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
1316 публикаций
Поиск: 95 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 54 с найденным полным текстом
Black carbon (BC) is emitted into the atmosphere during combustion processes, often in conjunction with emissions such as nitrogen oxides (NOx) and ozone (O3), which are also by-products of combustion. In highly polluted regions, combustion processes are one of the main sources of aerosols and particulate matter (PM) concentrations, which affect the radiative budget. Despite the high relevance of this air pollution metric, BC monitoring is quite expensive in terms of instrumentation and of maintenance and servicing. With the aim to provide tools to estimate BC while minimising instrumentation
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: Hyperbilirubinemia is emerging as an increasingly common problem in newborns due to a decreasing hospital length of stay after birth. Jaundice is the most common disease of the newborn and although being benign in most cases it can lead to severe neurological consequences if poorly evaluated. In different areas of medicine, data mining has contributed to improve the results obtained with other methodologies.Hence, the aim of this study was to improve the diagnosis of neonatal jaundice with the application of data mining techniques.
METHODS: This study followed the different phases
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.
Cell deformability is a useful feature for diagnosing various diseases (e.g., the invasiveness of cancer cells). Existing methods commonly inflict pressure on cells and observe changes in cell areas, diameters, or thickness according to the degree of pressure. Then, the Young's moduli (i.e., a measure of deformability) of cells are estimated based on the assumption that the degrees of the changes are inversely proportional to Young's moduli. However, manual measurements of the physical changes in cells are labor-intensive, and the subjectivity of the operators can intervene during this step, t
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.
Identifying drought-responsive genes is critical for climate-resilient crop breeding, yet computational gene-trait association often relies on single-omics or generalized genomic datasets. Optimal algorithm selection for high-dimensional, small multi-omics datasets also remains a persistent challenge. We present a machine learning framework that extends the QTG-Finder feature set by integrating transcriptomic and proteomic features to classify drought-responsive genes in rice. Using MBKBase annotations, we evaluated the ability of these models to prioritise 336 drought-responsive genes among 2
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: Elderly patients with acute myeloid leukemia (AML) exhibit considerable biological and clinical heterogeneity, hindering precise prognosis. Existing prognostic systems inadequately capture the complexity of elderly AML due to their reliance on data from younger cohorts and omission of key factors like immunophenotypic markers and therapeutic profiles. This study aimed to develop and internally validate a machine learning-based prognostic model specifically tailored to elderly AML patients.
METHODS: A total of 156 patients were analyzed using a two-stage modeling strategy. Clinical
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: To develop and validate a clinically informed deep learning framework for admission laboratory-based screening and risk stratification of uremia-associated advanced renal dysfunction.
METHODS: We propose MLP-CKD, a multi-branch feature interaction-enhanced multilayer perceptron that groups laboratory variables by clinical domain and incorporates missingness indicators to capture test-availability patterns. Adult ICU patients were extracted from MIMIC-IV, and laboratory measurements obtained within the first 24 h after ICU admission were summarized using mean, minimum, and maximum v
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.
Diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) is one of the most frequent subtypes of non-Hodgkin lymphomas. We used artificial neural networks (multilayer perceptron and radial basis function), machine learning, and conventional bioinformatics to predict the overall survival and molecular subtypes of DLBCL. The series included 106 cases and 730 genes of a pancancer immune-oncology panel (nCounter) as predictors. The multilayer perceptron predicted the outcome with high accuracy, with an area under the curve (AUC) of 0.98, and ranked all the genes according to their importance. In a multivariate analy
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 explores deep feature representations from photoplethysmography (PPG) signals for coronary artery disease (CAD) identification in 80 participants (40 with CAD). Finger PPG signals were processed using multilayer perceptron (MLP) and convolutional neural network (CNN) autoencoders, with performance assessed via 5-fold cross-validation. The CNN autoencoder model achieved the best results (recall 96.67%, precision 96.71%, accuracy 96.11%), outperforming MLP features and time-series imaging methods (<90%). These findings highlight the efficacy of CNN-extracted PPG features, offering a l
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 dataset including cases of six otoneurological diseases was analysed using machine learning methods to investigate the classification problem of these diseases and to compare the effectiveness of different methods for this data. Linear discriminant analysis was the best method and next multilayer perceptron neural networks provided that the data was input into a network in the form of principal components. Nearest neighbour searching, k-means clustering and Kohonen neural networks achieved almost as good results as the former, but decision trees slightly worse. Thus, these methods fared well
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.
Keratoconus (KC) is the most common type of corneal ectasia. A corneal transplantation was the treatment of choice until the last decade. However, intra-corneal ring implantation has become more and more common, and it is commonly used to treat KC thus avoiding a corneal transplantation. This work proposes a new approach based on Machine Learning to predict the vision gain of KC patients after ring implantation. That vision gain is assessed by means of the corneal curvature and the astigmatism. Different models were proposed; the best results were achieved by an artificial neural network based
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.
Objective.Preterm delivery remains the leading cause of neonatal mortality worldwide. Early detection and accurate prediction of women at risk are critical for improving maternal and neonatal outcomes. This study aimed to diagnose preterm delivery using uterine contraction signals, providing a non-invasive approach to assist in clinical decision-making.Method.Electrohysterography (EHG) and tocodynamometry (TOCO) signals were recorded from a dataset of 300 samples, including both term and preterm deliveries. Linear and nonlinear signal processing techniques were employed to extract a wide range
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.
BACKGROUND: Both HIV and TB are chronic infectious diseases requiring long-term treatment and follow-up, resulting in extensive electronic medical records. With the exponential growth of health and medical big data, effectively extracting and analyzing these data has become the research hotspot. As a fundamental aspect of artificial intelligence, machine learning has been extensively applied in medical research, encompassing diagnosis, treatment, patient monitoring, drug development, and epidemiological investigations. This significantly enhances medical information systems and facilitates the
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 integration of multi-omics data holds great promise for identifying robust and clinically relevant biomarkers, yet the increasing complexity of computational methods raises questions about their practical utility. In this study, we present a comprehensive benchmarking framework that evaluates 27 feature selection strategies and 11 predictive models across three real-world disease cohorts: Alzheimer's disease, progressive supranuclear palsy, and breast cancer. We compare traditional machine learning, ensemble-based methods, and state-of-the-art deep learning models in terms of predictive pe
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.
Contrast-induced nephropathy (CIN) is a serious complication in ST-elevation myocardial infarction (STEMI) patients undergoing primary percutaneous coronary intervention (pPCI). Early identification of high-risk patients is essential to improve outcomes and reduce mortality. The Meta-Analysis Global Group in Chronic Heart Failure (MAGGIC) risk score was originally designed to predict mortality in heart failure patients, but its role in predicting CIN has not been fully explored. In the present retrospective study, 1403 STEMI patients treated with pPCI were analyzed. Those who developed CIN had
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.
Acoustic scene classification aims to recognize the scenes corresponding to sound signals in the environment, but audio differences from different cities and devices can affect the model's accuracy. In this paper, a time-frequency-wavelet fusion network is proposed to improve model performance by focusing on three dimensions: the time dimension of the spectrogram, the frequency dimension, and the high- and low-frequency information extracted by a wavelet transform through a time-frequency-wavelet module. Multidimensional information was fused through the gated temporal-spatial attention unit,
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.
The seriousness of the Obstructive Sleep Apnea/Hypopnea Syndrome is measured by the apnea-hypopnea index (AHI), the number of sleep apneas and hypopneas over the total sleep time (TST). Cardiorespiratory signals are used to detect respiratory events while the TST is usually assessed by the analysis of electroencephalogram traces in polysomnography (PSG) or wrist actigraphy trace in portable monitoring. This paper presents a sleep/wake automatic detector that relies on a wavelet-based complexity measure of the midsagittal jaw movement signal and multilayer perceptrons. In all, 63 recordings wer
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: Autism Spectrum Disorder (ASD) affects 1 in 100 children globally, yet early detection remains challenging due to reliance on subjective behavioral assessments and limited specialist availability, particularly in resource-constrained settings. Eye-tracking biomarkers offer objective, quantitative measurements of visual attention patterns, but existing Neural Network approaches lack systematic evaluation across diverse neural network architectures and multi-site data. This study provides a comprehensive comparison of Graph Neural Networks, Long Short-Term Memory networks, and Multil
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоиск 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.
Poor aqueous solubility of medicines has been a subject of great interest for improvement of pharmaceutical industry. Computational analysis of solubility data is of great importance for evaluation of supercritical processing which can be used to enhance drugs solubility. A computational method for estimating the solubility of pharmaceuticals in supercritical carbon dioxide (SC-CO2) at varying processing conditions was developed using machine learning. Leveraging an innovative combination of experimental data and advanced machine learning techniques, this study investigates the prediction of b
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.
Detecting fetal distress early and accurately is critical to the reduction of adverse neonatal outcomes. However, this proves to be a challenging task. The use of artificial intelligence (AI) provides a promising solution by facilitating the analysis of cardiotocography (CTG) signals in a more timely and precise manner. Despite this, AI in fetal monitoring faces several critical obstacles. In this study, we evaluated six experimental scenarios on a publicly available UCI CTG dataset consisting of 2,160 cases, each containing 21 features and examined how selected machine learning-based models,
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: Predicting clinical pregnancy following intrauterine insemination (IUI) remains challenging because of the complex interplay of multiple biological and treatment-related factors. Machine learning approaches may improve predictive accuracy compared with conventional statistical methods. This study aimed to compare the predictive performance of logistic regression (LR), random forest (RF), and multilayer perceptron (MLP) models and to explore their clinical interpretability.
METHODS: A total of 957 IUI cycles were randomly divided into a training set (80%) and an independent validat
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.