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
29666 публикаций
Поиск: 187 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1458 с найденным полным текстом
Given the absence of a standardized measure for evaluating tortuosity in cerebrovascular images, our investigation focuses on the methods used to estimate vascular tortuosity over the past decade. The main purpose is to create a useful, easily accessible guide to tortuosity estimation methods for brain researchers and clinicians. We conducted a systematic literature review in PUBMED and Scopus from 2013 to 2023 for tortuosity index (TI) analysis of human cerebrovascular images providing either quantitative or qualitative tortuosity measures. A total of 111 articles reporting TI measures were i
СтатьяСистематический обзорПоиск 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.
Sparsely single-point human parsing aims at segmenting the human body into fine-grained categories via weak point-level labels (e.g., point-level, scribble-level, or image-level, etc). The point-level label, especially single-point supervision, can simultaneously preserve spatial positions as well as take light annotation time, which is particularly advantageous in alleviating the human labeling burden. However, how to obtain satisfactory parsing performance under limited sparse point annotations is challenging, which requires further investigation. In this paper, we propose a novel end-to-end
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.
Biomedical Image Segmentation applications have witnessed mushroom growth in the last two decades. Current state-of-the-art approaches face challenges when dealing with instance imbalances in datasets. Various functions, such as Blob Loss, Lesion-wise Loss, and Dice Loss limitations, were addressed by Instance-wise loss and Center-of-Instance loss (ICI). ICI is the result of Instance loss, and the center of instance loss suffers from highly unregulated labels and outputs, resulting in low accuracy of aforementioned loss functions. We introduce a novel dual-coefficient regularization approach f
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.
Contrastive vision-language pre-training models have achieved significant success on large-scale general multi-modality datasets. However, in the medical domain, the high costs of data collection and expert annotation are likely to result in small-sized and noisy datasets, which can severely limit model performance due to overfitting unreliable data and misrepresenting patterns. To address this challenge, we present MIRAGE, a novel framework designed to handle mismatched false positives and semantically related false negatives during medical image-text pre-training. Cross-entropy-based optimiz
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.
SIGNIFICANCE: Leukocytes are mainly composed of neutrophils, basophils, eosinophils, monocytes, and lymphocytes. The number and proportion of different types of leukocytes correspond to different diseases, so an accurate segmentation of each type of leukocyte is important for the diagnosis of disease. However, the acquisition of blood cell images can be affected by external environmental factors, which can lead to variable light and darkness, complex backgrounds, and poorly characterized leukocytes.
AIM: To address the problem of complex blood cell images collected under different environment
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.
Motion blur recovery is a common method in the field of remote sensing image processing that can effectively improve the accuracy of detection and recognition. Among the existing motion blur recovery methods, the algorithms based on deep learning do not rely on a priori knowledge and, thus, have better generalizability. However, the existing deep learning algorithms usually suffer from feature misalignment, resulting in a high probability of missing details or errors in the recovered images. This paper proposes an end-to-end generative adversarial network (SDD-GAN) for single-image motion debl
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.
Objective:To build a digital cross-sectional images date set of human normal larynx with high-precision.Method:A fresh frozen normal human larynx was embedded using Kawamot's Film Method and then serially sectioned at 10 μm with a LeicaCM3600XP Cryomacrotome, meanwhile digital images of the block surface were recorded after every section with a Nikon D750 camera and stored respectively as JPG and RAW files. All images were cropped to display a constant area on the block surface by photoshop7 and stored as TIFF files. Result:A total of 6 656 images were recorded in 24-bit RGB resolution, the co
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.
INTRODUCTION: The counting and classification of blood cells allow for the evaluation and diagnosis of a vast number of diseases. The analysis of white blood cells (WBCs) allows for the detection of acute lymphoblastic leukaemia (ALL), a blood cancer that can be fatal if left untreated. Currently, the morphological analysis of blood cells is performed manually by skilled operators. However, this method has numerous drawbacks, such as slow analysis, non-standard accuracy, and dependences on the operator's skill. Few examples of automated systems that can analyse and classify blood cells have be
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
Despite the relevant increase in clinical trials on the efficacy of various systemic and/or topical antifungal agents in onychomycosis therapy, the evaluation of the results is largely subjective. The aim of this study was to set up and ensure an objective, reproducible and reliable method to measure nail plate involvement in onychomycosis. In order to validate a specifically designed software for the computerized image analysis of affected areas of the nail, standardized clinical pictures of onychomycosis were prepared by six different clinicians using a sample of 11 affected nails. Diseased
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.
Trabecular pattern, the radiographic projection of trabecular bone, is a repeated structure that appears in a dental radiograph. Texture analysis, the computer image analysis of repeated patterns, is a technique that can be used to automate the diagnosis of periapical lesions with the detection of the absence of the texture that corresponds to the trabecular bone. The purpose of this study was to determine whether it is feasible to use texture analysis to identify the presence of the trabecular pattern in radiographs and to detect a periapical bone lesion based on a local absence of this patte
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.
Reconstructing visual stimuli from non-invasive electroencephalography (EEG) requires mapping short, noisy neural responses to meaningful visual representations despite limited spatial sampling. Existing EEG-to-image approaches employ diverse neural representations and generative strategies, necessitating reproducible workflows that disentangle structural and semantic contributions. This protocol presents the Tri-stream Disentangled Network (TDE-Net), a computational framework for EEG-based image reconstruction. The protocol uses preprocessed THINGS-EEG2 recordings and organizes EEG informatio
СтатьяVideo-Audio MediaПоиск 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.
In this paper, we introduce a novel algorithm for image segmentation, which is based on the Allen-Cahn (AC) energy function. Our methodology involves calculating the energy feature at a local level in an image by means of the sliding window technique on the image matrix, which ultimately produces the energy matrix necessary for segmenting the image. Subsequently, constraints are constructed using the extreme values in the energy matrix. By varying the parameters in the constraints and the size of the sliding window, image segmentation results are obtained for different demand purposes. This pa
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.
Accurate organ segmentation is essential for clinical tasks such as radiotherapy planning and disease monitoring. Recent foundation models like MedSAM achieve strong results using point or bounding‑box prompts but still require manual interaction. We propose DescriptorMedSAM, a lightweight extension of MedSAM that incorporates structured text prompts, ranging from simple organ names to combined shape and location descriptors to enable click‑free segmentation. DescriptorMedSAM employs a CLIP text encoder to convert radiology‑style descriptors into dense embeddings, which are fused with visual t
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.
Citri Reticulatae Pericarpium (CRP), the dried peel of citrus fruits, holds notable dietary and medicinal value. Its quality and price largely depend on origin and aging. Lower-grade CRP is often adulterated to imitate premium products, making accurate authentication of region and vintage essential for quality assurance and fair market valuation. Existing methods for vintage classification are limited due to complex equipment and high operational costs, restricting their scalability in practical applications. To address these issues, a convenient method for the accurate identification of Citri
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.
PURPOSE: Major challenges in current semi-supervised segmentation methods: (1) The complementary nature of information in pseudo-label: a key limitation of consistent regularization methods is the tendency of sub-networks to converge to the consensus case early on, leading to the degradation of co-trained models into self-trained models, whereas disagreement between sub-networks is important for joint training. (2) Quantity-quality weighting imbalance in pseudo-label methods: threshold-based pseudo-label is to train the model with pseudo-labels whose predicted confidence is higher than a hard
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.
The Segment Anything Model and its variants, such as MedSAM, have demonstrated potential for medical image segmentation. However, they heavily rely on high-quality manual prompts, which are both time-consuming and require domain expertise. Even when using manual prompts, including sparse prompts like boxes, points, or text, and dense prompts such as masks, SAM and its variants like MedSAM (fine-tuned on medical images) fail to segment bones in ultrasound images due to significant domain shift. To address these limitations, we propose Sam2 for Radiology (Sam2Rad), a framework that extends SAM a
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.
Tongue and its movements can be used for several medical-related tasks, such as identifying a disease and tracking a rehabilitation. To be able to focus on a tongue region, the tongue segmentation is needed to compute a region of interest for a further analysis. This paper proposes an encoder-decoder CNN-based architecture for segmenting a tongue in an image. The encoder module is mainly used for the tongue feature extraction, while the decoder module is used to reconstruct a segmented tongue from the extracted features based on training images. In addition, the residual multi-kernel pooling (
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.
Measuring residual aberrations up to second order using a crystalline specimen in transmission electron microscope is challenging. Here, we show by good examples of both experimental and simulated images that it is feasible to measure aberrations up to the second-order, using minimum amplitude contrast criterion for the exit wave function reconstructed. We propose a two-steps strategy for the task: (i) Firstly measuring defocus and two-fold astigmatism simultaneously to avoid error accumulation and to reduce the number of dimensions in parameters space. (ii) Then, with minimized misleading eff
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.
The field of scientific image integrity presents a challenging research bottleneck given the lack of available datasets to design and evaluate forensic techniques. The sensitivity of data also creates a legal hurdle that restricts the use of real-world cases to build any accessible forensic benchmark. In light of this, there is no comprehensive understanding on the limitations and capabilities of automatic image analysis tools for scientific images, which might create a false sense of data integrity. To mitigate this issue, we present an extendable open-source algorithm library that reproduces
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.
Sixty-three eyes of 49 patients with keratoconus were studied by means of computer-assisted corneal topographic analysis. Two patients with keratoconus in one eye had no topographic evidence of keratoconus in the opposite eye. Keratoconic topographic alterations were classified into two groups. The majority of the patients (72%) had peripheral cones, with steepening extending to the limbus. In this group, the steepening was commonly restricted to one or two quadrants. In some cases, however, the changes involved nearly the entire corneal surface. The remaining group (about one quarter of the k
СтатьяПоддержка службы здравоохранения 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.