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: 93 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 281 с найденным полным текстом
INTRODUCTION: Accurate assessment of ventral curvature (VC) is critical in determining the type of VC correction. Unaided visual inspection (UVI) remains common but is prone to significant interobserver variability and error. Although smartphone app-based measurement (SAM) offers greater objectivity, it still relies on manual reference point selection. This study describes the development and evaluation of CurvAssist, an AI-assisted pipeline integrating deep learning-based segmentation for accurate, automated penile curvature measurement.
METHODS: In step-1, a synthetic dataset of 250 images
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.
Extracting anatomic reference from computed tomography (CT) images is a crucial step in fully automated image analysis solutions for CT and hybrid imaging of prostate cancer. Several deep learning-based applications can be used to perform segmentation of different anatomical structures in CT, but they might produce a false prostate segment for post-treatment scans of patients treated with prostatectomy. In this study, our aim was to both systematically assess the performance of a state-of-the-art CT segmentation tool, TotalSegmentator, for post-prostatectomy patients and to investigate the pot
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: Femoroacetabular impingement (FAI) can cause hip pain and osteoarthritis in patients. Importantly, 3-dimensional (3D) bone models in dynamic hip impingement simulations can enable a patient-specific diagnosis of FAI. The manual segmentation of bone models is time-consuming; therefore, automatic segmentation should be investigated.
PURPOSE: To investigate the difference between manual and automatic segmentation of magnetic resonance imaging (MRI)-based 3D bone models of the hip, (2) to correlate impingement-free hip range of motion, and (3) to determine external validation.
STUDY
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.
BACKGROUND: Stroke and its related complications, place significant burdens on human society in the twenty-first century, and lead to substantial demands for upper limb rehabilitation. To fulfill the rehabilitation needs, human-machine interaction (HMI) technology strives continuously. Depends on the involvement of subject, HMI strategy can be classified as passive or active. Compare to passive modalities, active strategies are believed to be more effective in promoting neuroplasticity and motor recovery for post-stroke survivors in sub-acute and chronic phase. However, post-stroke survivors u
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: Hip-related pain (HRP) affects young to middle-aged active adults and impacts physical activity, finances and quality of life. HRP includes conditions like femoroacetabular impingement syndrome and labral tears. Lateral hip muscle dysfunction and atrophy in HRP are more pronounced in advanced hip pathology, with limited evidence in younger populations. While MRI use for assessing hip muscle morphology is increasing, with automated deep-learning techniques showing promise, studies assessing their accuracy are limited. Therefore, we aimed to compare hip intramuscular fat infiltrate (
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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.
IMPORTANCE: Although race is a social construct, it is associated with variations in skin and retinal pigmentation. Image-based medical artificial intelligence (AI) algorithms that use images of these organs have the potential to learn features associated with self-reported race (SRR), which increases the risk of racially biased performance in diagnostic tasks; understanding whether this information can be removed, without affecting the performance of AI algorithms, is critical in reducing the risk of racial bias in medical AI.
OBJECTIVE: To evaluate whether converting color fundus photograph
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
Objective: To explore the correlation between the morphological characteristics of retinal microvessels and diabetic kidney disease (DKD) in patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM). Methods: The clinical data and fundus photography of patients with T2DM treated in the First Affiliated Hospital of Zhengzhou University from January 2018 to December 2020 were retrospectively collected and analyzed. According to the presence of abnormal renal function, the patients were divided into DKD group and control group. The morphology and structure of fundus vessels were digitized by U-Net depth conv
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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: Atrial septal defect (ASD) increases the risk of adverse cardiovascular outcomes. Despite the potential for risk mitigation through minimally invasive percutaneous closure, ASD remains underdiagnosed due to subtle symptoms and examination findings. To bridge this diagnostic gap, we propose a novel screening strategy aimed at early detection and enhanced diagnosis through the implementation of a convolutional neural network (CNN) to identify ASD from 12-lead electrocardiography (ECG).
METHODS: ECGs were collected from patients with at least one recorded echocardiogram at 3 hospital
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: It is well understood that surgical skills largely define patient outcomes both in Minimally Invasive Surgery (MIS) and Robot-Assisted MIS (RAMIS). Non-technical surgical skills, including stress and distraction resilience, decision-making and situation awareness also contribute significantly. Autonomous, technologically supported objective skill assessment can be efficient tools to improve patient outcomes without the need to involve expert surgeon reviewers. However, autonomous non-technical skill assessments are unstandardized and open for more research. Recently, Surgical Data
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.
OBJECTIVES: To compare spinal bone measures derived from automatic and manual assessment in routine CT with dual energy X-ray absorptiometry (DXA) in their association with prevalent osteoporotic vertebral fractures using our fully automated framework ( https://anduin.bonescreen.de ) to assess various bone measures in clinical CT.
METHODS: We included 192 patients (141 women, 51 men; age 70.2 ± 9.7 years) who had lumbar DXA and CT available (within 1 year). Automatic assessment of spinal bone measures in CT included segmentation of vertebrae using a convolutional neural network (CNN), reducti
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: To developed an image analysis system of anterior segment optical coherence tomography (AS-OCT) examination results based on deep learning technology, and to evaluate its effect in identifying various types of corneal pathologies and quantified indices. Methods: A total of 4 026 patients (5 617 eyes), including 1 977 males and 2 049 females, aged (45±23) years, were enrolled in Qingdao Eye Hospital from January 2011 to August 2019. The AS-OCT images were used as a training dataset, which were labeled with location information of 16 corneal pathologies (including corneal epithelial d
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.
IMPORTANCE: A prediction model for new-onset nonmelanoma skin cancer could enhance prevention measures, but few patient data-driven tools exist for more accurate prediction.
OBJECTIVE: To use machine learning to develop a prediction model for incident nonmelanoma skin cancer based on large-scale, multidimensional, nonimaging medical information.
DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: This study used a database comprising 2 million randomly sampled patients from the Taiwan National Health Insurance Research Database from January 1, 1999, to December 31, 2013. A total of 1829 patients with nonmela
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: Human opisthorchiasis is a dangerous infectious chronic disease distributed in many Asian areas in the water-basins of large rivers, Siberia, and Europe. The gold standard for human opisthorchiasis laboratory diagnosis is the routine examination of Opisthorchis spp. eggs under a microscope. Manual detection is laborious, time-consuming, and dependent on the microscopist's abilities and expertise. Automatic screening of Opisthorchis spp. eggs with deep learning techniques is a useful diagnostic aid.
METHODS: Herein, we propose a convolutional neural network (CNN) for classifying an
Клинический случайСтатьяПоиск 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: Childhood obesity and diet-related noncommunicable diseases are urgent global public health challenges, driven in part by children's continued exposure to persuasive marketing of unhealthy foods and beverages. Traditional methods that manually evaluate child-targeted food marketing practices are resource-intensive and inefficient. This study aims to address these limitations by leveraging artificial intelligence (AI), specifically computer vision and deep learning, to identify child-targeted food products and classify marketing elements on food packaging using a comprehensive datab
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.
Foundation models (FMs) have rapidly become dominant in artificial intelligence and are increasingly being adopted in computational pathology. Numerous pathology-specific FMs have been developed and evaluated for a variety of downstream tasks, most commonly using frozen image embeddings with linear probes. While a pathology FM, at least implicitly suggests broad reusability across tasks, the transferability of these models to neurodegenerative disease-related tasks remains largely unexplored. In this study, we evaluated fourteen frozen feature extractors, including general-vision and pathology
СтатьяПрепринтПоиск 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: Occult lymph node metastasis (OLM) is common in patients with clinical stage T1-2N0M0 small cell lung cancer (SCLC) and is strongly associated with inferior survival. Accurate preoperative identification of OLM remains challenging using conventional imaging, yet is critical for nodal staging, surgical planning, and individualized treatment decision-making. This study aimed to develop and externally validate an interpretable deep foundation model-based approach using preoperative contrast-enhanced computed tomography (CECT) to predict OLM in early-stage SCLC.
METHODS: In this multi
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: There is a substantial number of research exploring the application of artificial intelligence (AI) in identifying electrocardiogram (ECG) abnormalities related to heart rhythm or conduction with the 12-channel format. However, there is a scarcity of studies focusing on refined differentiation of serials of ECG abnormalities with wide QRS complexes in a simplified channel format. Methods: We constructed an ECG dataset (standard 10-s, 12-channel format) from adult patients from Tongji Hospital of Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China. This dataset was consisted
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.
PURPOSE: Integration of various sources of information for prediction of disease progression is an unmet need in glaucoma diagnostics. We designed a deep learning-based prognostic model incorporating clinical and structural data for forecasting functional glaucoma progression and compared its performance to clinicians.
DESIGN: Retrospective, comparative cohort study of prognostic accuracy.
SUBJECTS: We included 1599 eyes (908 patients) with definite or suspected glaucoma with ≥5 24-2 visual fields (VF) and 3 or more years of follow-up.
METHODS: VF mean deviation (MD) rates of change were es
СтатьяСравнительное исследованиеПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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: Artificial intelligence (AI)-driven biomarker segmentation offers an objective and reproducible approach for quantifying key anatomical features in neovascular age-related macular degeneration (nAMD) using optical coherence tomography (OCT). Currently, Faricimab, a novel bispecific inhibitor of vascular endothelial growth factor (VEGF) and angiopoietin-2 (Ang-2), offers new potential in the management of nAMD, particularly in treatment-resistant cases. This study utilizes an advanced deep learning-based segmentation algorithm to analyze OCT biomarkers and evaluate the efficacy 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.
BACKGROUND: Spreading depolarization (SD) is the most likely cause of migraine aura and may be linked to trigeminal nociception. Using minimally invasive optogenetic SD induction (opto-SD), we previously showed that SD triggers acute periorbital mechanical allodynia-like behavior, supporting SD-induced activation of migraine-relevant trigeminal pain pathways. Here, we tested whether selective oral calcitonin gene-related peptide (CGRP) receptor antagonist, atogepant, could ameliorate SD-evoked pain and anxiety phenotypes.
METHODS: Thirty-two adult male and female Thy1-ChR2-EYFP transgenic mic
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.