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
13463 публикаций
Поиск: 182 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 922 с найденным полным текстом
The international journal of neuropsychopharmacology2025eng
BACKGROUND: The global prevalence of dementia is significantly increasing. Early detection and prevention strategies, particularly for mild cognitive impairment (MCI), are crucial but currently hindered by the lack of established biomarkers. Here, we aimed to develop a high-precision screening method for MCI by combining D-amino acid profiles from peripheral blood samples with noninvasive subject information using nonlinear machine learning (ML) algorithms.
METHODS: A cross-sectional study was conducted with 200 participants aged 50-89 years, classified into cognitively normal and MCI-suspect
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.
With sepsis remaining a leading cause of mortality, early identification of patients with sepsis and those at high risk of death is a challenge of high socioeconomic importance. Given the potential of hyperspectral imaging (HSI) to monitor microcirculatory alterations, we propose a deep learning approach to automated sepsis diagnosis and mortality prediction using a single HSI cube acquired within seconds. In a prospective observational study, we collected HSI data from the palms and fingers of more than 480 intensive care unit patients. Neural networks applied to HSI measurements predicted se
СтатьяНаблюдательное 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.
Cardiovascular diseases (CVDs) are still the leading cause of death in the worldwide. Traditional machine learning models often have difficulty in determine how to capture the complex links between disease risk factors and disease occurrence. This article discusses a hybrid machine learning approach for cardiovascular risk prediction (HMLCRP) to address this problem. This approach combines logistic regression (LR), support vector machines (SVMs) and neural networks (NNs) to make predictions more correct and reliable. The proposed model looks at important coronary heart sickness risk factors, i
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: Erythrodermic psoriasis is a rare subtype of psoriasis with widespread skin lesions, with some patients experiencing severe systemic symptoms.
OBJECTIVE: We aimed to develop and validate an artificial intelligence-driven model for accurate classification of erythrodermic psoriasis severity by integrating clinical and laboratory indicators.
METHODS: A retrospective cohort study was conducted at Peking Union Medical College Hospital (2005-22). Patients were divided into mild and moderate-to-severe groups using k-means clustering. After imputing missing values, we trained seven cand
СтатьяВалидационное 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.
Studying locomotor activity in animal models is crucial for understanding physiological, behavioral, and pathological processes. This study aimed to develop an artificial intelligence-based tracking system called Goblotrop, designed to localize rodents within their laboratory environment. The Goblotrop system uses two infrared cameras to record videos of rodents in their home cages. A neural network analyzes these videos to determine the rodent's position at each time point. By tracking changes in position over time, the system provides detailed insights into rodent behavior, including speed,
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: Noncontrast head computed tomography is the mainstay imaging modality to guide the management of intracranial hemorrhage (ICH); however, manual measurements can be time-consuming. In our study, we evaluate the performance of an artificial intelligence (AI) machine learning algorithm, Viz ICH-Plus, to automatically quantify ICH and bilateral lateral ventricular (BLV) volumes as well as midline shift (MLS).
METHODS: ICH patients considered for external ventricular drain with an initial noncontrast head computed tomography, and at least 1 follow-up scan within 48 hours
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.
Drug resistance remains one of the primary challenges in effective cancer therapy. In this study, we employed a deep neural network (DNN)-based transfer learning (TL) approach to predict drug response and uncover drug resistance mechanisms. We integrated gene expression, somatic mutation, and copy number aberration (CNA) data with drug response profiles using multi-omics integration (MI). We used the Genomics of Drug Sensitivity in Cancer (GDSC) data for training and incorporated drugs with same pathways into the training models. We then evaluated drug response predictions on independent in-vi
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.
Recently, multiple investigations were completed on the involuntary analysis of Alzheimer’s disease using various models. The primary intention of most of these investigation works has depended on the recognition of AD from neuroimaging data. On the other hand, diagnosing symptoms promptly as much as possible is critical as disease-adapting drugs will be most effective if managed timely in the development of the disease, before the happening of permanent brain damage. Magnetic Resonance Imaging is a non-invasive process, commonly assumed in hospitals to inspect mental abnormalities. It is one
СтатьяОтозванная публикацияПолный 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.
Due to symptomatic gait imbalance and a high incidence of falls, patients with cervical disease-including degenerative cervical myelopathy-have a significantly increased risk of fragility fractures. To prevent such fractures in patients with cervical disease, treating osteoporosis is an important strategy. This study aimed to validate the diagnostic yield of a deep learning algorithm for detecting osteopenia/osteoporosis using cervical radiography and compare its diagnostic accuracy with that of spine surgeons. Samples were divided into training (n = 200) and test (n = 30) datasets. The deep l
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: Knee osteoarthritis (KOA) worsens both structurally and symptomatically, yet no model predicts KOA progression using Magnetic Resonance Image (MRI) radiomics and biomarkers. This study aimed to develop and test the longitudinal Load-Bearing Tissue Radiomic plus Biochemical biomarker and Clinical variable Model (LBTRBC-M) to predict KOA progression.
METHODS AND FINDINGS: Data from the Foundation of the National Institutes of Health Osteoarthritis Biomarkers Consortium were used. We selected 594 participants with Kellgren-Lawrence grades 1-3 and complete biomarker data. The mean age
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.
Recent research shows prominent effects of pregnancy and the parenthood transition on structural brain characteristics in humans. Here, we present a comprehensive study of how parental status and number of children born/fathered links to markers of brain and cellular ageing in 36,323 UK Biobank participants (age range 44.57-82.06 years; 52% female). To assess global effects of parenting on the brain, we trained a 3D convolutional neural network on T1-weighted magnetic resonance images, and estimated brain age in a held-out test set. To investigate regional specificity, we extracted cortical an
СтатьяПоддержка 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: To optimise the precision and efficacy of orthokeratology, this investigation evaluated a deep neural network (DNN) model for lens fitting. The objective was to refine the standardisation of fitting procedures and curtail subjective evaluations, thereby augmenting patient safety in the context of increasing global myopia.
METHODS: A retrospective study of successful orthokeratology treatment was conducted on 266 patients, with 449 eyes being analysed. A DNN model with an 80%-20% training-validation split predicted lens parameters (curvature, power and diameter) using corneal topograp
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: Motor neuron disease (MND) causes damage to the upper and lower motor neurons including the motor cranial nerves, the latter resulting in bulbar involvement with atrophy of the tongue muscle. To measure tongue atrophy, an operator independent automatic segmentation of the tongue is crucial. The aim of this study was to apply convolutional neural network (CNN) to MRI data in order to determine the volume of the tongue.
METHODS: A single triplanar CNN of U-Net architecture trained on axial, coronal, and sagittal planes was used for the segmentation of the tongue in MRI scans of the hea
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: Early diagnosis of pulmonary hypertension (PH) is critical for effective treatment and management. We aimed to develop and externally validate an artificial intelligence algorithm that could serve as a PH screening tool, based on analysis of a standard 12-lead ECG.
METHODS: The PH Early Detection Algorithm (PH-EDA) is a convolutional neural network developed using retrospective ECG voltage-time data, with patients classified as "PH-likely" or "PH-unlikely" (controls) based on right heart catheterisation or echocardiography. In total, 39 823 PH-likely patients and 219 404 control p
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.
Osteoporosis is a common condition that can lead to fractures, mobility issues, and death. Although dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) is the gold standard for osteoporosis, it is expensive and not widely available. In contrast, kidney-ureter-bladder (KUB) radiographs are inexpensive and frequently ordered in clinical practice. Thus, it is a potential screening tool for osteoporosis. In this study, we explored the possibility of predicting the bone mineral density (BMD) and classifying high-risk patient groups using KUB radiographs. We proposed DeepDXA-KUB, a deep learning model that predi
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.
Peripheral artery disease (PAD) is associated with impaired blood flow in the lower extremities and histopathologic changes of the skeletal calf muscles, resulting in abnormal microvascular perfusion. We studied the use of convolution neural networks (CNNs) to differentiate patients with PAD from matched controls using perfusion pattern features from contrast-enhanced magnetic resonance imaging (CE-MRI) of the skeletal calf muscles. We acquired CE-MRI based skeletal calf muscle perfusion in 56 patients (36 patients with PAD and 20 matched controls). Microvascular perfusion imaging was performe
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
BACKGROUND: Accurate individualized assessment of preeclampsia risk enables the identification of patients most likely to benefit from initiation of low-dose aspirin at 12 to 16 weeks of gestation when there is evidence for its effectiveness, and enables the guidance of appropriate pregnancy care pathways and surveillance.
OBJECTIVE: The primary objective of this study was to evaluate the performance of artificial neural network models for the prediction of preterm preeclampsia (<37 weeks' gestation) using patient characteristics available at the first antenatal visit and data from prenatal c
СтатьяНаблюдательное исследованиеМногоцентровое 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.
OBJECTIVE: To determine which statistical techniques enhance our ability to predict ambulation and transfer ability in people with spina bifida (SB).
DESIGN: Retrospective cohort study.
SETTING: Thirty-five US outpatient SB clinic sites.
PARTICIPANTS: Individuals (n=4589) with SB aged 5-73 years (median age=13.59y).
INTERVENTION: Not applicable.
MAIN OUTCOME MEASURES: Ambulation ability, which consisted of the following categories: community ambulators, household ambulators, therapeutic ambulators, and nonambulators.
SECONDARY OUTCOME: Wheelchair transfer ability, as defined by the abili
СтатьяПоддержка 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.
BACKGROUND: Low back pain (LBP) presents with diverse manifestations, necessitating personalized treatment approaches that recognize various phenotypes within the same diagnosis, which could be achieved through precision medicine. Although prediction strategies have been explored, including those employing artificial intelligence (AI), they still lack scalability and real-time capabilities. Digital care programs (DCPs) facilitate seamless data collection through the Internet of Things and cloud storage, creating an ideal environment for developing and implementing an AI predictive tool to assi
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: Learning to perform strabismus surgery is an essential aspect of ophthalmologists' surgical training. Automated classification strategy for surgical steps can improve the effectiveness of training curricula and the efficient evaluation of residents' performance. To this end, we aimed to develop and validate a deep learning (DL) model for automated detecting strabismus surgery steps in the videos.
METHODS: In this study, we gathered 479 strabismus surgery videos from Shanghai Children's Hospital, affiliated to Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, spanning July 2017 to
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.