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
13839 публикаций
Поиск: 145 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1986 с найденным полным текстом
Journal of chemical information and modeling2025eng
Cyclic sulfamidates are commonly used building blocks in organic synthesis. Correct classification of their thermal criticality is crucial for the safe use of these compounds in process development and scale-up. In this study, building on our earlier work (Ferrari et al., 2022), we focused on modeling the reaction enthalpy of a family of 5-membered cyclic sulfamidates toward strong bases. The key challenge for the modeling task was the sparse availability of measured reaction enthalpies, with only 29 measurements available. To address this challenge, we used descriptors based on the quantum-ch
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 hippocampus, including the cornu ammonis (CA) and dentate gyrus (DG) subregions, is a brain area highly susceptible to seizure-like activity (SLA). Most studies conducted in vivo have been performed in a single hippocampal subregion. In our study, we used the high [K+] (HK+) model of SLA to investigate the role of oscillatory activity in predicting SLA and in its modulation by anti-epileptic drugs in the three hippocampal subregions (CA1, CA3 and DG). For this, we recorded spontaneous local field potentials (LFPs) in CA1, CA3 and DG subregions from mouse hippocampal slices. We find that th
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.
Accurate evaluation of physiotherapy exercises is critical to effective rehabilitation and injury prevention. We present a multimodal deep learning framework for detecting both form and speed errors in shoulder rehabilitation exercises, using data from a standard RGB camera and a wrist-worn smart band. The exteroceptive vision data are first transformed into time-series signals and fused with proprioceptive accelerometer data using a signal-to-activity imaging algorithm that captures both spatial and temporal dynamics. To enhance model performance and interpretability, the framework combines c
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: Thyroid disease is a common endocrine disorder, with the differentiation between benign and malignant nodules being critical for clinical decision-making. Traditional diagnostic methods, such as ultrasound and TI-RADS classification, are limited by interobserver variability and time-consuming processes. While deep learning approaches such as CNNs and transformers have shown promise, they face challenges in multiscale feature extraction, global dependency modeling, and alignment with clinical standards.
METHODS: We proposes THMSNet, a hybrid architecture that integrates a pyramid 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: The incidence of adrenal incidentalomas (AIs) is increasing yearly. The early discovery of AIs is helpful to better manage adrenal diseases, especially subclinical primary aldosteronism, Cushing's syndrome and pheochromocytoma.
METHODS: In this multicenter retrospective study, a total of 778 patients from three different medical centers were assessed. The two-stage cascade network consisted of a 3D Res-Unet network for adrenal gland segmentation and a classifier for determining the presence of AIs. The segmentation network was mainly evaluated by the Dice similarity coefficient (D
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка 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.
Objective.Intelligent computer-aided diagnosis techniques enable inspection of invisible electrocardiogram (ECG) pathological changes for early detection of latent heart diseases. This study concentrates on latent pathological changes within non-episodic ECG data, describes a cardiac dynamics based methodology for the detection of paroxysmal atrial fibrillation (PAF).Approach.Three-dimensional dominated components of routine 12-lead ECG signals are extracted without complex signal segmentation operations. Cardiac dynamics features are captured using deterministic learning algorithm and represe
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.
OBJECTIVE: To calculate the sensitivity (Se) and specificity (Sp) indicators of clinical and instrumental diagnostic methods of labyrinth hydrops (LH) in patients with definite Meniere's disease (MD, according to the EAONO classification, 2015).
MATERIALS: We examined 67 patients with definite MD: stage 1 - 24, stage 2 - 23, stage 3 - 20 patients, as well as 30 subjects with sensorineural hearing loss (control group) with tone hearing thresholds similar to those in patients with MD.
STUDY METHODS: Clinical, otorhinolaryngological, otoneurological (using audiometric and vestibulometric tests)
Аннотация на английскомСтатьяПоиск 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.
Huntington Disease (HD) is a type of neurodegenerative disorder which causes problems like psychiatric disturbances, movement problem, weight loss and problem in sleep. It needs to be addressed in earlier stage of human life. Nowadays Deep Learning (DL) based system could help physicians provide second opinion in treating patient's disease. In this work, human Deoxyribo Nucleic Acid (DNA) sequence is analyzed using Deep Neural Network (DNN) algorithm to predict the HD disease. The main objective of this work is to identify whether the human DNA is affected by HD or not. Human DNA sequences are
СтатьяСравнительное 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: Distinguishing relapse-associated worsening (RAW) and progression independent of relapse activity (PIRA) has reshaped understanding of disability accumulation in relapsing multiple sclerosis (RMS). The influence of differing definitions of disability accrual on event rates and RAW/PIRA proportions remains uncertain.
METHODS: This observational cohort study used Austrian MS Treatment Registry data (2010-2024). A custom algorithm evaluated 1440 definitional variants of disability accrual with varying confirmation duration, baseline modeling, and RAW/PIRA classification, including re
СтатьяНаблюдательное 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.
PURPOSE: To develop and validate a deep-learning-based algorithm (DLA) that is designed to segment and classify metallic objects in topograms of abdominal and spinal CT.
METHODS: DLA training for implant segmentation and classification was based on a U-net-like architecture with 263 annotated hip implant topograms and 2127 annotated spine implant topograms. The trained DLA was validated with internal and external datasets. Two radiologists independently reviewed the external dataset consisting of 2178 abdomen anteroposterior (AP) topograms and 515 spine AP and lateral topograms, all collected
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.
Immunofluorescence microscopy is extensively used in characterization of trophoblast differentiation in vitro. However, such data is primarily used to confirm the presence of protein markers or qualitatively compare levels of protein markers across experimental conditions. Imaging data, when processed and analyzed appropriately can provide quantitative and spatial information, and provide biological insight. Towards this end, here we present MATroph, an open-source MATLAB-based computational tool to process images generated by immunofluorescent microscopy. MATroph automatically executes a seri
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: This study aims to establish a predictive model for assessing the risk of esophageal cancer lung metastasis using machine learning techniques.
METHODS: Data on esophageal cancer patients from 2010 to 2020 were extracted from the surveillance, epidemiology, and end results (SEER) database. Through univariate and multivariate logistic regression analyses, eight indicators related to the risk of lung metastasis were selected. These indicators were incorporated into six machine learning classifiers to develop corresponding predictive models. The performance of these models was evaluat
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.
Successful identification of estrum or other stages in a cycling bitch often requires a combination of methods, including assessment of its behavior, exfoliative vaginal cytology, vaginoscopy, and hormonal assays. Vaginoscopy is a handy and inexpensive tool for the assessment of the breeding period. The present study introduces an innovative method for identifying the stages in the estrous cycle of female canines. With a dataset of 210 vaginoscopic images covering four reproductive stages, this approach extracts deep features using the inception v3 and Residual Networks (ResNet) 152 models. Bi
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: Alzheimer's disease (AD) is the most common form of dementia. The lack of effective prevention or cure makes AD a significant concern, as it is a progressive disease with symptoms that worsen over time.
OBJECTIVE: The aim of this study is to develop an algorithm capable of differentiating between patients with early-stage AD (mild cognitive impairment [MCI]), moderate AD, and healthy controls (C) using electroencephalogram (EEG) signals.
METHODS: A publicly available EEG database was utilized, with seven EEG recordings selected from each study group (MCI, AD, and C) to ensure a 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.
Attention to faces and eye contact are key behaviors for establishing social bonds in humans. In Autism Spectrum Disorders (ASD), a disturbance in neurodevelopment, impaired face processing and gaze avoidance are key clinical features for ASD diagnosis. The biological alterations underlying these impairments are not yet clearly established. Using high-density electroencephalography coupled with multi-variate pattern classification and group blind source separation methods we searched for face- and-face components-related neural signals that could best discriminate visual processing of neurotyp
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.
Alcohol use disorder (AUD) is a disorder of clinical and public health significance requiring novel and improved therapeutic solutions. Both environmental and genetic factors play a significant role in its pathophysiology. However, the underlying epigenetic molecular mechanisms that link the gene-environment interaction in AUD remain largely unknown. In this proof-of-concept study, we showed, for the first time, the neuroepigenetic biomarker capability of non-invasive imaging of class I histone deacetylase (HDAC) epigenetic enzymes in the in vivo brain for classifying AUD patients from healthy
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: Complex cellular signaling network in the tumor microenvironment (TME) could serve as an indicator for the prognostic classification of hepatocellular carcinoma (HCC) patients.
METHODS: Univariate Cox regression analysis was performed to screen prognosis-related TME-related genes (TRGs), based on which HCC samples were clustered by running non-negative matrix factorization (NMF) algorithm. Furthermore, the correlation between different molecular HCC subtypes and immune cell infiltration level was analyzed. Finally, a risk score (RS) model was established by LASSO and Cox regressio
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.
Automated activity monitoring (AAM) systems are critical in the dairy industry for detecting estrus and optimizing the timing of artificial insemination (AI), thus enhancing pregnancy success rates in cows. This study developed a predictive model to improve pregnancy success by integrating AAM data with cow-specific and environmental factors. Utilizing data from 1,054 cows, this study compared the pregnancy outcomes between two AI timings-8 or 10 h post-AAM alarm. Variables such as age, parity, body condition, locomotion, and vaginal discharge scores, peripartum diseases, the breeding program,
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.
PURPOSE: Subtle spinal compression fractures can easily be missed. AI may help in interpreting these images. We propose to test the performance of an FDA-approved algorithm for fracture detection in radiographs on a per vertebra basis, assessing performance based on grade of compression, presence of foreign material, severity of degenerative changes, and acuity of the fracture.
METHODS: Thoracic and lumbar spine radiographs with inquiries for fracture were retrospectively collected and analyzed by the AI. The presence or absence of fracture was defined by the written report or cross-sectional
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: Kidney graft rejections are classified based on the Banff classification. The RejectClass algorithm, initially derived from a cohort comprising mostly protocol biopsies, identifies data-driven phenotypes of acute rejection and chronic pathology using Banff lesion scores. It also provides composite scores for inflammation activity and chronicity. This study independently evaluates the performance of RejectClass in a cohort consisting entirely of indication biopsies.
METHODS: We retrospectively applied RejectClass to 441 patients from the German TRABIO (TRAnsplant BIOpsies) cohort w
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка 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.