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
62236 публикаций
Поиск: 291 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 4130 с найденным полным текстом
BACKGROUND: Esophageal squamous cell carcinoma (ESCC) poses a significant global health challenge with a particularly grim prognosis. Accurate prediction of lymph node metastasis (LNM) in ESCC is crucial for optimizing treatment strategies and improving patient outcomes. This study leverages the power of deep learning, specifically Convolutional Neural Networks (CNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) networks, to analyze arterial phase enhanced CT images and predict LNM in ESCC patients.
METHODS: A retrospective study included 441 ESCC patients who underwent radical esophagectomy and regional
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: Contrast-enhanced ultrasonography (CEUS) is widely used to diagnose thyroid carcinoma (TC), though its accuracy in differentiating malignant nodules is limited. We identified TC-associated differentially expressed genes (DEGs) and examined the impact of these genes, particularly SALL1, on immune escape mechanisms within TC cells.
METHODS AND MATERIALS: DEG analysis was conducted on GSE65144 dataset to identify genes associated with TC. Functional enrichment analysis focused on genes related to pituitary function, with SALL1 identified as a key candidate. Clinical data from TC case
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.
OBJECTIVES: The ultrasound characteristics of benign and malignant thyroid nodules were compared to develop a deep learning model, aiming to establish a nomogram model based on deep learning ultrasound image analysis to improve the predictive performance of thyroid nodules.
MATERIALS AND METHODS: This retrospective study analyzed the clinical and ultrasound characteristics of 2247 thyroid nodules from March 2016 to October 2023. Among them, 1573 nodules were used for training and testing the deep learning models, and 674 nodules were used for validation, and the deep learning predicted values
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.
The aim of this study was to evaluate the feasibility of low-density (LD) interictal (IIC) and ictal (IC) electrical source imaging (ESI), and to assess their individual and combined diagnostic accuracy and predictive value in a cohort of children with drug-resistant epilepsy (DRE) who underwent resective surgery before the age of 7. Retrospective analysis was conducted on de-identified EEG and MRI data, which were (semi)-automatically processed, blinded to clinical information, to compute both IIC and IC-ESI. The concordance of ESI localizations with the resection cavity at sublobar level, an
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: Positron emission tomography with [18F] fluorodeoxyglucose (FDG-PET) brain scan accurately differentiates behavioral variant frontotemporal dementia (bvFTD) from other neurodegenerative disorders. However, the accuracy of FDG-PET to differentiate bvFTD from primary psychiatric disorders (PPD) remains understudied, with prior studies reporting high false positive rates.
METHODS: Retrospective data from the DIagnostic and Prognostic Precision Algorithm for behavioral variant Frontotemporal Dementia (DIPPA-FTD) database included 508 sporadic bvFTD and 152 late-onset PPD cases (onset
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: Although papillary thyroid carcinoma (PTC) is generally associated with a favorable prognosis, progression to radioactive iodine-refractory (RAIR) disease in metastatic cases leads to significantly poorer clinical outcomes. This study aimed to analyze the clinical value of clinicopathological, pre-operative ultrasonographic features, and fibroblast activation protein (FAP) immunoreactivity scores for the pretherapeutic prediction of the efficacy of radioiodine (RAI, 131I) treatment in PTC.
METHODS: A retrospective analysis was conducted on the medical records, clinicopathological dat
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.
Cuffless blood pressure (BP) measurement offers considerable potential for clinical practice but is a challenging technological field. Many are investigating pulse wave analysis with or without pulse arrival time in which machine learning is applied to pulsatile waveforms obtained with mobile devices (eg, wristbands, smartphones) to estimate BP. These methods generally require individual user calibration with cuff BP measurements or demographics (eg, age, sex). This calibration makes it difficult to evaluate the method's accuracy, and many studies claiming accuracy used inadequate testing proc
СтатьяОбзорПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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 Objectives: Artificial intelligence (AI) has shown promising performance in skin-lesion classification; however, its fairness, external validity, and real-world reliability remain uncertain. This systematic review and meta-analysis evaluated the diagnostic accuracy, equity, and generalizability of AI-based dermatology systems across diverse imaging modalities and clinical settings. Materials and Methods: A comprehensive search of PubMed, Embase, Web of Science, and ClinicalTrials.gov (inception-31 October 2025) identified diagnostic accuracy studies using clinical, dermoscopic,
СтатьяСистематический обзорМетаанализПолный 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/Objectives: Alzheimer's disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder advancing through subjective cognitive decline (SCD), mild cognitive impairment (MCI), and dementia, making early diagnosis crucial. Electroencephalography (EEG) is a non-invasive, cost-effective alternative to advanced neuroimaging for detecting early neural changes. While most studies focus on resting-state EEG or handcrafted features with traditional machine learning, deep learning (DL) offers a promising tool for automated EEG analysis. This study classified the AD spectrum (SCD, MCI, AD) using EEG
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: Left ventricular ejection fraction (LVEF) serves as a prognostic marker in heart failure (HF) patients, and screening for undiagnosed HF and meticulous monitoring are crucial for improving outcomes in HF patients. The novel contactless camera-based photoplethysmography (PPG), measured by FHVitals SDK (FaceHeart Corp., Taipei, Taiwan), is the first remote PPG (rPPG) method approved by the U.S. Food and Drug Administration (FDA) for measuring heart rate and respiratory rate. A clinical study also demonstrated the accuracy in detecting atrial fibrillation. The aim of this study was to
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.
OBJECTIVES: The increasing number of patients with dementia necessitates the development of rapid and convenient tools to assist with dementia diagnosis. We previously demonstrated the difference in the postural control characteristics during static standing among Alzheimer disease (AD), dementia with Lewy bodies (DLB), and vascular dementia (VaD). In this study, we evaluated the classification accuracy of the postural sway test to assess its capacity to distinguish between types of dementia.
DESIGN: A cross-sectional study.
SETTING AND PARTICIPANTS: Memory clinic outpatients aged 65-85 year
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.
BACKGROUND: Early detection of subjective cognitive decline (SCD), a preclinical stage of Alzheimer's disease (AD), remains a clinical challenge due to its subtle manifestations. This study aims to address these challenges by introducing a novel approach to enhance the detection and analysis of SCD.
METHODS: A Frequency Self-Adaptive Wavelet Transform (FSAWT) model was developed and optimized for functional brain network (FBN) construction using resting-state functional MRI (rs-fMRI) data. The model dynamically selected "golden frequencies" to improve the accuracy and interpretability of brai
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: The purpose of this study was to develop a standardized artificial intelligence (AI) system integrating corneal topography images and numerical parameters for optimizing orthokeratology (OK) lens fitting.
METHODS: Retrospective data from 1153 patients (2341 eyes) with Euclid OK lenses were analyzed. Five hundred nineteen eyes (393 patients) with treatment zone decentration ≤1 mm were included for model training. A device-agnostic corneal topography reconstruction pipeline generated standardized tangential curvature maps. A hybrid model combined deep learning (ResNet for image feature
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: Accurate preoperative assessment of axillary lymph node metastasis (ALNM) in breast cancer is crucial for guiding treatment decisions. This study aimed to develop a deep-learning radiomics model for assessing ALNM and to evaluate its impact on radiologists' diagnostic accuracy.
METHODS: This multicenter study included 866 breast cancer patients from 6 hospitals. The data were categorized into training, internal test, external test, and prospective test sets. Deep learning and handcrafted radiomics features were extracted from ultrasound images of primary tumors and lymph nodes. Th
СтатьяМногоцентровое 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.
OBJECTIVES: Cardiac magnetic resonance imaging (CMR) plays an increasingly important role in non-invasive assessment of pulmonary hypertension (PH). This systematic review aimed to assess the utility, accuracy, and clinical applications of CMR flow techniques in evaluating pulmonary arterial blood flow in patients with suspected or confirmed PH.
METHODS: MEDLINE and EMBASE databases were searched on December 10, 2024, utilizing the following key terms: "cardiac MRI," "flow," and "pulmonary hypertension." Eligible studies were screened, and data extraction included study design, cohort charact
СтатьяСистематический обзорПолный 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.
Breast milk is essential for infant health, but the transfer of xenobiotic chemicals poses significant risks. Ethical challenges in clinical trials necessitate the use of in vitro predictive models to assess chemical exposure risks in breastfeeding infants. This study introduces an explainable machine learning model to predict the risk of chemical transfer through human milk. Our novel framework integrates ensemble resampling methods with advanced feature selection techniques, addressing data imbalance and enhancing predictive accuracy. The balanced random forest classifier, optimized using th
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.
Prostate-specific membrane antigen/positron emission tomography (PSMA-PET) changed the diagnostic approach in prostate cancer (PCa), providing superior diagnostic accuracy compared to conventional imaging (CI) modalities like computed tomography (CT), bone scintigraphy (BS) or other PET radiopharmaceuticals like choline or fluciclovine. This improved diagnostic accuracy plays a crucial role in its synergy with radiotherapy, particularly in the context of metastasis-directed therapy. Even in advanced stages of prostate cancer, the synergy with radiotherapy is evident in the promising results em
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.
BACKGROUND: Rapid advancements in big data and machine learning have expanded their application in healthcare, introducing sophisticated diagnostics to settings with limited medical resources. Notably, free artificial intelligence (AI) services that require no programming skills are now accessible to healthcare professionals, allowing those in underresourced areas to leverage AI technology. This study aimed to evaluate the potential of these accessible services for diagnosing pigmented skin tumors, underscoring the democratization of advanced medical technologies.
METHODS: In this experimenta
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 and Objectives: This study aims to evaluate the predictive value of comprehensive data obtained in obstetric clinics for the detection of stillbirth and the predictive ability set of machine learning models for stillbirth. Material and Method: The study retrospectively included all stillbirths followed up at a hospital between January 2015 and March 2024 and randomly selected pregnancies that resulted in a live birth. The electronic record system accessed pregnant women's maternal, fetal, and obstetric characteristics. Based on the perinatal characteristics of the cases, four distin
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: Electroencephalography (EEG), including both conventional EEG (cEEG) and amplitude-integrated EEG, is early prognostic tools utilized in neonates with hypoxic ischemic encephalopathy (HIE). However, the reported predictive accuracy of EEG varies widely.
METHODS: We evaluate the diagnostic accuracy of EEG in predicting neurodevelopment impairment (NDI) among neonates ≥35 weeks with any stage HIE. MEDLINE, Embase, Cochrane Library, and Scopus were searched from inception until 24th December 2024. Observational studies evaluating EEG performed in the first 72 h of life in neonates
СтатьяСистематический обзорМетаанализПолный 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.