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
29089 публикаций
Поиск: 357 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1526 с найденным полным текстом
To address the diagnostic challenge of indeterminate PI-RADS 3 prostate lesions, we developed a non-invasive deep learning radiomics model using multiparametric MRI. This dual-center retrospective study included 382 patients. Lesions on T2WI, DWI, and ADC were segmented and standardized. Deep learning features were extracted via ResNet101, and radiomics features were selected using minimum Redundancy Maximum Relevance (mRMR) and Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO). We built and compared three models: clinical, deep-learning radiomics signature (DLRS), and a combined model.
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоиск 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 develop a deep learning model based on magnetic resonance imaging (MRI) for the preoperative prediction of urothelial carcinoma with variant histology (VUC), and to evaluate its predictive performance and prognostic stratification value. Methods: This is a retrospective cohort study. Data from 1 221 patients with bladder cancer across seven centers of China between June 2013 and May 2025 were retrospectively analyzed. There were 1 032 male cases and 189 female cases, with an age (M(IQR)) of 68.0 (15.0) years (range: 19 to 96 years). Data from Jiangsu Provincial People's Hospital
СтатьяМногоцентровое исследованиеАннотация на английскомПолный 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.
Catechol (Cat) quantification typically requires benchtop instrumentation, restricting its application for on-site environmental analysis. To address this, we developed a portable image-based biosensing platform that integrates a genetically engineered whole-cell biocatalyst with a Multi-Feature Fusion Vision Transformer (MF-ViT). An Escherichia coli strain expressing 2,3-dihydroxybiphenyl-1,2-dioxygenase (BphC) was constructed to specifically convert Cat into a measurable yellow product. Molecular docking and molecular dynamics simulations provided a structural rationale for the sensor's anal
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: To develop an automated analytical framework that integrates hybrid radiomics and deep learning features from non-contrast CT images for the multi-class classification of bladder pathologies.
METHODS: This retrospective study analyzed 902 CT scans (584 normal, 142 calculi, 66 cancers, 110 cystitis). An integrated pipeline was implemented, comprising: 1) automatic bladder segmentation using a 3D-UNet, 2) hybrid feature extraction combining 100 radiomics features and 256 deep features from a 3D convolutional autoencoder, 3) feature selection via variance thresholding and LASSO regres
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: Methanol poisoning poses significant challenges due to its rapid progression and high mortality rate, necessitating timely and accurate ICU admission decisions. Explainable artificial intelligence (XAI) offers transparent insights into these decisions, enhancing trust and interpretability in predictive models. This study aims was to compare the effectiveness of deep learning and machine learning models in predicting ICU admissions for methanol poisoning patients using explainable AI techniques.
METHODS: This study analyzed a dataset of 897 patient records collected from Loghman Ha
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.
Polycystic ovary syndrome (PCOS) is the most common reproductive endocrine disorder impacting the health of young female populations. Using harmonized estimates from 953 locations, we assessed temporal trends, geographic inequalities, and forecasts of PCOS among individuals aged 10-24 years from 1990 to 2040. Between 1990 and 2021, global prevalence and disability burden increased by more than 30%, with the highest burden observed among those aged 20-24 years. Substantial geographic heterogeneity was identified, with particularly high prevalence in Europe and East Asia. While high-income regio
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 CONTEXT: Manual measurement of cervical sagittal parameters is time-consuming and exhibits significant interobserver variability. Existing artificial intelligence models fail when C7 is obscured by shoulder anatomy.
PURPOSE: To develop and externally validate a deep learning model for automated cervical alignment measurements under clinical conditions, including C7-obscured cases.
DESIGN: Retrospective observational study.
PATIENT SAMPLE: A total of 5,604 lateral cervical radiographs were obtained from Chinese and Korean institutions.
OUTCOME MEASURE: Intraclass correlation coef
СтатьяНаблюдательное исследованиеВалидационное исследованиеМногоцентровое исследованиеПоиск 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: This study aims to develop and evaluate a dual-task deep learning framework for the simultaneous detection and classification of coronary lesions in invasive coronary angiography (ICA).
MATERIALS AND METHODS: A retrospective analysis was conducted using an annotated ICA dataset comprising 1234 patients (14,808 lesion-positive and 11,872 lesion-negative images), along with an external dataset of 135 cases. ICA video sequences were converted into 512 × 512 resolution images. A comprehensive preprocessing pipeline, including intensity normalization, noise suppression, and diverse data
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: Tuberculosis (TB) remains a global health crisis, with complex molecular mechanisms that are not fully understood. Traditional pathway analysis methods fail to capture the intricate non-linear relationships within biological networks.
METHODS: We developed a novel artificial intelligence framework integrating graph neural networks (GNNs), transformer architectures, and multimodal deep learning to decipher TB pathway mechanisms. Our approach constructs a comprehensive pathway-gene interaction network from three critical pathways (Tuberculosis hsa05152, Antigen processing hsa04612,
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: Ankle arthrodesis is an effective treatment for advanced ankle arthritis. Although postoperative gait following open ankle arthrodesis has been investigated, gait characteristics after arthroscopic ankle arthrodesis remain less well characterized. Therefore, we aimed to investigate postoperative gait characteristics after arthroscopic ankle arthrodesis using a deep learning-based markerless motion capture system in this pilot observational study. Methods: Seven patients with degenerative ankle arthritis underwent arthroscopic ankle arthrodesis. Real-time gait analysis us
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: Acute pancreatitis (AP) is a significant inflammatory pancreatic disease with high morbidity and mortality rates that requires early and accurate diagnosis. In this study, a deep learning-based classification system is developed and evaluated for the automatic classification of AP and normal pancreas from contrast-enhanced CT images, with a focus on patient-level assessment to enhance clinical applicability. Methods: A study-specific dataset is created for the study in CT images from 183 patients (103 normal and 80 with AP). To prevent data leakage and objectively evalua
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.
Objectives: Platinum-based neoadjuvant therapy can improve pathological response in triple-negative breast cancer (TNBC), but severe hematotoxicity may compromise treatment delivery. This study developed and validated a multitask learning framework to jointly predict pathological complete response (pCR) and severe hematotoxicity and to support benefit-hematotoxicity stratification. Methods: This multicenter retrospective study included 2060 consecutive patients with TNBC receiving platinum-based neoadjuvant therapy at three institutions. Patients were assigned to a training cohort (n = 1406),
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: Accurate prediction of the laser energy absorption and corresponding thermal spread is essential for safe and effective outcomes in magnetic resonance-guided laser interstitial thermal therapy (MRgLITT), as it enables clinicians to anticipate thermal spread and ensure complete ablation of the epileptogenic focus while minimizing collateral damage. However, current planning tools rely on simplified models that neglect patient-specific anatomy and the cooling effects of cerebrospinal fluid (CSF), often resulting in incomplete or asymmetric ablations. To address these limitations, this w
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: Placenta accreta spectrum (PAS) can cause severe obstetric complications, and accurate preoperative assessment is critical. However, heterogeneous MRI manifestations and the high cost of fine placental annotations limit deep learning applications. This study developed and validated a two-stage segmentation-guided MRI framework for automated placental localization, ROI selection, and patient-level PAS prediction.
METHODS: A total of 170 third-trimester placental MRI cases were included in the internal cohort, comprising 87 PAS and 83 non-PAS cases. Data were split at the patient lev
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: Radiomic imaging biomarkers are increasingly studied in oncology as a means to support disease prognosis and personalized treatment planning. While deep learning (DL) offers scalable alternatives to handcrafted radiomic features, DL-derived biomarkers are sensitive to variations in image acquisition protocols and scanner hardware-even within a single imaging modality. To ensure reliable and reproducible biomarker estimation, it is essential to (1) provide clinicians with quantitative uncertainty estimates associated with biomarker predictions, and (2) address acquisition-induced va
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.
Locally advanced prostate cancer (PCa) is associated with a high recurrence rate even after curative treatment. We aimed to develop a precise risk model by integrating the status of intraductal carcinoma of the prostate (IDC-P) and the International Society of Urological Pathology Grade Group (ISUP GG) with deep learning (DL)-based grading to predict clinical recurrence after intensity-modulated radiation therapy (IMRT). Furthermore, we identified key pathological features associated with IDC-P. We retrospectively analyzed 165 patients treated with high-dose IMRT for high- and very high-risk P
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: The optimal acceleration strategy for deep learning reconstruction (DLR) in cervical cancer T2-weighted imaging (T2WI) remains unestablished.
METHODS: Forty-eight patients with primary cervical cancer prospectively underwent 3.0T pelvic MRI. Sagittal T2WI was acquired using conventional parallel imaging (Conv) and DLR at acceleration factors (AF) 2 and 3. Two radiologists evaluated quantitative metrics and six qualitative metrics.
RESULTS: Compared to conventional imaging at the same acceleration, DLR significantly improved signal-to-noise ratio (SNR) and contrast-to-noise ratio
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: To evaluate the performance of automated (sub)cortical fetal brain segmentation methods on a novel 3D ultrasound dataset acquired from a different vendor, and to introduce a clinician-focused visual evaluation framework complementary to the widely used Dice Similarity Coefficient (DSC).
METHOD: This cohort study included 270 volumes (141 fetuses, 19-26 + 6 weeks gestation). Deep learning models were applied to segment the cavum septum pellucidum et vergae (CSPV), lateral posterior ventricle horn (LPVH), choroid plexus (ChP), cerebellum (CBM) and cortical plate (CoP) on a new datase
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: Impaired glymphatic function has been linked to cognitive impairment in type 2 diabetes mellitus (T2DM). However, it remains unclear whether changes in choroid plexus volume (CPV), a critical component of the glymphatic system, are associated with cognitive impairment in T2DM. This study aimed to investigate the relationship between CPV changes and cognitive function, and identify factors independently associated with CPV alterations. METHODS: In this prospective cohort study, 71 T2DM patients and 111 HC underwent 3T MRI scanning. CPV was automatically segmented from 3D T1-weighted
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: Multiple investigations have been conducted to diagnose chronic kidney disease (CKD) from photographs of retina using deep learning models, with a wide range of diagnostic performance, which necessitates the importance of a comprehensive review. Therefore, in this meta-analysis, we estimated the detection performance of deep learning models for the diagnosis of CKD using retinal photographs.
METHODS: MEDLINE, Scopus, and Web of Science were searched until 25 December 2025. Pooled estimation of heterogeneity, diagnostic parameters, and meta-regressions were performed using MetaDisc
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.