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
5579 публикаций
Поиск: 214 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 3111 с найденным полным текстом
OBJECTIVES: To develop and validate a scalable, semi-automated framework for extracting high-granularity research data from legacy Electronic Patient Records (EPR), using a decade of family history breast screening as the exemplar.
METHODS: Our multidisciplinary team developed a three-layer architecture distinguishing raw EPR data, a context layer holding a structured patient journey, and analysis-ready output variables. The context layer was implemented in Structured Query Language (SQL) with explicit rules for cohort identification, exclusions, imaging-event linkage, and outcome derivation.
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.
Diagnostic laboratories gather phenotypic data through requisition forms, but there is no consensus as to which data are essential for variant interpretation. The ClinGen Cardiomyopathy Variant Curation Expert Panel defined a phenotypic data set for hypertrophic cardiomyopathy (HCM) variant interpretation, with the goal of standardizing requisition forms. Phenotypic data elements listed on requisition forms from nine leading cardiomyopathy testing laboratories were compiled to assess divergence in data collection. A pilot of 50 HCM cases was implemented to determine the feasibility of harmoniz
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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.
Text-mining techniques are essential tools to efficiently access information within an increasing number of publications. The SIB Literature Services (SIBiLS) are dedicated to the text-mining and biocuration communities. SIBiLS features an extensive repository comprising ~40 million abstracts from MEDLINE, 8 million full-text articles accessible through the National Library of Medicine (NLM) via PMC, 29 million supplementary data files, and ~1 million taxonomic treatments sourced from Plazi and other contributors. The full-text articles are also containing original Open Access journals, which
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2021eng
Deep learning enabled medical image analysis is heavily reliant on expert annotations which is costly. We present a simple yet effective automated annotation pipeline that uses autoencoder based heatmaps to exploit high level information that can be extracted from a histology viewer in an unobtrusive fashion. By predicting heatmaps on unseen images the model effectively acts like a robot annotator. The method is demonstrated in the context of coeliac disease histology images in this initial work, but the approach is task agnostic and may be used for other medical image annotation applications.
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.
Scientific communication depends on the production of FAIR (findable, accessible, interoperable, reusable) data. Yet when datasets are shared, they remain hard to interpret across domains because annotations are tied to heterogeneous file formats and implicit semantics. We present a format-agnostic method for fragment-level annotation based on Data Fragment Selectors (DFS): URI-addressable pointers to sub-file regions (e.g., CSV rows/columns, JSON objects) whose meaning is defined by an accompanying explicit selector standard. DFS are aggregated into a Datamap, a lightweight schema that binds
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.
The accelerating growth of genomic and proteomic information for Chlamydia species, coupled with unique biological aspects of these pathogens, necessitates bioinformatic tools and features that are not provided by major public databases. To meet these growing needs, we developed ChlamBase, a model organism database for Chlamydia that is built upon the WikiGenomes application framework, and Wikidata, a community-curated database. ChlamBase was designed to serve as a central access point for genomic and proteomic information for the Chlamydia research community. ChlamBase integrates information
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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.
Maintaining scientific databases that depend on continuous curation of research literature often requires labor-intensive, slow, and error-prone annotation processes. To address these challenges, we present a pipeline that integrates text mining with expert supervision to support database expansion. Using the BRENDA enzyme database as a case study, we compiled a relation extraction dataset by aligning document-level annotations with literature references through distant supervision. We then developed a neural model that performs entity recognition and relation classification, enabling the extr
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.
Open and interoperable data infrastructures are essential to advancing food and nutritional security research, yet few data management systems are specifically designed for crop nutritional datasets that support seamless querying, visualization, and comparison. Existing data sources are often syntactically and semantically heterogeneous, creating substantial barriers to interoperability and data reuse, and ultimately limiting the translation of research into sustainable agricultural innovation. To address this gap, we developed an ontology-based data access and integration (OBDI) framework tha
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: Diagnostic accuracy of artificial intelligence (AI) pneumothorax (PTX) detection in chest radiographs (CXR) is limited by the noisy annotation quality of public training data and confounding thoracic tubes (TT). We hypothesize that in-image annotations of the dehiscent visceral pleura for algorithm training boosts algorithm's performance and suppresses confounders.
METHODS: Our single-center evaluation cohort of 3062 supine CXRs includes 760 PTX-positive cases with radiological annotations of PTX size and inserted TTs. Three step-by-step improved algorithms (differing in algorithm
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 discovery of antiviral drugs is a rapidly developing area of medicinal chemistry research. The emergence of resistant variants and outbreaks of poorly studied viral diseases make this area constantly developing. The amount of antiviral activity data available in ChEMBL consistently grows, but virus taxonomy annotation of these data is not sufficient for thorough studies of antiviral chemical space. We developed a procedure for semi-automatic extraction of antiviral activity data from ChEMBL and mapped them to the virus taxonomy developed by the International Committee for Taxonomy of Virus
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
MOTIVATION: High-throughput extraction and structured labeling of data from academic articles are crucial for enabling downstream machine learning applications and secondary analyses. Current approaches lack integration with the publishing process and comprehensive annotation of experimental roles and methodologies alongside bioentity recognition.
RESULTS: We embedded multimodal data curation into the academic publishing process to annotate segmented figure panels and captions, combining natural language processing with authors' feedback to increase annotation accuracy. The resulting dataset,
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
Gastrointestinal (GI) cancer is common, characterized by high mortality, and includes oesophagus, gastric, liver, bile duct, pancreas, rectal and colon cancers. The insufficient specificity and sensitivity of biomarkers is still a key clinical hindrance for GI cancer diagnosis and successful treatment. The emergence of `precision medicine', `basket trial' and `field cancerization' concepts calls for an urgent need and importance for the understanding of how organ system cancers occur at the molecular levels. Knowledge from both the literature and data available in public databases is informati
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society2026eng
PURPOSE: The field of automated scoliosis diagnosis necessitates large-scale data annotation; however, existing annotation practices are hampered by the lack of a systematic, end-to-end quality control framework. To address this gap, we aim to develop a Semi-Automated End-to-End QC (SAE-QC) System designed to ensure annotation accuracy while substantially accelerating the data collection pipeline and reducing operational costs. This system is expected to provide critical support for the construction of high-quality datasets and the development of reliable AI models in the domain of automated C
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.
The present study was conducted to explore the farmer's perception regarding constraints faced in adoption of dairy farming practices in Sindh province of Pakistan. The data were collected from 133 project dairy farmers of Pakistan Dairy Development Company (PDDC) and 133 non-PDDC dairy farmers. The constraints were measured with three-point continuum scale. The survey results revealed that on overall basis, technical, financial, and physical constraints, viz., poor conception rate of artificial insemination (AI) in buffaloes, high price of concentrates, high cost of treatment, etc. received h
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.
STUDY DESIGN: A narrative review of principles, benefits and disadvantages, as well as methods of research data sharing.
OBJECTIVES: To assist prospective Spinal Cord authors and others with understanding and implementing data sharing, so that various benefits of such sharing can accrue to all spinal cord injury research stakeholders.
SETTING: International.
METHODS: The medical research and health care services literature was reviewed nonsystematically for relevant articles, and web sites were explored for information and services offered by various pertinent organizations.
RESULTS: Grant
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.
Gene regulatory networks provide fundamental insights into plant biology, yet extracting structured interaction data from scientific literature remains a significant bottleneck. Traditional manual curation cannot scale to meet the demands of modern research, while automated text mining approaches struggle with the complexity of gene nomenclature and relationship classification. Large language models (LLMs) offer promising capabilities for information extraction, but integrated platforms combining LLM extraction with community validation for plant regulatory databases remain scarce. We develope
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.
Resolving bacterial and archaeal genomes from metagenomes has revolutionized our understanding of Earth's biomes yet producing high-quality genomes from assembled fragments has been an ever-standing problem. While automated binning software and their combination produce prokaryotic bins in high throughput, their manual refinement has been slow, sometimes difficult or missing entirely facilitating error propagation in public databases. Here, we present uBin, a GUI-based, standalone bin refiner that runs on all major operating platforms and was additionally designed for educational purposes. Whe
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.
OBJECTIVE: Automate the extraction of adverse events from the text of electronic medical records of patients hospitalized for cardiac catheterization.
METHODS: We focused on events related to cardiac catheterization as defined by the NCDR-IMPACT registry. These events were extracted from the Necker Children's Hospital data warehouse. Electronic health records were pre-screened using regular expressions. The resulting datasets contained numerous false positives sentences that were annotated by a cardiologist using an active learning process. A deep learning text classifier was then trained on
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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 AND PURPOSE: Segmentation imperfections (noise) in radiotherapy organ-at-risk segmentation naturally arise from specialist experience and image quality. Using clinical contours can result in sub-optimal convolutional neural network (CNN) training and performance, but manual curation is costly. We address the impact of simulated and clinical segmentation noise on CNN parotid gland (PG) segmentation performance and provide proof-of-concept for an easily implemented auto-curation countermeasure.
METHODS AND MATERIALS: The impact of segmentation imperfections was investigated by simula
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.
Cryo-electron tomography (cryoET) enables visualization of macromolecular complexes within intact cellular environments. Continued improvements in instrumentation, sample preparation, and data-processing pipelines have increased both the scale and the complexity of cryoET datasets, making manual analysis challenging. To support scalable, collaborative annotation, we developed copick, an open-source dataset application programming interface (API) and accompanying tool suite for cryoET analysis. Copick provides standardized access to tomograms, segmentations, point annotations, meshes, and featu
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.