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
22971 публикаций
Поиск: 480 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1025 с найденным полным текстом
Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery2025eng
BACKGROUND: Salivary duct carcinoma (SDC) is a rare but aggressive malignancy often associated with lymph node metastasis and poor prognosis. Therefore, although accurate prognostication is crucial, traditional models are often inadequate because of linear assumptions and limited interpretability. In contrast, machine learning (ML) offers a flexible, interpretable framework for improving survival prediction and supporting individualized care planning.
METHOD: Overall, 552 patients with SDC (2004-2021) were identified from the Surveillance, Epidemiology, and End Results database and stratified
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.
PURPOSE: To develop a multimodal deep learning-based AI algorithm and investigate its ability to predict BCR of PCa after radical prostatectomy (RP) using MRI and clinical data.
METHODS: PCa patients (n = 311) underwent prostate MRI prior to RP between January 2008 and December 2018. For each patient, CAPRA-S was calculated. Quantitative imaging features were extracted using methods developed in a previous study. Test set results were assessed independently for each model in the study, using cross-validation of the training set to tune hyperparameters and select features. DeLong's test compar
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: The purpose of this study was to explore the risk factors for prolonging the operative time of fluorescence laparoscopic cholecystectomy (LC). In addition, we aimed to construct predictive models to identify patients with potentially prolonged operative times (OT) using machine learning (Ml) methods.
METHODS: Clinical data of patients who underwent fluorescent LC for gallbladder stones in the Department of Hepatobiliary Surgery at our hospital from April 2023 to July 2024 were retrospectively analyzed, with the 75th percentile of operative time as the cut-off point. Parameters scr
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.
OBJECTIVES: Temporomandibular disorders (TMDs) have a relatively high prevalence among university students. This study aimed to identify independent risk factors for TMD in university students and develop an effective risk prediction model.
METHODS: This study included 1,122 university students from four universities in Changchun City, Jilin Province, as subjects. Predictive factors were screened by using the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression and the machine learning Boruta algorithm in the training cohort. A multifactorial logistic regression analysis was use
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.
PURPOSE: Clinical feasibility nomograms were developed to facilitate the differentiation between thymic epithelial tumors (TETs) and mediastinal lymphomas (MLs), aiming to minimize the occurrence of non-therapeutic thymectomy.
METHODS: A total of 255 patients diagnosed with TETs or MLs underwent pre-treatment 18F-FDG PET/CT. Comprehensive clinical and imaging data were collected, including age, gender, lactate dehydrogenase (LDH) level, pathological results, presence of myasthenia gravis symptoms, B symptoms, mass size, location, morphology, margins, density, and metabolic parameters derived
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.
PURPOSE: To determine the reliability of an artificial intelligence, deep learning (AI/DL)-based method of chest computer tomography (CT) scan analysis to distinguish pulmonary sarcoidosis from negative lung cancer screening chest CT scans (Lung Imaging Reporting and Data System score 1, Lung-RADS score 1).
METHODS: Chest CT scans of pulmonary sarcoidosis were evaluated by a clinician experienced with sarcoidosis and a chest radiologist for clinical and radiologic evidence of sarcoidosis and exclusion of alternative or concomitant pulmonary diseases. The AI/DL based method used an ensemble ne
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: Chronic lymphocytic leukemia (CLL) is the most common type of leukemia in adults. Thus, novel reliable biomarkers need to be further explored to increase diagnostic, therapeutic, and prognostic effectiveness.
METHODS: Six datasets containing CLL and control samples were downloaded from the Gene Expression Omnibus database. Differential gene expression analysis, weighted gene coexpression network analysis (WGCNA), and the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression were applied to identify potential diagnostic biomarkers for CLL using R software. The diagnost
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.
STUDY DESIGN: Comparative study.
OBJECTIVE: To compare manual and deep learning-based automated measurement of Cobb angle in adolescent idiopathic scoliosis.
METHODS: We proposed a fully automated framework to measure the Cobb angle of AIS patients. Whole-spine images of 500 AIS individuals were collected. 200 digital radiographic (DR) images were labeled manually as training set, and the remaining 300 images were used to validate by mean absolute error (MAE), Pearson or spearman correlation coefficients, and intra/interclass correlation coefficients (ICCs). The relationship between accuracy
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: A substantial fraction of sexually transmitted infections (STIs) occur in patients who have previously been treated for an STI. We assessed whether routine electronic health record (EHR) data can predict which patients presenting with an incident STI are at greatest risk for additional STIs in the next 1 to 2 years.
METHODS: We used structured EHR data on patients 15 years or older who acquired an incident STI diagnosis in 2008 to 2015 in eastern Massachusetts. We applied machine learning algorithms to model risk of acquiring ≥1 or ≥2 additional STIs diagnoses within 365 or 730 da
СтатьяПоддержка службы здравоохранения 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.
CONTEXT.—: Most deep learning (DL) studies have focused on neoplastic pathology, with the realm of inflammatory pathology remaining largely untouched.
OBJECTIVE.—: To investigate the use of DL for nonneoplastic gastric biopsies.
DESIGN.—: Gold standard diagnoses were blindly established by 2 gastrointestinal pathologists. For phase 1, 300 classic cases (100 normal, 100 Helicobacter pylori, 100 reactive gastropathy) that best displayed the desired pathology were scanned and annotated for DL analysis. A total of 70% of the cases for each group were selected for the training set, and 30% were i
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.
BACKGROUND: In-hospital heart failure (HF) remains common after primary percutaneous coronary intervention (PPCI) for ST-segment elevation myocardial infarction (STEMI) and is associated with adverse in-hospital outcomes. In addition, whether procedural complete revascularization (CR) can be achieved during the index PCI is clinically relevant but often constrained in real-world practice. We aimed to develop and externally validate machine-learning (ML) models for these two complementary prediction tasks.
METHODS: We conducted a multicenter cohort study of STEMI patients treated with PPCI fro
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.
BACKGROUND: The diagnosis of primary trigeminal neuralgia (PTN) in radiology lacks the gold standard and largely depends on the identification of neurovascular compression (NVC) using magnetic resonance imaging (MRI) water imaging sequences. However, relying on this imaging sign alone often fails to accurately distinguish the symptomatic side of the nerve from asymptomatic nerves, and may even lead to incorrect diagnoses. Therefore, it is essential to develop a more effective diagnostic tool to aid radiologists in the diagnosis of TN.
PURPOSE: This study aims to establish a radiomics-based ma
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: Colorectal cancer (CRC) prognosis prediction remains challenging due to tumor heterogeneity, and existing machine learning-based prognostic studies often rely on single algorithms or limited feature types. This study aims to employ a multi-algorithm collaborative strategy to identify critical prognostic factors for CRC patients and develop integrated prognostic nomograms that combine multi-dimensional features.
METHODS: Deep machine learning analysis was conducted in the R environment using the randomForest, glmnet (for LASSO regression), and caret packages. Three algorithms (LASS
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.
Objectives: Hypospadias is one of the most common congenital malformations of the male genitourinary system, and postoperative complications remain a major concern affecting surgical outcomes and patients' quality of life. Whether machine learning models can effectively predict complication risk using routinely available clinical variables remains unclear. Methods: A retrospective analysis was performed on 671 hypospadias patients who underwent urethroplasty at the Department of Urology, Capital Children's Medical Center, between December 2015 and September 2024. The final dataset included 671
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: Overactive bladder (OAB) is a prevalent condition, particularly among women, characterized by urinary urgency, often accompanied by frequency and nocturia. Traditional risk prediction methods for OAB are limited, as they fail to fully integrate multidimensional risk factors, including female reproductive history. Machine learning offers potential for enhanced predictive accuracy by using large-scale datasets like the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES).
OBJECTIVE: This study aimed to develop and validate a machine learning-based model to predict OAB risk in w
СтатьяНаблюдательное исследованиеПоиск 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.
INTRODUCTION: The pathogenesis of retinopathy of prematurity (ROP) is intricate and multifactorial. The current treatments for ROP include laser photocoagulation, cryotherapy, scleral buckling or vitrectomy and anti-VEGF drugs, yet which have numerous adverse effects. Consequently, the objective of this investigation was to mine new biomarkers of ROP and identify potential therapeutics that target these biomarkers.
METHODS: GSE130400, the expression profile of ROP, was downloaded from the GEO database and annotated by dplyr package in R. The limma package was employed to identify differential
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: Diabetic foot ulcer (DFU) is one of the most common and severe complications of diabetes, with vascular changes, neuropathy, and infections being the primary pathological mechanisms. Glutamine (Gln) metabolism has been found to play a crucial role in diabetes complications. This study aims to identify and validate potential Gln metabolism biomarkers associated with DFU through bioinformatics and machine learning analysis.
METHODS: We downloaded two microarray datasets related to DFU patients from the Gene Expression Omnibus (GEO) database, namely GSE134431, GSE68183, and GSE80178.
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 CONTEXT: Adolescent idiopathic scoliosis (AIS) necessitates accurate spinal curvature assessment for effective clinical management. Traditional two-dimensional (2D) Cobb angle measurements have been the standard, but the emergence of three-dimensional (3D) automatic measurement techniques, such as those using weight-bearing 3D imaging (WR3D), presents an opportunity to enhance the accuracy and comprehensiveness of AIS evaluation.
PURPOSE: This study aimed to compare traditional 2D Cobb angle measurements with 3D automatic measurements utilizing the WR3D imaging technique in patient
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.
OBJECTIVE: To distinguish benign from malignant cystic renal lesions (CRL) using a contrast-enhanced CT-based radiomics model and a clinical decision algorithm.
METHODS: This dual-center retrospective study included patients over 18 years old with CRL between 2005 and 2018. The reference standard was histopathology or 4-year imaging follow-up. Training and testing datasets were acquired from two institutions. Quantitative 3D radiomics analyses were performed on nephrographic phase CT images. Ten-fold cross-validated LASSO regression was applied to the training dataset to identify the most dis
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.
Large, open-source datasets, such as the Human Connectome Project and the Autism Brain Imaging Data Exchange, have spurred the development of new and increasingly powerful machine learning approaches for brain connectomics. However, one key question remains: are we capturing biologically relevant and generalizable information about the brain, or are we simply overfitting to the data? To answer this, we organized a scientific challenge, the Connectomics in NeuroImaging Transfer Learning Challenge (CNI-TLC), held in conjunction with MICCAI 2019. CNI-TLC included two classification tasks: (1) dia
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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.