m+Medelevator.RU
Открытая медицинская библиотека

Найдите доказательства.
Сосредоточьтесь на главном.

Медицинские публикации, первоисточники и полные тексты.
Для клинического вопроса, нового знания и следующего исследования.

Ищем по исходному запросу. Уточняем медицинские термины для поиска на других языках…

Библиотека сейчас

От первоисточника до медицинского перевода

Подключаем обновления…
Собрано из открытых источников—

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 счётчика
Доступно 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.

Найти литературу по своему диагнозу →

Нажмите на показатель для подробностей. Показатели поиска обновляются автоматически; размер всей библиотеки сверяется отдельно. Время последней проверки указано явно.

Результаты поиска

9405 публикаций

Поиск: 594 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 281 с найденным полным текстом

Смягчение катастрофического забвения при рассеянии множественных склерозов с помощью эластичной консолидации веса.

Сегментация множественных склерозов (MS) имеет решающее значение для мониторинга развития заболеваний. Методы углубленного обучения дают многообещающие результаты, однако при оценке данных, полученных с помощью различных протоколов или сканеров, сталкиваются с проблемами, связанными с переключением доменов. Передача обучения (ТЛ) обеспечивает успешную адаптацию к доменам, но может привести к катастрофическому забвению, что приведет к значительному снижению эффективности в исходный домен. Непрерывное обучение направлено на решение этой проблемы путем сохранения знаний, полученных в предыдущих о

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст найденМашинный перевод · не проверен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40403421Открыть статью

AI predictive modeling of survival outcomes for renal cancer patients undergoing targeted therapy.

Renal clear cell cancer (RCC) is a complex disease that is challenging to predict patient outcomes. Despite improvements with targeted therapy, personalized treatment planning is still needed. Artificial intelligence (AI) can help address this challenge by developing predictive models that accurately forecast patient survival periods. With AI-powered decision support, clinicians can provide patients with tailored treatment plans, enhancing treatment efficacy and quality of life. The study analyzed 267 patients with renal clear cell carcinoma, focusing on 26 who received targeted drug therapy.

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39478092Открыть статью

Фрактальная архитектура с пропущенными соединениями и механизмом внимания для улучшения сегментации муляжей MS в корде цервикалов.

Фон/цели: Множественный склероз (MS) — аутоиммунное заболевание, которое повреждает миелиновую оболочку центральной нервной системы, включая мозг и спинной мозг. Хотя повреждения MS в мозгу чаще расследуются, повреждения MS в спинном мозге шейки матки (CSC) могут быть гораздо более конкретными для диагностики заболевания. Кроме того, поскольку бремя повреждений в КБК напрямую связано с развитием заболеваний, наличие повреждений в КБК может помочь провести различие между МЗ и другими неврологическими заболеваниями. Методы: В этом исследовании предлагаются две новые модели глубокого обучения, ос

СтатьяПолный текст найденМашинный перевод · не проверен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40310404Открыть статью

Цифровой дистанционный мониторинг людей с множественным склерозом.

ВВЕДЕНИЕ: Множественный склероз (MS) является хроническим нейродегенеративным заболеванием, которое затрагивает более 2,8 млн. человек во всем мире и приводит к значительным симптомам моторного и немоторного происхождения. Эффективный мониторинг заболеваний имеет решающее значение для улучшения результатов лечения пациентов, но часто затрудняется ограниченностью редких клинических оценок. Цифровые средства дистанционного мониторинга с использованием больших данных, и МА открывает новые возможности для отслеживания симптомов в режиме реального времени и выявления развития заболеваний. МЕТОДЫ: В

СтатьяОбзорПолный текст найденМашинный перевод · не проверен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40092976Открыть статью

AI-Assisted Detection and Localization of Spinal Metastatic Lesions.

ObjectivesThe integration of machine learning and radiomics in medical imaging has significantly advanced diagnostic and prognostic capabilities in healthcare. This study focuses on developing and validating an artificial intelligence (AI) model using U-Net architectures for the accurate detection and segmentation of spinal metastases from computed tomography (CT) images, addressing both osteolytic and osteoblastic lesions.MethodsOur methodology employs multiple variations of the U-Net architecture and utilizes two distinct datasets: one consisting of 115 polytrauma patients for vertebra segme

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39518425Открыть статью

Возраст мозга при множественном склерозе: исследование с глубоким обучением и традиционным машинным обучением.

«Возраст мозга» — это количественная оценка биологического возраста мозга и общие усилия по измерению нейродегенерации независимо от типа болезни. При множественном склерозе ускоренное старение мозга связано с начислением инвалидности. Искусственный интеллект стал многообещающим инструментом для оценки и количественной оценки воздействия нейродегенеративных заболеваний. Несмотря на существование многочисленных моделей ИИ, наблюдается заметная нехватка сравнительных данных снимков для традиционного машинного обучения по сравнению с глубоким обучением в таких условиях, как множественный склероз.

СтатьяПолный текст найденМашинный перевод · не проверен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40337466Открыть статью

Machine learning and multi-omics technologies for precision cardiovascular medicine: advancing diagnosis, risk prediction, and therapeutic guidance.

Cardiovascular disease remains a major global health burden. Owing to its complex pathogenesis and marked clinical heterogeneity, conventional one-size-fits-all strategies often yield limited benefit for a substantial proportion of patients. Precision medicine advocates individualized management based on patients' clinical and molecular characteristics to improve outcomes. In this context, multi-omics and machine learning provide critical technical support for precision medicine: multi-omics can capture the full spectrum of cardiovascular disease from molecular alterations to phenotypic manife

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42598439Открыть статью

Management of urinary stones: state of the art and future perspectives by experts in stone disease.

AIM: To present state of the art on the management of urinary stones from a panel of globally recognized urolithiasis experts who met during the Experts in Stone Disease Congress in Valencia in January 2024. Options of treatment: The surgical treatment modalities of renal and ureteral stones are well defined by the guidelines of international societies, although for some index cases more alternative options are possible. For 1.5 cm renal stones, both m-PCNL and RIRS have proven to be valid treatment alternatives with comparable stone-free rates. The m-PCNL has proven to be more cost effective

СтатьяОбзорПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 38934520Открыть статью

Ручная обработка против методов извлечения глубоких признаков для диагностики множественной скlerоза на основе МРТ.

Фон: Несмотря на значительные продвижения в анализе медицинских изображений, автоматический диагноз множественной скlerоза (МС) на основе магнитно-резонансной томографии (МРТ) остается сложной задачей из-за сложности 3D-данных мозга и вариабельности вида плоскостей поражений. Цель: В этой работе мы предлагаем эффективную и оптимизированную систему извлечения признаков для автоматического диагноза МС с использованием МРТ с весом FLAIR, T1 и T2. Предложенный подход улучшает Декимальные Дескрипторные Паттерны (DDP) за счет интеграции локальной информации градиента, создавая 3D-представление текст

СтатьяПолный текст найденМашинный перевод · не проверен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42122083Открыть статью

Dynamic multimodal survival prediction in multiple myeloma integrating gene expression, longitudinal laboratory measurements, and treatment history.

Prognostic stratification in multiple myeloma (MM) relies on staging systems fixed at diagnosis, discarding temporal information accumulated during treatment. We developed a dynamic multimodal framework that predicts residual overall survival from observation windows of 1-18 months post-diagnosis. The model integrates DeepInsight-transformed gene expression, longitudinal trajectories of 10 laboratory analytes, and treatment history through missingness-aware gated fusion. On the Multiple Myeloma Research Foundation (MMRF) cohort from the Relating Clinical Outcomes in Multiple Myeloma to Persona

СтатьяПолный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42704271Открыть статью

Translating Data Science Results into Precision Oncology Decisions: A Mini Review.

While reviewing and discussing the potential of data science in oncology, we emphasize medical imaging and radiomics as the leading contextual frameworks to measure the impacts of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) developments. We envision some domains and research directions in which radiomics should become more significant in view of current barriers and limitations.

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 36675367Открыть статью

Библиометрический анализ исследований по проблемам инвалидности в Саудовской Аравии: меняющиеся тенденции, тематическое картирование и пробелы.

ЦЕЛИ: Определение ключевых тенденций и влиятельных авторов и учреждений, составление тематических карт и определение последних изменений и пробелов в исследованиях по проблемам инвалидности в Саудовской Аравии. МЕТОДЫ: Исследование было начато в июне 2024 года, и данные были проанализированы в июле 2024 года в Аль-Ахсе, Саудовская Аравия. В ходе анализа использовались библиометрические методы, такие, как библиометрическое сцепление и тематическое картирование с использованием VOSviewer и RStudio с пакетом Bibliometrix. Результаты: Библиометрический анализ выявил в общей сложности 3080 публикац

СтатьяПолный текст найденМашинный перевод · не проверен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40254322Открыть статью

Искусственный интеллект в педиатрической нейрорадиологии: текущий ландшафт, проблемы и будущие направления.

В настоящем обзоре содержится информация о нынешнем ландшафте искусственного интеллекта (АИ) в области педиатрической и эмбриональной нейрорадиологии, критическая оценка текущей практики, барьеров на пути к клиническому усыновлению и будущего потенциала. Мы искали рецензированные исследования за последнее десятилетие, сфокусировавшись на сегментации изображений, обнаружении повреждений, классификации, прогнозировании и поддержке клинического решения при педиатрической съемке мозга. Особое внимание было уделено уникальным педиатрическим факторам, таким, как развитие мозга и нехватка данных. Мет

Полный текст найденМашинный перевод · не проверен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41729266Открыть статью

Применение методов извлечения дискриминирующих и глубоких элементов для полного анализа слайдов: обследование.

Цифровые патологические технологии, включая целые слайды, значительно улучшили современные клинические методы, облегчая хранение, просмотр, обработку и совместное цифровое сканирование стеклянных слайдов. Исследователи предложили различные решения в области искусственного интеллекта (АИ) для применения в цифровой патологии, такие, как автоматизированный анализ изображений, для извлечения диагностической информации из WSI в целях повышения производительности, точности и воспроизводимости патологии. Методы экстракции особей играют решающую роль в преобразовании первичных данных об образе в значи

Полный текст найденМашинный перевод · не проверен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 37928897Открыть статью

Алгоритмы машинного обучения для виртуального раннего обнаружения и выявления нейродегенеративных и нейрокогнитивных расстройств: систематический обзор.

Происхождение и аналоговые расстройства (например, болезнь Альцгеймера, болезнь Паркинсона) приводят к нейронной потере; нейрокогнитивные расстройства (например, бред, слабоумие) свидетельствуют о когнитивном упадке. Раннее обнаружение имеет решающее значение для эффективного управления. Машинное обучение помогает в более точном выявлении заболеваний, потенциально преобразуя медицинское обслуживание. В рамках этого всеобъемлющего систематического обзора обсуждается вопрос о том, каким образом машинное обучение (ML) может способствовать раннему выявлению этих расстройств, превосходя при этом тр

Полный текст найденМашинный перевод · не проверен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39717687Открыть статью

Artificial Neural Network Prediction of Mortality in Cancer Patients Presenting for Radiation Therapy at a Multisite Institution.

IntroductionFor many decades, the management of cancer has utilized radiation therapy, which continues to evolve with technology to improve patient outcomes. However, despite the standardization of treatment plans and the establishment of best clinical practices based on prospective, randomized trials and adherence to National Comprehensive Cancer Network (NCCN) guidelines, the outcomes from radiation therapy are highly variable and dependent on a number of factors, including patient demographics, tumor characteristics/histology, and treatment parameters. In this study, we attempt to use avail

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39011317Открыть статью

Модель диагностики болезней MS на основе плотности с использованием алгоритма поиска капуцинов и ансамбля глубоких нейронных сетей.

Множественный склероз (MS) — серьезная болезнь мозга, которая постоянно разрушает клетки мозга, влияет на зрение, баланс, мышечный контроль и повседневную активность. В этом исследовании используется взвешенное сочетание глубоких нейронных сетей и методов оптимизации для диагностики заболеваний MS. Этот метод использует кусочки изображений магнитного резонанса (MRI) в качестве входных. Затем, после предварительной обработки, процесс сегментации и идентификации района, представляющего интерес (РОИ), осуществляется с использованием сочетания алгоритма " нечеткие " c-means (FCM) и алгор

СтатьяПолный текст найденМашинный перевод · не проверен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39738590Открыть статью

Multiple myeloma segmentation net (MMNet): an encoder-decoder-based deep multiscale feature fusion model for multiple myeloma segmentation in magnetic resonance imaging.

BackgroundPatients with multiple myeloma (MM), a malignant disease involving bone marrow plasma cells, shows significant susceptibility to bone degradation, impairing normal hematopoietic function. The accurate and effective segmentation of MM lesion areas is crucial for the early detection and diagnosis of myeloma. However, the presence of complex shape variations, boundary ambiguities, and multiscale lesion areas, ranging from punctate lesions to extensive bone damage, presents a formidable challenge in achieving precise segmentation. This study thus aimed to develop a more accurate and robu

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39429589Открыть статью

Artificial Intelligence in the Management of Hereditary and Acquired Hemophilia: From Genomics to Treatment Optimization.

Hemophilia, an X-linked bleeding disorder, is characterized by a deficiency in coagulation factors. It manifests as spontaneous bleeding, leading to severe complications if not properly managed. In contrast, acquired hemophilia is an autoimmune condition marked by the development of inhibitory antibodies against coagulation factors. Both forms present significant diagnostic and therapeutic challenges, highlighting the need for advanced genetic, molecular, laboratory, and clinical assessments. Recent advances in artificial intelligence have opened new avenues for the management of hemophilia. M

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40649878Открыть статью

Predicting which patients with cancer will see a psychiatrist or counsellor from their initial oncology consultation document using natural language processing.

BackgroundPatients with cancer often have unmet psychosocial needs. Early detection of who requires referral to a counsellor or psychiatrist may improve their care. This work used natural language processing to predict which patients will see a counsellor or psychiatrist from a patient's initial oncology consultation document. We believe this is the first use of artificial intelligence to predict psychiatric outcomes from non-psychiatric medical documents.MethodsThis retrospective prognostic study used data from 47,625 patients at BC Cancer. We analyzed initial oncology consultation documents

Полный текст найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 38589545Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты