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

6137 публикаций

Поиск: 165 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1217 с найденным полным текстом

An Improved Soft Subspace Clustering Algorithm Based on Particle Swarm Optimization for MR Image Segmentation.

Soft subspace clustering (SSC), which analyzes high-dimensional data and applies various weights to each cluster class to assess the membership degree of each cluster to the space, has shown promising results in recent years. This method of clustering assigns distinct weights to each cluster class. By introducing spatial information, enhanced SSC algorithms improve the degree to which intraclass compactness and interclass separation are achieved. However, these algorithms are sensitive to noisy data and have a tendency to fall into local optima. In addition, the segmentation accuracy is poor b

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 37160860Открыть статью

CTDGFinder: A Novel Homology-Based Algorithm for Identifying Closely Spaced Clusters of Tandemly Duplicated Genes.

Closely spaced clusters of tandemly duplicated genes (CTDGs) contribute to the diversity of many phenotypes, including chemosensation, snake venom, and animal body plans. CTDGs have traditionally been identified subjectively as genomic neighborhoods containing several gene duplicates in close proximity; however, CTDGs are often highly variable with respect to gene number, intergenic distance, and synteny. This lack of formal definition hampers the study of CTDG evolutionary dynamics and the discovery of novel CTDGs in the exponentially growing body of genomic data. To address this gap, we deve

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка правительства СШАПолный 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 28007975Открыть статью

An m/z- and Intensity-Based HRMS Clustering Algorithm Targeted toward Single-Cell Metabolomics.

Single-cell (SC) metabolomics holds great potential in the development of novel diagnostic tools and mechanistic insights into cell biology. Using high-resolution mass spectrometry (HRMS), the masses of a single cell's constituents can be determined with an accuracy high enough to derive their respective elemental compositions. Using a molecule's mass and its MS fragmentation pattern, in many cases a molecular structure can be assigned or looked up in databases. Due to the small measurement cell volume of an Orbitrap HRMS instrument, samples need to be scanned multiple times, which necessitate

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 42430358Открыть статью

Bioinformatics Approach to Cancer Prediction using Quantum Clustering Algorithm for Behavioral Similarity in Gene Expression.

This study introduces a Hybrid Quantum K-Means Clustering Algorithm with automatic cluster detection for classifying cancerous and non-cancerous gene expression data. The method employs Quantum Multi-Feature Mapping for state encoding, Swap Test-based quantum distance estimation, and Quantum Gradient-Based Optimization to dynamically identify the optimal number of clusters by minimizing intra-cluster variance. Initial centroids are selected through a probability-proportional distance strategy, improving stability and accuracy. Applied to breast cancer datasets, the approach surpasses the exist

СтатьяVideo-Audio MediaПоддержка 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 41587170Открыть статью

[Multidimensional clinical phenotypes of obstructive sleep apnea hypopnea syndrome based on unsupervised clustering algorithm].

Objective:To advance the precision diagnosis and treatment of obstructive sleep apnea-hypopnea syndrome(OSAHS), this study aimed to identify phenotypes with distinct pathophysiological and clinical features based on multidimensional clinical data using unsupervised clustering methods. Methods:Polysomnography indicators (apnea-hypopnea index[AHI], lowest oxygen saturation, oxygen desaturation index, arousal index) and clinical symptom scale data(Epworth Sleepiness Scale[ESS], Insomnia Severity Index[ISI], Self-Rating Anxiety Scale[SAS], Self-Rating Depression Scale[SDS10]) were collected from 6

Аннотация на английскомСтатьяПолный 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 42208962Открыть статью

Hybrid Clustering-Enhanced Brain Storm Optimization Algorithm for Efficient Multi-Robot Path Planning.

To address the core challenges in multi-robot path planning (MRPP) within large-scale, complex environments-namely path conflicts, suboptimal task allocation, and computational inefficiency-this paper introduces a Hybrid Clustering-Enhanced Brain Storm Optimization (HC-BSO) algorithm designed to improve both path quality and computational efficiency significantly. For optimizing initial task assignment, the conventional K-Means clustering method is supplanted by a hybrid clustering methodology that integrates Mini-Batch K-Means with Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (

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 40558316Открыть статью

Automatic modulation classification method using fixed K-means algorithm for feature clustering processing.

The role played by communication technology in daily life is gradually increasing. However, there are problems such as complex types of signals, huge amount of data and noise interference, and the recognition accuracy of existing modulation classification methods is low. Therefore, the study proposes a signal automatic modulation classification model based on fixed K-mean algorithm and denoising autoencoder. The model uses fixed K-mean algorithm for feature classification and optimizes median filtering algorithm using dynamic thresholding. The classifier is used to improve the recognition accu

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 41086165Открыть статью

Evaluating the kidney disease progression using a comprehensive patient profiling algorithm: A hybrid clustering approach.

BACKGROUND: Acute kidney injury (AKI) can lead to an approximate ninefold increased risk for developing chronic kidney disease (CKD). Despite this, many AKI survivors lack proper nephrology follow-up, highlighting the urgent need to identify patient profiles before onset CKD. Thus, we aimed to develop a patient profiling algorithm to identify clinical phenotypes from AKI to CKD progression. METHODS: This retrospective study utilized electronic health records data from 2010 to 2022. We classified AKI into three groups: Hospital Acquired AKI (HA-AKI), Community Acquired AKI (CA-AKI), and No-AKI

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 40644387Открыть статью

An artificial intelligence algorithm for co-clustering to help in pharmacovigilance before and during the COVID-19 pandemic.

AIMS: Monitoring drug safety in real-world settings is the primary aim of pharmacovigilance. Frequent adverse drug reactions (ADRs) are usually identified during drug development. Rare ones are mostly characterized through post-marketing scrutiny, increasingly with the use of data mining and disproportionality approaches, which lead to new drug safety signals. Nonetheless, waves of excessive numbers of reports, often stirred up by social media, may overwhelm and distort this process, as observed recently with levothyroxine or COVID-19 vaccines. As human resources become rarer in the field of p

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 38332645Открыть статью

Effectiveness of an Algorithmic Approach to Ventilator Withdrawal at the End of Life: A Stepped Wedge Cluster Randomized Trial.

Background: The transition to spontaneous breathing puts patients who are undergoing ventilator withdrawal at high risk for developing respiratory distress. A patient-centered algorithmic approach could standardize this process and meet unique patient needs because a single approach (weaning vs. one-step extubation) does not capture the needs of a heterogenous population undergoing this palliative procedure. Objectives: (1) Demonstrate that the algorithmic approach can be effective to ensure greater patient respiratory comfort compared to usual care; (2) determine differences in opioid or benz

Рандомизированное исследованиеСтатьяПоддержка 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 37594769Открыть статью

ILRC: a hybrid biomarker discovery algorithm based on improved L1 regularization and clustering in microarray data.

BACKGROUND: Finding significant genes or proteins from gene chip data for disease diagnosis and drug development is an important task. However, the challenge comes from the curse of the data dimension. It is of great significance to use machine learning methods to find important features from the data and build an accurate classification model. RESULTS: The proposed method has proved superior to the published advanced hybrid feature selection method and traditional feature selection method on different public microarray data sets. In addition, the biomarkers selected using our method show a m

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 34686127Открыть статью

Segmentation of lung parenchyma in CT images using CNN trained with the clustering algorithm generated dataset.

BACKGROUND: Lung segmentation constitutes a critical procedure for any clinical-decision supporting system aimed to improve the early diagnosis and treatment of lung diseases. Abnormal lungs mainly include lung parenchyma with commonalities on CT images across subjects, diseases and CT scanners, and lung lesions presenting various appearances. Segmentation of lung parenchyma can help locate and analyze the neighboring lesions, but is not well studied in the framework of machine learning. METHODS: We proposed to segment lung parenchyma using a convolutional neural network (CNN) model. To reduc

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 30602393Открыть статью

Patterns of olfactory dysfunction in chronic rhinosinusitis identified by hierarchical cluster analysis and machine learning algorithms.

BACKGROUND: Olfactory dysfunction is a common symptom of chronic rhinosinusitis (CRS). We previously identified several cytokines potentially linked to smell loss, potentially supporting an inflammatory etiology for CRS-associated olfactory dysfunction. In the current study we sought to validate patterns of olfactory dysfunction in CRS using hierarchical cluster analysis, machine learning algorithms, and multivariate regression. METHODS: CRS patients undergoing functional endoscopic sinus surgery were administered the Smell Identification Test (SIT) preoperatively. Mucus was collected from th

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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 30485725Открыть статью

BHSMS: a new software for searching the most stable structure of clusters based on the improved basin hopping algorithm.

To explore the relationship between the structures and properties of clusters, global-minimum (GM) structures of clusters should be determined in cluster science. In this work, a new efficient global-minimum search package named BHSMS was developed to search for the most stable structure of both atomic and molecular clusters. In this program, the structure relaxation (SR) algorithm, structure similarity recognition (SSR) algorithm, planarity recognition (PR) algorithm, and the constraints of molecules for rotation (CMR) algorithm, combined with the improved basin-hopping (BH) algorithm, were 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 42867444Открыть статью

Проверка полезности контролируемого кластерного алгоритма для точного [11С]DPA-713 PET Mозговой изображения.

Использование количественных изображений PET на артериальной входной функции затрудняет функционирование PET мозга в определенных популяциях, ограничивая размер выборки. Для решения этой проблемы в качестве альтернативы был введен контролируемый алгоритм кластеризации (SVCA). Наша цель состояла в том, чтобы подтвердить эффективность SVCA для PET мозга с помощью [11C]DPA-713, который нацелен на предполагаемый маркер травмы мозга и ремонта. Методы: Это исследование включало сводный набор данных, включающий 12 здоровых добровольцев (HV), 6 участников из Вейл Корнелл Медицины и 6 участников из Мед

СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПолный текст найденМашинный перевод · не проверен
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 40180563Открыть статью

A cluster randomized trial assessing the effect of a digital health algorithm on quality of care in Tanzania (DYNAMIC study).

Digital clinical decision support tools have contributed to improved quality of care at primary care level health facilities. However, data from real-world randomized trials are lacking. We conducted a cluster randomized, open-label trial in Tanzania evaluating the use of a digital clinical decision support algorithm (CDSA), enhanced by point-of-care tests, training and mentorship, compared with usual care, among sick children 2 to 59 months old presenting to primary care facilities for an acute illness in Tanzania (ClinicalTrials.gov NCT05144763). The primary outcome was the mean proportion 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 39715234Открыть статью

Diagnostic Value of Vaginal Ultrasound under Improved Clustering Algorithm Combined with Hysteroscopy in Abnormal Uterine Bleeding.

In order to explore the diagnostic value of the improved clustering algorithm of vaginal ultrasound combined with hysteroscopy in abnormal uterine bleeding (AUB), 128 patients diagnosed with AUB in the hospital were selected as the research objects. A K-means improved clustering color image segmentation algorithm was designed and applied to AUB vaginal ultrasound image processing. The running time, mean square error (MSE), and peak to signal noise ratio (PSNR) were calculated to evaluate the algorithm, and the sensitivity, specificity, negative likelihood ratio, and positive likelihood ratio w

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 35669673Открыть статью

Algorithm-Based Care for Treating Chronic Pancreatitis: A Nationwide Stepped-Wedge Cluster Randomized Controlled Trial.

INTRODUCTION: Chronic pancreatitis strongly impairs patients' quality of life through pain and functional insufficiencies, which may be improved by implementing an evidence-based management algorithm. This study aimed to improve quality of life and reduce pain by increasing guideline adherence, using an evidence-based management algorithm, addressing exocrine and endocrine pancreatic insufficiency, nutritional status, bone health, pain management, and lifestyle. METHODS: A nationwide stepped-wedge cluster-randomized controlled trial was performed across 26 Dutch centers collaborating in the D

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 41841610Открыть статью

Parcellation of functional subregions using an improved affinity propagation clustering algorithm based on structure-function coupling.

LEARNING POINTS Integrating structural and functional connectivity via a nonlinear SFC framework improves the biological plausibility and robustness of primary visual cortex (V1) subregion parcellation compared with unimodal methods.The dorsal subregion of V1 (Dor-V1) exhibits selective functional abnormalities in individuals with autism spectrum disorder (ASD), which are significantly correlated with the severity of core social symptoms.Dor-V1 dysfunction may serve as a promising neuroimaging biomarker for patient subtyping and predicting treatment response in ASD, highlighting the clinical t

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 42751252Открыть статью

OocystMeter, a machine-learning algorithm to count and measure Plasmodium oocysts, reveals clustering patterns in the Anopheles midgut.

We present OocystMeter, a machine learning-based software developed to automate the segmentation of malaria oocysts from images of mosquito midguts stained with mercurochrome. Existing bioimage analysis tools, including machine learning-based ones, often struggle with the unique staining patterns, complex midgut backgrounds, and variable morphology of oocysts, making the determination of oocyst size and numbers cumbersome. To overcome these challenges, we curated a high-quality dataset comprised of 11,178 Plasmodium falciparum oocysts in Anopheles gambiae midguts annotated by expert parasitolo

СтатьяПрепринтПоиск 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 40667075Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты