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

317 публикаций

Поиск: 117 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 44 с найденным полным текстом

Sparse Deep Neural Network for Encoding and Decoding the Structural Connectome.

Brain state classification by applying deep learning techniques on neuroimaging data has become a recent topic of research. However, unlike domains where the data is low dimensional or there are large number of available training samples, neuroimaging data is high dimensional and has few training samples. To tackle these issues, we present a sparse feedforward deep neural architecture for encoding and decoding the structural connectome of the human brain. We use a sparsely connected element-wise multiplication as the first hidden layer and a fixed transform layer as the output layer. The numbe

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 38633564Открыть статью

Predicting prostate cancer mortality using UK Biobank data: a multimodal machine learning approach.

Prostate cancer remains a major cause of cancer-related mortality among men worldwide; however, it remains challenging to predict disease progression in individuals. While numerous tools attempt to forecast the likelihood of developing the cancer, fewer studies focus specifically on mortality prediction using population-scale clinical datasets. UK Biobank data were used to develop population-scale predictive models of prostate cancer mortality. The study assessed medical records, blood work, physical measurements, and genetic information of approximately 167 000 males aged 50 and above. A feed

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 42784517Открыть статью

Temporal correlations among functionally specialized striatal neural ensembles in reward-conditioned mice.

As the major input to the basal ganglia, the striatum is innervated by a wide range of other areas. Overlapping input from these regions is speculated to influence temporal correlations among striatal ensembles. However, the network dynamics among behaviorally related neural populations in the striatum has not been extensively studied. We used large-scale neural recordings to monitor activity from striatal ensembles in mice undergoing Pavlovian reward conditioning. A subpopulation of putative medium spiny projection neurons (MSNs) was found to discriminate between cues that predicted the deliv

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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 26763779Открыть статью

Satellite estimation of global air sea CO2 flux from 2000 to 2020.

The global ocean carbon dioxide flux (air-sea) has shown a slow upward trend. Based on more than 160,000 quality-controlled measurements of surface ocean carbon dioxide fugacity from 2000 to 2020, a satellite-based ocean-atmosphere carbon dioxide fugacity (fCO2) retrieval algorithm was developed using machine learning methods. A comparative analysis was conducted among various machine learning methods, including XGBoost, random forest, light gradient boosting machine, feedforward neural network, convolutional neural network, and backpropagation neural network. Based on the best performance, th

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 42069856Открыть статью

Estimation of the Continuous Walking Angle of Knee and Ankle (Talocrural Joint, Subtalar Joint) of a Lower-Limb Exoskeleton Robot Using a Neural Network.

A lower-limb exoskeleton robot identifies the wearer's walking intention and assists the walking movement through mechanical force; thus, it is important to be able to identify the wearer's movement in real-time. Measurement of the angle of the knee and ankle can be difficult in the case of patients who cannot move the lower-limb joint properly. Therefore, in this study, the knee angle as well as the angles of the talocrural and subtalar joints of the ankle were estimated during walking by applying the neural network to two inertial measurement unit (IMU) sensors attached to the thigh and shan

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 33923587Открыть статью

A swarm optimized neural network system for classification of microcalcification in mammograms.

Early detection of microcalcification clusters in breast tissue will significantly increase the survival rate of the patients. Radiologists use mammography for breast cancer diagnosis at early stage. It is a very challenging and difficult task for radiologists to correctly classify the abnormal regions in the breast tissue, because mammograms are noisy images. To improve the accuracy rate of detection of breast cancer, a novel intelligent computer aided classifier is used, which detects the presence of microcalcification clusters. In this paper, an innovative approach for detection of microcal

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 21947904Открыть статью

Fed-MStacking: Heterogeneous Federated Learning With Stacking Misaligned Labels for Abnormal Heart Sound Detection.

Ubiquitous sensing has been widely applied in smart healthcare, providing an opportunity for intelligent heart sound auscultation. However, smart devices contain sensitive information, raising user privacy concerns. To this end, federated learning (FL) has been adopted as an effective solution, enabling decentralised learning without data sharing, thus preserving data privacy in the Internet of Health Things (IoHT). Nevertheless, traditional FL requires the same architectural models to be trained across local clients and global servers, leading to a lack of model heterogeneity and client perso

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 39012744Открыть статью

Central Mechanisms and Pathophysiology of Laryngeal Dystonia: An Up-to-Date Review.

OBJECTIVE: Laryngeal dystonia (LD), previously termed spasmodic dysphonia, is an isolated focal dystonia that involves involuntary, uncontrolled contractions of the laryngeal muscles during speech. It is a severely disabling condition affecting patients' work and social lives through prevention of normal speech production. Our understanding of the pathophysiology of LD and available therapeutic options are currently limited. The aim of this short review is to provide an up-to-date summary of what is known about the central mechanisms and the pathophysiology of LD. METHODS: A systematic review

СтатьяОбзорПолный 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 39138040Открыть статью

A machine learning approach for handling big data produced by high resolution mass spectrometry after data independent acquisition of small molecules - Proof of concept study using an artificial neural network for sample classification.

Liquid chromatography coupled to high-resolution mass spectrometry (HRMS) enables data independent acquisition (DIA) and untargeted screening. However, to avoid the handling of the resulting large dataset, most laboratories in that field still use targeted screening methods, which offer good sensitivity and specificity but are limited to known compounds. The promising field of machine learning offers new possibilities such as artificial neural networks that can be trained to classify large amounts of data. In this proof of concept study, we exemplify such a machine learning approach for raw HR

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 31997574Открыть статью

Neural Network-Enhanced FMCW Gas Spectroscopy.

Detecting multicomponent gases over extensive concentration ranges with laser spectroscopy faces challenges of complex configurations, intricate spectral analysis, and reduced accuracy. Neural networks offer transformative potential for advancing laser spectroscopy by facilitating real-time optimization and automation of experimental processes. Here, we report a frequency-modulated continuous-wave (FMCW) spectroscopic system enhanced by a feedforward neural network (FNN) algorithm. FMCW encodes gas absorption spectra into optical signals, enabling both spatial localization and spectroscopic an

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 40905936Открыть статью

The Role of the Supplementary Motor Region in Overt Reading: Evidence for Differential Processing in SMA-Proper and Pre-SMA as a Function of Task Demands.

A differentiation in function between the pre-SMA (i.e., cognitive load) and the SMA-proper (i.e., motor execution) has been described (Zhang et al., Cereb Cortex 22:99-111, 2012). These differential SMA functions may be influential in overt reading tasks. The present study examined the relationships between various segments of the SMA and overt reading through the modulation of task demands in an effort to explore the complexity of the print-to-speech network. Skilled reading adults (N = 15) took part in five overt reading tasks: pure regular word reading, pure exception word reading, mixed r

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 28260167Открыть статью

Voice Feature Selection to Improve Performance of Machine Learning Models for Voice Production Inversion.

OBJECTIVE: Estimation of physiological control parameters of the vocal system from the produced voice outcome has important applications in clinical management of voice disorders . Previously we developed a simulation-based neural network for estimation of vocal fold geometry, mechanical properties, and subglottal pressure from voice outcome features that characterize the acoustics of the produced voice. The goals of this study are to (1) explore the possibility of improving the estimation accuracy of physiological control parameters by including voice outcome features characterizing vocal fol

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 33849760Открыть статью

Forecasting CO 2 emissions in Iraq using ARIMAX and artificial neural networks: a comparative modeling approach.

Climate change is a critical global challenge driven by rising greenhouse gas emissions, particularly carbon dioxide CO 2 . Accurate forecasting of CO 2 emissions is essential for developing effective mitigation strategies. This study focuses on modeling and forecasting CO 2 emissions in Iraq based on data from 1937 to 2023, incorporating climatic variables such as temperature and precipitation as exogenous variables to enhance forecast accuracy using multiple models, including traditional time series ARIMAX, Feedforward Neural Networks (FNN), Recurrent Neural Networks (RNN), and hybr

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 41553698Открыть статью

Machine learning algorithms for predicting direct-acting antiviral treatment failure in chronic hepatitis C: An HCV-TARGET analysis.

BACKGROUND AND AIMS: We aimed to develop and validate machine learning algorithms to predict direct-acting antiviral (DAA) treatment failure among patients with HCV infection. APPROACH AND RESULTS: We used HCV-TARGET registry data to identify HCV-infected adults receiving all-oral DAA treatment and having virologic outcome. Potential pretreatment predictors (n = 179) included sociodemographic, clinical characteristics, and virologic data. We applied multivariable logistic regression as well as elastic net, random forest, gradient boosting machine (GBM), and feedforward neural network machine

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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 35034373Открыть статью

Bypassing input to V1 in visual awareness: A TMS-EROS investigation.

Early visual cortex (V1-V3) is believed to be critical for normal visual awareness by providing the necessary feedforward input. However, it remains unclear whether visual awareness can occur without further involvement of early visual cortex, such as re-entrant feedback. It has been challenging to determine the importance of feedback activity to these areas because of the difficulties in dissociating this activity from the initial feedforward activity. Here, we applied single-pulse transcranial magnetic stimulation (TMS) over the left posterior parietal cortex to elicit phosphenes in the abse

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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 38521150Открыть статью

Modulatory feedback determines attentional object segmentation in a model of the ventral stream.

Studies in neuroscience inspired progress in the design of artificial neural networks (ANNs), and, vice versa, ANNs provide new insights into the functioning of brain circuits. So far, the focus has been on how ANNs can help to explain the tuning of neurons at various stages of the visual cortical hierarchy. However, the role of modulatory feedback connections, which play a role in attention and perceptual organization, has not yet been resolved. The present study presents a biologically plausible neural network that performs scene segmentation and can shift attention using modulatory feedback

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 41370304Открыть статью

Sub-optimally Solving Actuator Redundancy in a Hybrid Neuroprosthetic System with a Multi-layer Neural Network Structure.

Functional electrical stimulation (FES) has recently been proposed as a supplementary torque assist in lower-limb powered exoskeletons for persons with paraplegia. In the combined system, also known as a hybrid neuroprosthesis, both FES-assist and the exoskeleton act to generate lower-limb torques to achieve standing and walking functions. Due to this actuator redundancy, we are motivated to optimally allocate FES-assist and exoskeleton torque based on a performance index that penalizes FES overuse to minimize muscle fatigue while also minimizing regulation or tracking errors. Traditional opti

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 33283042Открыть статью

The Neural Bases of Tinnitus: Lessons from Deafness and Cochlear Implants.

Subjective tinnitus is the conscious perception of sound in the absence of any acoustic source. The literature suggests various tinnitus mechanisms, most of which invoke changes in spontaneous firing rates of central auditory neurons resulting from modification of neural gain. Here, we present an alternative model based on evidence that tinnitus is: (1) rare in people who are congenitally deaf, (2) common in people with acquired deafness, and (3) potentially suppressed by active cochlear implants used for hearing restoration. We propose that tinnitus can only develop after fast auditory fiber

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАОбзорПолный 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 32938634Открыть статью

Talking back: Development of the olivocochlear efferent system.

Developing sensory systems must coordinate the growth of neural circuitry spanning from receptors in the peripheral nervous system (PNS) to multilayered networks within the central nervous system (CNS). This breadth presents particular challenges, as nascent processes must navigate across the CNS-PNS boundary and coalesce into a tightly intermingled wiring pattern, thereby enabling reliable integration from the PNS to the CNS and back. In the auditory system, feedforward spiral ganglion neurons (SGNs) from the periphery collect sound information via tonotopically organized connections in the c

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаОбзорПоиск 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 29944783Открыть статью

Case report: Neural timing deficits prevalent in developmental disorders, aging, and concussions remediated rapidly by movement discrimination exercises.

BACKGROUND: The substantial evidence that neural timing deficits are prevalent in developmental disorders, aging, and concussions resulting from a Traumatic Brain Injury (TBI) is presented. OBJECTIVE: When these timing deficits are remediated using low-level movement-discrimination training, then high-level cognitive skills, including reading, attention, processing speed, problem solving, and working memory improve rapidly and effectively. METHODS: In addition to the substantial evidence published previously, new evidence based on a neural correlate, MagnetoEncephalography physiological reco

Клинический случайСтатьяПолный 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 37818220Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты