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
28953 публикаций
Поиск: 1085 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1526 с найденным полным текстом
BACKGROUND: Fatty acid binding protein 5 (FABP5) is implicated in hepatocellular carcinoma (HCC) progression and represents a potential therapeutic target.
METHODS: We integrated machine learning-based virtual screening, molecular docking and molecular dynamics simulations to identify natural compounds with high binding affinity to FABP5. Candidate compounds were further validated by in-vitro assays in HCC cell lines, including proliferation, migration/invasion, apoptosis/ferroptosis-related readouts, and mechanistic validation.
RESULTS: The optimized models enabled efficient screening of na
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: Radish seeds are our model on glucosinolates (GSLs), which is a class of secondary metabolites in medicinal plants of the Brassicaceae family. Multilayer perceptron (MLP) network is highly effective in the study of complex plants. This study came up with a smart plan through the Python language.
METHODS: First, we used the MLP network to pick out GSL precursor ions, running them through a deep learning filter. Next, we set up an automated screening system and looked at how standard chemicals break down. To speed things up, we created a scoring system that flagged promising compoun
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: Glioblastoma (GB) remains one of the most aggressive brain tumors, with limited survival and high recurrence rates. In most cases, GB recurrence occurs locally, either on the residual tumor after surgery or within 2 cm of the resection cavity-but in rarer cases, tumor cells can spread beyond this margin, leading to distant recurrence. By spread, we refer to the spatial dissemination of tumor cells beyond the typical local site, which can involve distant brain regions or even the leptomeninges, significantly impacting treatment planning and surgical decision-making. This study propo
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 aimed to assess the performance of a deep learning algorithm for detecting tooth ankylosis on cone-beam computed tomography (CBCT) scans. A dataset of CBCT scans taken from phantoms simulating tooth ankylosis, including 60 teeth and a total of 4971 axial sections, was used to design an ankylosis detection model using the YOLOv8 algorithm. The first dataset (42 teeth, 70%) with 3822 axial sections comprised the training dataset, while the second dataset (18 teeth, 30%) with 1149 axial sections comprised the test dataset. The YOLOv8 algorithm was used to optimize the precise and effic
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: This study aims to assess the image quality and perceived diagnostic confidence of research deep learning (DL)-accelerated T1-weighted "volumetric interpolated breath‑hold examination" (VIBE) Dixon sequences compared to conventional T1-weighted VIBE Dixon sequences for the screening of pelvic metastases in prostate magnetic resonance imaging (MRI).
MATERIALS AND METHODS: Consecutive patients receiving prostate MRI between February and April 2024 were prospectively included. In addition to the conventional T1-weighted VIBE Dixon sequences (T1STD), two research DL-accelerated sequenc
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.
Noninvasive diagnosis and longitudinal surveillance of urothelial carcinoma (UC) remain clinically challenging. Here, we developed and prospectively validate UCtracker, a urine DNA methylation-based deep learning model for UC detection and postoperative recurrence monitoring. UC-specific differentially methylated regions (DMRs) were identified by high-depth whole-genome bisulfite sequencing of UC tissues, paired adjacent normal tissues, and non-tumor urine samples. UCtracker was constructed using the top 2000 hypomethylated DMRs and a convolutional neural network-bidirectional long short-term
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: Brain metastases (BMs) are manually contoured during stereotactic radiosurgery (SRS) treatment planning, which is both time-consuming and potentially inconsistent. To address these challenges, researchers have been actively developing deep learning-based approaches for the detection and segmentation of BMs. However, a comprehensive comparative analysis of deep learning models across different frameworks remains largely absent in the current literature. This study aimed to evaluate and compare deep learning models based on different frameworks for the detection and segmentation of B
СтатьяОценочное 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.
Cryptosporidiosis, caused by Cryptosporidium spp., is a significant zoonotic parasitic disease impacting neonatal calves, leading to severe diarrhea, dehydration, and substantial economic losses in the livestock industry. Rapid and accurate detection of Cryptosporidium oocysts is crucial for effective disease management and control, contributing to both animal and human health under a One Health perspective. This study investigates the application of state-of-the-art object detection algorithms, YOLOv10 and YOLOv11, for the automated identification of Cryptosporidium oocysts in microscopic ima
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.
Cognitive impairment in cerebral small vessel disease (CSVD) progresses subtly but carries significant clinical consequences, necessitating effective diagnostic tools. This study developed and validated predictive models for CSVD-related cognitive impairment using deep transfer learning (DTL) and radiomics features extracted from hippocampal 3D T1-weighted MRI. A total of 145 CSVD patients and 99 control subjects were enrolled in the study. We employed an automated algorithm to segment the hippocampus from 3D T1 images. Pre-trained deep learning networks were utilized to extract DTL features.
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
PURPOSE: This study aimed to develop and validate deep learning models for non-invasive assessment of hepatic steatosis and fibrosis using conventional B-mode ultrasound images, with Fibroscan-derived measurement as reference standard.
METHODS: We utilized a multi-source approach comprising three distinct ultrasound datasets of patients with MASLD: a private clinical dataset (DS1, n = 111 patients, 1131 images), and two subsets from the public BEHSOF repository-Behbood Clinic subset (DS2, n = 95 patients, 1328 images) for training/validation, and Taleghani Hospital subset (DS3, n = 18 patient
СтатьяМногоцентровое 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.
BACKGROUND: Primary intracranial germ cell tumors (iGCTs) are highly malignant brain tumors that predominantly occur in children and adolescents, with an incidence rate ranking third among primary brain tumors in East Asia (8%-15%). Due to their insidious onset and impact on critical functional areas of the brain, these tumors often result in irreversible abnormalities in growth and development, as well as cognitive and motor impairments in affected children. Therefore, early diagnosis through advanced screening techniques is vital for improving patient outcomes and quality of life.
OBJECTIVE
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное исследованиеПоддержка 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.
PURPOSE: To assess if the heat maps from a deep learning model (DLM) can guide clinicians to relevant locations on an optical coherence tomography (OCT) glaucoma report.
METHODS: Grad-CAM class activation ("heat") maps were produced by a DLM, with an OCT glaucoma report as input. The reports were generated for 183 eyes/individuals with optic neuropathy consistent with glaucoma, as indicated by arcuate defects ranging from subtle to advanced. The number of eyes in which a particular element of the report had the hottest region and the region that reached a criterion level were tabulated. A the
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.
Carpal tunnel syndrome (CTS) is the most common peripheral nerve entrapment, and ultrasound provides a fast, cost-efficient method for visualizing the median nerve. Reliable cross-sectional area (CSA) measurement remains challenging across imaging sites and varying scan qualities, and prior studies report segmentation Dice scores ranging from 0.76 to 0.93. Improving the robustness of automated segmentation is critical for achieving consistent, site-independent CSA assessment. This study evaluates a four-layer U-Net for automated segmentation and CSA estimation at two clinically relevant sites:
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: Patients with repaired tetralogy of Fallot (rTOF) are commonly followed with cardiovascular magnetic resonance (CMR) imaging and frequently develop right ventricular (RV) dysfunction, which can be severe enough to impact left ventricular (LV) function in some patients. In this study, we sought to characterize patterns of LV dysfunction in this patient population using deep learning synthetic strain (DLSS), a fully automated deep learning algorithm capable of measuring regional LV strain and dyssynchrony.
METHODS: We retrospectively collected cine steady-state free precession (SSFP
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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: To develop and validate an ensemble machine learning ultrasound radiomics model for predicting drug resistance in lymph node tuberculosis (LNTB).
MATERIALS AND METHODS: This multicenter study retrospectively included 234 cervical LNTB patients from one center, randomly divided into training (70%) and internal validation (30%) cohorts. Radiomic features were extracted from ultrasound images, and an L1-based method was used for feature selection. A predictive model combining ensemble machine learning and AdaBoost algorithms was developed to predict drug resistance. Model performance
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное 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.
Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB)2025eng
BACKGROUND: Positron Emission Tomography (PET) non-invasively assesses body metabolism but requires correction for photon attenuation and scatter.
PURPOSE: This study aims to convert non-attenuation scatter corrected (NASC) brain PET/CT images to measured attenuation and scatter corrected (MASC) images using deep learning algorithms.
METHODS: In this study, brain PET/CT (18F-FDG) images of 125 patients diagnosed with epilepsy disorder were used. Two convolutional neural networks, UNET and CGAN, were implemented to take 2D-NASC inputs and generate MASC images. For a precise evaluation, segmen
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: This study aimed to determine the feasibility of using the deep learning (DL) method to determine the degree (whether myometrial invasion [MI] >50%) of MI in patients with endometrial cancer (EC) based on ultrasound (US) images.
MATERIALS AND METHODS: From September 2017 to April 2023, 1289 US images of 604 patients with EC who underwent surgical resection at center 1, center 2 or center 3 were obtained and divided into a training set and an internal validation set. Ninety-five patients from center 4 and center 5 were randomly selected as the external testing set acc
СтатьяСравнительное исследованиеПоддержка 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: Biological ageing markers are useful to risk stratify morbidity and mortality more precisely than chronological age. In this study, we aimed to develop a novel deep-learning-based biological ageing marker (referred to as RetiPhenoAge hereafter) using retinal images and PhenoAge, a composite biomarker of phenotypic age.
METHODS: We used retinal photographs from the UK Biobank dataset to train a deep-learning algorithm to predict the composite score of PhenoAge. We used a deep convolutional neural network architecture with multiple layers to develop our deep-learning-based biologica
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка 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.
The molecular explanation about why some pancreatic cancer (PaCa) patients die early and others die later is poorly understood. This study aimed to discover potential novel markers and drug targets that could be useful to stratify and extend expected survival in prospective early-death patients. We deployed a deep learning algorithm and analyzed the gene copy number, gene expression, and protein expression data of death versus alive PaCa patients from the GDC cohort. The genes with higher relative amplification (copy number >4 times in the dead compared with the alive group) were EWSR1, FLT3,
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.
Neuropathologic changes of Alzheimer disease (AD) including Aβ accumulation and neuroinflammation are frequently observed in the cerebral cortex of patients with idiopathic normal pressure hydrocephalus (iNPH). We created an automated analysis platform to quantify Aβ load and reactive microglia in the vicinity of Aβ plaques and to evaluate their association with cognitive outcome in cortical biopsies of patients with iNPH obtained at the time of shunting. Aiforia Create deep learning software was used on whole slide images of Iba1/4G8 double immunostained frontal cortical biopsies of 120 shunt
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.