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
1038 публикаций
Поиск: 205 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 47 с найденным полным текстом
BACKGROUND: As societies become more complex, larger populations suffer from insomnia. In 2014, the US Centers for Disease Control and Prevention declared that sleep disorders should be dealt with as a public health epidemic. However, it is hard to provide adequate treatment for each insomnia sufferer, since various behavioral characteristics influence symptoms of insomnia collectively.
OBJECTIVE: We aim to develop a neural-net based unsupervised user clustering method towards insomnia sufferers in order to clarify the unique traits for each derived groups. Unlike the current diagnosis of ins
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 widespread availability of powerful generative models, such as Generative Adversarial Networks (GANs) and Autoencoders, has led to a dramatic surge in deepfake content production. These synthetically generated videos, often indistinguishable from authentic ones, pose a growing threat to digital trust and can facilitate misinformation, identity fraud, and social manipulation. While various deepfake detection models have been proposed, many struggle to maintain consistent performance across datasets and unseen video formats, revealing a clear research gap in generalizability and temporal fea
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: Osteoarthritis is the most common type of knee arthritis that can be affected by excessive and compressive loads and can affect one or more compartments of the knee: medial, lateral, and patellofemoral. The medial compartment tends to be the most vulnerable to injuries and research suggests that a better understanding of the medial to lateral load distribution conditions could provide insights to the quantitative usage of knee compartments in activities of daily life.
METHODS: Prior to study in an osteoarthritic clinical population which may present with various complicating anatom
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
The use of digital twins is becoming a foundation for automation that will improve how industries handle and organize data about both virtual and physical things. It enables analyzing industrial data more seamlessly by merging the Internet of Things (IoT) with Artificial Intelligence (AI) to make sense of it. The growth of online retailers has made it harder for logistics professionals to keep people safe, make sure products are of superior quality, and run smoothly. The most recent advancements of digital twin (DT) have made it easier to create predictive maintenance. Using DT makes it easier
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: Ovarian cancer remains one of the most lethal gynecologic malignancies, largely due to pronounced molecular heterogeneity, nonspecific clinical presentation, and frequent diagnosis at advanced stages. Multiomics profiling-including genomics, transcriptomics, and epigenomics-offers a powerful avenue for characterizing this complexity and enabling more precise patient stratification.
OBJECTIVE: This study aimed to address key challenges in multiomics analysis, including high dimensionality, cross-modality heterogeneity, limited sample size, and the lack of effective approaches for s
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 AND AIMS: De novo drug design is the process of generating novel lead compounds that possess desirable pharmacological activities and optimal physicochemical properties for therapeutic development. In recent years, it has evolved into a key computational strategy for discovering and optimizing new therapeutic compounds. Reinforcement learning (RL), a branch of artificial intelligence, has emerged as a powerful tool to address the complex, sequential decision-making processes involved in molecular generation. This study aims to review recent applications of RL in de novo drug design,
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.
Firefighters face numerous challenges when entering burning structures to rescue trapped victims, assess the conditions of a residential structure, and extinguish the fire as quickly as possible. These challenges include extreme temperatures, smoke, toxic gases, explosions, and falling objects, which can hinder their efficiency and pose risks to their safety. Accurate information and data about the burning site can help firefighters make informed decisions about their duties and determine when it is safe to enter and evacuate, reducing the likelihood of casualties. This research presents unsup
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: Neurodegenerative diseases, including Alzheimer's disease (AD), exhibit substantial clinical and molecular heterogeneity, complicating accurate diagnosis and development of effective therapies. Although multi-omics profiling provides unprecedented molecular resolution, systematic integration of high-dimensional, imbalanced data modalities with disease-relevant biological networks remains a methodological challenge.
METHODS: We developed a network-informed multi-omics integration framework that combines data-driven molecular networks with brain transcriptomic, proteomic, and metabo
СтатьяПрепринтПолный 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: Intensity-modulated radiation therapy (IMRT) is a treatment modality for delivering a higher radiation dose to the target using multiple radiation beams from various gantry angles. Since an IMRT plan is complex and presents a high risk, quality assurance is crucial. In routine clinical practice, a radiotherapy treatment plan review is manually conducted by experienced planners to ensure the high quality and reliability of an IMRT plan. To assist this procedure, several machine-learning methods have been developed to automatically identify outliers or anomalous plans from a large am
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: Predicting enterocutaneous fistula (ECF)-associated sepsis and mortality poses significant challenges in digital health care due to the disease's complexity and heterogeneous clinical manifestations. Current approaches that rely on single-modal data or traditional scoring systems often fail to capture the intricate immune-inflammatory dynamics and multisystem involvement in patients with ECF.
OBJECTIVE: This study aims to develop an artificial intelligence (AI)-driven multimodal fusion model integrating clinical, imaging, and transcriptomic data for early prediction of ECF-associa
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: Delirium is a serious complication in patients with COVID-19-related acute respiratory distress syndrome (ARDS) admitted to the intensive care unit (ICU). Although numerous clinical risk factors have been identified, the immunologic pathways underlying delirium remain unclear. In this retrospective cohort study, we investigated high-dimensional immune signatures in ICU patients to delineate peripheral immune markers associated with delirium. We also explored machine learning (ML) approaches to enhance biomarker discovery and strengthen predictive modelling through synthetic data ge
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: Immune checkpoint inhibitors (ICIs) have revolutionized cancer therapy, but can cause serious immune-related adverse events, with pneumonitis (ICI-P) being among the most severe. Early identification of high-risk patients before ICI initiation is critical for close monitoring, timely intervention, and optimizing outcomes.
PURPOSE: To develop and validate a deep learning foundation model to predict ICI-P from baseline CT scans in patients with lung cancer.
METHODS: We designed the Checkpoint-Inhibitor Pneumonitis Hazard EstimatoR (CIPHER), a deep learning-powered foundation model
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.
IMPORTANCE: Medical data sharing faces strict restrictions. Text-to-video generation shows potential for creating realistic medical data while preserving privacy, offering a solution for cross-center data sharing and medical education.
OBJECTIVE: To develop and evaluate a text-to-video generative artificial intelligence (AI)-driven model that converts the text of reports into dynamic fundus fluorescein angiography (FFA) videos, enabling visualization of retinal vascular and structural abnormalities.
DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: This study retrospectively collected anonymized FFA data f
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: In China, diabetes is a common, high-incidence chronic disease. Diabetes has become a severe public health problem. However, the current diagnosis and treatment methods are difficult to control the progress of diabetes. Traditional Chinese Medicine (TCM) has become an option for the treatment of diabetes due to its low cost, good curative effect, and good accessibility.
OBJECTIVE: Based on the tongue images data to realize the fine classification of the diabetic population, provide a diagnostic basis for the formulation of individualized treatment plans for diabetes, ensure the ac
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.
BACKGROUND: Schizophrenia spectrum disorders (SSDs) are chronic conditions, but the severity of symptomatic experiences and functional impairments vacillate over the course of illness. Developing unobtrusive remote monitoring systems to detect early warning signs of impending symptomatic relapses would allow clinicians to intervene before the patient's condition worsens.
OBJECTIVE: In this study, we aim to create the first models, exclusively using passive sensing data from a smartphone, to predict behavioral anomalies that could indicate early warning signs of a psychotic relapse.
METHODS:
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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.
INTRODUCTION: Electrocardiogram (ECG) signals measure the minute electrical signals produced throughout the cardiac cycle, whereas biometric signals are vital indicators of human activity. Recent studies highlight ECG as a very significant tool for clinical analysis and as a novel biometric modality. Because of differences in physical features like height, heart size, muscle mass, weight, and fat mass between individuals, each person exhibits unique characteristic signals. ECG-based identification has numerous applications, including unlocking electronic doors, banking transactions through sma
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.
Detecting plant leaf diseases at an early stage is one of the most important requirements for sustainable agriculture, increasing crop productivity, and achieving the global Sustainable Development Goals (SDGs). However, accurately recognizing them in real-world farm fields can still be difficult due to factors such as background complexity, changes in light conditions, and very similar looking classes from a visual standpoint. In order to solve these problems, the authors here present a new Multi-Scale Feature Fusion (MSFF) model that can offer robust and highly accurate performance in identi
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: Brain volume measurement serves as a critical approach for assessing brain health status. Considering the close biological connection between the eyes and brain, this study aims to investigate the feasibility of estimating brain volume through retinal fundus imaging integrated with clinical metadata, and to offer a cost-effective approach for assessing brain health.
METHODS: Based on clinical information, retinal fundus images, and neuroimaging data derived from a multicenter, population-based cohort study, the KaiLuan Study, we proposed a cross-modal correlation representation (C
СтатьяМногоцентровое исследованиеНаблюдательное 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.
This work proposes a novel generative multimodal approach to jointly analyze multimodal data while linking the multimodal information to colors. By linking colors to private and shared information from modalities, we introduce chromatic fusion, a framework that allows for intuitively interpreting multimodal data. We test our framework on structural, functional, and diffusion modality pairs. In this framework, we use a multimodal variational autoencoder to learn separate latent subspaces; a private space for each modality, and a shared space between both modalities. These subspaces are then use
ПрепринтСтатьяПолный 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: Missense variants in breast cancer remain diagnostically challenging due to their functional diversity and complex genomic contexts. Conventional laboratory assays for evaluating pathogenicity are labor-intensive, costly, and often impractical for large-scale screening, creating a pressing need for accurate, scalable, and clinically interpretable computational approaches.
METHODS: In this study, we present a novel deep learning framework for predicting the pathogenicity of breast cancer missense variants, integrating comprehensive preprocessing, advanced imputation, rigorous model
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.