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
317 публикаций
Поиск: 66 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 44 с найденным полным текстом
BMC medical informatics and decision making2026eng
BACKGROUND: Over the past two decades, there has been a noticeable emergence of chronic kidney disease of uncertain etiology (CKDu) as a substantial contributor to the burden of chronic kidney disease (CKD) in rural Sri Lanka where early CKDu patients have less symptoms. This study was conducted to develop data science models to identify whether a selected individual is healthy or suffering from CKD and to determine the severity of patients with CKDu. METHODS: Seventeen attributes were considered for 276 individuals and Logistic Regression, Feed-Forward Neural Network (FFNN), Probabilistic Neu
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.
Accurately predicting tissue mechanics of cardiac valves is crucial for computational biomechanics and surgical planning. Conventional finite elements (FEs) entail high computational costs when modeling real-world applications, whereas purely data-driven approaches lack physical consistency and interpretability. We present a hybrid, physics-informed neural network framework called NN-FE, which combines a feedforward neural network with a nonlinear FE solver to predict the deformation of the tricuspid valve posterior leaflet (TVPL) under quasi-static biaxial loading. For collection of biomechan
СтатьяПрепринтПоиск 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: Understanding how the visual system assigns borders to foreground objects is central to figure-ground perception, yet the computational principles underlying this process are still under investigation.
METHODS: We trained multiple convolutional neural network (CNN) architectures on simple overlapping/occlusion stimuli and tested them on systematically degraded contours to probe how border-ownership (BOS) inference depends on available border context.
RESULTS: Across networks, BOS could be inferred from feedforward computations even under degraded conditions, but performance sho
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.
Multi-layer perceptron (MLP) neural network belongs to multi-layer feedforward neural network, and has the ability and characteristics of high intelligence. It can realize the complex nonlinear mapping by its own learning through the network. Bipolar disorder is a serious mental illness with high recurrence rate, high self-harm rate and high suicide rate. Most of the onset of the bipolar disorder starts with depressive episode, which can be easily misdiagnosed as unipolar depression and lead to a delayed treatment so as to influence the prognosis. The early identifica- tion of bipolar disorder
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 human brain orchestrates object vision through an interplay of feedforward processing in concert with recurrent processing. However, where, when, and how recurrent processing contributes to visual processing is incompletely understood due to the difficulties in teasing apart feedforward and recurrent processing. We combined a backward masking paradigm with multivariate analysis on EEG and fMRI data to isolate and characterize the nature of recurrent processing. We find that recurrent processing substantially shapes visual representations across the ventral visual stream, starting early 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.
In this work, we develop a computational approach for the analytical investigation of the dynamics of waves in a nonlinear system described by the Kudryashov-Sinelshchikov equation which is a nonlinear partial differential equation of (1+1) dimensions that models the propagation of pressure waves in bubbly liquids, multiphase flow systems, oil pipeline transport, and nonlinear acoustics. In the suggested approach, we use the combination of a multilayer feedforward artificial neural network and the Riccati sub-equation method where an exact solution to the Riccati auxiliary equation is used as
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.
Estimation of risk of recurrence in early-stage oral tongue squamous cell carcinoma (OTSCC) remains a challenge in the field of head and neck oncology. We examined the use of artificial neural networks (ANNs) to predict recurrences in early-stage OTSCC. A Web-based tool available for public use was also developed. A feedforward neural network was trained for prediction of locoregional recurrences in early OTSCC. The trained network was used to evaluate several prognostic parameters (age, gender, T stage, WHO histologic grade, depth of invasion, tumor budding, worst pattern of invasion, perineu
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.
We report on the construction of neural networks for determining whether pediatric patients requiring transport to a tertiary care center should be moved by air or by ground. The networks were based on the functional-link net architecture. In two experiments, feedforward supervised-learning neural nets were trained with examples of an expert's decisions and then were used in a consulting mode to provide advice on cases not previously encountered. Training and validation were performed by a combination of the k-fold cross-validation and leaving-one-out sampling methods. Use of the functional-li
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.
The purines, ATP and adenosine, control the rundown and termination of swimming in the Xenopus embryo. This intrinsic purinergic modulation, unavoidably present during every swimming episode, could lead to stereotyped inflexible behavior and consequently could jeopardize the survival of the embryo. To explore whether this control system can exhibit adaptability, I have used a minimal simulation in which a model neuron released ATP that (1) inhibited K+ currents and (2) was converted by ectonucleotidases to adenosine, which then inhibited Ca2+ currents. The model neuron exhibited an accommodati
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.
Recordings of increasingly large neural populations have revealed that the firing of individual neurons is highly coordinated. When viewed in the space of all possible patterns, the collective activity forms nonlinear structures called neural manifolds. Because such structures are observed even at rest or during sleep, an important hypothesis is that activity manifolds may correspond to continuous attractors shaped by recurrent connectivity between neurons. Classical models of recurrent networks have shown that continuous attractors can be generated by specific symmetries in the connectivity.
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 human visual system excels at recognizing occluded objects, yet the temporal dynamics of recurrent processing in this task remain unclear. Using high-temporal-resolution Electroencephalography (EEG), backward masking, and deep neural networks (DNNs), we employed a two-stage paradigm to investigate recurrent processing in occluded object recognition. In Experiment 1, we manipulated occlusion levels and applied multivariate pattern analysis (MVPA) and temporal generalization analysis (TGA) to investigate the neural differences in object recognition across varying degrees of occlusion. In Exp
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:To construct a prediction model for Ménière's disease based on neural network and evaluate its prediction ability. Methods:Sixty-four patients with Ménière's disease underwent gadolinium enhanced magnetic resonance imaging of inner ear which showed endolymphatic hydrops. Meanwhile, 40 healthy adults were enrolled as controls. The database of wideband tympanometry of patients and control subjects was analyzed, and the neural network model was established by MATLAB 2021a software. The prediction ability of the model was evaluated by accuracy, positive predictive value, negative predict
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.
Object recognition requires flexible and robust information processing, especially in view of the challenges posed by naturalistic visual settings. The ventral stream in visual cortex is provided with this robustness by its recurrent connectivity. Recurrent deep neural networks (DNNs) have recently emerged as promising models of the ventral stream, surpassing feedforward DNNs in the ability to account for brain representations. In this study, we asked whether recurrent DNNs could also better account for human behaviour during visual recognition. We assembled a stimulus set that includes manipu
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.
For effective information processing, two large-scale distributed neural networks appear to be critical: a multimodal executive system anchored on the dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) and a salience system anchored on the anterior insula. Aberrant interaction among distributed networks is a feature of psychiatric disorders such as schizophrenia. We used whole-brain Granger causal modeling using resting fMRI and observed a significant failure of both the feedforward and reciprocal influence between the insula and the DLPFC in schizophrenia. Further, a significant failure of directed influ
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.
Conscious perception, a critical aspect of human cognition, is assumed to emerge from a complex network of interacting brain regions that transmit information via feedforward and recurrent pathways. This study presents single- and multiunit recordings from the human lateral occipital complex (LO), a key region for shape and object recognition, during three distinct perceptual paradigms: backward masking, flash suppression and binocular rivalry. Stimulus awareness increased decoding accuracy and decoders assigned higher probabilities to the consciously perceived stimulus during periods of dicho
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.
Musculoskeletal pain is a significant health concern affecting individuals across various demographics and professions, often leading to reduced productivity and impaired quality of life. This study proposes a framework leveraging Particle Swarm Optimization (PSO) to evaluate and assess musculoskeletal pain risk based on a comprehensive dataset encompassing demographic, professional, physical, and lifestyle characteristics. The dataset includes detailed information on individuals' pain experiences across multiple body regions, providing a robust foundation for identifying correlations and risk
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.
Humans are extremely robust in our ability to perceive and recognize objects-we see faces in tea stains and can recognize friends on dark streets. Yet, neurocomputational models of primate object recognition have focused on the initial feed-forward pass of processing through the ventral stream and less on the top-down feedback that likely underlies robust object perception and recognition. Aligned with the generative approach, we propose that the visual system actively facilitates recognition by reconstructing the object hypothesized to be in the image. Top-down attention then uses this recons
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.
Sequential activation of neurons is a common feature of network activity during a variety of behaviors, including working memory and decision making. Previous network models for sequences and memory emphasized specialized architectures in which a principled mechanism is pre-wired into their connectivity. Here we demonstrate that, starting from random connectivity and modifying a small fraction of connections, a largely disordered recurrent network can produce sequences and implement working memory efficiently. We use this process, called Partial In-Network Training (PINning), to model and matc
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
This study proposes a deep learning-based method to improve overlay alignment precision in laser direct writing systems. Alignment errors arise from multiple sources in nanoscale processes, including optical aberrations, mechanical drift, and fiducial mark imperfections. A significant portion of the residual alignment error stems from the interpretation of mark coordinates by the vision system and algorithms. Here, we developed a convolutional neural network (CNN) model to predict the coordinates calculation error of 66,000 sets of computer-generated defective crosshair marks (simulating real
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 vibration signal of the spindle motor contains complicated mixed modulation harmonics and background noise when computer numerical control (CNC) machine tools perform machining tasks. Additionally, frequent changes in the running speed of the spindle motor cause significant variations in the signal feature distribution, making fault diagnosis challenging. The adaptive sinusoidal fusion convolutional neural networks (ASFCNN) is proposed to achieve cross-speed spindle motor bearings fault diagnosis. The ASFCNN extracts multi-spatial and variable-scale fault features through the multi-spatial
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.