal dysfunction and a range of systemic complications. Renal fibrosis plays a central role in disease progression, representing irreversible damage associated with poor outcomes. Currently, diagnosis and assessment of fibrosis rely primarily on invasive renal biopsy, which is limited by procedural risks and sampling variability. Quantitative magnetic resonance imaging (MRI) techniques, including relaxometry methods such as T1, T2, and T2* mapping, diffusion-weighted imaging, magnetization tr
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.
OBJECTIVE: To decrease multiple pregnancy risk and sustain optimal pregnancy chance by choosing suitable number of embryos during transfer, this study aims to construct artificial intelligence models to predict the pregnancy outcome and multiple pregnancy risk after IVF-ET.
MATERIALS AND METHODS: From Jan 2010 to Dec 2019, 1507 fresh embryo transfer cycles contained 20 features were obtained. After eliminating incomplete records, 949 treatment cycles were included in the pregnancy model dataset and 380 cycles in the twin pregnancy model dataset. Six machine learning algorithms were used for m
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.
Transferable neural network potentials (NNP) are undergoing rapid development. Many practical applications of NNPs focus on single molecules; e.g., using NNPs as a fast replacement for quantum chemical methods for dihedral angle scans in force field development. Similarly, the reference data on which most transferable NNPs have been trained are single molecule properties. As NNPs are beginning to be used to simulate more complex systems, such as solute-solvent simulations, the question arises whether the current generation of transferable NNPs is accurate enough to reproduce condensed phase pr
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: Accurate dose prediction is challenged by the lack of available training samples and the rapid evolution of radiotherapy techniques.
PURPOSE: A cross-technique transfer learning strategy was developed to predict the dose distribution for radiotherapy planning using limited training samples.
METHODS: Data were collected from 154 patients with nasopharyngeal carcinoma: 60 treated with intensity-modulated radiotherapy (IMRT) and 94 treated with volumetric modulated arc therapy (VMAT). The Res-U Net was selected as the base deep learning network. Cross-technique models were pretraine
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.
PURPOSE: To study the effectiveness of whole-scenario embryo identification using a self-supervised learning encoder (WISE) in in vitro fertilization (IVF) on time-lapse, cross-device, and cryo-thawed scenarios.
METHODS: WISE was based on the vision transformer (ViT) architecture and masked autoencoders (MAE), a self-supervised learning (SSL) method. To train WISE, we prepared three datasets including the SSL pre-training dataset, the time-lapse identification dataset, and the cross-device identification dataset. To identify whether pairs of images were from the same embryos in different scen
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: Endometriosis (EM) is a prevalent gynecological disorder frequently associated with irregular menstruation and infertility. Programmed cell death (PCD) is pivotal in the pathophysiological mechanisms underlying EM. Despite this, the precise pathogenesis of EM remains poorly understood, leading to diagnostic delays. Consequently, identifying biomarkers associated with PCD is critical for advancing the diagnosis and treatment of EM.
METHODS: This study used datasets from the Gene Expression Omnibus (GEO) to identify differentially expressed genes (DEGs) following preprocessing. By c
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.
Alzheimer's disease (AD) is a gradually advancing brain disorder marked by memory impairment. The incurable, progressive nature of the disease leads to the dementia stage. Treatment is effective in the early stage, and it can be controlled but not cured. Artificial Intelligence (AI) learning models are used in medical science to detect and classify diseases into specific categories. Features are extracted from medical images and trained using AI learning models to perform an accurate diagnosis of AD. Recent advancements in machine learning (ML) and deep learning (DL) models have demonstrated s
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.
BACKGROUND: Activity cliffs, which refer to pairs of molecules that are structurally similar but show significant differences in their potency, can lead to model representation collapse and make the model challenging to distinguish them.
RESULTS: Our research indicates that as molecular similarity increases, graph-based methods struggle to capture these nuances, whereas image-based approaches effectively retain the distinctions. Thus, we developed MaskMol, a knowledge-guided molecular image self-supervised learning framework. MaskMol accurately learns the representation of molecular images by
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.
Achieving high Li+ conductivity, near-unity transference numbers, and stable interfaces in solid-state electrolytes remains a major challenge for lithium-metal batteries. Here we introduce a radial-effect design principle: relativistic expansion and spin-orbit coupling of 5d orbitals enhance s-d/p-d hybridization, weaken Li-anion interactions, and lower migration barriers. An entropy-based descriptor, Sd, trained and validated with machine learning across >10,000 oxides, sulfides, and halides captures this effect. Machine-learning-guided high-throughput screening flags monoclinic HfO2, whose 5
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: Sex determination from the bones is of great importance for forensic medicine and anthropology. The mandible is highly valued because it is the strongest, largest and most dimorphic bone in the skull.
AIM: Our aim in this study is gender estimation with morphometric measurements taken from mandibular lingula, an important structure on the mandible, by using machine learning algorithms and artificial neural networks.
METHODS: Cone beam computed tomography images of the mandibular lingula were obtained by retrospective scanning from the Picture Archiving Communication Systems of th
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.
At present, a medium-level microcontroller is capable of performing edge computing and can handle the computation of neural network kernel functions. This makes it possible to implement a complete end-to-end solution incorporating signal acquisition, digital signal processing, and machine learning for the classification of cardiac arrhythmias on a small wearable device. In this work, we describe the design and implementation of several classifiers for atrial fibrillation detection on a general-purpose ARM Cortex-M4 microcontroller. We used the CMSIS-DSP library, which supports Naïve Bayes and
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.
In this study, we expand upon and benchmark the Kim-Gordon method (KG), a subsystem density functional theory (DFT) approach appended with a machine-learned correction to compensate for errors in the kinetic energy term and thereby match Kohn-Sham (KS) DFT accuracy. This correction is obtained through 'delta- learning' based on KS-DFT data. The method promises sampling of configurations for condensed molecular systems at the Kohn-Sham DFT level of accuracy at a fraction of the computational cost. Despite encouraging results for liquid water, it was not obvious whether the scheme had more gener
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: Predicting live birth outcomes following in vitro fertilization/intracytoplasmic sperm injection (IVF/ICSI) remains challenging. Most existing models are typically limited to single time-point data and lack integration of sequential clinical information, constraining their utility for personalized decision-making.
METHODS: This retrospective multicenter study included 8,389 fresh IVF/ICSI cycles for model development and internal validation, with 2,058 cycles for independent external validation. We constructed prediction models at three sequential clinical stages: Stage 1 (baselin
СтатьяВалидационное исследованиеМногоцентровое исследованиеПоиск 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: The unparalleled performance of deep learning approaches in generic image processing has motivated its extension to neuroimaging data. These approaches learn abstract neuroanatomical and functional brain alterations that could enable exceptional performance in classification of brain disorders, predicting disease progression, and localizing brain abnormalities.
NEW METHOD: This work investigates the suitability of a modified form of deep residual neural networks (ResNet) for studying neuroimaging data in the specific application of predicting progression from mild cognitive impair
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
Optical metamaterials exhibit superior optical performance, yet their high-dimensional design problems impede efficient global optimization. In this study, we introduce Quantum‑driven Learning and Exploration for Advanced Photonic metamaterials (Q-LEAP) that integrates material screening, property calculation and quantum-accelerated structural design. By incorporating a factorization machine (FM) algorithm and leveraging the quantum tunnelling effect of quantum annealing, we efficiently explore a vast solution space of containing 2108 candidates, with a single optimization step completed in 2.
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: This study seeks to quantify how current speech recognition systems perform on dysphonic input and if they can be improved.
STUDY DESIGN: Experimental machine learning methods based on a retrospective database.
SETTING: Single academic voice center.
METHODS: A database of dysphonic speech recordings was created and tested against 3 speech recognition platforms. Platform performance on dysphonic voice input was compared to platform performance on normal voice input. A custom speech recognition model was trained on voice from patients with spasmodic dysphonia or vocal cord paralysi
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.
INTRODUCTION: Assisted reproductive technology has been proposed for women with infertility. Moreover, in vitro fertilization (IVF) cycles are increasing. Factors contributing to successful pregnancy have been widely explored. In this study, we used machine learning algorithms to construct prediction models for clinical pregnancies in IVF.
MATERIALS AND METHODS: A total of 24,730 patients entered IVF and intracytoplasmic sperm injection cycles with clinical pregnancy outcomes at Taipei Medical University Hospital. Data used included patient characteristics and treatment. We used machine learn
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.