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
11405 публикаций
Поиск: 346 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 799 с найденным полным текстом
OBJECTIVE: This study aimed to investigate abnormal spontaneous brain activity in patients with occupational chronic benzene poisoning (OCBP) using resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI) and to explore the within-sample discriminative value of rs-fMRI features.
METHODS: 20 patients with OCBP and 20 age- and sex-matched healthy controls (HCs) underwent rs-fMRI scanning and neuropsychological assessments. Amplitude of low- frequency fluctuations (ALFF), fractional amplitude of low-frequency fluctuations (fALFF), and regional homogeneity (ReHo) were used to assess local sp
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: Systemic lupus erythematosus (SLE) shows clinical and molecular heterogeneity, and cardiovascular (CV) complications and lupus nephritis (LN) remain leading causes of morbidity and mortality. This study investigated whether omic profiling can reveal molecular endotypes linked to these outcomes.
METHODS: Serum from 199 patients with SLE underwent proximity extension assay-based proteomics and targeted nuclear magnetic resonance metabolomics. Unsupervised clustering was performed on proteomic data, followed by integrative multiomic factor analysis, logistic regression, and machine le
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.
Differentiating myocarditis from myocardial infarction (MI) using Cardiac Magnetic Resonance (CMR) imaging remains a significant clinical challenge due to overlapping imaging and clinical presentations. We propose MyoClass, a deep learning (DL)-based framework that integrates multimodal CMR sequences (CINE, Late Gadolinium Enhancement (LGE), Modified Look-Locker Inversion Recovery (MOLLI)), Left Ventricular (LV) morphological descriptors, T1 quantitative mapping, and patient metadata for automated myocardial tissue classification. MyoClass comprises three computational modules that extract and
СтатьяВалидационное 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.
OBJECTIVE: Type 2 diabetes mellitus (T2DM) predisposes patients to osteosarcopenia, a debilitating condition characterized by concurrent bone loss and muscle wasting. This study aimed to develop and internally validate a nomogram for predicting osteosarcopenia risk in T2DM patients aged ≥ 40 years.
METHODS: The test cohort included 5,412 hospitalized T2DM patients (January 2010-July 2024), and the temporal validation cohort included 1,671 patients (August 2024-December 2025) from the First Affiliated Hospital of Fujian Medical University. Logistic regression and machine learning algorithms (B
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 whether hybrid models integrating deep learning (DL) features from baseline radiographs and demographic information can predict incident radiographic hip osteoarthritis (RHOA) and to compare their performance to models using radiographic or demographic information in isolation.
DESIGN: Data were pooled from seven prospective cohorts within the Worldwide Collaboration on OsteoArthritis prediction for the Hip (World COACH) consortium. Incident RHOA was defined as hips without RHOA at baseline that developed RHOA within four to eight years. From baseline radiographs, radio
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: Endometriomas and hemorrhagic ovarian cysts (HOCs) are common benign ovarian lesions in reproductive-aged women. Their management differs substantially, and classic MRI signs, such as T1 hyperintensity and T2 shading, might overlap or introduce uncertainty. Therefore, we investigated the diagnostic performance of MRI-based radiomics combined with machine learning (ML) algorithms for differentiating ovarian endometriomas from HOCs.
METHODS: This prospective observational single-center study included patients with histopathologically confirmed endometriomas and HOCs. Lesions were manua
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 increasing reliance on online surgical learning underscores the need to evaluate the quality and reliability of available educational resources. This study aimed to assess the quality and educational value of YouTube videos related to bladder hydrodistention.
METHODS: A cross-sectional analysis was performed on 33 eligible bladder hydrodistention videos, which were searched on YouTube in December 2025. Videos were categorized according to upload source, content type, and region. Video quality, reliability, and educational value were assessed using validated instruments: the Jo
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.
P300 speller brain computer interfaces (BCIs) allow users to compose sentences by selecting target keys on a graphical user interface (GUI) through the detection of P300 component in their electroencephalogram (EEG) signals following visual stimuli. Most existing P300 speller BCIs require users to spell all or the first few initial letters of the intended word, letter by letter. Consequently, a large number of keystrokes could be required to write an intended sentence, thereby, increasing user's time and cognitive load. There is a need for more efficient and user-friendly methods for faster, 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.
BACKGROUND: Intensive care unit (ICU)-acquired sepsis in patients with pleural effusion presents a formidable clinical challenge with high mortality. We aimed to develop and externally validate an interpretable machine learning (ML) framework for early risk prediction.
METHODS: This multicenter retrospective study utilized data from the Medical Information Mart for Intensive Care IV (MIMIC-IV) and eICU Collaborative Research Database (eICU databases). A robust tri-algorithm intersection strategy [Boruta, least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), and recursive feature eliminatio
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: Progressive supranuclear palsy (PSP) and Parkinson's disease (PD) share overlapping motor features, making early differential diagnosis challenging in clinical practice. Facial hypomimia is common in both conditions, but disease-specific differences in facial dynamics may provide discriminative diagnostic cues.
METHODS: We recruited 62 participants (27 PSP and 35 PD) from a tertiary movement-disorders center. Facial videos were recorded during a standardized expression paradigm including smiling, anger, surprise, and rapid blinking. Dynamic geometric and velocity-based facial feat
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.
INTRODUCTION: Unstable angina (UA) represents a critical condition within the broader context of acute coronary syndromes, characterized by episodes of sudden chest pain resulting from insufficient blood flow to the myocardium. The pathophysiological mechanisms underlying UA remain complex and poorly understood, necessitating further investigation into the metabolic alterations associated with this condition. Identifying specific biomarkers for UA is crucial for improving diagnostic accuracy and facilitating timely therapeutic interventions.
METHODS: The present study was designed to elucidat
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.
INTRODUCTION: Schizophrenia (SZ) presents significant diagnostic challenges in clinical practice.
METHODS: In this study, we explore novel deep learning approaches for the automated detection of this severe psychiatric disorder through electroencephalography (EEG) analysis. Using a publicly available dataset of EEG recordings from 14 SZ patients and 14 healthy controls, we developed a robust processing pipeline that includes bandpass filtering (0.5-45 Hz), artifact removal through Independent Component Analysis, and signal enhancement via wavelet transformation. Our feature extraction approac
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: CLN3 disease, also known as juvenile neuronal ceroid lipofuscinosis, is a rare and neurodegenerative disorder characterized by the accumulation of lipopigments in the cells, progressive cognitive decline, seizures, and vision loss. Biomarker discovery in CLN3 disease is essential for enabling early and accurate diagnosis, which is critical given its neurodegenerative course. Biomarkers provide objective measures to track disease progression, stratify patients, and serve as surrogate endpoints in clinical trials, thereby accelerating therapeutic development. They also offer valuable
СтатьяПрепринтПоиск 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: Neuroimaging evidence indicates brain alterations in rhegmatogenous retinal detachment (RRD), but the molecular and neurochemical correlates of these macroscale patterns remain unclear.
METHODS: We examined gray matter volume (GMV), intrinsic neural timescale (INT) and structural covariance network (SCN) gradients in 51 patients with RRD and 45 healthy controls (HCs). Two-sample Mendelian randomization (MR) evaluated whether RRD-related genetic liability was consistent with a putative causal effect on GMV. SCN-gradient alterations were further evaluated using exploratory spatial 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.
Absolute gas-phase molecular Gibbs energy G is an extensive quantum-chemical quantity that can be dominated by elemental composition, yet graph-model benchmarks often omit a composition control. This study established a composition-controlled, scaffold-aware benchmark for 2089 traditional Chinese medicine molecular records to compare four model tracks under identical held-out frameworks. The records, representing 2071 unique PubChem CIDs and 1986 distinct canonical SMILES, were audited for repeated structures, stereochemical information and ORCA target provenance. One Bemis-Murcko partition wa
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: Multiple sclerosis (MS) lacks noninvasive biomarkers anchored to central nervous system (CNS) pathology. This study aimed to identify a blood transcriptional signature anchored to CNS lesion biology for noninvasive MS detection.
METHODS: We analyzed bulk RNA-seq data from MS white matter lesions across three independent cohorts and integrated paired CNS and blood transcriptomic data to identify genes with concordant directional dysregulation. A consensus multi-algorithm machine-learning framework was applied to derive a candidate gene signature. Validation included an independent
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.
INTRODUCTION: Parkinson's disease (PD) is a progressive neurodegenerative disorder that often causes vocal impairments. As a result, voice analysis is a promising avenue for early and objective diagnosis. While voice is a well-established biomarker, the high dimensionality of acoustic feature sets can lead to model overfitting. This necessitates effective feature selection strategies.
OBJECTIVE: The objective is to validate a hybrid feature selection pipeline that combines statistical filters with a metaheuristic wrapper algorithm. The aim is to identify a minimal, yet highly discriminative,
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 AND OBJECTIVE: Genomic characterization of metastatic prostate cancer (mPCa) plays a pivotal role in guiding precision oncology. This study aimed to evaluate the feasibility of combining radiomics and clinical data within a machine learning (ML) framework to non-invasively predict key genomic mutations in patients with mPCa undergoing PSMA PET imaging.
METHODS: A retrospective cohort of 14 mPCa patients who underwent [18 F]PSMA-1007 PET/CT was analysed. Prostate and metastatic lesions were segmented, and radiomics features were extracted. Somatic genomic alterations were obtained f
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.
Accurately decoding human locomotion intention from physiological signals remains a significant hurdle for the seamless control of advanced rehabilitation devices like exoskeletons and intelligent prosthetics. Conventional recognition methods often falter, exhibiting limited accuracy and struggling to capture the complex, nonlinear dynamics inherent in biological data streams. Addressing these critical limitations, this study introduces a novel framework for lower-limb motion intent recognition, integrating Kernel Principal Component Analysis (KPCA) with a Support Vector Machine (SVM) optimize
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.
OBJECTIVE: This study aimed to evaluate whether deep learning-based image reconstruction (DLR) improves the accuracy of diffusion tensor imaging (DTI) measurements used to assess the severity of depression.
METHODS: A total of 52 patients diagnosed with depression in our hospital between March 2023 and July 2023 were enrolled in this study. The severity of depression was measured using the 9-item Patient Health Questionnaire (PHQ-9). Each patient underwent DTI scans. Two image sets were generated: one with the original DTI (ORI DTI) and one using DLR DTI. Tract-Based Spatial Statistics (TBSS)
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.