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
19697 публикаций
Поиск: 474 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 893 с найденным полным текстом
Accurate deconvolution of cell types from bulk gene expression is crucial for understanding cellular compositions and uncovering cell-type specific differential expression and physiological states of diseased tissues. Existing deconvolution methods have limitations, such as requiring complete cellular gene expression signatures or neglecting partial biological information. Moreover, these methods often overlook varying cell-type messenger RNA amounts, leading to biased proportion estimates. Additionally, they do not effectively utilize valuable reference information from external studies, such
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.
Early and accurate detection of oral cancer plays a pivotal role in improving patient outcomes. This research introduces a custom-designed, 19-layer convolutional neural network (CNN) for the automated diagnosis of oral cancer using clinical images of the lips and tongue. The methodology integrates advanced preprocessing steps, including min-max normalization and histogram-based contrast enhancement, to optimize image features critical for reliable classification. The model is extensively validated on the publicly available Oral Cancer (Lips and Tongue) Images (OCI) dataset, which is divided i
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.
Colorectal cancer (CRC) screening uptake was low in Singapore. An automated kiosk (KIPFIT) dispensing Faecal Immunochemical Test (FIT) kits was developed to facilitate CRC screening. A prospective observational study leveraged on case-encounter approach to recruit community-dwelling adults aged 50-85 years. They were guided to collect two FIT kits from the kiosk on passing by a local multi-purpose mall. The study aimed to determine their CRC screening uptake by returning minimally one completed kit within two months after its collection. Data on their demographics, awareness, and prior screeni
СтатьяНаблюдательное 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.
Ambient Assisted Living (AAL) leverages technology to support the elderly and individuals with disabilities. A key challenge in these systems is efficient Human Activity Recognition (HAR). However, no study has systematically compared single-view (SV) and multi-view (MV) Human Activity Recognition approaches. This review addresses this gap by analyzing the evolution from single-view to multi-view recognition systems, covering benchmark datasets, feature extraction methods, and classification techniques. We examine how activity recognition systems have transitioned to multi-view architectures u
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 dual-cleavable nature of the cross-linking technology (DUCCT) enhances the reliable identification of cross-linked peptides via mass spectrometry. The DUCCT approach uses a cross-linking agent that can be selectively cleaved by two different tandem mass spectrometry techniques: collision-induced dissociation (CID) and electron transfer dissociation (ETD). This results in distinct signatures in two independent mass spectra for the same cross-linked precursor, leading to unambiguous identification and the validation of the spectra. In this study, we expanded the application of the DUCCT cros
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.
Infrastructure service outages are often disproportionately clustered among vulnerable population groups (e.g., low income) who are also often more adversely impacted by these outages due to limited resources. These inequities need to be reduced for community resilience's improvement. Equity is increasingly considered an integral part of risk-based decision-making. There is no consensus on equity's definition within the infrastructure context, but equity is best characterized by five dimensions: recognitional, distributional, restorative, procedural, and transgenerational. Few metrics currentl
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.
Existing literature on people experiencing homelessness (PEH) draws on nonrepresentative samples from service providers, populations with comorbidities, or areas with disproportionately high amounts of sheltered homelessness, leading to bias. Nearly one-third of PEH in the United States and more than half of unsheltered PEH live in California. We designed a rigorous state-representative survey of PEH to investigate the antecedents of homelessness, understand health, and inform policy solutions. The multistage design randomized at 3 levels: county, venue, and individual. Stratifying the state i
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
Low-dose computed tomography (LDCT) has gained considerable attention for its ability to minimize patients' exposure to radiation thereby reducing the associated cancer risks. However, this reduction in radiation dose often results in degraded image quality due to the presence of noise and artifacts. To address this challenge, the present study proposes an LDCT image denoising method that leverages a pixel-level nonlocal self-similarity (NSS) prior in combination with a nonlocal means algorithm. The NSS prior identifies similar pixels within non-local regions, which proves more feasible and ef
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.
Scene text recognition (STR) methods have struggled to attain high accuracy and fast inference speed. Auto-Regressive (AR)-based models implement the recognition in a character-by-character manner, showing superiority in accuracy but with slow inference speed. Alternatively, Parallel Decoding (PD)-based models infer all characters in a single decoding pass, offering faster inference speed but generally worse accuracy. To realize the dual goals of "AR-level accuracy and PD-level speed", we propose a Context Perception Parallel Decoder (CPPD) to perceive the related context and predict the chara
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: The understanding of the mechanisms driving vascular development is still limited. Techniques to generate vascular trees synthetically have been developed to tackle this problem. However, most algorithms are limited to single trees inside convex perfusion volumes. We introduce a new framework for generating multiple trees inside general nonconvex perfusion volumes.
METHODS: Our framework combines topology optimization and global geometry optimization into a single algorithmic approach. Our first contribution is defining a baseline problem based on Murray's original formulation, whi
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.
This study presents a transformative advancement in civil engineering by integrating artificial intelligence with infrastructure sensing to redefine concrete structures testing and monitoring. Traditional methods for evaluating concrete performance, largely unchanged for over a century, rely on labor-intensive, proxy-based techniques that are both time-consuming and limited in reliability. Our approach combines using piezoelectric sensors with AI-driven data analysis to enable real-time, in situ monitoring of structural conditions with enhanced accuracy and automation. By employing deep learni
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.
Despite significant breakthroughs in deep learning, brain tumor segmentation remains a challenging task due to the unclear tumor borders and the high degree of accuracy required. To overcome these concerns, we propose a new segmentation model, SwinCLNet, which integrates window-based multi-head self-attention, shifted window multi-head self-attention, cross-scale dual fusion, and residual large-kernel attention into the 3D U-Net architecture. First, the encoder employs the window-based multi-head and shifted window multi-head self-attention modules to capture rich contextual information. Secon
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.
One important way to ensure quality and standardization of medicolegal death investigation is medical examiner/coroner (ME/C) office accreditation. The two existing accrediting bodies for ME/C offices (National Association of Medical Examiners and International Association of Coroners and Medical Examiners) both specify autopsy caseload limits as part of accreditation standards; however, no such benchmark staffing number exists for medicolegal death investigators (MDI) in office accreditation standards. This pilot study assesses which model for MDI staffing is preferred as an accreditation ite
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.
Artificial Intelligence and machine learning are increasingly used to interrogate complex biological data. This systematic review evaluates their application to multi-omics for the molecular characterization of hematological malignancies, an area with unmet clinical need. We searched PubMed, Embase, Institute of Electrical and Electronics Engineers Xplore, and Web of Science from January 2015 to December 2024. Two reviewers screened records, extracted data, and used a modified appraisal emphasizing explainability, performance, reproducibility, and ethics. From 2847 records, 89 studies met incl
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.
This study analyzed the impact of firework discharge on urban air quality during the Spring Festivals of 2022-2024 in Shandong Province, China, with a focus on PM₂.₅ concentration variations and their sources. Based on the monitoring data of conventional pollutants (SO₂, NO₂, PM₂.₅, PM10, CO, and O3) and chemical components of PM₂.₅ across 16 cities in Shandong Province, combined with meteorological conditions, the contribution of fireworks to PM₂.₅ and its source apportionment were evaluated, using the CO ratio method and positive matrix factorization (PMF) model. The results showed that PM₂.
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.
Industrial defect classification remains a crucial challenge due to the visual complexity, rarity, and diversity of defect types encountered in manufacturing. In this paper, we present a hybrid deep learning framework that integrates YOLOv11 and EfficientNet-B7 to perform robust multi-class defect classification. Our model combines the semantic richness of YOLO's spatial features with the fine-grained representation power of EfficientNet, further enhanced by a Convolutional Block Attention Module (CBAM) and a lightweight Feature Pyramid Network (FPN) for attention-guided multi-scale refinement
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.
With the advancement of deep learning, image semantic segmentation has achieved remarkable progress. However, the complexity and real-time requirements of practical applications pose greater challenges for segmentation algorithms. To address these, we propose a dual-branch network guided by attention mechanisms that tackles common limitations in existing methods, such as coarse edge segmentation, insufficient contextual understanding, and high computational overhead. Specifically, we introduce a superpixel sampling weighting module that models pixel dependencies based on different regional aff
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.
Sequence modeling neural networks are being deployed over a growing number of applications, a phenomenon partially motivated by the advent of Large Language Models (LLMs), Neural Networks often characterized by billions of parameters. Such a size poses an obstacle to their deployment in constrained devices, which motivates the development of compression methods. In this work, we introduce a new parameter-sharing method that leverages the embedding matrix to learn the model's hidden layers. To demonstrate its effectiveness, we present a new architecture family called ShareBERT, which can preser
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.
Challenges such as antibiotic resistance, ecosystem resilience, and bioproduction optimization require quantitative methods to characterize microbial responses to environmental perturbations. However, translating rapidly growing microbial growth datasets into actionable insights remains challenging. To address this issue, we introduce Kinbiont-an open-source tool that integrates dynamic models with machine learning methods for data-driven discovery in microbiology. Kinbiont consists of three sequential yet independent modules: (1) data preprocessing, (2) model-based parameter inference with bo
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.
Glycogen synthase kinase-3 (GSK-3) is linked with multiple CNS conditions, including glioblastoma (GBM). Compared to the GSK-3β isoform, structure-based inhibitor design targeting GSK-3α is limited. Virtual screening was employed to identify GSK-3α inhibitors with CNS-active potential. Using a GSK-3α homology model, an optimized protocol with three-dimensional (3D)-pharmacophore filtering and Glide-SP docking was used to screen the ZINC20 biogenic subset. From 14 compounds selected for binding assay validation, three novel hit compounds were identified, with 1 (4-phenyl-1H-benzofuro[3,2-b]pyra
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.