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
9438 публикаций
Поиск: 272 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 281 с найденным полным текстом
Journal of the Optical Society of America. A, Optics, image science, and vision2026eng
Celestial navigation provides an alternative to global navigation satellite systems (GNSSs) for uncrewed aerial vehicles (UAVs), particularly in environments where GNSS signals are denied. However, traditional star detection methods can be ineffective for low-altitude atmospheric flight due to factors such as motion blur, clouds, and light sources. This paper addresses the challenge of robust star detection under these highly dynamic and noisy conditions. We propose a novel, to our knowledge, two-stage deep learning architecture that fundamentally departs from traditional single-frame spatial
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 AND OBJECTIVE: Glioma represents the most prevalent and lethal primary brain tumor in adults, and its high mortality poses a significant challenge to clinical decision-making. While the conventional gold standard for diagnosis relies on the examination of surgically resected tumor tissue, recent advances in artificial intelligence, particularly deep learning, have demonstrated compelling performance in medical image analysis, offering the potential for non-invasive prediction of the genetic and histological features of glioma as well as automatic tumor segmentation. This review aims
СтатьяОбзорПолный 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.
OBJECTIVE: Deep learning classification methods are increasingly popular in the brain-computer interface (BCI) field due to their ability to learn complex, non-linear representations from EEG data. Unlike traditional machine learning approaches, which typically rely on hand-crafted features, deep learning models autonomously extract spatio-temporal features directly from the raw or minimally preprocessed signal. However, this flexibility may come at the cost of reduced interpretability and increased susceptibility to confounding factors. This study aims to investigate whether the inclusion of
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: Artificial intelligence (AI)-assisted preoperative planning may improve anatomic characterization and implant-size prediction in unicompartmental knee arthroplasty (UKA). However, whether patient-specific instrumentation (PSI) provides additional technical benefit when added to AI-assisted planning remains unclear. We developed and validated an AI-assisted preoperative planning workflow combined with PSI for medial UKA and evaluated its effect on implant positioning accuracy.
METHODS: A hybrid architecture combining a convolutional neural network-based U-Net with a Transformer-bas
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.
PURPOSE: To evaluate the performance of a deep learning (DL) model in classifying diabetic retinopathy (DR) severity using fundus images with varying fields of view and to assess whether central retinal features alone reflect overall disease burden. The study also investigates vascular biomarkers within regions contributing to model decisions to explore biological basis of inferences and enhance clinical interpretability.
DESIGN: An observational, cross-sectional study.
PARTICIPANTS: A total of 2610 participants aged ≥40 years from a population-based study in South India, with ocular and sys
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: Chronic kidney disease (CKD) affects 843 million people worldwide yet remains underdiagnosed. Current risk stratification, including the CKD Prognosis Consortium (CKD-PC) score, relies on laboratory data rarely evaluated outside nephrology settings. Chest radiographs (CXR) are among the most frequently performed imaging procedures globally, offering an opportunistic screening pathway. CXR-CKD5, a CXR-derived AI score for predicting 5-year incident CKD without laboratory data, was developed and externally validated.
METHODS: In this retrospective two-centre study conducted at two s
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.
Precision livestock farming technologies require individual animal identification to integrate specific animal data with farm processes, including health, milk recording, and feeding management. Identification methods, such as physical marks and ear tags, require manual handling and are prone to loss or wear. Radio Frequency Identification (RFID) tags enable contactless identification, but still face limitations under farm conditions, including tag loss, maintenance costs, and proximity to the sensor. Recent advances in computer vision and deep learning have led to alternative approaches for 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.
BACKGROUND: Medication adherence remains a significant concern in both clinical practice and public health. Nonadherence to prescribed medication regimens is associated with poorer health outcomes, higher rates of hospitalization, and increased financial burdens on health care systems. Despite its critical role in ensuring treatment efficacy, adherence assessment is still largely dependent on patient self-reports, pharmacy refill records, or caregiver observations-methods that are often subjective, inconsistent, and unreliable. Therefore, there is an urgent need for objective, automated soluti
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: Normative brain metabolite references are essential for evaluating metabolic change in rehabilitation patients with stroke, traumatic brain injury, or cognitive decline. We provide preliminary, cohort-specific reference estimates in cognitively healthy older adults using proton magnetic resonance spectroscopy (1H-MRS) and examine regional and age-related differences.
METHODS: Twenty healthy older adults (10 males, 10 females; mean age 71.0 ± 9.5 years, range 56-84) underwent single-voxel 1H-MRS at 3T in three regions: dorsal anterior cingulate cortex (DACC), posterior cingulate
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.
PURPOSE: This study aims to test whether week-long wrist accelerometry combined with deep learning can (i) distinguish healthy individuals from people with knee osteoarthritis (KOA), (ii) separate prodromal KOA from established KOA, and (iii) identify individuals who will receive a KOA diagnosis within 5 years.
METHODS: We conducted a retrospective case-control study using the UK Biobank data set. After quality control, 102,120 participants with valid accelerometry were available; KOA was identified via ICD-10 M17.x codes (n = 7262). To reduce adiposity confounding, analyses were restricted 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.
INTRODUCTION/OBJECTIVE: Retinal fundus photography captures microvascular and neuroretinal features reflecting systemic health. While Deep Learning (DL) has enabled extraction of cardiometabolic and aging biomarkers from retinal images, its application to oncologic disease status discrimination remains largely unexplored. This study evaluated whether DL analysis of retinal fundus photographs can discriminate individuals with colorectal cancer (CRC) from those without CRC (non-CRC) in a curated UK Biobank case-control setting.
METHODS: This retrospective imaging study used 1,600 UK Biobank fun
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.
Accurate estimation of Alzheimer's disease (AD) severity from structural magnetic resonance imaging (MRI) remains difficult, as disease-associated anatomical alterations are often subtle and publicly available datasets are typically too small to support robust deep learning model training. This feasibility study sought to determine how much Alzheimer's disease spectrum-related information could be extracted from a small structural MRI cohort using a deliberately lightweight two-dimensional convolutional neural network (2D CNN), and whether transfer learning improves model performance. This stu
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.
OBJECTIVES: To retrospectively develop and evaluate a task-conditioned multimodal artificial intelligence framework, in which a learned task embedding and modality-availability mask generate endpoint-specific weights over predefined radiology-only, pathology-only, and fusion experts, for breast cancer staging and biomarker profiling.
METHODS: We retrospectively assembled a cohort of 923 patients with paired radiology and pathology data. Nine tasks included TNM components [tumor extent (T), nodal involvement (N), and distant metastasis (M)], clinical stage, histological grade, and estrogen rec
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.
Broiler vocalizations may contain relevant information about the welfare and health status; however, there is limited information on how disease affects vocal patterns. This study aimed 1) to investigate whether specific vocalization changes emerge in response to two important poultry diseases: intestinal (Eimeria spp.) and respiratory (infectious bronchitis virus, IBV; combined with avian pathogenic Escherichia coli, APEC), and 2) to characterize changes in broiler chicken vocalizations over age (14-41 days of age), and across time of the day (morning: 6:00 AM-12:00 PM; afternoon: 12:00 PM-6:
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: Prognostic models for esophageal cancer based on contrast-enhanced chest CT can aid thoracic surgeons in developing personalized treatment plans to optimize patient outcomes. However, the extensive lymphatic drainage and early lymph node metastasis of the esophagus present significant challenges in extracting and analyzing meaningful lymph node characteristics. Previous studies have primarily focused on tumor and lymph node features separately, overlooking spatial correlations such as position, direction, and volumetric ratio.
METHODS: A total of 285 patients who underwent radical
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.
PURPOSE: We present a deep learning algorithm-HCQuery-that detects the presence of hydroxychloroquine retinopathy and predicts its future occurrence from spectral-domain OCT (SD-OCT) images.
DESIGN: We trained and validated a deep learning algorithm using retrospective SD-OCT images from patients taking hydroxychloroquine.
SUBJECTS: The study involved a retrospective, nonconsecutive collection of 409 patients (171 positive for hydroxychloroquine retinopathy and 238 negative) and 8251 SD-OCT b-scans (1988 volumes) from 5 independent international clinical locations.
METHODS: Imaging macular
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоиск 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: In patients with idiopathic pulmonary fibrosis (IPF), computed tomography (CT) quantification using artificial intelligence (AI) has been explored as a method to assess the therapeutic response to antifibrotic agents; however, studies evaluating long-term follow-up outcomes remain scarce. We investigated AI-driven quantitative analysis for long-term follow-up chest CT of IPF patients undergoing pirfenidone treatment.
METHODS: Among the 2,223 patients diagnosed with interstitial lung disease by chest CT at Jeonbuk National University Hospital, 36 patients with a multidisciplinary d
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.
Alzheimer's disease (AD) involves the accumulation of amyloid-β (Aβ) plaques, whose quantification plays a central role in understanding disease progression. Automated segmentation of Aβ deposits in histopathological micrographs enables large-scale analyses but is hindered by the high cost of detailed pixel-level annotations. Weakly supervised learning offers a promising alternative by leveraging coarse or indirect labels to reduce the annotation burden. We evaluated a weakly supervised approach to segment and analyze thioflavin-S-positive parenchymal amyloid pathology in AD and age-matched br
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.
Morphology of extracellular vesicles (EVs) from cerebrospinal fluid is an important property that could uncover brain-related conditions. However, native morphology could get distorted during imaging, such as with atomic force microscopy (AFM) in air, which enables relatively simple visualisation and automated morphology assessment. Therefore, we compared 24 different preparation methods for the same sample of EVs according to the resulting size, height, aspect ratio and shape distributions obtained from the AFM images. We defined 5 different shape categories (round, flat, concave, single-lobe
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: Zuranolone, the latest oral medication for postpartum depression, was approved in the United States in August 2023. Due to its pharmacokinetic characteristics and rapid onset of action, it is hailed as a breakthrough and enhanced version of the drug. However, there is limited information on adverse drug reactions associated with its use. The primary objective of this study is to assess the post-marketing safety of Zuranolone. This study utilizes the FAERS database to analyze the safety of Zuranolone and provide a reference for clinical safety.
METHODS: Data on Zuranolone were colle
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.