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
1055 публикаций
Поиск: 143 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 65 с найденным полным текстом
Objective.In recent years, increasing attention to sleep health has accelerated development of wearable devices for home monitoring. Two critical challenges remain: providing an unobtrusive sensing solution suitable for long-term deployment, and designing algorithms that generalize across diverse users and acoustic environments when annotated data are limited.Approach.We develop a single-lead bone-conduction monitoring system and a distribution-aware detection model. The wearable system uses a piezoelectric sensor at the lateral throat to capture tracheal vibrations for continuous overnight mo
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.
Cone-beam computed tomography (CBCT) provides rapid, low-dose imaging with large anatomical coverage but lacks the resolution required for detailed bone assessment in rheumatoid arthritis (RA). Enhancing CBCT to match high-resolution peripheral quantitative CT (HR-pQCT) is challenging due to differences in resolution, noise, and artifact profiles, causing standard super-resolution approaches to struggle in training with instability. We propose CL-GAN (curriculum learning generative adversarial network) to train a Cycle-Consistent GAN for CBCT super-resolution. Training is structured into four
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.
This study aims at suggesting an end-to-end algorithm based on a U-net-optimized generative adversarial network to predict anterior neck lower jaw angles (ANLJA), which are employed to define fetal head posture (FHP) during nuchal translucency (NT) measurement. We prospectively collected 720 FHP images (half hyperextension and half normal posture) and regarded manual measurement as the gold standard. Seventy percent of the FHP images (half hyperextension and half normal posture) were used to fit models, and the rest to evaluate them in the hyperextension group, normal posture group (NPG), 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: Postoperative hypoparathyroidism is a major complication of thyroidectomy, occurring when the parathyroid glands are inadvertently damaged during surgery. Although intraoperative images are rarely used to train artificial intelligence (AI) because of its complex nature, AI may be trained to intraoperatively detect parathyroid glands using various augmentation methods. The purpose of this study was to train an effective AI model to detect parathyroid glands during thyroidectomy.
METHODS: Video clips of the parathyroid gland were collected during thyroid lobectomy procedures. Confir
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.
Age-related macular degeneration (AMD) is the principal cause of blindness in developed countries, and its prevalence will increase to 288 million people in 2040. Therefore, automated grading and prediction methods can be highly beneficial for recognizing susceptible subjects to late-AMD and enabling clinicians to start preventive actions for them. Clinically, AMD severity is quantified by Color Fundus Photographs (CFP) of the retina, and many machine-learning-based methods are proposed for grading AMD severity. However, few models were developed to predict the longitudinal progression status,
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: Magnetic resonance imaging-guided adaptive radiation therapy (MRIgART) greatly improves daily tumor localization and enables online replanning to obtain maximum dosimetric benefits. However, accurately predicting patient-specific electron density maps for adaptive radiation therapy planning remains a challenge. Therefore, this study proposes a personalized modeling framework for generating pseudo-computed tomography (pCT) in MRIgART.
METHODS AND MATERIALS: Eighty-three patients who received MRIgART were included and computed tomography (CT) simulations were performed on all the patie
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.
In an era marked by increasing demand for advanced anticounterfeiting measures, we introduce a four-dimensional (4D) dynamic physical unclonable function that uses defect-engineered photoluminescence blinking in all-inorganic CsPbBr3 perovskite quantum dots (QDs) embedded within a polymethylmethacrylate matrix. Even within a single z-axis layer, this system achieves an unprecedented theoretical encoding capacity of more than 10216,742, while each device can generate up to 25 billion distinct codes. The QDs exhibit stochastic transitions between emissive and nonemissive states, enabling binary
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 AND PURPOSE: To facilitate magnetic resonance imaging (MRI)-only radiotherapy workflows and overcome the lack of electron density information in MRI for accurate radiotherapy dose calculation, we proposed a cycle-consistent generative adversarial network-based framework, Fast Fourier Transform Spatial-Channel Net (FFTSC-Net). This study aimed to synthesize high-quality synthetic computed tomography (sCT) from lung ultrashort echo time-MRI (UTE-MRI) and assess its potential clinical dosimetric viability.
MATERIALS AND METHODS: UTE-MRI and CT data from 60 patients with lung cancer we
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.
BackgroundPreoperative identification of normal-sized lymph node metastases (LNM) remains clinically significant yet challenging in cervical cancer.PurposeTo investigate the value of super-resolution T2WI-derived intratumoral and peritumoral radiomics for normal-sized LNM prediction in cervical cancer.Material and MethodsA total of 257 patients from three sites of our hospital were divided into a development cohort (site 1, n = 97), a validation cohort (site 1, n = 42), and two internal test cohorts (site 2, n = 62; site 3, n = 56). Super-resolution reconstruction based on generative adversari
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.
Alzheimer's disease (AD) is an incurable, progressive neurodegenerative disorder. It is characterized by a gradual decline in memory, cognition, and behavior, which ultimately results in severe dementia and functional dependence. AD begins to develop in the brain at an early stage, while its symptoms appear gradually over time. Early diagnosis and classification of Alzheimer's is a critical research focus due to its silent progression. The current literature highlights a gap in gender-based studies, revealing that the risk of AD varies by gender, age, race, and ethnicity. The nature of the ass
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: Electrocardiogram (ECG) is measured in various ways. The three main ECG measurement methods include resting ECG, Holter monitoring, and treadmill method. In standard ECG measurement methods, multiple electrodes are attached to the limb and chest. Limb and chest leads measure the frontal and sagittal planes of the heart, respectively. In this case, ECG signals are measured briefly up to 10 seconds. To measure ECG signals based on a single lead, wearable devices have been developed that could measure long-term ECG signals daily. ECG signals are vectors in the heart, whi
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.
Objective.Electroencephalography (EEG) is a potential source of downstream biomarkers for the early diagnosis of Alzheimer's disease (AD) due to its low-cost, noninvasive, and portable advantages. Accurately detecting AD-induced patterns from EEG signals is essential for understanding AD-related neurodegeneration at the EEG level and further evaluating the risk of AD at an early stage. This paper proposes a deep learning-based, functional explanatory framework that probes AD abnormalities from short-sequence EEG data.Approach.The framework is a learning-based automatic detection system consist
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.
Autism spectrum disorder (ASD) is a complex neurodevelopmental condition characterized by persistent difficulties in social communication, social interaction, and repetitive behaviors. Early and accurate diagnosis is essential but is often hindered by subjective clinical assessments, limited data availability, and inconsistencies in existing diagnostic tools. This review evaluates the role of machine learning and deep learning approaches in improving ASD prediction, with a particular focus on two important yet relatively underexplored methodological components: data augmentation and feature se
СтатьяОбзорПолный 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.
Historical artefacts such as pottery, sculptures, paintings, and manuscripts often suffer damage, erosion, or loss of detail due to weather, ageing, environmental factors, or improper handling. Traditional restoration is labour-intensive, slow, and prone to human error, while digital restoration enables reversible, non-invasive, and precise reconstruction of cultural heritage objects. Thus, a significant focus in computer vision (CV) has shifted to inpainting of historical artefacts, which repairs and restores damaged or missing sections to preserve the artwork’s original integrity. Convention
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/Objectives: Unusual-site venous thrombosis (USVT) lacks robust evidence guiding anticoagulant selection between vitamin K antagonists (VKAs) and direct oral anticoagulants (DOACs). This study aimed to evaluate recanalization, recurrence, and major bleeding outcomes in real-world USVT patients and to replicate these findings through a validated digital twin model with Monte Carlo simulation. Methods: We conducted a retrospective study of 90 USVT patients (72% VKAs, 28% DOACs). A conditional generative adversarial network was used to generate digital twins matched on age, sex, thrombo
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: Artifacts from implantable cardioverter defibrillators (ICDs) are a challenge to magnetic resonance imaging (MRI)-guided radiotherapy (MRgRT).
PURPOSE: This study tested an unsupervised generative adversarial network to mitigate ICD artifacts in balanced steady-state free precession (bSSFP) cine MRIs and improve image quality and tracking performance for MRgRT.
METHODS: Fourteen healthy volunteers (Group A) were scanned on a 0.35 T MRI-Linac with and without an MR conditional ICD taped to their left pectoral to simulate an implanted ICD. bSSFP MRI data from 12 of the volunteers w
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.
Rationale: Cerebral cavernous malformation (CCM) is prone to recurring microhemorrhage, which can lead to drug-resistant epilepsy. Surgical resection is the first choice to control seizures for CCM-associated epilepsy. At present, removal of resection-related tissue only depends on cautious visual identification of CCM lesions and perilesional yellowish hemosiderin rim by the neurosurgeon. Inspired by the resection requirements, we proposed quantitative multiphoton microscopy (qMPM) for a histopathology-level diagnostic paradigm to assist clinicians in precisely complete resection. Methods: A
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.
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Immune checkpoint therapy (ICT) has revolutionized the treatment of gastric cancer (GC), but only a small part of patients benefits from it, highlighting the urgency of developing models for precise immunotherapy response prediction of GC patients. However, the development of such models is hindered by the limited availability of ICT-related data. This study aimed to develop an accurate prediction model for immunotherapy response in GC patients using data augmentation and active learning techniques.
METHODS: We utilized a generative adversarial network (GAN) to augme
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 developed a deep learning model to achieve automatic multitarget delineation on planning CT (pCT) and synthetic CT (sCT) images generated from cone-beam CT (CBCT) images. The geometric and dosimetric impact of the model was evaluated for breast cancer adaptive radiation therapy.
METHODS: We retrospectively analyzed 1,127 patients treated with radiotherapy after breast-conserving surgery from two medical institutions. The CBCT images for patient setup acquired utilizing breath-hold guided by optical surface monitoring system were used to generate sCT with a generative adversarial n
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.
ObjectiveFederated learning enables collaborative medical model development without centralizing patient records; however, client-level class imbalance may reduce sensitivity to malignant cases. This study evaluated FDCTGAN, a client-local CTGAN-augmented federated learning framework for imbalanced breast cancer classification.MethodsIn FDCTGAN, each eligible client trained a local conditional generative adversarial network and generated synthetic malignant records equal to 50% of its local class deficit. Raw and synthetic data remained on the originating client. Only feature extrema were shar
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.