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
13452 публикаций
Поиск: 202 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 922 с найденным полным текстом
Virchows Archiv : an international journal of pathology2025eng
Microscopic images of aggressive and non-aggressive cases of central giant cell granuloma (CGCG) were analyzed by deep learning algorithms in order to assess its potential as a tool in predicting the biological behavior of CGCG. CGCGs with cortical expansion/perforation, tooth resorption/displacement, or recurrence were classified as aggressive (A-group; N = 48), CGCGs without these features as non-aggressive (N-group; N = 39). Data on patient age, gender, and jaw location were collected. Hematoxylin-eosin (H&E)-stained sections were scanned at × 10 magnification, yielding 9982 sections (5236
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.
Plasma proteomics provides a unique opportunity to enhance disease prediction by capturing protein expression patterns linked to diverse pathological processes. Leveraging data from 2,923 proteins measured in 53,030 UK Biobank participants, we developed proteomic risk scores for 27 common outcomes over 5- and 15-year follow-up periods using two approaches: a linear ElasticNet regression model and a deep learning neural network (NN) model. Using Cox regression, we assessed the discrimination of proteomic risk scores either in isolation or as incremental improvements over clinical risk factors.
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.
BACKGRUOUND: This study aimed to evaluate the applicability of deep learning technology to thyroid ultrasound images for classification of thyroid nodules.
METHODS: This retrospective analysis included ultrasound images of patients with thyroid nodules investigated by fine-needle aspiration at the thyroid clinic of a single center from April 2010 to September 2012. Thyroid nodules with cytopathologic results of Bethesda category V (suspicious for malignancy) or VI (malignant) were defined as thyroid cancer. Multiple deep learning algorithms based on convolutional neural networks (CNNs) -ResNe
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/AIMS: The kidneys and retina are highly vascularized organs that frequently exhibit shared pathologies, with nephropathy often associated with retinopathy. Previous studies have successfully predicted estimated glomerular filtration rates (eGFRs) using fundus photographs. We evaluated the performance of the Modification of Diet in Renal Disease (MDRD) and Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration (CKD-EPI) formulas in eGFR prediction.
METHODS: We enrolled patients with fundus photographs and corresponding creatinine measurements taken on the same date. One photograph per ey
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.
In this study, optimization and biological activities of biologically active components obtained from Prunus armeniaca L. (apricot) fruit were investigated. Within the scope of the study, optimum extraction conditions were determined by using different extraction parameters (temperature, time and ethanol/water ratio) and the most suitable extracts were produced in terms of biological activity. Response Surface Method (RSM) and Artificial Neural Networks-GENetic Algorithms (ANN-GA) techniques were applied for extraction optimization. Antioxidant, antiproliferative and anticholinesterase activit
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: Breast cancer metastasis (BCM) metastasizes preferentially to certain organs. Important genetic markers can be used for early detection and treatment. Machine learning (ML) can efficiently handle gene expression data to enhance metastasis prediction.
METHODS: This study employed the GSE14020 dataset of gene expression profiles of 65 breast cancer patients with liver, lung, bone, or brain metastasis, covering 22,474 genes. Feature selection by Gini reduction reduced the top 25 important genes to nine important genes. Three machine learning models-Random Forest (RF), Support Vector
СтатьяСравнительное 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.
L-loop congenitally corrected transposition of the great arteries (ccTGA) is a rare congenital heart defect that may remain undiagnosed for decades and lead to significant morbidities, making it of interest for early detection. In this study, we address this gap by developing and internally testing an artificial intelligence-enabled electrocardiogram (AI-ECG) model to diagnose ccTGA from standard 12-lead ECGs. The dataset included the first ECG from 61,482 patients (0.7% with ccTGA), which was partitioned into training (70%) and testing (30%) cohorts. The convolutional neural network model ach
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.
INTRODUCTION: Prolonged length of stay (PLOS) in hospitals is a critical metric representing quality and efficiency of care, especially for patients with traumatic brain injury (TBI). Machine learning offers the potential to predict PLOS, although class imbalance, limited sample size, or lack of generalizability impact their real-world application. This study benchmarks machine learning models from prior studies and explores ensemble models to predict PLOS in TBI patients and address domain adaptation concerns in surgical settings.
METHODS: An anonymized dataset of 263 adult TBI patients admi
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.
BACKGROUND: Pose estimation algorithms applied to two-dimensional videos evaluate gait disturbances; however, a few studies have used this method to evaluate ataxic gait.
OBJECTIVE: The aim was to assess whether a pose estimation algorithm can predict the severity of cerebellar ataxia by applying it to gait videos.
METHODS: We video-recorded 66 patients with degenerative cerebellar diseases performing the timed up-and-go test. Key points from the gait videos extracted by a pose estimation algorithm were input into a deep learning model to predict the Scale for the Assessment and Rating of At
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.
Functional Electrical Stimulation (FES) is widely used in the postoperative rehabilitation of stroke patients. Multi-channel FES enables alternating stimulation of multiple muscle groups, effectively delaying muscle fatigue and facilitating precise control of complex upper limb movements. However, high-dimensional control of multiple muscles introduces additional challenges, particularly in coordinating antagonistic muscles and achieving efficient control. This study proposes a novel FES control framework that integrates muscle synergy theory, Long Short-Term Memory (LSTM) networks, and Iterat
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: To develop machine learning models, facilitate a more accurate diagnosis of ovarian cancer (OC), and explore potential markers.
METHODS: Overall, 311 patients diagnosed with OC, 56 with borderline ovarian tumors (OTs), and 368 patients with benign OTs were defined as derivation cohort and randomly divided into training (70%) and internal validation (30%) sets. An independent external validation cohort was also established. A total of 34 variables including patients' demographic characteristics and laboratory test results were collected. Models were developed using artificial neural
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.
INTRODUCTION: Despite the notable progress in developing artificial intelligence-based tools for caries detection in bitewings, limited research has addressed the detection and staging of secondary caries. Therefore, we aimed to develop a convolutional neural network (CNN)-based algorithm for these purposes using a novel approach for determining lesion severity.
METHODS: We used a dataset from a Dutch dental practice-based research network containing 2,612 restored teeth in 413 bitewings from 383 patients aged 15-88 years and trained the Mask R-CNN architecture with a Swin Transformer backbon
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.
We developed artificial intelligence models to predict the brain metastasis (BM) treatment response after stereotactic radiosurgery (SRS) using longitudinal magnetic resonance imaging (MRI) data and evaluated prediction accuracy changes according to the number of sequential MRI scans. We included four sequential MRI scans for 194 patients with BM and 369 target lesions for the Developmental dataset. The data were randomly split (8:2 ratio) for training and testing. For external validation, 172 MRI scans from 43 patients with BM and 62 target lesions were additionally enrolled. The maximum axia
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.
Intuitive regression control of prostheses relies on training algorithms to correlate biological recordings to motor intent. The quality of the training dataset is critical to run-time regression performance, but accurately labeling intended hand kinematics after hand amputation is challenging. In this study, we quantified the accuracy and precision of labeling hand kinematics using two common training paradigms: 1) mimic training, where participants mimic predetermined motions of a prosthesis, and 2) mirror training, where participants mirror their contralateral intact hand during synchronize
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка правительства СШАПоддержка 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.
PURPOSE: This study aimed to develop and validate accessible artificial neural network and decision tree models to predict the risk of lower limb lymphedema after cervical cancer surgery.
METHODS: We selected 759 patients who underwent cervical cancer surgery at the Hunan Cancer Hospital from January 2010 to January 2020, collecting demographic, behavioral, clinicopathological, and disease-related data. The artificial neural network and decision tree techniques were used to construct prediction models for lower limb lymphedema after cervical cancer surgery. Then, the models' predictive effica
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.
AIMS/INTRODUCTION: Machine learning algorithms based on the artificial neural network (ANN), support vector machine, naive Bayesian or logistic regression model are commonly used to identify diabetes. This study investigated which approach performed the best and whether muscle strength provided any incremental benefit in identifying undiagnosed diabetes in Chinese adults.
METHODS: This cross-sectional study enrolled 4,482 eligible participants from eight provinces in China, who were randomly divided into the training dataset (n = 3,586) and the testing dataset (n = 896). Muscle strength was a
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: Convolutional neural networks (CNNs) have emerged as a novel method for evaluating heart failure (HF) in adult electrocardiograms (ECGs). However, such CNNs are not applicable to pediatric HF, where abnormal anatomy of congenital heart defects plays an important role. ECG-based CNNs reflecting neurohormonal activation (NHA) may be a useful marker of pediatric HF. This study aimed to develop and validate an ECG-derived marker of pediatric HF that reflects the risk of future cardiovascular events.
METHODS: Based on 21,378 ECGs from 8324 children, a CNN was trained using B-type natri
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.
OBJECTIVE: This study investigated whether artificial intelligence (AI) models combining voice signals, demographics, and structured medical records can detect glottic neoplasm from benign voice disorders.
METHODS: We used a primary dataset containing 2-3 s of vowel "ah", demographics, and 26 items of structured medical records (e.g., symptoms, comorbidity, smoking and alcohol consumption, vocal demand) from 60 patients with pathology-proved glottic neoplasm (i.e., squamous cell carcinoma, carcinoma in situ, and dysplasia) and 1940 patients with benign voice disorders. The validation dataset
СтатьяПоддержка 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.
Aneurysmal subarachnoid haemorrhage (aSAH) can lead to complications such as acute hydrocephalic congestion. Treatment of this acute condition often includes establishing an external ventricular drainage (EVD). However, chronic hydrocephalus develops in some patients, who then require placement of a permanent ventriculoperitoneal (VP) shunt. The aim of this study was to employ recurrent neural network (RNN)-based machine learning techniques to identify patients who require VP shunt placement at an early stage. This retrospective single-centre study included all patients who were diagnosed with
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.
Cardiovascular disease has become a common ailment that endangers human health, having garnered widespread attention due to its high prevalence, recurrence rate, and sudden death risk. Ginseng possesses functions such as invigorating vital energy, enhancing vein recovery, promoting body fluid and blood nourishment, calming the nerves, and improving cognitive function. It is widely utilized in the treatment of various heart conditions, including palpitations, chest pain, heart failure, and other ailments. Although numerous research reports have investigated the cardiovascular activity of single
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.