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
174306 публикаций
Поиск: 513 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 3934 с найденным полным текстом
BMC medical informatics and decision making2024eng
Prostate cancer, the most common cancer in men, is influenced by age, family history, genetics, and lifestyle factors. Early detection of prostate cancer using screening methods improves outcomes, but the balance between overdiagnosis and early detection remains debated. Using Deep Learning (DL) algorithms for prostate cancer detection offers a promising solution for accurate and efficient diagnosis, particularly in cases where prostate imaging is challenging. In this paper, we propose a Prostate Cancer Detection Model (PCDM) model for the automatic diagnosis of prostate cancer. It proves its
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: Alzheimer's disease (AD) is the most common form of dementia in the elderly. Given that AD neuropathology begins decades before symptoms, there is a dire need for effective screening tools for early detection of AD to facilitate early intervention.
METHODS: Here, we used tree-based and deep learning methods to train polyomic prediction models for AD affection status and age at onset, employing genomic, proteomic, metabolomic, and drug use data from UK Biobank. We used SHAP to determine the feature's importance.
RESULTS: Our best-performing polyomic model achieved an area under
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.
We developed three machine learning models that predict hour-by-hour probabilities of a future lapse back to alcohol use with increasing temporal precision (i.e., lapses in the next week, next day, and next hour). Model features were based on raw scores and longitudinal change in theoretically implicated risk factors collected through ecological momentary assessment. Participants (N = 151, 51% male, Mage = 41, 87% White, 97% non-Hispanic) in early recovery (1-8 weeks of abstinence) from alcohol use disorder provided 4 × daily ecological momentary assessment for up to 3 months. We used grouped,
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: Accurate prediction of mortality following an ischemic stroke is essential for tailoring personalized treatment strategies. This study evaluates the effectiveness of machine learning models in predicting one-year mortality after an ischemic stroke.
METHODS: Five machine learning models were trained using data from a national stroke registry, with logistic regression demonstrating the highest performance. The SHapley Additive exPlanations (SHAP) analysis explained the model's outcomes and defined the influential predictive factors.
RESULTS: Analyzing 8183 ischemic stroke patients,
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: Opioid misuse in the paediatric population is understudied. This study aimed to develop a machine learning classifier to differentiate between occasional and sustained opioid users among children and adolescents in outpatient settings.
METHODS: Data for 29,335 patients under 19 yr with recorded opioid purchases were collected from medical records. Machine learning methods were applied to predict sustained opioid use within 1, 2, or 3 yr after first opioid use, using sociodemographic information, medical history, and healthcare usage variables collected near the time of first presc
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.
Alzheimer's disease (AD) is a pressing concern in neurodegenerative research. To address the challenges in AD drug development, especially those targeting Aβ, this study uses deep learning and a pharmacological approach to elucidate the potential of pyrroloquinoline quinone (PQQ) as a neuroprotective agent for AD. Using deep learning for a comprehensive molecular dataset, blood-brain barrier (BBB) permeability is predicted and the anti-inflammatory and antioxidative properties of compounds are evaluated. PQQ, identified in the Mediterranean-DASH intervention for a diet that delays neurodegener
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: A single learning algorithm can produce deep learning-based image segmentation models that vary in performance purely due to random effects during training. This study assessed the effect of these random performance fluctuations on the reliability of standard methods of comparing segmentation models.
METHODS: The influence of random effects during training was assessed by running a single learning algorithm (nnU-Net) with 50 different random seeds for three multiclass 3D medical image segmentation problems, including brain tumour, hippocampus, and cardiac segmentation. Recent lite
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.
Chronic social defeat stress (CSDS), a widely used rodent model of stress, reliably leads to decreased social interaction in stress susceptible animals. Here, we investigate a role for fear learning in this response using male 129 Sv/Ev mice, a strain that is more vulnerable to CSDS than the commonly used C57BL/6 strain. We first demonstrate that defeated 129 Sv/Ev mice avoid a CD-1 mouse, but not a conspecific, indicating that motivation to socialize is intact in this strain. CD-1 avoidance is characterized by approach behavior that results in running in the opposite direction, activity that
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.
The selection of appropriate defensive behaviors in the face of potential threat is fundamental to survival. However, after repeated exposures to threatening stimuli that did not signal real danger, an animal must learn to adjust and optimize defensive behaviors. Despite extensive research on innate threat processing, little is known how individuals change their defensive behaviors when presented with recurrent threat exposures without evidence of a real risk. Insight into this process is critical as its dysregulation may contribute to neuropsychiatric conditions, such as anxiety disorders. He
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.
Now adays people express and share their opinions on various events on the internet thanks to social media. Opinion mining is the process of interpreting user-generated opinion data on social media. Aside from its lack of resources in opinion-mining tasks, Amharic presents numerous difficulties because of its complex structure and variety of dialects. Analyzing every comment written in Amharic is a challenging task. Significant advancements in opinion mining have been achieved using deep learning. An opinion-mining model was used in this study to classify user comments written in Amharic as po
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: Breast cancer is one of the leading causes of death in women worldwide. Histopathology analysis of breast tissue is an essential tool for diagnosing and staging breast cancer. In recent years, there has been a significant increase in research exploring the use of deep-learning approaches for breast cancer detection from histopathology images.
OBJECTIVE: To provide an overview of the current state-of-the-art technologies in automated breast cancer detection in histopathology images using deep learning techniques.
METHODS: This review focuses on the use of deep learning algorithms
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.
Computer-aided synthesis planning (CASP) has garnered increasing attention in light of recent advancements in machine learning models. While the focus is on reverse synthesis or forward outcome prediction, optimizing reaction conditions remains a significant challenge. For datasets with multiple variables, the choice of descriptors and models is pivotal. This selection dictates the effective extraction of conditional features and the achievement of higher prediction accuracy. This review delineates the origins of data in conditional optimization, the criteria for descriptor selection, the resp
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.
INTRODUCTION: Chagas disease is a severe parasitic illness that is prevalent in Latin America and often goes unaddressed. Early detection and treatment are critical in preventing the progression of the illness and its associated life-threatening complications. In recent years, machine learning algorithms have emerged as powerful tools for disease prediction and diagnosis.
METHODS: In this study, we developed machine learning algorithms to predict the risk of Chagas disease based on five general factors: age, gender, history of living in a mud or wooden house, history of being bitten by a tria
СтатьяПоддержка 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.
The development of multimodality has led to increased research on its use to improve students' English language competency. However, no recent review has analyzed multimodality in English language learning in higher education. This systematic review examines 34 research articles published from 2013 to 2024. The primary focus of the study is to explore the application of multimodal pedagogies in higher education, the methods and materials used to assist learners in acquiring English language skills, the English language skills acquired through the usage of multimodality, and the main results 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.
The Colorado Immersion Training in Community Engagement (CIT) program supports a change in the research trajectory of junior faculty, early career researchers, and doctoral students toward Community-Based Participatory Research (CBPR). CIT is within the Community Engagement and Health Equity Core (CEHE) at the Colorado Clinical and Translational Sciences Institute (CCTSI), an NIH-funded Clinical and Translational Science award. This Translational Science Case Study reports on CIT's impacts from 2010 to 2019. A team from The Evaluation Center at the University of Colorado Denver utilized four p
Клинический случайСтатьяПоиск 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: The choroid is the most vascularized structure in the human eye, associated with numerous retinal and choroidal diseases. However, the vessel distribution of choroidal sublayers has yet to be effectively explored due to the lack of suitable tools for visualization and analysis. Methods: In this paper, we present a novel choroidal angiography strategy to more effectively evaluate vessels within choroidal sublayers in the clinic. Our approach utilizes a segmentation model to extract choroidal vessels from OCT B-scans layer by layer. Furthermore, we ensure that the model, trained on B
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: Acinetobacter baumanni infection is a leading cause of morbidity and mortality in the Intensive Care Unit (ICU). Early recognition of patients at risk for infection allows early proper treatment and is associated with improved outcomes. This study aimed to construct an innovative Machine Learning (ML) based prediction tool for Acinetobacter baumanni infection, among patients in the ICU, and to examine its robustness and predictive power.
METHODS: For model development and internal validation, we used The Medical Information Mart for Intensive Care database (MIMIC) III data from 19
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.
Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference2024eng
Micro-ultrasound is a high-resolution ultrasound technology that has recently been introduced as an inexpensive alternative to MRI for prostate cancer identification. However, it is difficult to correlate micro-ultrasound imaging with MRI and ground truth final pathology due to tissue deformation from scanning and non-cartesian image orientations. In prior work our group has developed and validated a methodology for co-registration of micro-ultrasound and MRI with whole-mount pathology. Here we utilize this methodology to confidently label reconstructed micro-ultrasound images to train prelimi
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.
Due to the excessive growth of PM 2.5 in aerosol, the cases of lung cancer are increasing rapidly and are most severe among other types as the highest mortality rate. In most of the cases, lung cancer is detected with least symptoms at its later stage. Hence, clinical records may play a vital role to diagnose this disease at the correct stage for suitable medication to cure it. To detect lung cancer an accurate prediction method is needed which is significantly reliable. In the digital clinical record era with advancement in computing algorithms including machine learning techniques opens an o
СтатьяСравнительное 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.
OBJECTIVES: Neuropsychological tests (NPTs) are standard tools for assessing cognitive function. These tools can evaluate the cognitive status of a subject, which can be time-consuming and expensive for interpretation. Therefore, this paper aimed to optimize the systematic NPTs by machine learning and develop new classification models for differentiating healthy controls (HC), mild cognitive impairment, and Alzheimer's disease dementia (ADD) among groups of subjects.
PATIENTS AND METHODS: A total dataset of 14,926 subjects was obtained from the formal 46 NPTs based on the Seoul Neuropsycholog
СтатьяСравнительное 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.