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

2041 публикаций

Поиск: 881 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 707 с найденным полным текстом

TransKinect: a computer vision and machine learning clinical decision support system for automatic independent wheelchair transfer technique assessment.

BACKGROUND: Physical and occupational therapists provide routine care for manual wheelchair users and are responsible for training and assessing the quality of transfers. These transfers can produce large loads on the upper extremity joints if improper sitting-pivot-technique is used. Methods to assess quality of transfers include the Transfer Assessment Instrument, a clinically validated tool derived from quantitative biomechanical features; however, adoption of this tool is low due to the complex usage requirements and speed of typical transfers. OBJECTIVE: The objective of this study is to

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 38932676Открыть статью

Clinical outcomes of single blastocyst transfer with machine learning guided noninvasive chromosome screening grading system in infertile patients.

BACKGROUND: Prospective observational studies have demonstrated that the machine learning (ML) -guided noninvasive chromosome screening (NICS) grading system, which we called the noninvasive chromosome screening-artificial intelligence (NICS-AI) grading system, can be used embryo selection. The current prospective interventional clinical study was conducted to investigate whether this NICS-AI grading system can be used as a powerful tool for embryo selection. METHODS: Patients who visited our centre between October 2018 and December 2021 were recruited. Grade A and B embryos with a high proba

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 38783347Открыть статью

Treatment management algorithm for natural frozen embryo transfer cycles using a real-time ovulation prediction machine learning model.

Our aim was to develop an AI-based NC-FET Treatment Management Algorithm (NTMA), decision-support system that predicts ovulation in real time to manage and optimize natural frozen embryo transfer cycle (NC-FET) scheduling. The algorithm was developed using a “teacher-student” machine learning approach and was trained on a total of 3,975 labeled NC-FET, including 3,432 training cycles and 543 test cycles. A second test group included 166 documented ovulation cycles (documented follicular rupture and LH surge in two consecutive days of ultrasound scans). The algorithm showed high ovulation detec

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 41796169Открыть статью

Machine learning-optimized charge transfer nanocrystals for synergistic NIR photothermal therapy, ferroptosis, and electrochemical detection of breast cancer.

Despite significant advances in near-infrared (NIR) photothermal agents, most current systems face challenges including large band gaps and poorly defined crystalline morphology, compromised responsiveness in the tumor microenvironment due to inefficient and time-consuming optimization, and dependence on separate, cancer type-specific diagnostic platforms for effective treatment. To overcome these challenges, we rationally synthesized a novel class of charge transfer complex-derived nanocrystals (CTNs) with well-defined morphology and a significantly reduced band gap in the NIR-I region, achie

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 42431118Открыть статью

Machine learning-based analysis of factors associated with clinical pregnancy in vitrified-warmed single euploid embryo transfer cycles.

RESEARCH QUESTION: Which factors influence clinical pregnancy outcomes in vitrified-warmed single euploid embryo transfer cycles using machine learning models? DESIGN: This retrospective cohort study included 4300 vitrified-warmed single euploid embryo transfer cycles derived exclusively from intracytoplasmic sperm injection or intracytoplasmic morphologically selected sperm injection performed at the Assisted Reproductive Technology and Reproductive Genetics Centre of Sisli Memorial Hospital, Istanbul, Turkey between October 2011 and February 2023. Twenty-six clinical, demographic and embryo

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 42566879Открыть статью

Machine learning based prediction of Williamson-Casson fluid flow with Cattaneo-Christov heat transfer over a curved stretching sheet.

Accurate prediction of non-Newtonian nanofluid flow and heat transfer under melting heat conditions is essential for applications in advanced thermal management systems, polymer extrusion and coating processes, metallurgical melting operations, biomedical fluid transport, micro- and nano-scale heat exchangers, and energy systems. Motivated by these practical applications, the current work systematically examines the Williamson-Casson nanofluid flow over a slippery curved expanding surface while simultaneously incorporating the Cattaneo-Christov heat flux model. The flow is affected by melting

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 42455458Открыть статью

Developing machine learning regression model optimized using Tabu search harmony search algorithm for prediction of mass transfer in membranes.

We used several advanced machine learning models for analysis of a separation unit in water purification and treatment via pressure-driven membrane. After removing outliers using the Isolation Forest method and normalizing features with a Min-Max scaler, three regression models-Gaussian Process Regression (GPR), Deep Gaussian Process Regression (DGP), and Heteroscedastic Gaussian Process Regression (HGP)-were trained and optimized for correlation of data. Hyperparameters were tuned using a hybrid Tabu Search-Harmony Search (TS-HS) algorithm. Among the models, HGP showed the strongest performan

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 42629399Открыть статью

Where Machine Learning Fails in Predicting Emerging Contaminant Adsorption: A Decision-Oriented Framework for Model Credibility and Transferability.

Adsorption behavior of emerging contaminants (ECs) plays a central role in their environmental fate and the efficiency of artificial removal systems. Machine learning (ML) has been extensively leveraged for adsorption prediction. However, most existing research focuses primarily on model construction and application, with limited attention to systematic challenges and corresponding solutions across the modeling workflow, thereby constraining model reliability and transferability. This review systematically summarizes key challenges in model construction, including data scarcity and bias, a low

СтатьяОбзорПоиск 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 42376762Открыть статью

Transferability of a US claims-based machine learning model for ATTRwt-CM identification: a retrospective evaluation in a German setting.

Cardiac amyloidosis (CA), a fatal and progressive cardiomyopathy is characterized by amyloid deposition within the myocardium. The main forms of CA include transthyretin amyloidosis (ATTR-CM; distinguished into a hereditary and wildtype form [ATTRv and ATTRwt]) and light-chain amyloidosis (AL). Transthyretin amyloidosis with cardiomyopathy (ATTR-CM) is increasingly recognized among heart failure (HF) patients, despite its underestimated prevalence as a rare disease. ATTR-CM is challenging to diagnose due to its broad phenotypic overlap with HF, yet a timely differentiation of CA is crucial, as

Полный текст 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 42031926Открыть статью

Computational hybrid analysis of drug diffusion in three-dimensional domain with the aid of mass transfer and machine learning techniques.

Molecular diffusion of drugs is of major importance for development and understanding drug delivery systems. Indeed, the main phenomenon which is controlling the rate of release is molecular diffusion which can be controlled via different phenomena such as interactions with the drug carrier and solution. In this work, we developed a novel hybrid model based on mass transfer and machine learning for predicting drug diffusion in a 3D space. The mass transfer equation including diffusion is solved in the domain and then the data is extracted for building machine learning models. The present study

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 40419672Открыть статью

Machine learning-based analysis of heat and mass transfer in casson hybrid nanofluid flow over a variable porous riga plate.

This study uses an artificial neural network (ANN) architecture in combination with the Levenberg-Marquardt backpropagation (LMBP) method to investigate the impact of heat radiation on the hybrid nanofluid flow through a variable porous medium beneath a stretchy Riga plate. The purpose of this work is driven by the increasing demand for accurately modeling complex nonlinear thermal systems involving electromagnetic control, porous media, and nanofluids, which are not sufficiently covered in the existing literature. Single-walled carbon nanotubes (SWCNTs) and multiwalled carbon nanotubes (MWCNT

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 42878982Открыть статью

Prediction of inappropriate pre-hospital transfer of patients with suspected cardiovascular emergency diseases using machine learning: a retrospective observational study.

BACKGROUND: This study aimed to develop a prediction model for transferring patients to an inappropriate hospital for suspected cardiovascular emergency diseases at the pre-hospital stage, using variables obtained from an integrated nationwide dataset, and to assess the performance of this model. METHODS: We integrated three nationwide datasets and developed a two-step prediction model utilizing a machine learning algorithm. Ninety-eight clinical characteristics of patients identified at the pre-hospital stage and 13 hospital components were used as input data for the model. The primary endpo

Наблюдательное исследованиеСтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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 37024872Открыть статью

Transfer learning models for bacterial strain dissemination biomarkers using weighted non-parallel proximal support vector machines.

BACKGROUND: Integrating genomic datasets from homogenous or disparate sources to identify genes that are commonly or uniquely expressed remains a largely underexplored area. Such integrative analysis can reveal biologically relevant genes that are common or exclusive across datasets or within specific conditions or cohorts. Identifying these gene expression profiles and employing them to classify disease status can aid in the development of vaccines, diagnostics and targeted therapeutics with efficacy against difficult-to-treat medically important pathogens and cancer. RESULTS: This work devel

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 41703455Открыть статью

Circadian Transcriptomic Dynamics Identify Transferable Retina-Choroid Expression Patterns in Myopia Development via Multistage Machine Learning.

Circadian regulation has emerged as an important modulator of ocular growth; however, its role in organizing retina-choroid transcriptomic responses during myopia development remains incompletely understood. In this study, we reanalyzed publicly available retinal and choroidal RNA-seq datasets from chick models of form-deprivation myopia using a multistage machine learning framework. A biologically motivated ZT8/12 circadian window was defined from prior published time-of-day transcriptomic evidence and evaluated using feature selection, cross-tissue and cross-stage validation, and external va

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 42274500Открыть статью

Prediction of risk factors for first trimester pregnancy loss in frozen-thawed good-quality embryo transfer cycles using machine learning algorithms.

PURPOSE: Can the risk factors that cause first trimester pregnancy loss in good-quality frozen-thawed embryo transfer (FET) cycles be predicted using machine learning algorithms? METHODS: This is a retrospective cohort study conducted at Sisli Memorial Hospital, ART and Reproductive Genetics Center, between January 2011 and May 2021. A total of 3805 good-quality FET cycles were included in the study. First trimester pregnancy loss rates were evaluated according to female age, paternal age, body mass index (BMI), diagnosis of infertility, endometrial preparation protocols (natural/artificial),

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 36399255Открыть статью

Application of machine learning for the differentiation of thymomas and thymic cysts using deep transfer learning: A multi-center comparison of diagnostic performance based on different dimensional models.

OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the feasibility and performance of deep transfer learning (DTL) networks with different types and dimensions in differentiating thymomas from thymic cysts in a retrospective cohort. MATERIALS AND METHODS: Based on chest-enhanced computed tomography (CT), the region of interest was delineated, and the maximum cross section of the lesion was selected as the input image. Five convolutional neural networks (CNNs) and Vision Transformer (ViT) were used to construct a 2D DTL model. The 2D model constructed by the maximum section (n) and the upper and lower la

СтатьяМногоцентровое исследованиеСравнительное исследованиеПолный 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 39305057Открыть статью

Development and validation of a machine learning-based model for predicting live birth outcomes in patients undergoing frozen-thawed embryo transfer.

BACKGROUND: Infertility affects millions of people worldwide, imposing substantial psychological, economic, and social burdens on patients. Although frozen-thawed embryo transfer (FET) is increasingly used, the live birth rate remains approximately 40%, highlighting the urgent need for improved predictive tools to enhance clinical outcomes. This study aimed to develop and validate an interpretable machine learning model for predicting live birth outcomes in patients undergoing FET. METHODS: Patients who underwent FET cycles at the Department of Reproductive Medicine, Affiliated Hospital of Zu

СтатьяОбзорПолный 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 42449267Открыть статью

Multi-Source Transfer Learning Via Multi-Kernel Support Vector Machine Plus for B-Mode Ultrasound-Based Computer-Aided Diagnosis of Liver Cancers.

B-mode ultrasound (BUS) imaging is a routine tool for diagnosis of liver cancers, while contrast-enhanced ultrasound (CEUS) provides additional information to BUS on the local tissue vascularization and perfusion to promote diagnostic accuracy. In this work, we propose to improve the BUS-based computer aided diagnosis for liver cancers by transferring knowledge from the multi-view CEUS images, including the arterial phase, portal venous phase, and delayed phase, respectively. To make full use of the shared labels of paired of BUS and CEUS images to guide knowledge transfer, support vector mach

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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 33861717Открыть статью

Machine learning algorithms to predict early pregnancy loss after in vitro fertilization-embryo transfer with fetal heart rate as a strong predictor.

BACKGROUND AND OBJECTIVE: According to previous studies, after in vitro fertilization-embryo transfer (IVF-ET) there exist a high early pregnancy loss (EPL) rate. The objectives of this study were to construct a prediction model of embryonic development by using machine learning algorithms based on historical case data, in this way doctors can make more accurate suggestions on the number of patient follow-ups, and provide decision support for doctors who are relatively inexperienced in clinical practice. METHODS: We analyzed the significance of the same type of features between ongoing pregna

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 32623348Открыть статью

Development and validation of a machine learning-based predictive model for live birth outcomes following fresh embryo transfer in patients with endometriosis.

OBJECTIVE: This study aims to develop a machine learning-based predictive model for patients with endometriosis, with the goal of precisely identifying key factors and reliable predictive markers that influence live birth outcomes following fresh embryo transfer. Through systematic evaluation of multiple algorithms, efforts will be made to identify the optimal model for elucidating high-risk factors affecting live birth, thereby providing a basis for formulating targeted interventions to enhance the live birth rate in this population undergoing in vitro fertilization/intracytoplasmic sperm inj

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 40986161Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты