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
9464 публикаций
Поиск: 591 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 281 с найденным полным текстом
PURPOSE: Tuberculosis (TB) continues to be a major cause of death from infectious diseases globally. TB is treatable with antibiotics, but it is often misdiagnosed or left untreated, particularly in rural and resource-constrained regions. While chest X-rays are a key tool in TB diagnosis, their effectiveness is hindered by the variability in radiological presentations and the lack of trained radiologists in high-prevalence areas. Deep learning-based imaging techniques offer a promising approach to computer-aided diagnosis for TB, enabling precise and timely detection while alleviating the burd
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: The human biofield serves as an indicator of an individual's physical and emotional health status. Biofield-based therapeutic techniques, also known as complementary and alternative medicine (CAM) techniques such as Reiki, Therapeutic Touch, and Pranic Healing, leverage this information in the preliminary assessment phase before treatment initiation. These modalities are increasingly integrated as complementary methods within health diagnostic frameworks. Among the techniques employed for biofield visualization, gas discharge visualization (GDV) and polycontrast interference photog
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/INTRODUCTION: Monitoring the population dynamics of industrial methanotrophic bacterial consortia is critical for optimization of single-cell protein (SCP) production from natural gas. Traditional manual microscopy is labor-intensive, subjective, and limited in throughput. AI-based computer vision offers a promising alternative for automated, quantitative analysis of cell morphotypes in mixed cultures.
METHODS: A convolutional neural network (YOLO11x-seg) with a P2 activation layer for small-object detection and Focaler-MPDIoU loss function was trained on 250 phase-contrast microgr
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: This study examined age-related differences and interrelationships among psychological symptoms, personality traits, and emotional expression styles in a community sample of 151 participants aged 10-77 years, spanning four age groups: adolescents, young adults, middle-aged adults, and older adults.
METHODS: Psychological symptoms were assessed using the SCL-90, personality traits using the Big Five Inventory-2 (BFI-2), and emotional expression patterns were derived from facial expression recognition via a convolutional neural network (CNN) model. Kruskal-Wallis H tests were used t
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: Breast cancer is one of the most prevalent cancers worldwide and continues to pose significant challenges to global healthcare systems. The survival rate of patients largely depends on early detection, accurate diagnosis, and timely treatment. Medical imaging techniques such as mammography, ultrasound, and magnetic resonance imaging (MRI) are widely used for detecting abnormalities in breast tissue. However, many existing breast cancer detection approaches suffer from limitations such as high computational complexity, long tumor detection time, inaccurate predictions, and high fals
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.
AIM: The diagnosis of prostate cancer and prostatitis becomes challenging when using biparametric Magnetic Resonance (MR) images. This research investigates deep learning models to assess their capability for improving diagnostic accuracy and assisting radiologists.
METHODS: This retrospective study analyzed 153 patients who received histopathological diagnoses of prostate cancer or prostatitis between January 2017 and December 2023. Patients were categorized according to PI-RADS scores, and both T2A and ADC-DWI (Apparent Diffusion Coefficient-Diffusion-Weighted Imaging) sequences were examin
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: Accurate assessment of remaining growth is crucial for risk stratification and treatment planning in adolescent idiopathic scoliosis (AIS). Risser staging is widely used but demonstrates only moderate reproducibility in routine practice, particularly on standing full-spine radiographs where the iliac apophysis occupies a small area. This study aimed to develop and evaluate an interpretable, decision-oriented deep-learning model for automatic stratification of skeletal maturity as Risser 0-2 vs. 3-5 using routine full-spine radiographs.
METHODS: This single-center retrospective stu
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: Osteonecrosis of the femoral head (ONFH) is difficult to diagnose, particularly in the early stages, because radiological findings may be subtle. Delayed or inaccurate staging may increase the risk of femoral head collapse and functional loss. Although magnetic resonance imaging is highly sensitive for early-stage lesion detection, interpretation may vary depending on observer experience. Therefore, reliable and explainable automated decision support approaches are needed. Methods: In this study, a deep learning-based approach was proposed to classify ONFH into early 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.
BACKGROUND: Sufficient bowel preparation is critical for increasing the quality of colonoscopy. However, current bowel preparation guidelines have limitations. We used a constructed and validated convolutional neural network model to assist patients in assessing the adequacy of bowel preparation and guide the use of laxatives based on individual variations.
OBJECTIVE: This research intended to explore the influence of AI-guided bowel preparation on patients' use of laxatives and bowel cleansing quality.
METHODS: We conducted a prospective randomized controlled trial that included patients wh
СтатьяРандомизированное исследованиеПоддержка 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.
OBJECTIVE: To develop and validate deep learning models to differentiate choroideremia (CHM), USH2A-associated rod-cone dystrophy, and healthy controls using macular OCT volumes.
DESIGN: Retrospective diagnostic study with external validation.
SUBJECTS: Two hundred sixty-two participants contributed 535 macular OCT volumes acquired on a Heidelberg Spectralis (10 165 B-scans): 99 participants had CHM, 96 had USH2A-associated disease, and 67 were healthy controls.
METHODS: Volumes acquired between 2012 and 2021 were standardized to 19 B-scans and split at the patient level into training (76%)
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: Cervical lymph node metastasis (LNM) significantly influences the prognosis of patients with head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC). However, conventional computed tomography (CT) diagnostics are susceptible to high false-negative rates for small lesions, exhibit considerable inter-reader variability, and are labor-intensive due to the requirement for manual evaluation by radiologists. This study aimed to develop and validate a deep learning-based model incorporating an attention mechanism, termed the deep learning-based cervical lymph node metastasis detection model (DL-Cer
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.
Colorectal cancer remains a leading cause of cancer-related mortality worldwide, with automated polyp classification from endoscopic images offering a promising avenue for improving early detection. Existing approaches rely on single convolutional neural network (CNN) backbones with manually designed classification heads, limiting both representational capacity and deployment flexibility. This paper presents a swarm intelligence-augmented multi-backbone deep learning framework for eight-class gastrointestinal lesion classification on the Kvasir benchmark. Four CNN backbones (ResNet50, DenseNet
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: Renal ultrasound is the first-line imaging method for postnatal hydronephrosis, but its severity grading remains partly reader dependent. Although previous studies have applied artificial intelligence (AI) to pediatric hydronephrosis assessment, the clinical feasibility of a simplified two-still-image workflow in a homogeneous infant cohort remains insufficiently defined.
METHODS: This retrospective single-center proof-of-concept diagnostic accuracy study was conducted among 186 infants younger than 12 months with unilateral hydronephrosis who had one protocol-compatible transvers
СтатьяВалидационное исследованиеПоиск 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: Alzheimer disease and age-related cognitive decline reduce memory engagement and limit caregiver insight, creating a need for accessible tools that support everyday cognitive activity in older adults. Although AI holds promise for personalized cognitive support, few AI-based apps have been developed and evaluated for memory engagement in this population, and fewer incorporate on-device emotional analysis with privacy-preserving design.
OBJECTIVE: This study developed and evaluated RecallLive, an AI-assisted mobile app supporting structured memory interactions for older adults, 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.
BACKGROUND: Rapid screening of hematolymphoid malignancies (HMs) by complete blood cell count (CBC) is crucial for choosing the next appropriate workup and initiating timely treatment for critical cases such as acute promyelocytic leukemia. Commonly presented as leukocytosis and abnormal differential, HMs could be misdiagnosed with diverse etiologies including reactive status of bacterial or viral infection, which also require early diagnosis and treatment to prevent severity, such as sepsis. Conventional workflow based on morphology review for HM screening remains time-consuming, labor-intens
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное исследованиеПолный 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 OBJECTIVES: Cerebral adrenoleukodystrophy (cALD), the most severe clinical phenotype of X-linked adrenoleukodystrophy (X-ALD), is characterized by rapidly progressive, inflammatory destruction of the cerebral white matter. In adult patients, therapeutic options are limited to hematopoietic stem cell transplantation, which carries substantial treatment-related risks, necessitating careful and individualized clinical decision-making. Monitoring the progression of characteristic MRI changes provides a promising approach, both for guiding treatment and for serving as an outcome meas
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоиск 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: Liver fibrosis (LF) severity is an important factor in the clinical management and prognosis of patients with metabolic dysfunction-associated fatty liver disease (MAFLD). Conventional imaging modalities and routine clinical parameters may lack sufficient precision for accurate fibrosis staging. Multiparametric magnetic resonance imaging (mpMRI) provides a noninvasive, quantitative approach that may improve fibrosis assessment.
OBJECTIVES: This study aimed to develop and validate a machine learning-based classification model for staging LF severity in MAFLD using mpMRI radiomics i
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: Vascular aging is an important phenotype characterized by structural and geometric remodeling. Some individuals exhibit supernormal vascular aging, associated with improved cardiovascular outcomes; others experience early vascular aging, linked to adverse cardiovascular outcomes. The aorta is the artery that exhibits the most prominent age-related changes; however, the biological mechanisms underlying aortic aging, its genetic architecture, and its relationship with cardiovascular structure, function, and disease states remain poorly understood.
METHODS: We developed sex-specific
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.
Decisions regarding veno-venous extracorporeal membrane oxygenation (vv-ECMO) in patients with acute respiratory distress syndrome (ARDS) are often based solely on clinical and physiological parameters, which may insufficiently reflect severity and heterogeneity of lung injury. This study aimed to develop a predictive model integrating machine learning-derived quantitative features from admission chest computed tomography (CT) with selected clinical variables to support early individualized decision-making regarding vv-ECMO therapy. In this retrospective single-center cohort study, 375 consecu
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: Aircraft noise is a growing concern for communities living near airports.
OBJECTIVES: This study aimed to explore the impact of aircraft noise on heart structure and function.
METHODS: Nighttime aircraft noise levels (Lnight) and weighted 24-hour day-evening-night aircraft noise levels (Lden) were provided by the UK Civil Aviation Authority for 2011. Health data came from UK Biobank (UKB) participants living near 4 UK major airports (London Heathrow, London Gatwick, Manchester, and Birmingham) who had cardiovascular magnetic resonance (CMR) imaging starting from 2014 and self-rep
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.