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
19717 публикаций
Поиск: 235 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 893 с найденным полным текстом
Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society2026eng
Limited annotated data remains a major challenge in medical image segmentation. Existing semi-supervised methods are often sensitive to appearance mismatch between labeled and unlabeled images, especially near ambiguous boundaries. To address this problem, we propose Dynamic Adaptation and Boundary-Aware Learning for Semi-supervised Medical Image Segmentation (DABAL), a semi-supervised framework designed to improve both supervision reliability and contour localization. Specifically, we introduce a Dynamic-static Domain Adaptive Adapter (DDAA) into the Segment Anything Model (SAM) encoder to pr
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.
Cross-domain few-shot medical image segmentation (CD-FSMIS) offers a promising and data-efficient solution for medical applications where annotations are severely scarce and multimodal analysis is required. However, existing methods typically filter out domain-specific information to improve generalization, which inadvertently limits cross-domain performance and degrades source-domain accuracy. To address this, we present Contrastive Graph Modeling (C-Graph), a framework that leverages the structural consistency of medical images as a reliable domain-transferable prior. We represent image 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.
We report isomeric indole-6-hydroxyindanone (Ind6HI) nucleobase surrogates as complementary environment-sensitive fluorescent reporters for probing nucleic acid (NA) binding interactions directly within the native helix. Both probes act as base-stacked surrogates to occupy similar microenvironments within the helix. However, the 3Ind6HI isomer exhibits pronounced fluorescent molecular rotor (FMR) character that senses microviscosity changes associated with helix rigidification during hybridization. In contrast, the 4Ind6HI isomer functions as a solvatofluorochromic (SFC) probe that reports cha
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.
Glomerular pathology is central to the diagnosis and prognosis of renal diseases, yet the heterogeneity of glomerular morphology and fine-grained lesion patterns remain challenging for current AI approaches. We present GloPath, an entity-centric foundation model trained on over one million glomeruli extracted from 14 049 renal biopsy specimens using multi-scale and multi-view self-supervised learning. GloPath addresses two major challenges in nephropathology: glomerular lesion assessment and clinicopathological insights discovery. For lesion assessment, GloPath was benchmarked across three ind
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.
Collective cognition, in which groups display enhanced problem-solving abilities compared with individuals, is a hallmark of ant behaviour. For instance, in navigation tasks, such as the piano movers' problem, a short-term memory-like directional persistence emerges in large enough ant groups and aids them in implementing an effective wall-following heuristic. Here, we investigate the collective problem-solving abilities of Paratrechina longicornis by presenting groups of varying sizes with an array of piano movers' puzzles. We find that increasingly complex puzzles reveal performance differen
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.
In the context of growing environmental concerns and the urgent need to reduce chemical inputs in agriculture, the adoption of sustainable fertilization practices has become essential. Transitioning to farming systems that minimize or eliminate the use of synthetic fertilizers can enhance soil health, meet consumer demands for safer and higher-quality products and reduce environmental pollution. This study focused on the application of probiotic-enriched compost on tomato crops, aiming to assess its impact on the fruit's metabolomic profile, using proton nuclear magnetic resonance (1H NMR) spe
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.
Reflections caused by poor lighting conditions or the presence of transparent media such as glass often degrade image quality by introducing unwanted visual artifacts and obscuring important scene information. These reflections not only reduce the perceptual quality of images but also adversely affect the performance of downstream computer vision applications. Reflection removal is therefore a critical pre-processing step for enhancing image quality and improving the reliability of vision-based systems. In this paper, we propose a pipeline framework that employs individual components from esta
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.
3D Gaussian Splatting (3DGS) enables high-quality novel view synthesis but incurs high storage and transmission costs due to dense Gaussian primitives. Recent anchor-based compression reduces per-primitive redundancy, yet redundancy across anchors remains largely unexploited. We propose CRP-GS (Cross-Representation Priors for Gaussian Splatting), a rate-distortion optimized compression framework that leverages cross-representation priors to improve anchor-level entropy modeling. First, a Correspondence-Oriented Hierarchical Structure (COHS) organizes anchors by feature correspondence rather th
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.
Recent advances in single image super-resolution (SISR) have leveraged convolutional neural networks (CNNs) and vision transformers to model pixel-level statistics, often relying on increasingly complex architectures to capture spatial correlations. However, these approaches generally overlook a fundamental distinction between human and machine perception, that is, the human visual system prioritizes shape-centric and semantically guided interpretation over raw pixel fidelity. To bridge this gap, we propose the View Large to Measure Shape Network (VLMSNet), a novel SISR framework inspired by t
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 OF REVIEW: Chronic kidney disease (CKD) remains one of the costliest conditions in healthcare, yet value-based payment (VBP) reforms have produced limited improvements in cost or quality. Existing renal payment models rely on annual benchmarks that fail to reflect the longitudinal reality of CKD care. This precludes the possibility of observing a dose-response relationship in clinician-level interventions, effectively invisible in current VBP structures.
RECENT FINDINGS: Advances in clinical informatics and predictive modeling demonstrate the feasibility of sub-annual, patient-level r
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.
MOTIVATION: Machine learning models for drug response prediction in cancer cell lines could advance precision oncology by tailoring treatments to the molecular tumor profile. Their application is challenged by variability in prediction quality and distribution shifts between training and application. Yet, the most effective uncertainty estimator is domain-specific. We benchmark uncertainty-aware models for drug response prediction. We focus on epistemic uncertainty via ensemble agreement, and aleatoric uncertainty via distributional modeling, or both.
RESULTS: We find that ensemble-based esti
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.
Molecular deep learning plays an important role in addressing challenging molecular property prediction tasks. However, labeled molecular data remain scarce, and the majority of existing studies predominantly employ single-modal methods. Most single-modal models face limitations in simultaneously capturing molecular topological features and modeling long-range dependencies in sequences. In this study, we propose a novel multimodal alignment framework for joint modeling of molecular graphs and sequences, called Mol-ME. The framework incorporates a data augmentation strategy to enhance model per
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.
Variational quantum eigensolvers (VQEs) are among the most promising quantum algorithms for solving electronic structure problems in quantum chemistry, particularly during the noisy intermediate-scale quantum (NISQ) era. In this study, we investigate the capabilities and limitations of VQE algorithms implemented on current quantum hardware for determining molecular ground-state energies, focusing on the adaptive derivative-assembled pseudo-Trotter ansatz VQE (ADAPT-VQE). To address the significant computational challenges posed by molecular Hamiltonians, we explore various well known strategie
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.
Over-parameterization is critical for optimizing neural networks, whereas training sparse networks directly often fails to achieve satisfactory performance. However, the Lottery Ticket Hypothesis (LTH) demonstrates that a randomly initialized dense model has a sparse subnetwork that can be identified through iterative magnitude pruning, while maintaining strong trainability. In this study, we examine a complementary perspective on LTH and propose the Dual Lottery Ticket Hypothesis (DLTH), enabling general training for sparse networks. Specifically, DLTH asserts that any randomly chosen subnetw
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.
Paracyclophanes are rigid, three-dimensional frameworks in which two benzene rings are held in a parallel, stacked arrangement by short aliphatic linkers. Their derivatives display pronounced through-space π-π interactions that strongly influence their excited-state behavior. Here, we investigate the ultrafast excited-state dynamics of [3.3]paracyclophane ([3.3]PCP) using time-dependent density functional theory combined with nonadiabatic molecular dynamics via surface hopping. The 2 ps simulations provide a detailed picture of how electronic and nuclear motions evolve in concert after photoex
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.
Fluorescent carbon dots (CDs), benefiting from their environmental friendliness, solution processability, tunable emission spectra, and high photoluminescence efficiency, have shown great promise for next-generation solid-state lighting and flat panel displays. CDs are typically synthesized via hydrothermal methods, exhibiting excellent solubility in water and alcohols. However, due to the absence of suitable alcohol-soluble host materials, aqueous/alcohol-soluble CDs have so far failed to achieve electroluminescence. Herein, a bipolar host material named 2PCT is specifically designed for aque
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.
In contrastive recommendation, representation quality depends not only on the encoder but also on sample construction: positives drive alignment and negatives enforce uniformity, shaping gradient strength, optimization stability, and data efficiency under sparse feedback. However, two key challenges have not been well explored in existing solutions: (i) how to obtain negatives that are simultaneously informative, fresh, and diverse, since random sampling yields weak gradients while static hardest only mining quickly becomes stale; (ii) how to safeguard against false negatives, where semantical
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.
This paper proposes a novel motion-aware framework to address key challenges in 4D millimeter-wave radar detection for autonomous driving. While existing methods struggle with sparse point clouds and dynamic object characterization, our approach introduces three key innovations: (1) A Bird's Eye View (BEV) fusion network incorporating velocity vector decomposition and dynamic gating mechanisms, effectively encoding motion patterns through independent XY-component convolutions; (2) a gradient-aware multi-task balancing scheme using learnable uncertainty parameters and dynamic weight normalizati
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.
Chemotherapy-associated gonadotoxicity compromises Leydig cell steroidogenesis and leads to testosterone deficiency, yet repair is hindered by the testicular barrier-immune niche and by limited manufacturability of biologics. Inspired by the tubular architecture of seminiferous tubules, we develop a coaxial bioprinting-enabled encapsulation culture that generates continuous core-shell hydrogel microfibers for high-density 3D culture of human umbilical cord MSCs (hUMSCs) and continuous conditioned-medium harvesting, producing seminiferous tubule-inspired coaxial bioprinting-derived extracellula
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.
Accurate regional mapping of soil heavy metals is increasingly supported by multi-source environmental covariates, yet predictive performance is often limited by sparse field sampling that cannot capture regional heterogeneity. We developed DLTL, a novel deep learning framework that integrates kriging-based virtual sample augmentation with transfer learning to improve mapping under limited observations. For six metals (Zn, Cu, Cr, Cd, Pb, and As) in the Yangtze River Delta, China, DLTL outperformed benchmark models, improving R2 by 17.36-42.99% over an augmented deep learning baseline, 24.00-9
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.