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
21959 публикаций
Поиск: 301 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 2706 с найденным полным текстом
According to the physical characteristics of cotton and the work characteristics of cotton pickers in the field, during the picking process, there is a risk of cotton combustion. The cotton picker working environment is complex, cotton ignition can be hidden, and fire is difficult to detect. Therefore, in this study, we designed an improved algorithm for multi-sensor data fusion; built a cotton picker fire detection system by using infrared temperature sensors, CO sensors, and the upper computer; and proposed a BP neural network model based on improved mutation operator hybrid gray wolf optimi
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.
Helmets are the most common protective equipment on construction sites and can effectively reduce head injuries caused by falling objects. In actual helmet detection on construction sites, traditional target detection faces challenges such as complex environments and unclear target identification. To address this issue, we developed the URD-YOLOv8 helmet detection algorithm. The algorithm is based on an improvement of YOLOv8 and aims to enhance the performance of helmet detection. First, the upsampling module is integrated into the neck network of the model, which makes the model upsampling ab
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: Early diagnosis of pulmonary hypertension (PH) is critical for effective treatment and management. We aimed to develop and externally validate an artificial intelligence algorithm that could serve as a PH screening tool, based on analysis of a standard 12-lead ECG.
METHODS: The PH Early Detection Algorithm (PH-EDA) is a convolutional neural network developed using retrospective ECG voltage-time data, with patients classified as "PH-likely" or "PH-unlikely" (controls) based on right heart catheterisation or echocardiography. In total, 39 823 PH-likely patients and 219 404 control p
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.
Deep learning is a transformative force in the medical field and it has made significant progress as a pivotal alternative to conventional manual testing methods. Detection of Tubercle Bacilli in sputum samples is faced with the problems of complex backgrounds, tiny and numerous objects, and human observation over a long time not only causes eye fatigue, but also greatly increases the error rate of subjective judgement. To solve these problems, we optimize YOLOv8s model and propose a new detection algorithm, Lite-YOLOv8. Firstly, the Lite-C2f module is used to ensure accuracy by significantly
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.
PURPOSE: In this paper, we propose an optimal ureter stone detection model utilizing multiple artificial intelligence technologies. Specifically, the proposed model of urinary tract stone detection merges an artificial intelligence model and an image processing model, resulting in a multimethod approach.
METHODS: We propose an optimal urinary tract stone detection algorithm based on artificial intelligence technology. This method was intended to increase the accuracy of urinary tract stone detection by combining deep learning technology (Fast R-CNN) and image processing technology (Watershed)
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.
Outliers can be generated in the power system due to aging system equipment, faulty sensors, incorrect line connections, etc. The existence of these outliers will pose a threat to the safe operation of the power system, reduce the quality of the data, affect the completeness and accuracy of the data, and thus affect the monitoring analysis and control of the power system. Therefore, timely identification and treatment of outliers are essential to ensure stable and reliable operation of the power system. In this paper, we consider the problem of detecting and localizing outliers in power system
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: Malware, malicious software, is the major security concern of the digital realm. Conventional cyber-security solutions are challenged by sophisticated malicious behaviors. Currently, an overlap between malicious and legitimate behaviors causes more difficulties in characterizing those behaviors as malicious or legitimate activities. For instance, evasive malware often mimics legitimate behaviors, and evasion techniques are utilized by legitimate and malicious software.
PROBLEM: Most of the existing solutions use the traditional term of frequency-inverse document frequency (TF-IDF)
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: Diagnosis of cardiac amyloidosis (CA) requires advanced imaging techniques. Typical surface ECG patterns have been described, but their diagnostic abilities are limited.
OBJECTIVE: The aim was to perform a thorough electrophysiological characterisation of patients with CA and derive an easy-to-use tool for diagnosis.
METHODS: We applied electrocardiographic imaging (ECGI) to acquire electroanatomical maps in patients with CA and controls. A machine learning approach was then used to decipher the complex data sets obtained and generate a surface ECG-based diagnostic tool.
FINDING
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.
OBJECTIVES: In this paper we describe an automated detection algorithm that objectively detects pulsatile tinnitus (PT) and investigate its performance.
DESIGN: Sound measurements were made with a sensitive microphone placed in the outer ear canal in 36 PT-patients referred to our tertiary clinic, along with a registration of the heart rate. A novel algorithm expressed the coherence between the recorded sound and heart rate as a pulsatility index. This index was determined for 6 octave bands of the recorded sound. We assessed the performance of the detection algorithm by comparing it with the
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.
School bullying is a serious problem among teenagers. School violence is one type of school bullying and considered to be the most harmful. As AI (Artificial Intelligence) techniques develop, there are now new methods to detect school violence. This paper proposes a video-based school violence detecting algorithm. This algorithm first detects foreground moving targets via the KNN (K-Nearest Neighbor) method and then preprocesses the detected targets via morphological processing methods. Then, this paper proposes a circumscribed rectangular frame integrating method to optimize the circumscribed
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.
INTRODUCTION: Rapid genotypic and phenotypic methods for multi-drug-resistant-tuberculosis (MDR-TB) detection are now widely available. Zimbabwe adopted the use of GeneXpert-MTB/RIF, microscopic-observation-drug-susceptibility-assay (MODS) and Mycobacteria-Growth-Indicator-Tube (MGIT) drug-susceptibility-testing (DST). Data is limited on the ideal combination of use of these methods in resource limited settings.
METHODOLOGY: Between August 2014 to July 2015, 211 sputa from MDR-TB suspects were tested with GeneXpert-MTB/RIF, MODS, manual-MGIT and Lowenstein-Jensen (LJ)-DST to determine diagnos
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.
This paper proposes a novel approach to initial lesion detection in ultrasound breast images. The objective is to automate the manual process of region of interest (ROI) labeling in computer-aided diagnosis (CAD). We propose the use of hybrid filtering, multifractal processing, and thresholding segmentation in initial lesion detection and automated ROI labeling. We used 360 ultrasound breast images to evaluate the performance of the proposed approach. Images were preprocessed using histogram equalization before hybrid filtering and multifractal analysis were conducted. Subsequently, thresholdi
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.
A review of findings on flexible sigmoidoscopy (FS), colonoscopy and selected double-contrast barium enema (DCBE) radiographs from a group of 66 patients with rectal bleeding was performed to test the value of an algorithm in the detection of colonic cancers and polyps. In this algorithm the FS findings would direct patients either to colonoscopy or to a modified DCBE which focused attention on the colon proximal to the sigmoid. Only patients with neoplasms diagnosed by FS, or by MDCBE after negative FS, would proceed to colonoscopy. The study population contained four cancers, 11 polyps > 5 m
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: We aimed to develop and evaluate fully automated artificial intelligence (AI) system. for detection of mitral valve prolapse (MVP) and mitral regurgitation (MR) from echocardiographic studies.
METHODS AND RESULTS: We used a dataset of 24,869 echocardiographic studies from the University of California San Francisco (UCSF) to train a multi-view deep neural network (DNN) to detect MVP using apical 4-chamber, 2-chamber, and parasternal long-axis views. A separate dataset of 27,906 studies from UCSF was used to train a second multi-view DNN model to detect moderate-to-severe or severe MR usi
СтатьяПрепринтПоиск 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.
AIMS: We aimed to develop and evaluate fully automated artificial intelligence (AI) system for detection of mitral valve prolapse (MVP) and mitral regurgitation (MR) from echocardiographic studies.
METHODS AND RESULTS: We used a dataset of 24 869 echocardiographic studies from the University of California San Francisco (UCSF) to train a multi-view deep neural network (DNN) to detect MVP using apical four-chamber, two-chamber, and parasternal long-axis views. A separate dataset of 27 906 studies from UCSF was used to train a second multi-view DNN model to detect moderate-to-severe or severe MR
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: Cervical cancer morbidity and mortality remain a significant global health challenge worldwide, with an age-standardized incidence rate (ASR) of 7.3/100,000 in 2022. Low and Middle-Income Countries (LMICs), especially sub-Saharan Africa, have the highest incidence and mortality of cervical cancer, with 70% to 90% of cervical cancer cases and deaths, respectively. Despite Rwanda's considerable efforts, cervical cancer remained the second most prevalent cancer among Rwandan women in 2023. Although numerous studies have explored the relationship between early detection and better outc
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.
Object detection in complex environments, such as challenging lighting conditions, adverse weather, and target occlusions, poses significant difficulties for existing algorithms. To address these challenges, this study introduces a collaborative solution integrating improved CycleGAN-based data augmentation and an enhanced object detection framework, AS-YOLO. The improved CycleGAN incorporates a dual self-attention mechanism and spectral normalization to enhance feature capture and training stability. The AS-YOLO framework integrates a channel-spatial parallel attention mechanism, an AFPN stru
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.
This study develops an innovative approach that integrates a colorimetric sensor array (CSA) composed of phenylalanine-modified Mn3O4 nanozymes with advanced algorithms, aiming to detect the anthrax biomarker 2,6-pyridine dicarboxylic acid (2,6-PDA) and six other structural analogs. The nanozymes exhibit tunable oxidase-like activity, catalyzing the oxidation of the chromogenic substrate 3,3',5,5'-tetramethylbenzidine (TMB) to produce blue-colored oxTMB, resulting in quantifiable color changes modulated by the PDAs' interactions. With the assistance of multivariate statistical analysis, the CS
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.
PURPOSE: To evaluate the diagnostic performance of three different parameter sets relevant to corneal asymmetry in comparison to conventional parameters including maximum anterior corneal curvature (Kmax) and thinnest corneal thickness for diagnosis of keratoconus.
METHODS: In this retrospective case control study, 290 eyes with keratoconus and 847 eyes of normal patients were included in the analyses. Corneal tomography data were acquired from Scheimpflug tomography. The sklearn and FastAI libraries were used in a Python 3 environment to create all machine learning models. The original topog
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.
OBJECTIVES: We assessed the risk for the high-grade precancerous CIN 2 (+) in women with HSIL and ASC-H depending on HPV status.
MATERIAL AND METHODS: A retrospective analysis of results of cervical cancer screening following the current ASCCP recommendations by co-testing (LBC and molecular HPV DNA HR) performed between 2018 and 2022 in the Laboratory of Cervical Pathology, Obstetrics and Gynecology Hospital of Poznan University of Medical Sciences. Patient ages ranged from 22 to 72 years.
RESULTS: The analysis of abnormal results of liquid-based cytology revealed the following: 1 suspicion
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.