m+Medelevator.RU
Открытая медицинская библиотека

Найдите доказательства.
Сосредоточьтесь на главном.

Медицинские публикации, первоисточники и полные тексты.
Для клинического вопроса, нового знания и следующего исследования.

Ищем по исходному запросу. Уточняем медицинские термины для поиска на других языках…

Библиотека сейчас

От первоисточника до медицинского перевода

Подключаем обновления…
Собрано из открытых источников—

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 счётчика
Доступно 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.

Найти литературу по своему диагнозу →

Нажмите на показатель для подробностей. Показатели поиска обновляются автоматически; размер всей библиотеки сверяется отдельно. Время последней проверки указано явно.

Результаты поиска

13454 публикаций

Поиск: 433 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 922 с найденным полным текстом

Deep learning algorithm for predicting preterm birth in the case of threatened preterm labor admissions using transvaginal ultrasound.

PURPOSE: Preterm birth presents a major challenge in perinatal care, and predicting preterm birth remains a major challenge. If preterm birth cases can be accurately predicted during pregnancy, preventive interventions and more intensive prenatal monitoring may be possible. Deep learning has the capability to extract image parameters or features related to diseases. We constructed a deep learning model to predict preterm births using transvaginal ultrasound images. METHODS: Patients who were hospitalized for threatened preterm labor or shortened cervical length were enrolled. We used images o

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 38097857Открыть статью

Consistency of convolutional neural networks in dermoscopic melanoma recognition: A prospective real-world study about the pitfalls of augmented intelligence.

BACKGROUND: Deep-learning convolutional neural networks (CNNs) have outperformed even experienced dermatologists in dermoscopic melanoma detection under controlled conditions. It remains unexplored how real-world dermoscopic image transformations affect CNN robustness. OBJECTIVES: To investigate the consistency of melanoma risk assessment by two commercially available CNNs to help formulate recommendations for current clinical use. METHODS: A comparative cohort study was conducted from January to July 2022 at the Department of Dermatology, University Hospital Basel. Five dermoscopic images o

СтатьяСравнительное исследованиеПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 38158385Открыть статью

Diagnosis of Early Glottic Cancer Using Laryngeal Image and Voice Based on Ensemble Learning of Convolutional Neural Network Classifiers.

OBJECTIVES: The purpose of study is to improve the classification accuracy by comparing the results obtained by applying decision tree ensemble learning, which is one of the methods to increase the classification accuracy for a relatively small dataset, with the results obtained by the convolutional neural network (CNN) algorithm for the diagnosis of glottal cancer. METHODS: Pusan National University Hospital (PNUH) dataset were used to establish classifiers and Pusan National University Yangsan Hospital (PNUYH) dataset were used to verify the classifier's performance in the generated model.

СтатьяСравнительное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 36075802Открыть статью

Development and validation of an artificial neural network algorithm to predict mortality and admission to hospital for heart failure after myocardial infarction: a nationwide population-based study.

BACKGROUND: Patients have an estimated mortality of 15-20% within the first year following myocardial infarction and one in four patients who survive myocardial infarction will develop heart failure, severely reducing quality of life and increasing the risk of long-term mortality. We aimed to establish the accuracy of an artificial neural network (ANN) algorithm in predicting 1-year mortality and admission to hospital for heart failure after myocardial infarction. METHODS: In this nationwide population-based study, we used data for all patients admitted to hospital for myocardial infarction a

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАВалидационное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 34952674Открыть статью

Deep Relation Learning for Regression and Its Application to Brain Age Estimation.

Most deep learning models for temporal regression directly output the estimation based on single input images, ignoring the relationships between different images. In this paper, we propose deep relation learning for regression, aiming to learn different relations between a pair of input images. Four non-linear relations are considered: "cumulative relation," "relative relation," "maximal relation" and "minimal relation." These four relations are learned simultaneously from one deep neural network which has two parts: feature extraction and relation regression. We use an efficient convolutiona

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 35320092Открыть статью

Computational prediction of the effect of amino acid changes on the binding affinity between SARS-CoV-2 spike RBD and human ACE2.

The association of the receptor binding domain (RBD) of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) spike protein with human angiotensin-converting enzyme 2 (hACE2) represents the first required step for cellular entry. SARS-CoV-2 has continued to evolve with the emergence of several novel variants, and amino acid changes in the RBD have been implicated with increased fitness and potential for immune evasion. Reliably predicting the effect of amino acid changes on the ability of the RBD to interact more strongly with the hACE2 can help assess the implications for public health

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка правительства СШАПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 34588290Открыть статью

Prediction value of preoperative findings on meningioma grading using artificial neural network.

OBJECTIVES: Meningioma is the most common brain tumor in adults. Grade 1 meningiomas have excellent prognoses, but grades 2 and 3 usually have worse outcomes, higher recurrence rates, and higher mortality rates. Preoperative determination of tumor grade may be helpful in deciding the type of surgery and the rate of resection. Blood markers have been used to predict the rate of malignancy and prognosis of tumors in different regions, including the brain. The current study investigated the use of blood markers on predicting meningioma grade. PATIENTS AND METHODS: Patients with newly diagnosed m

СтатьяПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 32521393Открыть статью

Artificial Neural Network and Cox Regression Models for Predicting Mortality after Hip Fracture Surgery: A Population-Based Comparison.

This study purposed to validate the accuracy of an artificial neural network (ANN) model for predicting the mortality after hip fracture surgery during the study period, and to compare performance indices between the ANN model and a Cox regression model. A total of 10,534 hip fracture surgery patients during 1996-2010 were recruited in the study. Three datasets were used: a training dataset (n = 7,374) was used for model development, a testing dataset (n = 1,580) was used for internal validation, and a validation dataset (1580) was used for external validation. Global sensitivity analysis also

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 32438724Открыть статью

Hepatocarcinoma Discrimination by Ratiometric Lipid Profiles Using Tip-Contact Sampling/Ionization Mass Spectrometry.

Precise diagnosis at the molecular level is essential for the improvement of surgery and treatment. High-throughput and spatial-resolved mass spectrometric (MS) methods for in situ detection of metabolites on tissue samples can reveal the dysregulation of metabolism in abnormal tissue and help identification of tumor. We here report a nondestructive MS method named as tip-contact sampling/ionization (TCSI)-MS technology which can quickly acquire lipidomic information from liver tissue and thereby realize tumor identification. Using this technology, fatty acids and lipids at the liver tissue su

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 31356056Открыть статью

A comparative study of machine learning classifiers for risk prediction of asthma disease.

Asthma is a chronic disease characterized by wheezing, chest tightening and difficulty in breathing due to inflammation of lung airways. Early risk prediction of asthma is crucial for proper and effective management. This study presents the use of machine learning approach for risk prediction of asthma by evaluating Raman spectral variations between asthmatic as well as healthy sera samples. Specifically, Raman spectra from 150 asthma and 52 healthy control blood sera samples were acquired. Spectral analyses illustrated significant spectral variations (p < 0.0001) in the asthmatic samples when

Сравнительное исследованиеСтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 31614223Открыть статью

Artificial Intelligence based facial recognition for Mood Charting among men on life style modification and it's correlation with cortisol.

UNLABELLED: Today, clinicians and researchers believe that mood disorders in children and adolescents remain one of the most under diagnosed mental health problems. Mood disorders in adolescents also put them at risk for other conditions that may persist long after the initial episodes of depression are resolved. In our study we have assessed the mood state spectrum of a person over the time and validated the same by correlating with salivary cortisol, psychologist assessment results. METHODS AND MATERIALS: Images from the training dataset are classified according to one among the nine emotio

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 31121535Открыть статью

The utility of artificial neural networks and classification and regression trees for the prediction of endometrial cancer in postmenopausal women.

OBJECTIVE: Artificial neural networks (ANNs) and classification and regression trees (CARTs) have been previously used for the prediction of cancer in several fields. In our study, we aim to investigate the diagnostic accuracy of three different methodologies (i.e. logistic regression, ANNs and CARTs) for the prediction of endometrial cancer in postmenopausal women with vaginal bleeding or endometrial thickness ≥5 mm, as determined by ultrasound examination. STUDY DESIGN: We conducted a retrospective case-control study based on data from analysis of pathology reports of curettage specimens in

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 30149185Открыть статью

Neural/Bayes network predictor for inheritable cardiac disease pathogenicity and phenotype.

The cardiac muscle sarcomere contains multiple proteins contributing to contraction energy transduction and its regulation during a heartbeat. Inheritable heart disease mutants affect most of them but none more frequently than the ventricular myosin motor and cardiac myosin binding protein c (mybpc3). These co-localizing proteins have mybpc3 playing a regulatory role to the energy transducing motor. Residue substitution and functional domain assignment of each mutation in the protein sequence decides, under the direction of a sensible disease model, phenotype and pathogenicity. The unknown mod

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 29654880Открыть статью

Automatic Timed Up-and-Go Sub-Task Segmentation for Parkinson's Disease Patients Using Video-Based Activity Classification.

The timed up-and-go (TUG) test has been widely accepted as a standard assessment for measuring the basic functional mobility of patients with Parkinson's disease. Several basic mobility sub-tasks "Sit," "Sit-to-Stand," "Walk," "Turn," "Walk-Back," and "Sit-Back" are included in a TUG test. It has been shown that the time costs of these sub-tasks are useful clinical parameters for the assessment of Parkinson's disease. Several automatic methods have been proposed to segment and time these sub-tasks in a TUG test. However, these methods usually require either well-controlled environments for the

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 30334764Открыть статью

Machine learning to predict the occurrence of bisphosphonate-related osteonecrosis of the jaw associated with dental extraction: A preliminary report.

INTRODUCTION: The aim of this study was to build and validate five types of machine learning models that can predict the occurrence of BRONJ associated with dental extraction in patients taking bisphosphonates for the management of osteoporosis. PATIENTS & METHODS: A retrospective review of the medical records was conducted to obtain cases and controls for the study. Total 125 patients consisting of 41 cases and 84 controls were selected for the study. Five machine learning prediction algorithms including multivariable logistic regression model, decision tree, support vector machine, artifici

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 29698784Открыть статью

A machine learning approach to estimate Minimum Toe Clearance using Inertial Measurement Units.

Falls are the primary cause of accidental injuries (52%) and one of the leading causes of death in individuals aged 65 and above. More than 50% of falls in healthy older adults are due to tripping while walking. Minimum toe clearance (i.e., minimum height of the toe above the ground during the mid-swing phase - MTC) has been investigated as an indicator of tripping risk. There is increasing demand for practicable gait monitoring using wearable sensors such as Inertial Measurement Units (IMU) comprising accelerometers and gyroscopes due to their wearability, compactness and low cost. A major li

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 26573902Открыть статью

Array of peptide-modified electrodes for the simultaneous determination of Pb(II), Cd(II) and Zn(II).

This paper reports the development of three peptide modified sensors in which glutathione (GSH) and its fragments Cys-Gly and γ-Glu-Cys were immobilized respectively through aryl diazonium electrochemical grafting onto the surface of graphite-epoxy composite electrodes (GEC), and used for the simultaneous determination of Cd(II), Pb(II) and Zn(II). The concentration interval ranged from 0.1 to 1.5 μmol L(-1) for each metal, and the technique used was differential pulse adsorptive stripping voltammetry. This study aimed to the comparison of the information provided by one single modified electr

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 24840428Открыть статью

An artificial neural network approach for predicting functional outcome in fibromyalgia syndrome after multidisciplinary pain program.

OBJECTIVE: The objective of this study was to evaluate the ability of artificial neural networks (ANNs) to predict, on the basis of clinical variables, the response of persons with fibromyalgia syndrome (FMS) to a standard, 4-week interdisciplinary pain program. DESIGN: The design of this study is retrospective longitudinal. SETTING: Fibromyalgia outpatient clinic in a tertiary-care general hospital. SUBJECTS: The subjects of this study include outpatients with FMS. INTERVENTION: Multidisciplinary pain program including pain pharmacotherapy, cognitive-behavioral therapy, physical therapy,

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 23915306Открыть статью

[Proteomic technologies for identification of serum potential biomarkers of autoimmune demyelinating polyneuropathies].

Time-of-flight MALDI mass spectrometry (MALDI-TOF-MS) profiling of blood serum of patients with Guillain-Barré syndrome (GBS, 36 samples), chronic inflammatory demyelinating polyneuropathy (CIDP, 24 samples) and practically healthy donors (HD) (35 samples) was carried out in order to identify potential biomarkers of autoimmune demyelinating polyneuropathies (ADP). To simplify the peptide-protein mixture of serum prior to MALDI-TOF-MS analysis samples were pre-fractionated on magnetic microparticles with a weak cation-exchange (MB-WCX) surface. Comparative analysis of mass spectrometric data us

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиОригинал на русском
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 21460879Открыть статью

Differentiation between Wegener's granulomatosis and microscopic polyangiitis by an artificial neural network and by traditional methods.

OBJECTIVE: To investigate the operating characteristics of the American College of Rheumatology (ACR) traditional format criteria for Wegener's granulomatosis (WG), the Sørensen criteria for WG and microscopic polyangiitis (MPA), and the Chapel Hill nomenclature for WG and MPA. Further, to develop and validate improved criteria for distinguishing WG from MPA by an artificial neural network (ANN) and by traditional approaches [classification tree (CT), logistic regression (LR)]. METHODS: All criteria were applied to 240 patients with WG and 78 patients with MPA recruited by a multicenter study

Сравнительное исследованиеСтатьяМногоцентровое исследованиеПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 21324966Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты