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
34024 публикаций
Поиск: 235 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1661 с найденным полным текстом
European journal of nuclear medicine and molecular imaging2022eng
PURPOSE: The aim of this study was to develop and validate an artificial intelligence (AI)-based method using convolutional neural networks (CNNs) for the detection of pelvic lymph node metastases in scans obtained using [18F]PSMA-1007 positron emission tomography-computed tomography (PET-CT) from patients with high-risk prostate cancer. The second goal was to make the AI-based method available to other researchers.
METHODS: [18F]PSMA PET-CT scans were collected from 211 patients. Suspected pelvic lymph node metastases were marked by three independent readers. A CNN was developed and trained
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 PURPOSE: Preoperative evaluation of brain AVMs is crucial for the selection of surgical candidates. Our goal was to use artificial intelligence to predict postsurgical motor defects in patients with brain AVMs involving motor-related areas.
MATERIALS AND METHODS: Eighty-three patients who underwent microsurgical resection of brain AVMs involving motor-related areas were retrospectively reviewed. Four artificial intelligence-based indicators were calculated with artificial intelligence on TOF-MRA and DTI, including FN5mm/50mm (the proportion of fiber numbers within 5-50mm from t
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.
Patients with back pain are common and present a challenge in everyday medical practice due to the multitude of possible causes and the individual effects of treatments. Predicting causes and therapy efficien cy with the help of artificial intelligence could improve and simplify the treatment. In an exemplary collective of 1000 conservatively treated back pain patients, it was investigated whether the prediction of therapy efficiency and the underlying diagnosis is possible by combining different artificial intelligence approaches. For this purpose, supervised and unsupervised artificial intel
Полный 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.
CONTEXT BACKGROUND: Analysis of embryos for in vitro fertilization (IVF) involves manual grading of human embryos through light microscopy. Recent research shows that artificial intelligence techniques applied to time lapse embryo images can successfully ascertain embryo quality. However, laboratories often capture static images and cannot apply this research in a real-world setting. Further, current models do not predict the outcome of pregnancy.
AIMS: To create and assess a convolutional neural network to predict embryo quality using static images from a limited dataset. We considered two c
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: We aimed to establish and test an automated AI-based method for rapid segmentation of the aortic wall in positron emission tomography/computed tomography (PET/CT) scans.
METHODS: For segmentation of the wall in three sections: the arch, thoracic, and abdominal aorta, we developed a tool based on a convolutional neural network (CNN), available on the Research Consortium for Medical Image Analysis (RECOMIA) platform, capable of segmenting 100 different labels in CT images. It was tested on 18F-sodium fluoride PET/CT scans of 49 subjects (29 healthy controls and 20 angina pectoris pa
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.
OBJECTIVES: Based on an artificial intelligence approach, this study attempted to establish prognostic models to predict 3-month overt hepatic encephalopathy (OHE) occurrence, 1-year mortality, and liver dysfunction for cirrhotic patients with acute variceal bleeding (AVB) treated with early transjugular intrahepatic portosystemic shunt (TIPS) creation.
MATERIALS AND METHODS: This retrospective study included patients treated with early TIPS between January 2016 and November 2019. Independent risk factors associated with occurrence of OHE within 3 months, 1-year mortality, and liver dysfuncti
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 study aimed to explore the application value of lumbar Magnetic Resonance Imaging (MRI) images processed by artificial intelligence algorithms in evaluating the efficacy of chinkuei shin chewan decoction (a traditional Chinese medicine to nourish the kidney) in the treatment of lumbar spinal stenosis (LSS). Specifically, 110 LSS patients admitted to the hospital were selected as the research subjects. They were randomly divided into the control group (n = 55) and experimental group (n = 55) according to different treatment methods. The control group was treated with traditional medicine, a
СтатьяРандомизированное 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: The purpose of this study was to explore the common characteristics of fenestral otosclerosis (OS) which are misdiagnosed, and develop a deep learning model for the diagnosis of fenestral OS based on temporal bone high-resolution computed tomography scans.
METHODS: We conducted a study to explicitly analyze the clinical performance of otolaryngologists in diagnosing fenestral OS and developed an explainable deep learning model using 134,574 temporal bone high-resolution computed tomography (HRCT) slices collected from 1,294 patients for the automatic diagnosis of fenestral OS. We
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: We examined the potential change in cancer detection when using an artificial intelligence (AI) cancer-detection software to triage certain screening examinations into a no radiologist work stream, and then after regular radiologist assessment of the remainder, triage certain screening examinations into an enhanced assessment work stream. The purpose of enhanced assessment was to simulate selection of women for more sensitive screening promoting early detection of cancers that would otherwise be diagnosed as interval cancers or as next-round screen-detected cancers. The aim of the
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.
The number of patients affected by chronic diseases with special vaccination needs is burgeoning. In this scenario, predictive markers of immunogenicity, as well as signatures of immune responses are typically missing even though it would especially improve the identification of personalized immunization practices in these populations. We aimed to develop a predictive score of immunogenicity to Influenza Trivalent Inactivated Vaccination (TIV) by applying deep machine learning algorithms using transcriptional data from sort-purified lymphocyte subsets after in vitro stimulation. Peripheral blo
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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.
Wearable human sweat sensors have offered a great prospect in epidermal detection for self-monitoring and health evaluation. These on-body epidermal sensors can be integrated with the Internet of Things (IoT) as augmented diagnostics tools for telehealth applications, especially for noninvasive health monitoring without using blood contents. One of many great benefits in utilizing sweat as biofluid is the capability of instantaneously continuous diagnosis during normal day-to-day activities. Here, we revealed a textile-based sweat sensor selective for perspired creatinine that is prepared by c
СтатьяПоддержка 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.
Juvenile Idiopathic Arthritis (JIA) is the most common chronic rheumatic disease of childhood, with outcomes including pain, prolonged dependence on medications, and disability. Parents of children with JIA report being overwhelmed by the volume of information in the patient education materials that are available to them. This paper addresses this educational gap by applying an artificial intelligence method, based on an extended model of argument, to design and implement a dialogue system that allows users get the educational material they need, when they need it. In the developed system, 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.
BACKGROUND: Accurate early diagnosis of oral cancerous lesions is critical for effective treatment and reliable prognosis prediction. With technological advancements, artificial intelligence (AI) has been proposed as a transformative tool for cancer detection, utilizing the analysis of digitized dental photographs to improve diagnostic accuracy.
OBJECTIVE: This study aims to review and synthesize the application of AI in diagnosing oral cancer and oral potentially malignant disorders (OPMDs), with a specific focus on dental images captured using smartphones.
METHODS: A comprehensive literatu
СтатьяОбзорПолный 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.
OBJECTIVES: Loneliness is an important public health concern associated with individuals' physical and mental wellbeing. As conversational artificial intelligence (CAI) becomes more widely used, concerns about its problematic use have attracted increasing attention. However, the link between loneliness and problematic use of conversational artificial intelligence (PUCAI) remains insufficiently understood. The current research explored the link between loneliness and PUCAI among college students, with social anxiety and self-control evaluated as serial mediators. These findings provide prelimin
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: To evaluate the concordance between therapeutic recommendations generated by 3 widely used consumer large language models (Gemini, Microsoft Copilot, and ChatGPT) and the decisions of a multidisciplinary tumor board in the management of the first recurrence of high-grade serous ovarian cancer. Secondary objectives were to characterize recurrent error patterns and to assess the safety of model-generated recommendations using a 3-tier taxonomy.
METHODS: A retrospective observational analysis was conducted on 44 consecutive patients with a first recurrence of high-grade serous ovarian
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.
OBJECTIVES: To investigate the performance of an artificial intelligence (AI) diagnostic system for thyroid nodule sonography based on deep learning convolutional neural network (CNN).
MATERIALS AND METHODS: We retrospectively included 485 thyroid nodules with definite pathology in two tertiary hospitals. The AI diagnostic system was constructed for automatic detection and diagnosis of nodules based on deep learning CNN equipped with image mode and video mode. One gray-scale ultrasound (US) image of each nodule from the two hospitals was selected for diagnosis in image mode (AI modelimg). A U
СтатьяВалидационное исследованиеМногоцентровое исследованиеПоиск 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: Treatment duration is a major factor influencing patient motivation, acceptance, and clinical workflow in orthodontics. Accurately estimating treatment length and identifying cases likely to finish very early or require extended time can significantly enhance treatment planning and patient communication. This study aimed to develop and compare machine learning (ML) models for predicting continuous orthodontic treatment duration and for classifying short-duration (≤12 months) and long-duration (≥30 months) treatments using a large, diverse clinical dataset.
METHODS: A total of 10,5
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.
INTRODUCTION: People increasingly use generative artificial intelligence chatbots to interpret health concerns before contacting clinicians. Although these systems are not formal autonomous emergency department triage tools, their responses may influence whether and when users seek professional care. Altered consciousness is especially high-risk because delayed or ambiguous escalation can postpone time-sensitive evaluation. This study evaluated the safety and quality of chatbot answers from an emergency nursing perspective.
METHODS: We conducted a cross-sectional comparative evaluation of Cha
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.
Although many technologies have advanced in electricity production, their carbon footprint remains a crucial factor in selecting the most sustainable option. Solar energy provides a promising solution, as it is a clean and renewable resource harnessed directly from the sun. Multi-layer type thermal absorbers are considered the most effective structures, and their efficiency can be further enhanced with the incorporation of advanced materials such as graphene and MXene. In the current study, the solar absorber is fabricated using Cr-Fe₃O₄-InSb materials, with a thin graphene film added to enhan
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.
OBJECTIVES: The study aimed to assess the predictive performance of transition zone PSA density (TZ-PSAD) compared to conventional PSA density (PSAD) in detecting clinically significant prostate cancer (csPCa) among patients with negative pre-biopsy MRI findings.
MATERIALS AND METHODS: The study included 606 patients with negative MRI findings who subsequently underwent transrectal ultrasound-guided systematic biopsy. AI software automatically measured prostate and zonal volumes, from which PSAD and TZ-PSAD (total PSA/transition zone volume) were calculated. Diagnostic performances were evalu
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.