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: 415 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 922 с найденным полным текстом
Europace : European pacing, arrhythmias, and cardiac electrophysiology : journal of the working groups on cardiac pacing, arrhythmias, and cardiac cellular electrophysiology of the European Society of Cardiology2022eng
AIMS: While electrocardiogram (ECG) characteristics have been associated with life-threatening ventricular arrhythmias (LTVA) in dilated cardiomyopathy (DCM), they typically rely on human-derived parameters. Deep neural networks (DNNs) can discover complex ECG patterns, but the interpretation is hampered by their 'black-box' characteristics. We aimed to detect DCM patients at risk of LTVA using an inherently explainable DNN.
METHODS AND RESULTS: In this two-phase study, we first developed a variational autoencoder DNN on more than 1 million 12-lead median beat ECGs, compressing the ECG into 2
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.
Multiple sclerosis and neuromyelitis optica spectrum disorders are both neuroinflammatory diseases and have overlapping clinical manifestations. We developed a convolutional neural network model that differentiates between the two based on magnetic resonance imaging data. Thirty-five patients with relapsing-remitting multiple sclerosis and eighteen age-, sex-, disease duration-, and Expanded Disease Status Scale-matched patients with anti-aquaporin-4 antibody-positive neuromyelitis optica spectrum disorders were included in this study. All patients were scanned on a 3-T scanner using a multi-d
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.
Cochlear implants restore hearing in patients with severe to profound deafness by delivering electrical stimuli inside the cochlea. Understanding stimulus current spread, and how it correlates to patient-dependent factors, is hampered by the poor accessibility of the inner ear and by the lack of clinically-relevant in vitro, in vivo or in silico models. Here, we present 3D printing-neural network co-modelling for interpreting electric field imaging profiles of cochlear implant patients. With tuneable electro-anatomy, the 3D printed cochleae can replicate clinical scenarios of electric field im
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАVideo-Audio MediaПоиск 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.
This year less than 200 National Library of Medicine indexers expect to index 1 million articles, and this would not be possible without the assistance of the Medical Text Indexer (MTI) system. MTI is an automated indexing system that provides MeSH main heading/subheading pair recommendations to assist indexers with their heavy workload. Over the years, a lot of research effort has focused on improving main heading prediction performance, but automated fine-grained indexing with main heading/subheading pairs has received much less attention. This work revisits the subheading attachment problem
СтатьяResearch Support, N.I.H., IntramuralПоиск 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.
Chest X-rays (CXRs) are the first-line investigation in patients presenting to emergency departments (EDs) with dyspnoea and are a valuable adjunct to clinical management of COVID-19 associated lung disease. Artificial intelligence (AI) has the potential to facilitate rapid triage of CXRs for further patient testing and/or isolation. In this work we develop an AI algorithm, CovIx, to differentiate normal, abnormal, non-COVID-19 pneumonia, and COVID-19 CXRs using a multicentre cohort of 293,143 CXRs. The algorithm is prospectively validated in 3289 CXRs acquired from patients presenting to ED w
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАВалидационное 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.
AIMS: To investigate the efficacy of a bi-modality deep convolutional neural network (DCNN) framework to categorise age-related macular degeneration (AMD) and polypoidal choroidal vasculopathy (PCV) from colour fundus images and optical coherence tomography (OCT) images.
METHODS: A retrospective cross-sectional study was proposed of patients with AMD or PCV who came to Peking Union Medical College Hospital. Diagnoses of all patients were confirmed by two retinal experts based on diagnostic gold standard for AMD and PCV. Patients with concurrent retinal vascular diseases were excluded. Colour
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: The COVID-19 pandemic has caused major disruptions worldwide since March 2020. The experience of the 1918 influenza pandemic demonstrated that decreases in the infection rates of COVID-19 do not guarantee continuity of the trend.
OBJECTIVE: The aim of this study was to develop a precise spread model of COVID-19 with time-dependent parameters via deep learning to respond promptly to the dynamic situation of the outbreak and proactively minimize damage.
METHODS: In this study, we investigated a mathematical model with time-dependent parameters via deep learning based on forward-inv
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.
The global aging phenomenon has increased the number of individuals with age-related neurological movement disorders including Parkinson's Disease (PD) and Essential Tremor (ET). Pathological Hand Tremor (PHT), which is considered among the most common motor symptoms of such disorders, can severely affect patients' independence and quality of life. To develop advanced rehabilitation and assistive technologies, accurate estimation/prediction of nonstationary PHT is critical, however, the required level of accuracy has not yet been achieved. The lack of sizable datasets and generalizable modelin
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: Pre-hospital circumstances, cardiac arrest characteristics, comorbidities and clinical status on admission are strongly associated with outcome after out-of-hospital cardiac arrest (OHCA). Early prediction of outcome may inform prognosis, tailor therapy and help in interpreting the intervention effect in heterogenous clinical trials. This study aimed to create a model for early prediction of outcome by artificial neural networks (ANN) and use this model to investigate intervention effects on classes of illness severity in cardiac arrest patients treated with targeted temperature ma
СтатьяРандомизированное 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.
In order to understand the characteristics of adverse drug reaction/adverse event(ADR/AE) of Ginkgo biloba Dropping Pills and evaluate the safety of clinical use after marketing, 407 ADR/AE case report data of Ginkgo biloba Dropping Pills collected by National Center for ADR Monitoring System during 2009-2018 was systematically analyzed, and its general characteristics were analyzed using descriptive statistical methods. The results showed that among the 407 cases of spontaneous reporting system(SRS) data, 401 cases were general ADR/AE, accounting for 98.5%, and 6 cases were severe ADR/AE, acc
Клинический случайСтатьяПолный 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: Preliminary experience suggests that deep learning algorithms are nearly as good as humans in detecting common, displaced, and relatively obvious fractures (such as, distal radius or hip fractures). However, it is not known whether this also is true for subtle or relatively nondisplaced fractures that are often difficult to see on radiographs, such as scaphoid fractures.
QUESTIONS/PURPOSES: (1) What is the diagnostic accuracy, sensitivity, and specificity of a deep learning algorithm in detecting radiographically visible and occult scaphoid fractures using four radiographic imagin
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.
Total disk arthroplasty (TDA) using an artificial disk (AD) is an attractive surgical technique for the treatment of spinal disorders, since it can maintain or restore spinal motion (unlike interbody fusion). However, adverse surgical outcomes of contemporary lumbar TDAs have been reported. We previously proposed a new mobile-bearing AD design concept featuring a biconcave ultrahigh-molecular-weight polyethylene (UHMWPE) mobile core. The objective of this study was to develop an artificial neural network (NN) based multiobjective optimization framework to refine the biconcave-core AD design co
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.
IMPORTANCE: Duodenal biopsies from children with enteropathies associated with undernutrition, such as environmental enteropathy (EE) and celiac disease (CD), display significant histopathological overlap.
OBJECTIVE: To develop a convolutional neural network (CNN) to enhance the detection of pathologic morphological features in diseased vs healthy duodenal tissue.
DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: In this prospective diagnostic study, a CNN consisting of 4 convolutions, 1 fully connected layer, and 1 softmax layer was trained on duodenal biopsy images. Data were provided by 3 sites: Aga Kha
Оценочное исследованиеСтатьяПоддержка 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.
IMPORTANCE: A molecular diagnostic method that incorporates information about the transcriptional status of all genes across multiple tissue types can strengthen confidence in cancer diagnosis.
OBJECTIVE: To determine the practical use of a whole transcriptome-based pan-cancer method in diagnosing primary and metastatic cancers and resolving complex diagnoses.
DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: This cross-sectional diagnostic study assessed Supervised Cancer Origin Prediction Using Expression (SCOPE), a machine learning method using whole-transcriptome RNA sequencing data. Training was perfo
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.
According to the World Health Organization, stroke is the third leading cause of disability. A common consequence of stroke is hemiparesis, which leads to the impairment of one side of the body and affects the performance of activities of daily living. It has been proven that targeting the motor impairments as early as possible while using wearable mechatronic devices as a robot assisted therapy, and letting the patient be in control of the robotic system, can improve the rehabilitation outcomes. However, despite the increased progress on control methods for wearable mechatronic devices, a nee
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.
Despite effective medications, rates of uncontrolled hypertension remain high. Treatment protocols are largely based on randomized trials and meta-analyses of these studies. The objective of this study was to test the utility of machine learning of big data in gaining insight into the treatment of hypertension. We applied machine learning techniques such as decision trees and neural networks, to identify determinants that contribute to the success of hypertension drug treatment on a large set of patients. We also identified concomitant drugs not considered to have antihypertensive activity, wh
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.
OBJECTIVE: To evaluate the use of ultrasound coupled with machine learning (ML) and deep learning (DL) techniques for automated or semi-automated classification of myositis.
METHODS: Eighty subjects comprised of 19 with inclusion body myositis (IBM), 14 with polymyositis (PM), 14 with dermatomyositis (DM), and 33 normal (N) subjects were included in this study, where 3214 muscle ultrasound images of 7 muscles (observed bilaterally) were acquired. We considered three problems of classification including (A) normal vs. affected (DM, PM, IBM); (B) normal vs. IBM patients; and (C) IBM vs. other t
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.
OBJECTIVE: To evaluate the histomorphometric features of early colonic biopsies from patients with Crohn's disease (CD) and their relationship to clinical phenotypes. The clinical course of Crohn's disease is variable and relevant for treatment selection. Early aggressive treatment may change the course of disease but should be balanced by safety considerations. Currently, prediction of disease course is suboptimal.
STUDY DESIGN: Colonic biopsies from CD colitis patients with different phenotypes were analyzed using histomorphometry. The quantitative results were used to predict postbiopsy cl
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.
Numerous outcome prediction models have been developed for mortality and functional outcome after spontaneous intracerebral haemorrhage (ICH). However, no outcome prediction model for ICH has considered the impact of care restriction. To develop and compare results of the artificial neural networks (ANN) and logistic regression (LR) models, based on initial clinical parameters, for prediction of mortality after spontaneous ICH. Analysis has been conducted on consecutive dataset of patients with spontaneous ICH, over 5-year period in tertiary care academic hospital. Patients older than 18 years
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.
This paper describes mechanisms used by humans to stand on moving platforms, such as a bus or ship, and to combine body orientation and motion information from multiple sensors including vision, vestibular, and proprioception. A simple mechanism, sensory re-weighting, has been proposed to explain how human subjects learn to reduce the effects of inconsistent sensors on balance. Our goal is to replicate this robust balance behavior in bipedal robots. We review results exploring sensory re-weighting in humans and describe implementations of sensory re-weighting in simulation and on a robot.
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.