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
1754 публикаций
Поиск: 150 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 220 с найденным полным текстом
We applied unsupervised machine learning to analyze blood pressure (BP) and resting heart rate (HR) patterns measured during a 1-year period to assess their cross-sectional relationships with subclinical cerebral and renal target damage. Dimension reduction via uniform manifold approximation and projection, followed by K-means++ clustering, was used to categorize 362 community-dwelling participants (mean age, 56.2 years; 54.9% women) into three groups: Low BP and Low HR (Lo-BP/Lo-HR), High BP and High HR (Hi-BP/Hi-HR), and Low BP and High HR (Lo-BP/Hi-HR). Cerebral vessel lesions were defined
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.
BackgroundSepsis remains a major cause of mortality and morbidity worldwide. Recent studies suggest that gut microbiota-derived metabolites, such as α-hydroxybutyrate (α-HB), may play a critical role in the progression of sepsis. However, the molecular mechanisms underlying α-HB's involvement in sepsis remain unclear. This study aims to explore the targets of α-HB and their association with sepsis progression using multi-database data mining, machine learning, and unsupervised clustering analyses.Methodsα-HB-related targets were identified through comprehensive data mining from three databases
Поиск 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: Epicardial adipose tissue (EAT) accumulation is associated with the progression of atrial fibrillation. However, the histological features of EATs are poorly defined and their correlation with atrial fibrosis is unclear.
OBJECTIVE: The purpose of this study was to identify and characterize EAT subgroups in the persistent atrial fibrillation (PeAF) cohorts.
METHODS: EATs and the corresponding left atrial appendage samples were obtained from patients with PeAF via surgical intervention. Adipocyte markers, that is, Uncoupling Protein 1, Transcription Factor 21, and CD137, were exami
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.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
Письмо в редакциюПоиск 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.
Searches for new resonances are performed using an unsupervised anomaly-detection technique. Events with at least one electron or muon are selected from 140 fb^{-1} of pp collisions at sqrt[s]=13 TeV recorded by ATLAS at the Large Hadron Collider. The approach involves training an autoencoder on data, and subsequently defining anomalous regions based on the reconstruction loss of the decoder. Studies focus on nine invariant mass spectra that contain pairs of objects consisting of one light jet or b jet and either one lepton (e,μ), photon, or second light jet or b jet in the anomalous regions
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.
'Polypharmacology' is usually used to describe the network-wide effect of a single compound, but traditional Chinese medicine (TCM) has a polypharmacological effect naturally based on the 'multi-components, multi-targets and multi-pathways' principle. It is a challenge to investigate the polypharmacology mechanism of TCM with multiple components. In this study, we used XiaoErFuPi (XEFP) granules as an example to describe an unsupervised learning strategy for polypharmacology research of TCM and to explore the mechanism of XEFP polypharmacology against multifactorial disease function dyspepsia
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.
IMPORTANCE: Older adults with advanced cancer who have high pretreatment symptom severity often experience adverse events during cancer treatments. Unsupervised machine learning may help stratify patients into different risk groups.
OBJECTIVE: To evaluate whether clusters identified from baseline patient-reported symptom severity were associated with adverse outcomes.
DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: This secondary analysis of the Geriatric Assessment Intervention for Reducing Toxicity in Older Patients With Advanced Cancer (GAP70+) Trial (2014-2019) included patients who completed the Nat
Рандомизированное исследованиеСтатьяПоддержка 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.
INTRODUCTION: Several challenges face the U.S. Marine Corps (USMC) and other services in their efforts to design recruit training to augment warfighter mobility and resilience in both male and female recruits as part of an integrated model. Strength and power underpin many of the physical competencies required to meet the occupational demands one might face in military. As the military considers adopting force plate technology to assess indices of strength and power, an opportunity presents itself for the use of machine learning on large datasets to deduce the relevance of variables related to
СтатьяПоддержка 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.
PURPOSE: Given the limitations of extant models for normal tissue complication probability estimation for osteoradionecrosis (ORN) of the mandible, the purpose of this study was to enrich statistical inference by exploiting structural properties of data and provide a clinically reliable model for ORN risk evaluation through an unsupervised-learning analysis that incorporates the whole radiation dose distribution on the mandible.
METHODS AND MATERIALS: The analysis was conducted on retrospective data of 1259 patients with head and neck cancer treated at The University of Texas MD Anderson Canc
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.
PURPOSE: Given the limitations of extant models for normal tissue complication probability estimation for osteoradionecrosis (ORN) of the mandible, the purpose of this study was to enrich statistical inference by exploiting structural properties of data and provide a clinically reliable model for ORN risk evaluation through an unsupervised-learning analysis.
MATERIALS AND METHODS: The analysis was conducted on retrospective data of 1,259 head and neck cancer (HNC) patients treated at the University of Texas MD Anderson Cancer Center between 2005 and 2015. The (structural) clusters of mandibul
ПрепринтСтатьяПоиск 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.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
СтатьяОпубликованное исправлениеПоиск 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: The field of toxicology has witnessed substantial advancements in recent years, particularly with the adoption of new approach methodologies (NAMs) to understand and predict chemical toxicity. Class-based methods such as clustering and classification are key to NAMs development and application, aiding the understanding of hazard and risk concerns associated with groups of chemicals without additional laboratory work. Advances in computational chemistry, data generation and availability, and machine learning algorithms represent important opportunities for continued improvement of t
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: Cardiogenic shock (CS) is a complex state with many underlying causes and associated outcomes. It is still difficult to differentiate between various CS phenotypes. We investigated if the CS phenotypes with distinctive clinical profiles and prognoses might be found using the machine learning (ML) consensus clustering approach.
METHODS: The current study included patients who were diagnosed with CS at the time of admission from the electronic ICU (eICU) Collaborative Research Database. Among 21,925 patients with CS, an unsupervised ML consensus clustering analysis was conducted. Th
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.
BACKGROUND: Anomaly detection is crucial in healthcare data due to challenges associated with the integration of smart technologies and healthcare. Anomaly in electronic health record can be associated with an insider trying to access and manipulate the data. This article focuses around the anomalies under different contexts.
METHODOLOGY: This research has proposed methodology to secure Electronic Health Records (EHRs) within a complex environment. We have employed a systematic approach encompassing data preprocessing, labeling, modeling, and evaluation. Anomalies are not labelled thus a mech
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.
Unsupervised person re-identification (re-ID) aims to match individuals across camera views without manual annotations, making it a challenging yet promising task. Although recent methods have made notable progress by leveraging pseudo-labels, two key challenges remain insufficiently addressed: (1) the inherent noise in pseudo-labels stemming from clustering, and (2) the limited discriminability of features resulting from camera variation. To address these issues, we propose a camera-aware multi-level label refinement (CMLR) framework, which jointly refines labels at both cluster and instance
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 AND OBJECTIVES: Epilepsy is a neurological disorder characterized by recurrent epileptic seizures, whose neurophysiological signature is altered electroencephalographic (EEG) activity. The use of artificial intelligence (AI) methods on EEG data can positively impact the management of the disease, significantly improving diagnostic and prognostic accuracy as well as treatment outcomes. Our work aims to systematically review the available literature on the use of unsupervised machine learning methods on EEG data in epilepsy, focusing on methodological and clinical differences in terms
СтатьяСистематический обзорПолный 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.
Concussions, also known as mild traumatic brain injury (mTBI), are a growing health challenge. Approximately four million concussions are diagnosed annually in the United States. Concussion is a heterogeneous disorder in causation, symptoms, and outcome making precision medicine approaches to this disorder important. Persistent disabling symptoms sometimes delay recovery in a difficult to predict subset of mTBI patients. Despite abundant data, clinicians need better tools to assess and predict recovery. Data-driven decision support holds promise for accurate clinical prediction tools for mTBI
СтатьяПоддержка правительства СШАПоддержка 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.
OBJECTIVES: This article reviews the principles of unsupervised learning, a novel technique which has increasingly been reported as a tool for the investigation of chronic rhinosinusitis (CRS). It represents a paradigm shift from the traditional approach to investigating CRS based upon the clinically recognized phenotypes of "with polyps" and "without polyps" and instead relies upon the application of complex mathematical models to derive subgroups which can then be further examined. This review article reports on the principles which underlie this investigative technique and some of the publi
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.
Astrocytes regulate synaptic activity across large brain territories via their complex, interconnected morphology. Emerging evidence supports the involvement of astrocytes in shaping relapse to opioid use through morphological rearrangements in the nucleus accumbens (NAc). However, a comprehensive assessment of astrocyte structural diversity within and between NAc subdivisions is lacking because of limitations in existing methodologies to quantify meaningful alterations in astrocyte structure. We developed a methodological pipeline that integrates supervised and unsupervised learning technique
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: Learning the structure of microbial communities is critical in understanding the different community structures and functions of microbes in distinct individuals. We view microbial communities as consisting of many subcommunities which are formed by certain groups of microbes functionally dependent on each other. The focus of this paper is on methods for extracting the subcommunities from the data, in particular Non-Negative Matrix Factorization (NMF). Our methods can be applied to both OTU data and functional metagenomic data. We apply the existing unsupervised NMF method and also
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.