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
13466 публикаций
Поиск: 169 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 922 с найденным полным текстом
False-negative cervical Pap smears may lead to disability or death from carcinoma of the uterine cervix. New computer technology has led to the development of an interactive, neural network-based vision instrument to increase the accuracy of cervical smear screening. The instrument belongs to a new class of medical devices designed to provide computer-aided diagnosis (CADx). To test the instrument's performance, 487 archival negative smears (index smears) from 228 women with biopsy-documented high-grade precancerous lesions or invasive cervical carcinoma (index women) were retrieved from the f
Сравнительное исследованиеСтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка 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.
Distinguishing benign from malignant vertebral compression fractures is critical for clinical management but remains challenging on contrast-enhanced abdominal CT, which lacks the soft tissue contrast of MRI. This study evaluates and compares radiomic feature-based machine learning and convolutional neural network-based deep learning models for classifying VCFs using abdominal CT. A retrospective cohort of 447 vertebral compression fractures (196 benign, 251 malignant) from 286 patients was analyzed. Radiomic features were extracted using PyRadiomics, with Recursive Feature Elimination selecti
СтатьяСравнительное исследованиеПолный 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.
Accurate and robust human motion estimation is essential for enabling effective electromyography (EMG) signal-driven neural-machine interfaces in daily activities. Variation in loading weights is one of the critical factors affecting the performance of EMG-based interfaces. Although the robustness of EMG-driven musculoskeletal models (MMs) has been verified under diverse loads, the impact of load-induced changes in muscle co-contraction levels remains largely unaddressed, often leading to performance deterioration. To address these limitations, we proposed an EMG-driven state-space model to es
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.
Eustachian tube dysfunction (ETD) is a critical factor for otitis media with effusion (OME) in children, yet there is currently no gold standard for its direct clinical measurement. Sonotubometry serves as a physiological diagnosis method for ETD, assessing sound transmission from the nasopharynx to the ear canal during swallowing. However, its usability is limited by challenges in interpreting the recordings. In this work, a machine learning (ML) model is applied to analyze the audio features from sonotubometry for the detection and classification of ETD. Various audio feature extraction tech
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: To evaluate the effectiveness of a deep learning denoising approach to accelerate diffusion-weighted imaging (DWI) and thus improve diagnostic accuracy and image quality in restaging rectal MRI following total neoadjuvant therapy (TNT).
METHODS: This retrospective single-center study included patients with locally advanced rectal cancer who underwent restaging rectal MRI between December 30, 2021, and June 1, 2022, following TNT. A convolutional neural network trained with DWI data was employed to denoise accelerated DWI acquisitions (i.e., acquisitions performed with a reduced nu
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: To compare the performance of a selection of machine learning algorithms, trained to label peaks I, III, and V of the auditory brainstem response (ABR) waveform. An additional algorithm was trained to provide a confidence measure related to the ABR wave latency estimates.
DESIGN: Secondary data analysis of a previously published ABR dataset. Five types of machine learning algorithm were compared within a nested k-fold cross-validation procedure.
STUDY SAMPLE: A set of 482 suprathreshold ABR waveforms were used. These were recorded from 81 participants with audiometric thresholds w
СтатьяСравнительное исследованиеПоиск 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.
Accurate assessment of mitral regurgitation (MR) severity is critical in clinical diagnosis and treatment. No single echocardiographic method has been recommended for MR quantification thus far. We sought to define the feasibility and accuracy of the mask regions with a convolutional neural network (Mask R-CNN) algorithm in the automatic qualitative evaluation of MR using color Doppler echocardiography images. The authors collected 1132 cases of MR from hospital A and 295 cases of MR from hospital B and divided them into the following four types according to the 2017 American Society of Echoca
СтатьяВалидационное исследованиеПолный 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.
Interactions of Leishmania donovani secretory virulence factors with the host proteins and their interplay during the infection process in humans is poorly studied in Visceral Leishmaniasis. Lack of a holistic study of pathway level de-regulations caused due to these virulence factors leads to a poor understanding of the parasite strategies to subvert the host immune responses, secure its survival inside the host and further the spread of infection to the visceral organs. In this study, we propose a computational workflow to predict host-pathogen protein interactome of L.donovani secretory vir
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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.
To train, evaluate, and validate the application of a deep learning framework in three-dimensional ultrasound (3D US) for the automatic segmentation of ventricular volume in preterm infants with post haemorrhagic ventricular dilatation (PHVD). We trained a 2D convolutional neural network (CNN) for automatic segmentation ventricular volume from 3D US of preterm infants with PHVD. The method was validated with the Dice similarity coefficient (DSC) and the intra-class coefficient (ICC) compared to manual segmentation. The mean birth weight of the included patients was 1233.1 g (SD 309.4) and mean
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.
Intracranial pressure (ICP) is an important parameter to monitor in several neuropathologies. However, because current clinically accepted methods are invasive, its monitoring is limited to patients in critical conditions. On the other hand, there are other less critical conditions for which ICP monitoring could still be useful; therefore, there is a need to develop non-invasive methods. We propose a new method to estimate ICP based on the analysis of the non-invasive measurement of pulsatile, microvascular cerebral blood flow with diffuse correlation spectroscopy. This is achieved by training
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.
Amyloid beta (Aβ) plaques aggregation is considered as the "start" of the degenerative process that manifests years before the clinical symptoms appear in Alzheimer's Disease (AD). The aim of this study is to use back propagation neural networks (BPNNs) in 18F-florbetapir PET data for automated classification of four patient groups including AD, late mild cognitive impairment (LMCI), early mild cognitive impairment (EMCI), and significant memory concern (SMC), versus normal control (NC) for early AD detection. Five hundred images for AD, LMCI, EMCI, SMC, and NC, i.e., 100 images for each group
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка правительства СШАПоиск 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: Endemic areas for soil-transmitted helminthiases often lack the tools and trained personnel necessary for point-of-care diagnosis. This study pilots the use of smartphone microscopy and an artificial neural network-based (ANN) object detection application named Kankanet to address those two needs.
METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: A smartphone was equipped with a USB Video Class (UVC) microscope attachment and Kankanet, which was trained to recognize eggs of Ascaris lumbricoides, Trichuris trichiura, and hookworm using a dataset of 2,078 images. It was evaluated for interpretive acc
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 this study, we sought to identify a disease-related spatial covariance pattern of spontaneous neural activity in Parkinson's disease using resting-state functional magnetic resonance imaging (MRI). Time-series data were acquired in 58 patients with early to moderate stage Parkinson's disease and 54 healthy controls, and analyzed by Scaled Subprofile Model Principal Component Analysis toolbox. A split-sample analysis was also performed in a derivation sample of 28 patients and 28 control subjects and validated in a prospective testing sample of 30 patients and 26 control subjects. The topogr
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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: The EEG is often recorded during the intracarotid amobarbital procedure (IAP) to help in the assessment of the spatial extent and the duration of the effect of the drug. In scalp recordings, the EEG is always heavily contaminated with eye movement artifacts as the patient actively performs visual tasks.
METHODS: Independent component analysis (ICA) is a new technique for blind source separation. In this study, we separated the EEG data recorded during the IAP into independent components using ICA. The EEG signal was reconstructed by excluding the components related to eye movement an
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.
OBJECTIVE: This research work was aimed at developing a reliable screening device for diagnosis of heart murmurs in pediatrics. This is a significant problem in pediatric cardiology because of the high rate of incidence of heart murmurs in this population (reportedly 77-95%), of which only a small fraction arises from congenital heart disease. The screening devices currently available (e.g. chest X-ray, electrocardiogram, etc.) suffer from poor sensitivity and specificity in detecting congenital heart disease. Thus, patients with heart murmurs today are frequently assessed by consultation as w
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка службы здравоохранения 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.
OBJECTIVE: A case definition of HIV lipodystrophy has recently been developed from a combination of clinical, metabolic and imaging/body composition variables using logistic regression methods. We aimed to evaluate whether artificial neural networks could improve the diagnostic accuracy.
METHODS: The database of the case-control Lipodystrophy Case Definition Study was split into 504 subjects (265 with and 239 without lipodystrophy) used for training and 284 independent subjects (152 with and 132 without lipodystrophy) used for validation. Back-propagation neural networks with one or two middl
Сравнительное исследованиеОценочное исследованиеСтатьяПоиск 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 growing demand for raw and processed scientific data has encouraged many researchers and research institutions to adopt an open-source data policy. At present, data accessibility is of paramount importance due to the growing demand for artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) applications in various scientific fields, particularly medicine. Medium- to large-scale mammography datasets are widely used in breast cancer research to develop and evaluate computer-aided detection methods. However, there are only a few studies on using mammogram datasets for the prediction of the bre
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: Non-invasive brain stimulation (NIBS) has emerged as a promising approach to enhance neuroplasticity and functional recovery after stroke. However, substantial inter-individual variability in treatment response limits its clinical translation. The lack of objective neuroimaging biomarkers that capture stimulation-induced brain reorganization remains a critical barrier to personalized neuromodulation.
OBJECTIVE: To synthesize current evidence on electroencephalography (EEG)- and functional magnetic resonance imaging (fMRI)-based biomarkers of NIBS-induced neuroplasticity in post-st
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.
Excitatory-inhibitory (E-I) local circuits play a central role in synaptic plasticity and neural coding, yet their multilayer learning dynamics remain poorly understood. We constructed a multilayer feedforward spiking neural network with intra-layer E-I connectivity, using Izhikevich neurons to model regular spiking (RS) and fast spiking (FS) cells, and examined cooperative learning under excitatory and inhibitory spike-timing-dependent plasticity (eSTDP and iSTDP). FS-mediated lateral inhibition alleviates the long-term depression bias arising from RS firing rate adaptation via winner-take-al
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.
Improving chromophobe renal cell carcinoma (ChRCC) prediction for a more accurate diagnosis is the aim of this research. This research focuses on enhancing ChRCC detection via image analysis, thereby overcoming the huge difficulty of obtaining and early and accurate diagnosis, given the terrible reality of kidney cancer, particularly ChRCC, and the critical role that early detection and diagnosis play in patient survival. Conventional imaging methods could not be definitive, which could result in a delayed or incorrect diagnosis. The efficacy of conventional machine learning and feature extrac
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.