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
317 публикаций
Поиск: 1866 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 44 с найденным полным текстом
OBJECTIVES: In orthognathic surgery, preoperative three-dimensional soft-tissue simulations are frequently used to determine the desired jaw displacements to enhance the facial soft tissue. This study aimed to develop and validate a deep learning-based method to predict postoperative facial soft tissue outcomes in real time for various orthognathic procedures.
METHODS: The study included 458 patients who underwent various orthognathic procedures. A deep learning-based method was developed based on 3D photographs for the real-time prediction of soft-tissue changes following orthognathic surger
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.
In cloud computing (CC), task scheduling allocates the task to best suitable resource for execution. This article proposes a model for task scheduling utilizing the multi-objective optimization and deep learning (DL) model. Initially, the multi-objective task scheduling is carried out by the incoming user utilizing the proposed hybrid fractional flamingo beetle optimization (FFBO) which is formed by integrating dung beetle optimization (DBO), flamingo search algorithm (FSA) and fractional calculus (FC). Here, the fitness function depends on reliability, cost, predicted energy, and makespan, th
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.
Parkinson's disease (PD) is associated with abnormal neural oscillations within the cortico-striatal-thalamo-cortical (CSTC) circuit, and current therapeutic options remain limited in their ability to restore physiological network dynamics. Transcranial alternating current stimulation (tACS) has recently emerged as a promising non-invasive approach. However, its optimal frequency and underlying mechanisms in PD remain incompletely understood. Here, we compared theta (6 Hz), alpha (10 Hz), beta (20 Hz), and gamma (40 Hz) tACS in 1-methyl-4-phenyl-1,2,3,6-tetrahydropyridine (MPTP)-treated mice 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.
Brain-Computer Interfaces (BCIs) enable direct communication between the brain and external devices by decoding motor intentions from EEG signals. However, the existing multi-class classification methods for motor imagery EEG (MI-EEG) signals are hindered by low signal quality and limited accuracy, restricting their practical application. This study focuses on rehabilitation training scenarios, aiming to capture the motor intentions of patients with partial or complete motor impairments (such as stroke survivors) and provide feedforward control commands for exoskeletons. This study developed 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.
Vertebrates possess a biomechanical structure with redundant muscles, enabling adaptability in uncertain and complex environments. Harnessing this inspiration, musculoskeletal systems offer advantages like variable stiffness and resilience to actuator failure and fatigue. Despite their potential, the complex structure presents modelling challenges that are difficult to explicitly formulate and control. This difficulty arises from the need for comprehensive knowledge of the musculoskeletal system, including details such as muscle arrangement, and fully accessible muscle and joint states. Whilst
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.
Developmental dyslexia is a reading disorder often characterized by reduced awareness of speech units. Whether the neural source of this phonological disorder in dyslexic readers results from the malfunctioning of the primary auditory system or damaged feedback communication between higher-order phonological regions (i.e., left inferior frontal regions) and the auditory cortex is still under dispute. Here we recorded magnetoencephalographic (MEG) signals from 20 dyslexic readers and 20 age-matched controls while they were listening to ∼10-s-long spoken sentences. Compared to controls, dyslexic
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.
Medium spiny neurons (MSNs) comprise over 90% of cells in the striatum. In vivo MSNs display coherent burst firing cell assembly activity patterns, even though isolated MSNs do not burst fire intrinsically. This activity is important for the learning and execution of action sequences and is characteristically dysregulated in Huntington's Disease (HD). However, how dysregulation is caused by the various neural pathologies affecting MSNs in HD is unknown. Previous modeling work using simple cell models has shown that cell assembly activity patterns can emerge as a result of MSN inhibitory networ
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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.
BACKGROUND: Nasopharyngeal carcinoma (NPC) is often diagnosed at advanced stages, creating a need for minimally invasive approaches to support detection. This study evaluated plasma attenuated total reflectance Fourier transform infrared (ATR-FTIR) spectroscopy, combined with machine learning, to distinguish NPC from clinically healthy individuals.
METHODS: Plasma samples from 51 histologically confirmed NPC cases and 51 age- and sex-matched clinically healthy controls were analyzed across 4000-600 cm-1. Differences at 21 spectral peaks were assessed using the Mann-Whitney U test. Seven machi
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.
Spiking Neural Networks are widely studied for their brain-inspired ability to process sequential information, yet their memory limitations often hinder the extraction of long-term dependencies. Reservoir computing, and in particular liquid state machines (LSM), has gained attention within this context for its ability to separate the recurrence and classification components into a recurrent reservoir liquid followed by a feedforward layer. However, existing LSM hardware suffers from significant design trade-offs, including large memory demands or performance degradation due to restrictive conn
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 compare artificial neural networks (ANN) and robust Bayesian classifiers (RBC) in predicting outcome following acute myocardial infarction (AMI).
METHODS: Clinical, exercise ECG and stress echo variables by 496 patients with AMI were used to predict the cumulative end-point of cardiac death, nonfatal reinfarction and unstable angina. Revascularized patients were censored. Short (200 days)-, medium (400 days)- and long (1000 days)-term observation intervals, including 50%, 75% and 90% of the events, respectively, were considered. At each interval, any patient was binary assigned
Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка 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.
INTRODUCTION: X-rays, Computed Tomography (CT) scans, Magnetic Resonance Imaging (MRI), and ultrasound scans are examples of common medical imaging methods. These techniques are highly effective at extracting features, classifying, and diagnosing bone and muscle injuries. Enhancing athletic performance, minimizing injuries, and promoting players' overall health are the main goals of the vital discipline of sports medicine. Sports feature extraction of medical images, and sports medicine specialists help athletes reach their full potential while preserving their long-term health by preventing i
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: To review studies reporting the role of Machine Learning (ML) techniques in the diagnosis of keratoconus (KC) over the past decade, shedding light on recent developments while also highlighting the existing gaps between academic research and practical implementation in clinical settings.
METHODS: The review process begins with a systematic search of primary digital libraries using relevant keywords. A rigorous set of inclusion and exclusion criteria is then applied, resulting in the identification of 62 articles for analysis. Key research questions are formulated to address advanceme
СтатьяОбзорПоиск 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.
European archives of oto-rhino-laryngology : official journal of the European Federation of Oto-Rhino-Laryngological Societies (EUFOS) : affiliated with the German Society for Oto-Rhino-Laryngology - Head and Neck Surgery2026eng
BACKGROUND: Cerebrospinal fluid (CSF) leak remains one of the most significant complications of skull base surgery, particularly in endoscopic endonasal and transsphenoidal approaches. Accurate risk stratification may improve surgical planning and reconstruction strategies. Artificial intelligence (AI)-based models have been increasingly investigated for CSF leak prediction; however, the evidence remains methodologically heterogeneous. This scoping review aimed to map the current literature and summarize data sources, modeling approaches, validation strategies, and reported performance.
METHO
СтатьяОбзорПолный 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: Determination of estrogen receptor (ER) and progesterone receptor (PR) status is critical for breast cancer subtyping and guiding endocrine therapy. Although immunohistochemistry (IHC) remains the diagnostic gold standard, it is costly, labor-intensive, and prone to interobserver variability. These limitations are particularly restrictive in low-resource settings where access to standardized receptor testing is limited.
OBJECTIVE: This study presents a proof-of-concept evaluation of attenuated total reflectance-Fourier transform infrared (ATR-FTIR) spectroscopy combined with artif
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.
Elderly and individuals with disabilities can greatly benefit from human activity recognition (HAR) systems, which have recently advanced significantly due to the integration of the Internet of Things (IoT) and artificial intelligence (AI). The blending of IoT and AI methodologies into HAR systems has the potential to enable these populations to lead more autonomous and comfortable lives. HAR systems are equipped with various sensors, including motion capture sensors, microcontrollers, and transceivers, which supply data to assorted AI and machine learning (ML) algorithms for subsequent analys
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.
Biologically inspired deep convolutional neural networks (CNNs), trained for computer vision tasks, have been found to predict cortical responses with remarkable accuracy. However, the internal operations of these models remain poorly understood, and the factors that account for their success are unknown. Here we develop a set of techniques for using CNNs to gain insights into the computational mechanisms underlying cortical responses. We focused on responses in the occipital place area (OPA), a scene-selective region of dorsal occipitoparietal cortex. In a previous study, we showed that fMRI
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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.
Power electronic converters are widely implemented in many types of power applications such as microgrids. Power converters can make a physical connection between the power resources and the power application. To control a power converter, required data such as the voltage and the current of that should be measured to be used in a control application. Therefore, a communication-based structure including sensors and communication links can be used to measure the desired data and transmit that to the controllers. So, a power converter-based system can be considered as a type of cyber-physical sy
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.
Accurate monitoring in complex biofluids remains challenging due to unpredictable skin - electrode interfacial interference and matrix-dependent impedance variations. Here, we present an intelligent enzymatic microneedle platform that achieves calibration-efficient, matrix-adaptive, and drift-resilient high-fidelity sensing through a Nafion-shielded dual-mode architecture and an explainable feedforward neural network (FFNN). Using glucose as a representative model analyte, the platform integrates 2T/4T impedance acquisition with a functionalized Nafion interface to improve robustness against c
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.
With the rapid growth of biomedical research literature, automatic knowledge extraction and mining have become increasingly important. In the field of biomedical text mining, Named Entity Recognition (NER) and Relationship Extraction (RE) are essential tasks. However, challenges such as the lack of viral protein text recognition, limited corpora, and poor annotation quality remain significant obstacles. To address these challenges, this study aims to establish a named entity recognition corpus specifically for viral protein entity recognition. We propose a BERT-SPAN model, enhanced with adapti
СтатьяСравнительное исследованиеПолный 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.
Mean-field (MF) models are computational formalism used to summarize in a few statistical parameters the salient biophysical properties of an inter-wired neuronal network. Their formalism normally incorporates different types of neurons and synapses along with their topological organization. MFs are crucial to efficiently implement the computational modules of large-scale models of brain function, maintaining the specificity of local cortical microcircuits. While MFs have been generated for the isocortex, they are still missing for other parts of the brain. Here we have designed and simulated
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.