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

12369 публикаций

Поиск: 561 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 2148 с найденным полным текстом

Neurodegenerative effects of air pollutant Particles: Biological mechanisms implicated for Early-Onset Alzheimer's disease.

BACKGROUND: Sporadic Alzheimer's disease (AD) occurs in 99% of all cases and can be influenced by air pollution such as diesel emissions and more recently, an iron oxide particle, magnetite, detected in the brains of AD patients. However, a mechanistic link between air pollutants and AD development remains elusive. AIM: To study the development of AD-relevant pathological effects induced by air pollutant particle exposures and their mechanistic links, in wild-type and AD-predisposed models. METHODS: C57BL/6 (n = 37) and APP/PS1 transgenic (n = 38) mice (age 13 weeks) were exposed to model po

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 38412566Открыть статью

Deep learning method for predicting weekly anatomical changes in patients with nasopharyngeal carcinoma during radiotherapy.

BACKGROUND: Patients may undergo anatomical changes during radiotherapy, leading to an underdosing of the target or overdosing of the organs at risk (OARs). PURPOSE: This study developed a deep-learning method to predict the tumor response of patients with nasopharyngeal carcinoma (NPC) during treatment. This method can predict the anatomical changes of a patient. METHODS: The participants included 230 patients with NPC. The data included planning computed tomography (pCT) and routine cone-beam CT (CBCT) images. The CBCT image quality was improved to the CT level using an advanced method. A

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 39225585Открыть статью

Time-Series MR Images Identifying Complete Response to Neoadjuvant Chemotherapy in Breast Cancer Using a Deep Learning Approach.

BACKGROUND: Pathological complete response (pCR) is an essential criterion for adjusting follow-up treatment plans for patients with breast cancer (BC). The value of the visual geometry group and long short-term memory (VGG-LSTM) network using time-series dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging (DCE-MRI) for pCR identification in BC is unclear. PURPOSE: To identify pCR to neoadjuvant chemotherapy (NAC) using deep learning (DL) models based on the VGG-LSTM network. STUDY TYPE: Retrospective. POPULATION: Center A: 235 patients (47.7 ± 10.0 years) were divided 7:3 into training (n

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 38850180Открыть статью

Optimizing IoT Intrusion Detection Using Balanced Class Distribution, Feature Selection, and Ensemble Machine Learning Techniques.

Internet of Things (IoT) devices are leading to advancements in innovation, efficiency, and sustainability across various industries. However, as the number of connected IoT devices increases, the risk of intrusion becomes a major concern in IoT security. To prevent intrusions, it is crucial to implement intrusion detection systems (IDSs) that can detect and prevent such attacks. IDSs are a critical component of cybersecurity infrastructure. They are designed to detect and respond to malicious activities within a network or system. Traditional IDS methods rely on predefined signatures or rules

СтатьяПоиск 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 39001072Открыть статью

A method for accurate identification of Uyghur medicinal components based on Raman spectroscopy and multi-label deep learning.

Uyghur medicine is one of the four major ethnic medicines in China and is a component of traditional Chinese medicine. The intrinsic quality of Uyghur medicinal materials will directly affect the clinical efficacy of Uyghur medicinal preparations. However, in recent years, problems such as adulteration of Uyghur medicinal materials and foreign bodies with the same name still exist, so it is necessary to strengthen the quality control of Uyghur medicines to guarantee Uyghur medicinal efficacy. Identifying the components of Uyghur medicines can clarify the types of medicinal materials used, is a

СтатьяПоиск 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 38626675Открыть статью

VOC data-driven evaluation of vehicle cabin odor: from ANN to CNN-BiLSTM.

Emissions of volatile organic compounds (VOCs) in vehicles represent a significant problem, causing unpleasant odors. To mitigate VOCs and odors in vehicles, it is critical to choose interior parts with low odor and VOC emissions. However, prevailing odor evaluation methods are subjective, costly, and potentially harmful to the health of evaluators. In this study, we analyzed 139 automotive interior parts and 92 vehicles, establishing a cost-effective, data-driven method for odor evaluation. The contents of benzene, toluene, ethylbenzene, xylene, styrene, formaldehyde, acetaldehyde, acrolein,

СтатьяПоиск 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 38668943Открыть статью

Maternal separation differentially modulates early pathology by sex in 5xFAD Alzheimer's disease-transgenic mice.

Alzheimer's disease (AD) is the most common neurodegenerative disease. Most cases of AD are considered idiopathic and likely due to a combination of genetic, environmental, and lifestyle-related risk factors. Despite occurring decades before the typical age of an AD diagnosis, early-life stress (ELS) has been suggested to have long-lasting effects that may contribute to AD risk and pathogenesis. Still, the mechanisms that underlie the role of ELS on AD risk remain largely unknown. Here, we used 5xFAD transgenic mice to study relatively short-term alterations related to ELS in an AD-like suscep

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 37503358Открыть статью

VGLUT3 Deletion Rescues Motor Deficits and Neuronal Loss in the zQ175 Mouse Model of Huntington's Disease.

Huntington's disease (HD) is an autosomal-dominant neurodegenerative disease characterized by progressive motor and cognitive impairments, with no disease-modifying therapies yet available. HD pathophysiology involves evident impairment in glutamatergic neurotransmission leading to severe striatal neurodegeneration. The vesicular glutamate transporter-3 (VGLUT3) regulates the striatal network that is centrally affected by HD. Nevertheless, current evidence on the role of VGLUT3 in HD pathophysiology is lacking. Here, we crossed mice lacking Slc17a8 gene (VGLUT3 -/-) with heterozygous zQ175 kno

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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 37055181Открыть статью

Bedside Ultrasound to Identify and Predict Severity of Dysphagia Following Ischemic Stroke: Human Versus Artificial Intelligence.

OBJECTIVE: Dysphagia is a significant ischemic stroke complication that can lead to aspiration. Identification of at-risk patients can be logistically difficult and costly. Researchers investigated whether quantitative ultrasound assessment of hyoid bone movement during induced swallowing would predict failure of videofluoroscopy (VFS) or fiberoptic endoscopic evaluation of swallowing (FEES), as determined by a penetration-aspiration scale (PAS) score. Additionally, ability of a machine learning (ML) algorithm to predict PAS success or failure from real-time ultrasound video recordings was ass

Наблюдательное исследованиеСтатьяПоиск 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 37858370Открыть статью

AccNet24: A deep learning framework for classifying 24-hour activity behaviours from wrist-worn accelerometer data under free-living environments.

OBJECTIVE: Although machine learning techniques have been repeatedly used for activity prediction from wearable devices, accurate classification of 24-hour activity behaviour categories from accelerometry data remains a challenge. We developed and validated a deep learning-based framework for classifying 24-hour activity behaviours from wrist-worn accelerometers. METHODS: Using an openly available dataset with free-living wrist-based raw accelerometry data from 151 participants (aged 18-91 years), we developed a deep learning framework named AccNet24 to classify 24-hour activity behaviours. F

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 36724729Открыть статью

A deep learning-based novel approach to generate continuous daily stream nitrate concentration for nitrate data-sparse watersheds.

High-frequency stream nitrate concentration provides critical insights into nutrient dynamics and can help to improve the effectiveness of management decisions to maintain a sustainable ecosystem. However, nitrate monitoring is conventionally conducted through lab analysis using in situ water samples and is typically at coarse temporal resolution. In the last decade, many agencies started collecting high-frequency (5-60 min intervals) nitrate data using optical sensors. The hypothesis of the study is that the data-driven models can learn the trend and temporal variability in nitrate concentrat

СтатьяПоиск 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 36934914Открыть статью

EEG-fNIRS-based hybrid image construction and classification using CNN-LSTM.

The constantly evolving human-machine interaction and advancement in sociotechnical systems have made it essential to analyze vital human factors such as mental workload, vigilance, fatigue, and stress by monitoring brain states for optimum performance and human safety. Similarly, brain signals have become paramount for rehabilitation and assistive purposes in fields such as brain-computer interface (BCI) and closed-loop neuromodulation for neurological disorders and motor disabilities. The complexity, non-stationary nature, and low signal-to-noise ratio of brain signals pose significant chall

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 36119719Открыть статью

Editorial: Developmental delay and intellectual disability.

Attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) is a mental disorder with a heterogeneous origin with a global incidence that continues to grow. Its causes and pathophysiological mechanisms are not fully understood. It includes a combination of persistent symptoms such as difficulty in concentration, hyperactivity and impulsive behavior. Maternal methamphetamine (MA) abuse is a serious problem worldwide, it can lead to behavioral changes in their offspring that have similarities with behavioral changes seen in children with ADHD. There are several types of ADHD animal models, e.g. genetic mode

Редакционная статьяПоиск 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 36159972Открыть статью

Deep Learning Paradigm for Cardiovascular Disease/Stroke Risk Stratification in Parkinson's Disease Affected by COVID-19: A Narrative Review.

Background and Motivation: Parkinson's disease (PD) is one of the most serious, non-curable, and expensive to treat. Recently, machine learning (ML) has shown to be able to predict cardiovascular/stroke risk in PD patients. The presence of COVID-19 causes the ML systems to become severely non-linear and poses challenges in cardiovascular/stroke risk stratification. Further, due to comorbidity, sample size constraints, and poor scientific and clinical validation techniques, there have been no well-explained ML paradigms. Deep neural networks are powerful learning machines that generalize non-li

СтатьяОбзорПоиск 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 35885449Открыть статью

Deep Learning Algorithm for the Confirmation of Mucosal Healing in Crohn's Disease, Based on Confocal Laser Endomicroscopy Images.

BACKGROUND AND AIMS: Mucosal healing (MH) is associated with a stable course of Crohn's disease (CD) which can be assessed by confocal laser endomicroscopy (CLE). To minimize the operator's errors and automate assessment of CLE images, we used a deep learning (DL) model for image analysis. We hypothesized that DL combined with convolutional neural networks (CNNs) and long short-term memory (LSTM) can distinguish between normal and inflamed colonic mucosa from CLE images. METHODS: The study included 54 patients, 32 with known active CD, and 22 control patients (18 CD patients with MH and four

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 33723558Открыть статью

Dissociating the functions of three left posterior superior temporal regions that contribute to speech perception and production.

Prior studies have shown that the left posterior superior temporal sulcus (pSTS) and left temporo-parietal junction (TPJ) both contribute to phonological short-term memory, speech perception and speech production. Here, by conducting a within-subjects multi-factorial fMRI study, we dissociate the response profiles of these regions and a third region - the anterior ascending terminal branch of the left superior temporal sulcus (atSTS), which lies dorsal to pSTS and ventral to TPJ. First, we show that each region was more activated by (i) 1-back matching on visually presented verbal stimuli (wor

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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 34848301Открыть статью

Pandemic Leadership: Sex Differences and Their Evolutionary-Developmental Origins.

The COVID-19 pandemic has caused a global societal, economic, and social upheaval unseen in living memory. There have been substantial cross-national differences in the kinds of policies implemented by political decision-makers to prevent the spread of the virus, to test the population, and to manage infected patients. Among other factors, these policies vary with politicians' sex: early findings indicate that, on average, female leaders seem more focused on minimizing direct human suffering caused by the SARS-CoV-2 virus, while male leaders implement riskier short-term decisions, possibly aim

СтатьяОбзорПоиск 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 33815218Открыть статью

COVID-DeepPredictor: Recurrent Neural Network to Predict SARS-CoV-2 and Other Pathogenic Viruses.

The COVID-19 disease for Novel coronavirus (SARS-CoV-2) has turned out to be a global pandemic. The high transmission rate of this pathogenic virus demands an early prediction and proper identification for the subsequent treatment. However, polymorphic nature of this virus allows it to adapt and sustain in different kinds of environment which makes it difficult to predict. On the other hand, there are other pathogens like SARS-CoV-1, MERS-CoV, Ebola, Dengue, and Influenza as well, so that a predictor is highly required to distinguish them with the use of their genomic information. To mitigate

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 33643375Открыть статью

An integrated deep learning model for motor intention recognition of multi-class EEG Signals in upper limb amputees.

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Recognition of motor intention based on electroencephalogram (EEG) signals has attracted considerable research interest in the field of pattern recognition due to its notable application of non-muscular communication and control for those with severe motor disabilities. In analysis of EEG data, achieving a higher classification performance is dependent on the appropriate representation of EEG features which is mostly characterized by one unique frequency before applying a learning model. Neglecting other frequencies of EEG signals could deteriorate the recognition per

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 33957375Открыть статью

Chronic Social Defeat During Adolescence Induces Short- and Long-Term Behavioral and Neuroendocrine Effects in Male Swiss-Webster Mice.

Chronic stress exposure during adolescence is a significant risk factor for the development of depression. Chronic social defeat (CSD) in rodents is an animal model of depression with excellent ethological, predictive, discriminative, and face validity. Because the CSD model has not been thoroughly examined as a model of stress-induced depression within the adolescence stage, the present study analyzed the short- and long-term behavioral and neuroendocrine effects of CSD during early adolescence. Therefore, adolescent male Swiss-Webster (SW) mice were exposed to the CSD model from postnatal da

СтатьяПоиск 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 34658806Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты