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
13454 публикаций
Поиск: 1561 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 922 с найденным полным текстом
IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society2026eng
This paper investigated the suitability of the integrated Recursive Rehabilitation Control Network (RRC-Net)/High-Density Electrode Array (HDE-Array) system for performing two multi-Degree of Freedom (DoF) control tasks, developed as proxies for Functional Electrical Stimulation control: 1) a cursor-based task; and 2) a 3-DoF hand kinematic model control task. The goal of this study is enhancing rehabilitation independence for individuals with spinal cord injuries. The system was validated on both healthy and tetraplegic subjects. The hypotheses that users could successfully perform these task
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: Sleep quality and duration play a critical role in cardiovascular health. In recent years, sleep disorders have been identified as potential risk factors for atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD). However, their independent effects and underlying mechanisms remain unclear. METHODS: This study analyzed data from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) conducted between 2013 and 2018, encompassing information on sleep quality, sleep duration, and atherosclerotic cardiovascular disease (ASCVD)-related details from 4,719 participants. Spearman correlation
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: Existing methods for estimating GFR in people with diabetes have shown inaccuracies when compared to mGFR measurements. We developed and validated an artificial neural network - RenoTrue to improve estimating GFR in people with diabetes.
METHODS: 5,619 individuals from five international cohorts with type 1 and type 2 diabetes was split into training (70%), validation (10%) and test (20%) datasets. RenoTrue was developed to estimate GFR using age, sex, and serum creatinine. The performance was evaluated in the test dataset by estimating agreement, bias (mean difference), and accur
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.
Cervical cancer remains prevalent among women globally, driven by uncontrolled cell proliferation and evasion of apoptosis. Phytochemicals like Thymoquinone (TQ) and Curcumin (CUR) are gaining attention for their safety, affordability, and biological activities. This study evaluated the cytotoxic, anti-proliferative, and apoptotic effects of TQ and CUR compared with 5-Fluorouracil (5-FU) and developed machine-learning models to predict cell viability from dose-response data. HeLa cells were exposed to increasing concentrations of TQ, CUR and 5-FU. Cell viability, morphology, and apoptosis were
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.
UNLABELLED: Introduction:Breast cancer is a global issue impacting women's well-being, highlighting the importance of early detection to improve treatment outcomes and decrease mortality rates. This study aimed to assess various AI methodologies to classify breast images into normal, benign, and malignant.
METHODS: A hybrid of 4 CNN-pertained networks-Res-Net18, Mobile-Net, Shuffle-Net, and Inception-V3-were applied on 269 mammograms and 267 dynamic contrast-enhanced MRI examinations. Transfer learning was used, adapting the last fully connected layers to classify 3 classes (normal, benign, a
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.
Nanoparticles traverse the blood-brain barrier (BBB) through passive diffusion and vesicular transcytosis, but the quantitative contributions of these routes remain difficult to determine. Here, we combine a controlled in-vitro human BBB model (hCMEC/D3 Transwells) with a physics-informed neural network (PINN) to interpret transport kinetics and estimate paracellular and vesicular components. Monodisperse polystyrene nanoparticles (20, 50 and 120 nm) showed low polydispersity, stable ζ-potential and minimal cytotoxicity. Intact monolayers displayed high TEER and low tracer permeability, wherea
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.
Tauopathies are characterised by a progressive accumulation of hyperphosphorylated tau. However, early and intermediate stages remain challenging to quantify due to subtle and heterogeneous morphological characteristics. This study evaluates a deep learning framework for classifying multiple temporal stages of tauopathy progression using AT8 (anti-phospho-tau antibody)-stained cortical micrographs in a controlled traumatic brain injury mouse model - an underexplored application. Three convolutional neural network (CNN) architectures were examined: a custom CNN and two transfer-learning models
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.
Magnetic resonance elastography (MRE) enables non-invasive quantification of liver stiffness and plays a pivotal role in the assessment of hepatic fibrosis. However, clinical implementation remains limited by the need for manual delineation of regions of interest (ROIs), which is time-consuming, requires expert input, and is prone to interobserver variability. This study assesses the feasibility of a single deep learning (DL) pipeline to fully automate this process-from acquired MRE data to liver-stiffness quantification-within a controlled proof-of-concept setting. To investigate this, we dev
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: Given the high difficulty of interpreting complex bone-related temporomandibular joint disorders (TMD) on CBCT scans, developing advanced artificial intelligence models has become essential for accurate diagnosis and detailed subcategorization.
OBJECTIVES: This study aimed to develop deep learning models capable of performing a wide range of tasks in the evaluation of the temporomandibular joint on CBCT scans.
METHODS: This study followed a four-stage design. First, an nnU-Net v2-based model was developed for automatic segmentation of mandibular condyles on CBCT images. Second, a
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.
PURPOSE: This study aimed to develop a hybrid decision support framework combining deep learning (DL) and machine learning (ML) to automatically classify olfactory fossa depth on paranasal computed tomography (CT) images according to the Keros classification. The goal was to enhance accuracy, reduce observer variability, and support safer endoscopic sinus surgery.
METHODS: A retrospective dataset of 481 individuals (1,549 cropped coronal CT slices) was analyzed and labeled as Keros types I-III by an experienced radiologist. Deep features were extracted using DenseNet121, DenseNet169, and Dens
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: Radiation dose reduction in pediatric chest radiography is a clinical priority due to increased radiosensitivity and cumulative lifetime risk. However, substantial dose reduction may degrade image quality and compromise diagnostic performance. Artificial intelligence (AI)-based denoising has emerged as a potential solution, although robust prospective multicenter validation remains limited. To prospectively evaluate whether a vendor-neutral deep learning-based denoising system improves image quality while assessing the magnitude of change in diagnostic performance in
СтатьяМногоцентровое 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.
BACKGROUND: Outcome prediction after Gamma Knife radiosurgery (GKRS) for vestibular schwannoma remains largely guided by tumor size, Koos grade, baseline symptoms, cochlear dose constraints, and institutional experience rather than individualized estimates of tumor progression and functional outcomes. We developed THINKERS-VS, a mixture-of-experts (MoE) artificial intelligence framework for progression and symptom-transition prediction after GKRS.
METHODS: We performed a retrospective single-center study of vestibular schwannomas treated with GKRS. Variables available before the treatment wer
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: This study aimed to develop an ultrasound image-based radiomics model for diagnosing cervical lymph node (LN) metastasis in patients with head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) that shows higher accuracy than previous models.
STUDY DESIGN: A total of 537 LN (260 metastatic and 277 nonmetastatic) from 126 patients (78 men, 48 women, average age 63 years) were enrolled. The multivariate analysis software Prediction One (Sony Network Communications Corporation) was used to create the diagnostic models. Furthermore, three machine learning methods were adopted as comparison appro
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 estimation of lower limb kinetic characteristics is critical for evaluating gait impairments and guiding rehabilitation in patients with stroke. Traditional three-dimensional (3D) optical motion capture systems provide high-precision measurements but are costly, require a laboratory environment, and are sensitive to marker placement errors. Inertial measurement unit (IMU) sensors, combined with machine learning models, may offer a portable and clinically feasible alternative.
METHODS: Thirty patients with stroke performed level walking and stair negotiation tasks while we
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: The accurate diagnosis of thyroid nodules represents a critical and frequently encountered challenge in clinical practice, necessitating enhanced precision in diagnostic methodologies. In this study, we investigate the predictive efficacy of distinguishing between benign and malignant thyroid nodules by employing traditional machine learning algorithms and a deep transfer learning model, aiming to advance the diagnostic paradigm in this field.
METHODS: In this retrospective study, ITK-Snap software was utilized for image preprocessing and feature extraction from thyroid nodules. F
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: Measuring bilateral ground reaction forces (GRFs) and centre of pressure (COP) is essential in gait analysis, requiring subjects to step each foot sequentially onto a separate forceplate. However, this requirement often causes multiple trial attempts, especially in patients with neuromusculoskeletal disorders. Consciously targeting the forceplates could also alter walking mechanics, leading to unnatural gait patterns.
RESEARCH QUESTION: This study aimed to (1) develop a novel physics-informed residual recurrent neural network (PI-ResRNN) to predict bilateral GRF and COP during gai
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.
Alterations in brain connectivity provide early indications of neurodegenerative diseases like Alzheimer's disease (AD). Here, we present a novel framework that integrates a Hidden Markov Model (HMM) within the architecture of a convolutional neural network (CNN) to analyze dynamic functional connectivity (dFC) in resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI). Our unsupervised approach captures recurring connectivity states in a large cohort of subjects spanning the Alzheimer's disease continuum, including healthy controls, individuals with mild cognitive impairment (MCI), and
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/AIM: Accurate electrocardiogram (ECG) interpretation after cardiac arrest is essential for identifying occlusive myocardial infarction (OMI), but post-resuscitation artifacts make this challenging. While artificial intelligence (AI) offers promising support, its diagnostic performance in this critical setting remains uncertain.
METHODS: This single-centre study included 97 adult patients resuscitated from cardiac arrest (CA). Post-return of spontaneous circulation (ROSC) ECG were evaluated by four methods: human experts (HE), a validated deep neural network [Queen of Hearts (QoH)],
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.
Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) and Middle East respiratory syndrome coronavirus (MERS-CoV) are two important targets in current drug discovery, mainly due to the COVID-19 pandemic and the MERS-CoV outbreaks in recent years. An important target of both SARS-CoV-2 and MERS-CoV is the main protease (Mpro). Recently, the ASAP Discovery Consortium focused on the acceleration of Mpro inhibitors with a part of this initiative being an open blind challenge in collaboration with Valence lab using the Polaris platform, where data sets of previously undisclosed inhibitors of
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.
OBJECTIVE: The manual interpretation of electroencephalogram (EEG) signals for detecting epileptic seizures is time-consuming and labor-intensive, highlighting the critical importance of exploring automated seizure detection methods. Given this, this work concentrates on seizure detection using scalp EEG signals collected from people with frontal lobe epilepsy (FLE) and temporal lobe epilepsy (TLE).
METHOD: 20 FLE patients and 20 TLE patients are utilized in our work, and a parallel one-dimensional convolutional neural network (1DCNN) model is built for classification. Our work explores two s
СтатьяПоддержка 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.