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
62163 публикаций
Поиск: 271 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 4130 с найденным полным текстом
BackgroundBlood-based metabolomics is increasingly recognised as a powerful tool for disease detection in human medicine. However, its application in veterinary science remains limited.ObjectiveTo evaluate the ability of an NMR-based metabolomics platform combined with machine learning to screen dogs for cancer, cardiovascular disease (CVD), and overall health status.AnimalsClient-owned dogs were recruited from two sites. Of 156 animals enrolled, 139 remained after exclusions and were used for training and cross-validation of classification models.MethodsBlood samples were obtained from clinic
Полный текст 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: Early detection of breast cancer and accurate assessment of lesions are key goals of imaging evaluation. Ultrasound is widely used, but its diagnostic performance is influenced by complex image features, noise, and operator experience. Reducing operator dependence and improving accuracy are critical clinical issues.
METHODS: In this retrospective study, 7,025 breast ultrasound images from our center were annotated based on pathology and split into training, validation, and internal test sets (8:1:1). The Dataset of Breast Ultrasound Images was used as the external test set. YOLO-v
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 Objectives: The rehabilitation of the atrophic posterior maxilla with pterygoid implant presents a significant challenge due to complex regional anatomy and limited visual access. This study aimed to compare the accuracy of a dynamic computer-assisted implant surgery system (dCAIS) for pterygoid implant placement in fully and partially edentulous maxillae using radiographic marker registration (RMR) and markerless tracing registration (MTR), respectively. Materials and Methods: Forty pterygoid implants were retrospectively evaluated in 40 patients, divided into two groups: fully
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.
PURPOSE: Current femoral nailing simulators face a trade-off between delivering procedural guidance and realistic haptic feedback. This study aimed to address this limitation by developing and evaluating an augmented reality (AR)-enhanced physical simulator that combines real surgical instruments with AR-based visualization. The system provides spatial feedback on fluoroscopic imaging orientation and implant placement within hidden anatomical structures, supporting self-directed learning.
METHODS: A hybrid simulator integrating a synthetic femur, real surgical instruments, and an AR interface
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.
Congenital syndromes with subtle changes in maxillofacial morphology can pose significant diagnostic challenges, wherein artificial intelligence holds great promise in aiding diagnosis through shape analysis. The authors applied the recently proposed Swap Disentangled Variational Autoencoder (SD-VAE) in diagnosis of Beckwith-Wiedemann syndrome (BWS). The SD-VAE model was trained on a data set primarily comprised of surface 3D head scans [stereophotogrammetry (3D SPG)], gathered using a 3dMD Head System (3dMD LLC). It was also trained on CT scans when available. A total of 72 syndromic scans we
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: Internal ribosome entry site (IRES) is a cap-independent translation element widely used in circular RNA-based protein expression. Current IRES identification relies heavily on labor-intensive experiments, and existing computational methods based on machine learning or CPU-based deep learning suffer from limited accuracy and efficiency.
METHODS: Here, we present IRESGet, a Transformer-based model for IRES sequence prediction. The model was trained and validated on datasets curated from published literature and public databases. Among five feature encoding strategies, RNA-FM achieve
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: Periprosthetic joint infection (PJI) remains one of the most serious. Advances in metal-artefact-reduction sequences (MARS) now allow for improved diagnostic quality imaging in the periprosthetic region. Early studies suggest the diagnostic efficacy of MARS, including subfeatures, yet no formal synthesis of available data exists.
METHODS: A systematic review and meta-analysis were conducted following PRISMA-DTA and PRISMA 2020 guidelines. Eligible studies include diagnostic accuracy studies reporting MARS-MRI compared with established reference standards, such as Musculoskeletal I
СтатьяМетаанализСистематический обзорПолный 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: Obesity is a major risk factor for obstructive sleep apnea (OSA), but body mass index (BMI) may not adequately capture the regional adiposity most relevant to upper-airway collapse. Novel anthropometric indices may identify moderate-to-severe OSA (ms-OSA) more accurately and improve selection of uncomplicated patients for home sleep apnea testing (HSAT).
METHODS: We conducted a retrospective diagnostic accuracy study using baseline anthropometric and polysomnographic data from the European Sleep Apnea Database. Patients with major comorbidities or other conditions precluding HSAT wer
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.
Diabetes mellitus is a global health challenge requiring innovative solutions for early diagnosis, personalized treatment, and ongoing management. This review aims to examine the impact of artificial intelligence (AI) on diabetes care, focusing on precision diagnosis, tailored therapies, and real-time monitoring, while addressing challenges related to model transparency and equitable access to health care. We conducted a comprehensive review of AI applications in diabetes management. Studies utilizing supervised and unsupervised learning, deep learning, federated learning, and reinforcement le
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.
OBJECTIVES: During anatomic lung resection, intraoperative guidance identifying anatomic structures at risk of injury may improve surgical safety and serve as an educational tool. To enhance clinical practices, we aim to develop and evaluate the accuracy of semantic segmentation using a deep learning model capable of recognizing such key anatomic structures during right upper lobectomies.
METHODS: We collected recordings of 95 robotic-assisted right upper lobectomy cases for lung malignancy. The videos were divided into 2 sections: (1) subcarinal lymph node dissection (section 1) and (2) the
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.
OBJECTIVES: This study aimed to develop and validate a CBCT-based automated system for assessing radiographic alveolar bone loss (RBL) to improve the accuracy and efficiency of periodontitis diagnosis.
METHODS: A total of 110 patients (2,796 teeth) with Stage I-IV periodontitis from four center were included. The nnU-Net framework was used to segment teeth, alveolar bone, and the cemento-enamel junction (CEJ). RBL was calculated automatically using an edge-constrained shortest path algorithm. The model was trained on data from Center A and externally validated with datasets from Centers B-D.
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.
Neck weakness limits head control and quality of life for individuals with Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS). The Utah Neck Exoskeleton can restore neck motion, but current control methods-joystick and gaze tracking-have limited accessibility and reliability. These preliminary offline analyses investigate neck electromyography (EMG) as an alternative control modality from ALS patients. EMG signals were recorded from four male participants with ALS while performing neck flexion/extension, axial rotation, and lateral deviation. The resulting dataset was used to train convolutional neural netwo
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.
Journal of oral pathology & medicine : official publication of the International Association of Oral Pathologists and the American Academy of Oral Pathology2026eng
BACKGROUND: Actinic cheilitis (AC) is a potentially malignant oral disorder linked to lip squamous cell carcinoma (LSCC). Clinical diagnosis is hindered by lesion heterogeneity. While AI tools have shown promise in oral lesion detection and diagnosis, image segmentation remains underexplored. This study developed and externally validated a deep learning segmentation model for digital photographs of lip lesions.
METHODS: A total of 489 clinical photographs from one institution were used for training/internal testing, and 82 external images from two independent institutions (UFPB and UFMG) serv
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: Depression and anxiety are widespread mental health disorders, yet their diagnosis remains challenging. Digital phenotyping provides a promising approach for detecting depression and anxiety. This study aims to explore the extent to which physical behaviour metrics can be used as digital phenotypes for identifying individuals with and without depression and anxiety symptoms using machine learning (ML) algorithms.
METHODS: At age 46 years, participants (n = 2,810) from the Northern Finland Birth Cohort 1966 carried wrist- and waist-worn accelerometers for 14 consecutive days. Physi
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.
Hazard prediction and attentional orienting play a critical role in road safety interventions aimed at reducing accident risk. Two complementary studies employed the Hazard Prediction-Orienting (HP-O) task to examine the independent contributions of driving experience and attentional orienting to hazard prediction performance. The studies integrated measures of behavioural accuracy, eye movements, and physiological responses. Attentional orienting was manipulated through invalid, valid, and simple trials. Study I compared 20 novice and 20 experienced drivers on behavioural measures, and a samp
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: Endoscopic differentiation between autoimmune gastritis (AIG) and Helicobacter pylori-associated atrophic gastritis (HpAG) remains clinically challenging, often leading to misdiagnosis and inappropriate treatment. We aimed to develop and validate an AI system for AIG diagnosis using single white-light endoscopic images of gastric corpus atrophy.
METHODS: This multicenter retrospective study included 2137 patients (1064 AIG and 1073 HpAG) from five tertiary hospitals in China. Data from two centers were used for training and internal validation, and three centers for exter
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 AND AIM: ALD is among the most prevalent chronic liver disorders with rising global incidence, the aim of our study is to evaluate the effect of metabolites in the progress of ALD, and build a prediction model for ALC.
METHODS: A total of 161 subjects were prospectively enrolled and classified into HC, AUD, AH, ALC. Plasma samples underwent untargeted LC-MS/MS metabolomics analysis. Data were split into training, validation and test sets at a 6:2:2 ratio. Partial least squares discriminant analysis and random forest were employed for feature selection, followed by logistic regressi
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 proliferation of edge computing in industrial and IoT networks necessitates expert systems that support accurate, interpretable, and resource-efficient intrusion detection under strict privacy and computational constraints. This paper presents HED-ID, a fully integrated federated expert system designed for real-time, edge-oriented anomaly detection. The system combines: (i) a stacked bidirectional GRU (BiGRU) architecture with hybrid temporal-spatial attention for sequential and feature-level anomaly modeling, (ii) a resource-adaptive Grey Wolf Optimizer (A-GWO) that modulates exploration-
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.
Excessive salt intake contributes to hypertension, heart failure, and chronic kidney disease (CKD). Assessing individual dietary salt intake is essential for promoting awareness of dietary salt reduction. We previously developed a dietary salt intake questionnaire that demonstrated high clinical utility because it identified the foods that contributed the most to an individual's salt intake. In this study, we developed a revised version of a self-administered dietary salt questionnaire based on data obtained from previous studies. We assessed the salt content of specific dishes and food groups
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное 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.
PURPOSE: To develop and validate machine learning (ML) models for predicting early postoperative corneal edema (CE) after phacoemulsification in patients with normal preoperative corneal endothelium.
METHODS: A retrospective cohort study analyzed data from 1128 eyes undergoing uncomplicated phacoemulsification at Tianjin Medical University Eye Hospital (May 2024-May 2025). CE was diagnosed on postoperative day 1 based on central corneal thickness increase > 50 μm, central stromal opacification, and blurred iris texture. Lasso regression preliminarily screened 26 clinical features to 9 key var
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.