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
1038 публикаций
Поиск: 352 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 47 с найденным полным текстом
Pancreatic cancer is a lethal invasive tumor with one of the worst prognosis. Accurate and reliable segmentation for pancreas and pancreatic cancer on computerized tomography (CT) images is vital in clinical diagnosis and treatment. Although certain deep learning-based techniques have been tentatively applied to this task, current performance of pancreatic cancer segmentation is far from meeting the clinical needs due to the tiny size, irregular shape and extremely uncertain boundary of the cancer. Besides, most of the existing studies are established on the black-box models which only learn t
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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 AND OBJECTIVE: Artificial Intelligence (AI) models for electrocardiogram (ECG) interpretation rely on large, diverse datasets, but existing clinical datasets are often skewed, overrepresenting normal rhythms and lacking rare pathologies. This limits model performance and generalizability. While generative AI has shown promise in other domains, its application to biosignals has so far been restricted to short segments, reducing clinical utility. Additionally, potentially promising tools like inpainting for artefact removal have not yet been explored in the biosignal domain. To overco
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: Nowadays, patients with chronic diseases such as diabetes and hypertension have reached alarming numbers worldwide. These diseases increase the risk of developing acute complications and involve a substantial economic burden and demand for health resources. The widespread adoption of Electronic Health Records (EHRs) is opening great opportunities for supporting decision-making. Nevertheless, data extracted from EHRs are complex (heterogeneous, high-dimensional and usually noisy), hampering the knowledge extraction with conventional approaches.
METHODS: We propose the use of the De
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: Most trials in critical care have been neutral, in part because between-patient heterogeneity means not all patients respond identically to the same treatment. The Precision Care in Cardiac Arrest: Influence of Cooling duration on Efficacy in Cardiac Arrest Patients (PRECICECAP) study will apply machine learning to high-resolution, multimodality data collected from patients resuscitated from out-of-hospital cardiac arrest. We aim to discover novel biomarker signatures to predict the optimal duration of therapeutic hypothermia and 90-day functional outcomes. In parallel, we are deve
СтатьяПоддержка 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.
Clinical predictors of mortality in systemic sclerosis (SSc) are diversely reported due to different healthcare conditions and populations. A simple predictive model for early mortality among patients with SSc is needed as a precise referral tool for general practitioners. We aimed to develop and validate a simple predictive model for predicting mortality among patients with SSc. Prognostic research with a historical cohort study design was conducted between January 1, 2013, and December 31, 2020, in adult SSc patients attending the Scleroderma Clinic at a university hospital in Thailand. The
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
Cardiac activity monitoring is important for assessing cardiovascular status and supporting computational analysis of heart-rate pattern variations from wearable PPG signals. The development of wearable devices and public datasets has made continuous and noninvasive monitoring more viable. However, there are still problems that may impair the effectiveness of the technique such as motion artifact, signal noises, changes in the physiological states, and differences in sensor quality. Moreover, it is hard to create algorithms that would be highly accurate in the real-life scenario and would be a
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.
Neurological disorders (ND) impact a significant number of the population all over the world, affecting the brain, spinal cord, and peripheral nerves. These disorders are classified as NeuroDegenerative, NeuroBiological, and NeuroDevelopmental disorders, which vary from common to rare disorders. Traditional deep learning methods often fail to generalize efficiently in these settings and are developed for common or single-label disease classification. Also, the insufficient interpretability in these models can decrease the medical professionals' trust and utilization. Therefore, this study intr
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.
The design of novel molecules underpins advances in both drug discovery and biomaterials engineering. Traditional approaches, from natural product isolation to high-throughput screening, have delivered important therapeutics but remain costly, inefficient, and limited in exploring the chemical and biomolecular space. While predictive machine learning models improved aspects of discovery, they cannot fully address the complexity of modern precision medicine. Generative artificial intelligence (AI) offers a paradigm shift by enabling de novo molecular creation guided by data-driven optimization.
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.
Sign language (SL) is the linguistics of speech and hearing-impaired individuals. The hand gesture is the primary model employed in SL by speech and hearing-challenged people to talk with themselves and ordinary persons. At present, hand gesture detection plays a vital part, and it is commonly employed in numerous applications worldwide. Hand gesture detection systems can aid in transmission between machines and humans by aiding these sets of people. Machine learning (ML) is a subdivision of artificial intelligence (AI), which concentrates on the growth of a method. The main challenge in hand
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.
The burgeoning Internet of Medical Things (IoMT) offers unprecedented opportunities for real-time patient monitoring and predictive diagnostics, yet the current systems struggle with scalability, data confidentiality against quantum threats, and real-time privacy-preserving intelligence. This paper introduces Med-Q Ledger, a novel, multi-layered framework designed to overcome these critical limitations in the Medical IoT domain. Med-Q Ledger integrates a permissioned Hyperledger Fabric for transactional integrity with a scalable Holochain Distributed Hash Table for high-volume telemetry, achie
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.Deep learning is increasingly permeating neuroscience, leading to a rise in signal-processing applications for extracellular recordings. These signals capture the activity of small neuronal populations, necessitating 'spike sorting' to assign action potentials (spikes) to their underlying neurons. With the rise in publications delving into new methodologies and techniques for deep learning-based spike sorting, it is crucial to synthesise these findings critically. This survey provides an in-depth evaluation of the approaches, methodologies and outcomes presented in recent articles, s
СтатьяОбзорПоиск 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: In some proton therapy facilities, patient alignment relies on two 2D orthogonal kV images, taken at fixed, oblique angles, as no 3D on-the-bed imaging is available. The visibility of the tumor in kV images is limited since the patient's 3D anatomy is projected onto a 2D plane, especially when the tumor is behind high-density structures such as bones. This can lead to large patient setup errors. A solution is to reconstruct the 3D CT image from the kV images obtained at the treatment isocenter in the treatment position.
METHODS: An asymmetric autoencoder-like network built with visio
ПрепринтСтатьяПолный 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.
INTRODUCTION: The rapid advancement of CRISPR-based gene editing has introduced digital-workflow security and integrity challenges: unauthorized modifications, temporal inconsistencies, and duplicated provenance records can compromise the auditability of editing logs. These are distinct from the biological risks of editing itself; our focus is the security of the digital record. Existing single-component detectors capture only one facet of these threats.
METHODS: We present GENESIS-SHIELD, a multi-component ensemble whose novelty lies in the integration of established techniques for CRISPR-wo
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.
Managing postprandial glucose in Type 1 Diabetes Mellitus (T1DM) requires understanding how carbohydrate intake affects glucose through both direct pathways and insulin-mediated compensation.1,2 Standard analyses often treat insulin as a confounder rather than a mediator, obscuring the distinct roles of these two causal channels and hiding clinically important heterogeneity in how different patients respond to carbohydrate intake. Using meal-centered continuous glucose monitoring windows from twelve adults in the OhioT1DM 2018 and 2020 cohorts,3,4 we apply the causal mediation framework of Ima
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.
Depression represents a complex, multifactorial disorder influenced by the interplay of biological, behavioral, and social determinants. While extensive health surveys, including the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES), gather comprehensive multidomain data, existing studies tend to analyze these domains independently, overlooking the potential to identify integrated, data-driven patterns of depression risk. We have developed SYNERGY-VAE, an interpretable and multimodal deep learning framework that is designed to identify latent health subgroups and facilitate the transpa
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.
INTRODUCTION: Pediatric speech sound disorders (SSDs) affect many young children and are commonly assessed through auditory-perceptual judgments and IPA transcription, which are limited by listener bias, variable interrater reliability, and difficulty attributing deviations at the phoneme level. We present a developmentally informed framework for pediatric vocal biomarker foundations that prioritizes age-aware, phoneme-resolved interpretability over utterance-level accuracy alone.
METHODS: Using a CAAP-derived subset of the SEED corpus (27-94 months) with clinically specified phoneme targets
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.
When a mouse perceives a hawk's shadow, it may have only seconds to decide where to run, yet the safest refuge is often neither visible nor nearby. To survive, it must search its cognitive map quickly enough to choose among many possibilities, and accurately enough to avoid dead ends and hazards along the way, all while what counts as "safe" changes as paths, refuges, and threats shift with time. This scenario highlights a core design problem: cognitive maps must preserve fine local structure for reliable action, yet remain globally searchable so that distant, useful solutions can be found eff
СтатьяПрепринтПолный 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.
Predictive maintenance (PdM) is central to Industry 5.0 strategies for reducing unplanned downtime in rotating machinery. This work proposes and evaluates, as a proof of concept on a controlled single-machine testbed, a multimodal TinyML edge architecture for PdM designed to remain compatible across the application plane's evolution toward sixth-generation (6G) networks. Three complementary modalities run local inference on commercial off-the-shelf smart sensor nodes-vibration, acoustic, and thermography-with an embedded gateway bridging per-modality decisions to a serverless cloud back-end. 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: Hepatocellular carcinoma (HCC) is characterized by pronounced metabolic reprogramming and is frequently accompanied by the development of an immunosuppressive microenvironment. However, the key molecular mediators linking tumour metabolic dysregulation to immune microenvironment remodelling remain insufficiently defined. This study aimed to identify critical metabolic genes in HCC and to investigate their roles in lipid metabolic reprogramming and immunosuppression.
METHODS: A deep autoencoder was used to extract latent metabolic features from HCC and identify TALDO1 as a key cand
СтатьяПоддержка 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.
Parkinson's disease (PD) is a neurodegenerative disorder characterized by motor symptoms, including gait impairments, which significantly affect patient mobility and quality of life. An accurate assessment of the severity of PD is crucial for clinical management. This study investigates the utility of smartphone-derived gait data to objectively cluster PD severity using unsupervised machine learning, with the aim of improving precision in disease monitoring. We analyze gait data from the mPower dataset, comprising 8779 accelerometer recordings from 1957 participants (PD patients and healthy co
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.