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
1043 публикаций
Поиск: 658 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 47 с найденным полным текстом
Utility-scale wind energy conversion systems are subjected to highly stochastic aerodynamic loading profiles, making drivetrain components-particularly high-speed gearbox shaft bearings and generator stator windings-susceptible to premature failure. Traditional predictive maintenance frameworks rely either on pure data-driven deep learning models, which suffer from high false alarm rates during transient operational profiles and frequently violate thermodynamic boundaries, or first-principles physical models, which fail to capture dynamic boundary variations due to site-specific environmental
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/Objectives: Integrating multi-omics data for cancer prognosis remains a challenging problem in bioinformatics because molecular profiles are high-dimensional, heterogeneous, and structured by incomplete biological relationships. Pathway databases provide biologically meaningful prior knowledge for modeling gene-level associations, but the sparsity and local incompleteness of pathway-derived networks often limit the performance of graph-based survival models. This study aimed to develop a pathway-guided framework for improving multi-omics survival prediction and identifying biologica
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.
UNLABELLED: Genetically engineered mouse models (GEMM) of cancer are useful for exploring the development and biological composition of human tumors. Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) provides a transcriptomic snapshot of cancer to explore the heterogeneity of cell states in an immunocompetent context. However, cross-species comparison often suffers from biological batch effect, and inherent differences between species decrease the signal of biological insights that can be gleaned from these models. In this study, we developed scVital, a computational tool that uses a variational autoenco
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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.
PURPOSE: To address the reliance of task-specific deep learning models on large annotated datasets, this study investigates a Vector Quantized Variational Autoencoder (VQ-VAE) based few-shot learning framework for retinal vessel segmentation and disease classification.
METHODS: A compact VQ-VAE was pretrained on unlabeled fundus photographs to learn transferable discrete representations. The pretrained encoder was used to initialize multiple downstream models, including segmentation networks (U-Net, SegNet, ERFNet) and three additional architectures (FR-UNet, Swin-Res-Net, RV-GAN), as well as
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.
INTRODUCTION: Lung cancer results in roughly 1.8 million fatalities annually worldwide, with non-small cell lung cancer (NSCLC) comprising the majority of cases. Despite advancements in treatment, survival stratification remains challenging due to intratumoral heterogeneity inadequately captured by conventional descriptors. Standard radiomic and deep learning techniques regard imaging features as independent quantities, overlooking structured interactions between tumor characteristics. We evaluate whether structured proxy features can enhance multimodal NSCLC survival prediction by augmenting
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.
Molecular property prediction is a fundamental task in drug discovery and chemical biology, where effective molecular representations are essential for accurate prediction. Learning transferable motif-level representations remains challenging because explicit motif annotations are scarce and existing representations may be altered during downstream supervised optimization. In this study, we propose MSGRL, a motif-driven self-supervised graph representation learning framework for interpretable molecular property prediction. MSGRL represents each molecule through a hierarchical graph structure,
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.
Psychedelics and psychostimulants produce subjective and often positive affective effects in humans. In rats, positive affective states are often associated with frequency-modulated ultrasonic vocalizations (USVs). We examined whether the hallucinogenic 2,5-dimethoxy-4-iodoamphetamine (DOI; 1.25-2.5 mg/kg) and LSD (0.04-0.08 mg/kg), the non-hallucinogenic lisuride (0.03 or 0.3 mg/kg) and the psychostimulant amphetamine (1 mg/kg) modulate USV emission, activity, and head-twitch response (HTR) in male Wistar rats. USVs were detected using DeepSqueak and clustered in a custom, unsupervised manner
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.
BACKGROUND: Transfusion recipients are a heterogeneous group of patients, yet identifying these groups has traditionally relied on human-driven univariate analyses and domain knowledge instead of analyzing multivariate characteristics of individuals. Electronic health records (EHR) combined with unsupervised machine learning enables robust, data-driven way for phenotyping populations, providing finer-grained view on subgroup characteristics.
METHODS: We introduce an extension to the Variational Autoencoder (VAE) framework and apply the model to EHR data of 19,629 adult transfusion recipients.
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.
Left atrial (LA) volume is a powerful prognostic factor in cardiovascular disease with emerging AI-driven quantification from non-contrast coronary artery calcium (CAC) CT. The accuracy and agreement of such volume quantification with echocardiography, however, is not well studied. This study compares LA volumes captured from CAC CT and transthoracic two-dimensional echocardiography (2DE). This retrospective cohort included 220 patients undergoing both echocardiography and CAC CT within a 1-year period. CAC CT images were analyzed using a deep learning-based autoencoder model to derive chamber
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.
BACKGROUND: Access to safe water, sanitation, and hygiene (WASH) remains inadequate for large populations in South Asia, constrained by persistent structural inequalities, institutional weaknesses, and uneven development. This study investigates the complex interplay of structural, demographic, environmental, and institutional factors shaping WASH outcomes across eight South Asian countries over the period 2000-2024. Employing a Bayesian hierarchical linear model-robustly validated through alternative specifications-we provide a comprehensive probabilistic assessment of WASH outcomes. A key me
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.
Nowadays, polycystic ovary syndrome (PCOS) is among the very first causes of female infertility, which is a hormone imbalance that affects women of childbearing age. The earlier diagnosis of many cysts using ovarian ultrasound image scans is the most predictable technique to make a precise identification of PCOS and to make a proper treatment plan to cure patients with this disorder. Nevertheless, the analysis depends on Rotterdam conditions, comprising a higher level of androgen hormones, polycystic ovaries, and ovulation failure on the ultrasound images. Nowadays, radiologists and physicians
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.
Enterprise Resource Planning (ERP) systems are high-value targets for fraud owing to the sensitive financial and operational data they process. Anomaly detection in such systems faces a fundamental tension: centralising data for accurate detection conflicts with privacy regulations such as the European Union's General Data Protection Regulation (GDPR) and the United States' Sarbanes-Oxley Act (SOX). We present APEW-Fed, a federated ensemble framework that resolves this tension through three provably complementary mechanisms. First, Adaptive Privacy-Aware Ensemble Weighting (APEW) frames model
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.
Lithium-ion batteries are utilized in electric vehicles (EVs), and accurate predictions of battery state of charge (SOC), state of health (SOH), and remaining useful life (RUL) are needed to ensure reliability, security, and durability of these batteries. This study provides a hybrid deep learning (DL) system, termed as Neural Basis Expansion Variational Ladder Transformer (NBE-VLT), integrating Polar Fox Optimization (PFO) for effective global hyperparameter tuning to produce accurate SOC, SOH, and RUL predictions from raw battery cycle data. The preprocessed battery cycle data were sent thro
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.
Background/Objectives: Keratoconus (KC) is a chronic disease that causes progressive corneal thinning and steepening, thereby negatively impacting visual acuity. Although corneal topography and keratometry are the primary measures to diagnose KC, access to these methods can be limited by various factors. To address these limitations, this study evaluates a novel low-cost deep-learning algorithm that infers keratometric categories from smartphone-assisted Placido ring photographs. Methods: Development utilized 1240 healthy control eye images and 188 K1-labeled KC images for pretraining, without
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.
Objective.Diffusion magnetic resonance imaging (MRI) signals are sensitive to microvascular geometry and hemodynamics, but current approaches rely on computationally intensive simulations on optical coherence tomography (OCT)–derived vascular graphs. We investigated whether three‐dimensional deep learning models can serve as fast surrogates that predict diffusion MRI responses directly from microvascular OCT angiograms.

Approach.Five mouse cortical OCT angiograms were segmented into 4,792 vascular subgraphs and converted into nine‐channel image volumes encoding vas
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.
Mild cognitive impairment (MCI) is a clinically heterogeneous condition characterized by substantial variation in structural abnormalities and cognitive impairment. However, existing neuroimaging-based approaches are limited by insufficient modeling of coordinated gray-white matter alterations and vulnerability to site effects in multi-center data. Here, we propose a Macro-Micro Structural Integration (MMSI) framework for characterizing structural-deviation heterogeneity and identifying imaging-derived MCI subgroups. The framework integrates gray-matter morphological features derived from stru
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.
In large public multi-site fMRI datasets, the sample characteristics, data acquisition methods, and MRI scanner models vary across sites and datasets. This non-neural variability obscures neural differences between groups and leads to poor machine learning based diagnostic classification of neurodevelopmental conditions. This could be potentially addressed by domain adaptation, which aims to improve classification performance in a given target domain by utilizing the knowledge learned from a different source domain by making data distributions of the two domains as similar as possible. In orde
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.
Disabled persons demanding healthcare is a developing global occurrence. The support in longer-term care includes nursing, intricate medical, recovery, and social help services. The price is large, but advanced technologies can aid in decreasing expenditure by certifying effective health services and enhancing the superiority of life. The transformative latent of the Internet of Things (IoT) prolongs the existence of nearly one billion persons worldwide with disabilities. By incorporating smart devices and technologies, the IoT provides advanced solutions to tackle numerous tasks challenged by
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.
Indoor activity monitoring methods assurance the well-being and security of disabled and aging individuals living in their homes. These models utilize numerous technologies and sensors to monitor day-to-day work like movement, medication adherence, and sleep patterns, and provide valued perceptions of the user's everyday life and entire health. Internet of Things (IoT) based health systems have an important part in medical assistance and help in enhancing data processing and its prediction. Communicating data or reports requires more time and energy, in addition to causing energy problems and
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.
Brain stroke is an illness which affects almost every age group, particularly people over 65. There are two significant kinds of strokes: ischemic and hemorrhagic strokes. Blockage of brain vessels causes an ischemic stroke, while cracks in blood vessels in or around the brain cause a hemorrhagic stroke. In the prompt analysis of brain stroke, patients can live an easier life. Recognizing strokes using medical imaging is crucial for early diagnosis and treatment planning. Conversely, access to innovative imaging methods is restricted, particularly in emerging states, so it is challenging to an
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.