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
1316 публикаций
Поиск: 479 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 54 с найденным полным текстом
Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy2026eng
The adulteration of high-value specialty milk powder with low-cost bovine milk poses a serious challenge to food safety and authenticity. To address this issue, this study proposes a unified end-to-end multi-task learning multilayer perceptron (MTL-MLP) framework. This framework directly maps collinear spectral features to a deep shared latent space with minimal spectral signal preprocessing, and employing a novel Concentration-Conditioned Loss Optimization (CCLO) dynamic masking mechanism, the model successfully overcomes the "matrix swamping effect" under severe adulteration. As corroborated
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.
Accurate renewable energy power forecasting is of great significance for the safe operation, dispatch optimization, and efficient management of modern power systems. However, wind and photovoltaic power generation series usually exhibit significant non-stationarity, volatility, and multi-scale variation characteristics, posing great challenges to medium- and long-term forecasting. To address these issues, this paper proposes FDMSNet, a frequency-decomposed multi-scale hybrid network for renewable energy power forecasting. The model first divides the input sequence into non-stationary and stati
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.
Real-time and accurate detection of hazardous gases such as ammonia (NH3) is essential for intelligent management in energy and chemical industries, agricultural soil monitoring, food freshness evaluation, and atmospheric pollution control. These deployment scenarios demand explosion-proofing, wire-free operation, compactness, cost-effectiveness, and self-temperature compensation, driving adoption of compact, multi-parameter wireless passive sensors. However, multi-mode passive sensors face persistent challenges with mutual inductance interference, which degrades measurement accuracy. This stu
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.
Parkinson's disease (PD) affects 10 million globally, with accurate staging essential for personalized treatment planning. Current UPDRS assessments achieve < 93% accuracy due to subjective clinical judgment and unimodal data limitations, failing to capture complex genetic-neuroimaging-clinical interactions driving disease heterogeneity. This study introduces MAFNet, a novel deep learning framework pioneering Iterative Adaptive Vold-Kalman Filter (IAVKF) temporal denoising, Accelerated Binary Particle Swarm Optimization (ABPSO) swarm feature selection, Multilayer Perceptron-Lagrangian Support
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.
Three-dimensional (3D) ultrasound imaging is a promising tool for assessing cervical lordosis, but the cervical spine structures visualized in ultrasound images are often fragmented, making curvature measurement challenging. In this study, we proposed a 3D multi-view parametric modeling method to reconstruct the complete topological structure of the cervical spine from ultrasound images for curvature estimation. Two 3D ultrasound volumes were acquired from the left and right posterior views, and parametric modeling was used to generate cervical spine models. Signed distance functions (SDFs) of
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.
Nerve pain screening in patients with headache disorders requires specialized clinical knowledge that is frequently not readily accessible at the initial point-of-care. This results in restricted access to early treatment, thereby increasing the risk of chronic pain refractory to therapy and predisposing patients to long-term disability and narcotic dependence. Therefore, there is a need for a simple screening tool that enables timely and accurate diagnosis of nerve pain. Here, we present the development of NerveAI, a 3D head and neck model that allows for an Artificial Intelligence-driven pat
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.
Multilayer perceptrons (MLPs) are considered as a singular model of learning machines. Singularities cause local minima and plateaus in the learning process. I/O-equivalence, where two different MLPs are regarded as the same multivariable function, is an important concept for understanding singularities in neural networks. In this paper, I/O-equivalence is extended to T-equivalence, which is a concept where two MLPs yield the same results through a transformation of input and output. We provide constructive families and procedures for obtaining T-equivalent networks of real-, complex-, and qua
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.
Journal of oral pathology & medicine : official publication of the International Association of Oral Pathologists and the American Academy of Oral Pathology2026eng
OBJECTIVE: This study aimed to develop and evaluate Machine Learning models to predict the malignant transformation (MT) in patients with actinic cheilitis (AC).
METHODS: Three hundred forty patients diagnosed with AC (322 in the no MT group, and 18 in the MT group) were carefully documented. The study used the Adaptive Synthetic Sampling to adaptively balance the dataset (322 in the no MT group and 319 in the MT group). Four supervised Machine Learning classifiers (Random Forest, Xtreme Gradient Boosting, Multilayer Perceptron, and Support Vector Machine) were trained and tested using 5-fold
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.
BACKGROUND: Diabetic peripheral neuropathy (DPN) is a common chronic complication of diabetes, marked by symptoms like hyperalgesia, numbness, and swelling that impair quality of life. Nerve conduction abnormalities in DPN significantly increase the risk of neuropathic foot ulcers (NFU), which can progress rapidly and lead to severe outcomes, including infection, gangrene, and amputation. Early prediction of NFU in DPN patients is crucial for timely intervention.
METHODS: Clinical data from 400 DPN patients treated at the China-Japan Friendship Hospital (September 2022-2024) were retrospectiv
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.
INTRODUCTION: Delayed Cerebral Ischemia (DCI) is a significant complication following aneurysmal subarachnoid hemorrhage (aSAH) that can lead to poor outcomes. Machine learning techniques have shown promise in predicting DCI and improving risk stratification.
METHODS: In this study, we aimed to develop machine learning models to predict the occurrence of DCI in patients with aSAH. Patient data, including various clinical variables and co-factors, were collected. Six different machine learning models, including logistic regression, multilayer perceptron, decision tree, random forest, gradient
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.
Thyroid is a butterfly shaped gland located in the neck region. Hormones are secreted by the thyroid gland that is responsible for various functions that maintain metabolism of the body. The variance in secretion of the hormones causes disorders such as Hyperthyroidism or Hypothyroidism. Electroglottography signal is a bio signal which represents the impedance that exist between the glottis regions. The study aims at design and development of an hardware circuit for the acquisition of Electroglottogram signal from normal and thyroid subjects is proposed followed by feature extraction from the
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 prediction of tablet dissolution from in-process data remains a key challenge in pharmaceutical manufacturing, as in vitro dissolution is a critical quality attribute that cannot be measured inline. In this study, a multimodal convolutional neural network (MI-CNN) was developed to predict tablet-level dissolution profiles for immediate-release tablets, combining images taken under UV illumination and compression force. To evaluate the contribution of input selection and feature representation, the MI-CNN was compared with a single-input CNN (SI-CNN) using images only, and a multilayer perc
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.
Accurately predicting the carcinogenicity of compounds is of great significance for drug discovery, clinical drug safety, and chemical risk assessment. Traditional methods for assessing carcinogenicity rely on animal testing, which suffers from limitations such as time-consuming processes, high costs, significant interspecies differences, and low predictive throughput. In recent years, computational modeling-based prediction methods (such as Quantitative Structure-Activity Relationships, QSAR) have made some progress, but they still face challenges such as insufficient molecular feature inform
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.
It is well known that vocal and voice diseases do not necessarily cause perceptible changes in the acoustic voice signal. Acoustic analysis is a useful tool to diagnose voice diseases being a complementary technique to other methods based on direct observation of the vocal folds by laryngoscopy. Through the present paper two neural-network based classification approaches applied to the automatic detection of voice disorders will be studied. Structures studied are multilayer perceptron and learning vector quantization fed using short-term vectors calculated accordingly to the well-known Mel Fre
Сравнительное исследованиеОценочное исследованиеСтатьяВалидационное исследованиеПолный 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.
Bitterness, alongside sour, sweet, umami, and salty tastes, constitutes one of the five basic tastes and serves as a key dimension in shaping food flavor profiles. Food protein processing readily generates bitter peptides, whose intense bitterness often leads to consumer rejection, yet these peptides frequently carry beneficial bioactivities, necessitating a trade-off between flavor and functionality. This necessitates the quantitative assessment of bitterness intensity in the early stages of product development. However, experimental assays relying on sensory evaluation and electronic tongue
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.
In times of epidemics, swift reaction is necessary to mitigate epidemic spreading. For this reaction, localized approaches have several advantages, limiting necessary resources and reducing the impact of interventions on a larger scale. However, training a separate machine learning (ML) model on a local scale is often not feasible due to limited available data. Centralizing the data is also challenging because of its high sensitivity and privacy constraints. In this study, we consider a localized strategy based on the German counties and communities managed by the related local health authorit
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.
Music therapy has emerged as a promising, yet underutilized, treatment modality in various clinical settings. This paper presents Nightingale, a novel multimodal approach that integrates audio features with electroencephalogram (EEG) signals to predict a subject's emotional response to music. The accuracy of emotional response predictions is enhanced using audio features coupled with EEG data extracted from the Dataset for Emotion Analysis using Physiological and Audiovisual Signals (DEAP). These combined modalities are used to develop a Multilayer Perceptron and Convolutional Neural Network a
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.
Machine learning models have dual use potential, potentially serving both beneficial and malicious purposes. The development of open-source models in chemistry has specifically surfaced dual use concerns around toxicological data and chemical warfare agents. We discuss a chain risk framework identifying three misuse pathways and corresponding mitigation strategies: inference-level, model-level, and data-level. At the data level, we introduce a noising method to increase prediction error in specific desired regions (sensitive regions). Our results show that selective noise induces variance and
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.
The use of computer-aided diagnostic (CAD) models has been proposed to aid in the detection and classification of breast cancer. In this work, we evaluated the performance of multilayer perceptron neural network and nonlinear support vector machine models to classify breast cancer nodules. From the contour of 569 samples, ten morphological features were used as input to the classifiers. The average results obtained in the set of 50 simulations performed show that the proposed models showed good performance (all exceeded 90.0%) in terms of accuracy in the test set. The nonlinear support vector
СтатьяОтозванная публикацияПолный 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.
Speech is one of the prevalent communication mediums for humans. Identifying the gender of a child speaker based on his/her speech is crucial in telecommunication and speech therapy. This article investigates the use of fundamental and formant frequencies from sustained vowel phonation to distinguish the gender of Malay children aged between 7 and 12 years. The Euclidean minimum distance and multilayer perceptron were used to classify the gender of 360 Malay children based on different combinations of fundamental and formant frequencies (F0, F1, F2, and F3). The Euclidean minimum distance with
Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка 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.