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
1044 публикаций
Поиск: 207 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 47 с найденным полным текстом
The rapid growth in the battery electric vehicle (BEV) market has brought lithium-ion battery (LIB) packs to the forefront due to their superior power and energy density properties. However, LIBs are highly susceptible to environmental factors, operating conditions, and manufacturing inconsistencies and operate within a narrow safety operating window. Battery faults pose significant risks, including potentially catastrophic thermal runaway, that can be initiated even by small faults, propagating further into a chain reaction cascade of failures. Aiming to improve the safety of such battery pac
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.
Electrocardiograms (ECGs) are critical for cardiovascular disease diagnosis, but their accuracy is often compromised by electrode motion (EM) artifacts-large, nonstationary distortions caused by patient movement and electrode-skin interface shifts. These artifacts overlap in frequency with genuine cardiac signals, rendering traditional filtering methods ineffective and increasing the risk of false alarms and misdiagnosis, particularly in wearable and ambulatory ECG applications. To address this, we propose the Feature-Shuffle Multi-Head Attention Autoencoder (FMHA-AE), a novel architecture int
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.
Hearing loss is a sensory damage, a hidden disability that affects numerous adults globally. However, gesture recognition plays a significant role in overcoming several problems and challenges in human life, particularly for persons with hearing impairments and speech disabilities. The ability of machines to comprehend human actions and interpret sensory data is exploited across a wide range of applications. Automatic gesture recognition is used to present a response in a computerised learning environment to practice sign language for the deaf community. Deaf people worldwide face challenges c
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.
Clinical diagnosis of syndromes benefits strongly from objective facial phenotyping. This study introduces a novel approach to enhance clinical diagnosis through the development and exploration of a low-dimensional metric space referred to as the clinical face phenotypic space (CFPS). As a facial matching tool for clinical genetics, such CFPS can enhance clinical diagnosis. It helps to interpret facial dysmorphisms of a subject by placing them within the space of known dysmorphisms. In this paper, a triplet loss-based autoencoder developed by geometric deep learning (GDL) is trained using mult
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.
OBJECTIVE: In this paper, we aim to investigate the effect of computer-aided triage system, which is implemented for the health checkup of lung lesions involving tens of thousands of chest X-rays (CXRs) that are required for diagnosis. Therefore, high accuracy of diagnosis by an automated system can reduce the radiologist's workload on scrutinizing the medical images.
METHOD: We present a deep learning model in order to efficiently detect abnormal levels or identify normal levels during mass chest screening so as to obtain the probability confidence of the CXRs. Moreover, a convolutional spar
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: The quantitative morphological analysis of the trochlear region in the distal femur and the precise staging of the potential dysplastic condition constitute a key point for the use of personalized treatment options for the patella-femoral joint. In this paper, we integrated statistical shape models (SSM), able to represent the individual morphology of the trochlea by means of a set of parameters and stacked sparse autoencoder (SSPA) networks, which exploit the parameters to discriminate among different levels of abnormalities.
METHODS: Two datasets of distal femur reconstructions
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: This study aims to address the challenges in the diagnosis of oral cancer by proposing a novel computer-aided diagnostic framework that leverages advanced deep learning (DL) and optimization techniques to enhance early detection and improve patient outcomes.
MATERIALS AND METHODS: In the framework proposed, the histopathological images are subjected to a preprocessing technique, and then, the images are fed directly to the NASNet-Large model for the extraction of high-level discriminative texture features. The resultant vectors obtained from the features extracted act as input to
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: Gait disorders in Parkinson's disease (PD) are often characterized by reduced stride length, particularly under off-medication conditions. Inertial measurement units (IMUs) embedded in footwear provide a practical and environment-independent method for assessing stride length. Although deep learning approaches have recently shown promise for stride length estimation from inertial signals, most models have been trained on healthy participants, limiting their applicability to populations with gait impairments.
METHODS: We developed a deep learning model to predict stride length in 1
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.
Hypothyroidism, caused by reduced thyroid-hormone production, is often difficult to diagnose because its symptoms are non-specific and overlap with other disorders. We developed FusionNet-CXG, a hybrid deep-learning model that couples CNN, eXtended LSTM, and GRU components for hypothyroidism prediction. Experiments were performed on a public dataset (3,772 records; 30 features). Class imbalance was mitigated using SMOTE-NC, and performance was estimated using 10 repetitions of 5-fold stratified cross-validation, yielding 50 fold-level evaluations to obtain stable results. Across folds, FusionN
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.
Revealing the 3D conformational variability of biomolecules is crucial for understanding their function, while cryo-EM reconstruction of rare states remains difficult due to data imbalance and structural detail loss in existing generative models. We present a dual-stage pipeline consisting of a generative stage and a validation stage. In the generative stage, we employ a 3D dual-frequency variational autoencoder (3DDF-VAE) that separately models low- and high-frequency components of protein density maps to enhance global coherence and local structural detail. In the validation stage, a pose-co
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: Nocturnal hypoglycemia (NH) is a major, often undetected risk for individuals with Type 1 Diabetes (T1DM). Current prediction models lack sufficient lead time for proactive, pre-sleep interventions. This study develops a novel, interpretable deep learning approach for predicting NH events up to 12 hours in advance.
METHODS: We propose a hybrid model that infuses physiological knowledge (simulated glucose absorption, insulin kinetics, and subcellular insulin signaling) into an attention-based Long Short-Term Memory (LSTM) network. An Autoencoder-based Attention Weight Mapping (A2WM)
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.
Spatial transcriptomics (ST) technologies have transformed our ability to examine gene expression within intact tissues, yet accurately identifying spatially variable genes (SVGs) remains challenging due to spatial heterogeneity, data sparsity, and incomplete modeling of domain-level dependencies. To address these limitations, we propose MLN2SVG, a domain-aware framework that integrates contrastive variational autoencoding with a multi-level neighbor (MLN) search algorithm to jointly learn tissue domains and SVGs. MLN2SVG constructs a weighted spatial graph to capture both local and long-range
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.
The operating status of chillers in data centers critically affects temperature stability and energy efficiency, imposing stringent requirements on the accuracy, robustness, and adaptability of sensor fault detection systems. Existing Physics-Informed Autoencoders (PIAE) for chiller fault detection face challenges such as gradient conflicts and limited generalization, especially under complex fault scenarios like sensor drift, stuck faults, and precision attenuation. To address these limitations, we propose a Multi-Gradient Descent Algorithm-integrated PIAE (MGDA-PIAE), which embeds the chille
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.
Anomaly detection is a typical binary classification problem under the condition of unbalanced samples, which has been widely used in various fields of data mining. For example, it can help detect heart murmurs when the heart is structurally abnormal, to tell if a newborn has congenital heart disease. Due to the low time and high efficiency, most work focuses on the semi- supervised anomaly detection method. However, the anomaly detection effect of this method is not high because of massive data with uneven samples and different noise. To improve the accuracy of anomaly detection under unbalan
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.
Intracranial cerebral aneurysms are life-threatening vascular abnormalities whose rupture may result in subarachnoid hemorrhage, stroke, or death. Detecting and delineating aneurysms, particularly those under 5 mm, is essential for risk assessment and treatment planning but remains difficult for current AI approaches. Existing methods often fail to identify small aneurysms, mis-segment vascular bifurcations, and show reduced performance across imaging centers and modalities. We introduce AMAP (Anatomically-guided Masked Autoencoder with domain-adaptive Prompting), a framework for reliable cere
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.
Intraoperative guidance plays a pivotal role in enhancing surgical success rates and optimizing patients' prognosis. However, during surgery, the lack of reliable monitoring methods remains a critical challenge. Therefore, we developed an autoencoder-support-vector-machine (SVM)-assisted label-free differential surface-enhanced Raman spectroscopy (dSERS) platform for rapidly intraoperatively assessing parathyroidectomy outcomes. Using only 2 μL of untreated plasma, this platform enables real-time differentiation between complete and partial parathyroid gland resection within 16 min. By leverag
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.
It is very important to keep track of decreases in the bone mineral density (BMD) of elderly people since it can be correlated with the risk of incidence of major osteoporotic fractures leading to fatal injuries. Even though dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) is the one of the most precise measuring techniques used to quantify BMD, most patients have restricted access to this machine due to high cost of DXA equipment, which is also rarely distributed to local clinics. Meanwhile, the conventional X-rays, which are commonly used for visualizing conditions and injuries due to their low cost,
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.
Listeria monocytogenes belongs to the category of facultative anaerobic bacteria, and is the pathogen of listeriosis, potentially lethal disease for humans. There are many similarities between L. monocytogenes and other non-pathogenic Listeria species, which causes great difficulties for their correct identification. The level of L. monocytogenes contamination in food remains high according to statistics from the Food and Drug Administration. This situation leads to food recall and destruction, which has caused huge economic losses to the food industry. Therefore, the identification of Listeri
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.
This paper describes three coarse image description strategies, which are meant to promote a rough perception of surrounding objects for visually impaired individuals, with application to indoor spaces. The described algorithms operate on images (grabbed by the user, by means of a chest-mounted camera), and provide in output a list of objects that likely exist in his context across the indoor scene. In this regard, first, different colour, texture, and shape-based feature extractors are generated, followed by a feature learning step by means of AutoEncoder (AE) models. Second, the produced fea
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.
Single-cell RNA sequencing data rely heavily on dimensionality reduction methods to uncover underlying structures and patterns. Nonlinear dimensionality-reduction methods such as uniform manifold approximation and t-distributed stochastic neighbor embedding have been routinely used for this task. However, gene expression data alone often fails to capture and identify changes in cellular pathways, protein complexes, and TF-targets, which are more enlightening at the regulation level. To address this limitation, we present PVAED, a dimensionality reduction framework that integrates biological pr
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.