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
174998 публикаций
Поиск: 494 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 3934 с найденным полным текстом
Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA2025eng
BACKGROUND: Machine learning and deep learning are powerful tools for analyzing electronic health records (EHRs) in healthcare research. Although family health history has been recognized as a major predictor for a wide spectrum of diseases, research has so far adopted a limited view of family relations, essentially treating patients as independent samples in the analysis.
METHODS: To address this gap, we present ALIGATEHR, which models inferred family relations in a graph attention network augmented with an attention-based medical ontology representation, thus accounting for the complex infl
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.
BACKGROUND: While medication for opioid use disorder (MOUD) is effective for a significant proportion of patients, many return to using opioids during treatment. Understanding which factors lead to successful treatment informs the development of implementation approaches that can improve outcomes. This manuscript and its accompanying website provide an applied introduction to interpretable machine learning for clinical investigators interested in predicting treatment response for people using MOUD.
METHODS: This study applied machine learning (ML) algorithms (K-Nearest Neighbors (KNN), logist
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.
Effective pain management in animal models is crucial for maintaining ethical and scientific integrity. However, commonly used analgesics may affect immune responses and disturb signaling pathways, thereby potentially confounding the experimental outcomes. In mouse colitis models, opioids and non-steroidal anti-inflammatory drugs have been shown to interfere with the immune response and the activation of the central regulator of inflammation, the transcription factor nuclear factor kappa B (NF-κB). Here, we propose a tailored pipeline for the identification and the validation of analgesics wit
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.
Regional responses to inhaled toxicants are essential to understand the pathogenesis of lung disease under exposure to air pollution. We evaluate the effect of combined allergen sensitization and ozone exposure on eliciting spatial differences in lipid distribution in the mouse lung that may contribute to ozone-induced exacerbations in asthma. We demonstrate the ability to normalize and segment high resolution mass spectrometry imaging data by applying established machine learning algorithms. Interestingly, our segmented regions overlap with histologically validated lung regions, enabling regi
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.
Weakly supervised video anomaly detection aims to identify abnormal events in video sequences without requiring frame-level supervision, which is a challenging task in computer vision. Traditional methods typically rely on low-level visual features with weak supervision from a single backbone branch, which often struggles to capture the distinctive characteristics of different categories. This limitation reduces their adaptability to real-world scenarios. In real-world situations, the boundary between normal and abnormal events is often unclear and context-dependent. For example, running on a
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.
As digital images are extensively applied across diverse domains, the demand for visually secure image encryption technology has surged remarkably. However, existing schemes generally suffer from insufficient encryption security and low-quality decrypted images. Therefore, this paper proposes a flexible scheme that integrates meta-learning, a chaotic system, traditional deep learning, and the LSB-2k correction embedding method. The core of this scheme lies in the design of a meta-learning compression reconstruction network with dynamic auxiliary input, which enables high-quality compression of
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: Depressive disorder, particularly major depressive disorder (MDD), significantly impact individuals and society. Traditional analysis methods often suffer from subjectivity and may not capture complex, non-linear relationships between risk factors. Machine learning (ML) offers a data-driven approach to predict and diagnose depression more accurately by analyzing large and complex datasets.
METHODS: This study utilized data from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) 2013-2014 to predict depression using six supervised ML models: Logistic Regression, Random F
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: Intraoperative indocyanine green imaging has emerged as a powerful tool for assessing gastric conduit perfusion during open and minimally invasive esophagectomy. Although delayed perfusion correlates with the development of anastomotic leakage, indocyanine green assessments have high surgeon-dependent interuser variability. Therefore, quantitative indocyanine green analysis is recommended. We present a quantitative indocyanine green analysis using an unsupervised, self-organizing map cluster network during robotic-assisted minimally invasive esophagectomy.
METHODS: In total, 70 pa
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: Identifying the risk factors for low APGAR scores at birth is critical for improving neonatal outcomes and guiding clinical interventions.
METHODS: This study aimed to develop a machine-learning model that predicts low APGAR scores by incorporating maternal, fetal, and perinatal factors in Wad Medani, Sudan. Using a Random Forest Classifier, we performed hyper-parameter optimization through Grid Search cross-validation (CV) to identify the best-performing model configuration.
RESULTS: The optimized model achieved excellent predictive performance, as evidenced by high F1 scores, a
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.
Artificial Intelligence and machine learning are increasingly used to interrogate complex biological data. This systematic review evaluates their application to multi-omics for the molecular characterization of hematological malignancies, an area with unmet clinical need. We searched PubMed, Embase, Institute of Electrical and Electronics Engineers Xplore, and Web of Science from January 2015 to December 2024. Two reviewers screened records, extracted data, and used a modified appraisal emphasizing explainability, performance, reproducibility, and ethics. From 2847 records, 89 studies met incl
Полный текст 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.
A number of studies have suggested that the cerebellum has cognitive functions; however, the underlying neuronal mechanisms remain unclear. In this study, we demonstrated that sustained visual signals in the cerebellar dentate nucleus represent the visuomotor associative information. We recorded neuronal activity from the dentate nucleus when monkeys performed a learning task involving the association between visual objects and saccade directions. We found that sustained visual activity was greater during learning than during memory retrieval. This enhancement disappeared under the uncertain r
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.
Weed management continues to be a significant challenge in modern agriculture, primarily due to the aggressive growth patterns of weeds and their direct competition with crops for essential resources such as light, water, and nutrients. Although recent developments in precision agriculture have led to the emergence of automated weed detection systems aimed at reducing operational costs and decreasing reliance on chemical herbicides, achieving accurate crop-weed segmentation remains a persistent difficulty. This is largely attributed to high visual similarity between crops and weeds, coupled wi
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.
Automated warehouse stock tracking is becoming increasingly important for improving logistics and reducing manual errors. Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) offer a promising solution by enabling automated barcode scanning from above. However, challenges such as poor lighting, shadows, and partial occlusions still limit the reliability of real-time barcode detection and decoding. This research presents a deep learning framework evaluated on simulated UAV imagery for barcode inventory management. The proposed system uses the YOLOv8 object detection model to accurately localize both 1D and 2D barco
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 corrects the article DOI: 10.3389/fbioe.2025.1430222.].
Опубликованное исправлениеПолный 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.
Retinopathy of Prematurity (ROP) is a vision-threatening retinal disease found in premature babies, where early diagnosis is very important to prevent irreversible vision loss. In recent years, several studies have been conducted on the development of reliable AI-based screening systems. However, due to the lack of well-annotated public datasets most of them have been limited to experimental research, using single-central datasets. In this study, we introduce Macretina, a comprehensive and expert-annotated dataset curated from 1432 retinal fundus images of 112 premature babies collected at Mac
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 passively compliant hand grasps an object, slip events are often accompanied by flexion or extension of the finger or finger joints. This paper investigates whether a combination of orientation change and slip-induced vibration at the fingertip, as sensed by an inertial measurement unit (IMU), can be used as a slip indicator. Using a tendon-driven hand, which achieves passive compliance through underactuation, we performed 195 manipulation trials involving both slip and non-slip conditions. We then labeled this data automatically using motion-tracking data, and trained a convolutional 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.
Dexterous manipulation is a crucial yet highly complex challenge in humanoid robotics, demanding precise, adaptable, and sample-efficient learning methods. As humanoid robots are usually designed to operate in human-centric environments and interact with everyday objects, mastering dexterous manipulation is critical for real-world deployment. Traditional approaches, such as reinforcement learning and imitation learning, have made significant strides, but they often struggle due to the unique challenges of real-world dexterous manipulation, including high-dimensional control, limited training d
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.
Chromatin undergoes dramatic changes during the ageing process. In the brain, these chromatin changes are thought to underlie age-associated deficits in the activity-dependent gene transcription necessary for memory consolidation. Here, we show that the levels of a specific histone post-translational modification (PTM), trimethylation of lysine 4 on histone 3 (H3K4me3) is markedly increased in the hippocampus of aged mice and that the activity-induced increase in H3K4me3 that is observed in response to a learning stimulus in young mice, is severely blunted in the aged hippocampus. H3K4me3 typi
СтатьяПрепринтПоиск 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: Implant identification is a pressing concern in dental implantology, and artificial intelligence (AI) has been evaluated for this purpose. YOLO, a state-of-the-art object detection model, is suitable for medical imaging; therefore, this study assessed YOLOv11-the latest iteration-for identifying 10 implant types in Indian clinical settings and compared its accuracy to that of dental professionals.
MATERIALS AND METHODS: A dataset of 3,161 radiographs, comprising both periapical and panoramic images of 10 implant types, was annotated and used to train and test YOLOv11. Training was pe
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.
INTRODUCTION: Emphasis is being placed on producing intern-ready graduates who can navigate complex clinical environments. Early clinical immersion seeks to enable this through experiential learning and supported participation in authentic workplaces; however, its educational value remains intangible. Studies have evaluated placement objectives but not other effects in detail. We explored novice students' experiences and approaches to learning during early clinical immersion and factors that enhanced or hindered them.
METHODS: Medical students at the beginning of their second year undertook 8
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.