m+Medelevator.RU
Открытая медицинская библиотека

Найдите доказательства.
Сосредоточьтесь на главном.

Медицинские публикации, первоисточники и полные тексты.
Для клинического вопроса, нового знания и следующего исследования.

Ищем по исходному запросу. Уточняем медицинские термины для поиска на других языках…

Библиотека сейчас

От первоисточника до медицинского перевода

Подключаем обновления…
Собрано из открытых источников—

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 счётчика
Доступно 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.

Найти литературу по своему диагнозу →

Нажмите на показатель для подробностей. Показатели поиска обновляются автоматически; размер всей библиотеки сверяется отдельно. Время последней проверки указано явно.

Результаты поиска

1387 публикаций

Поиск: 212 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 46 с найденным полным текстом

A Gaussian Process Regression and Wavelet Transform Time Series approaches to modeling Influenza A.

The global spread of Influenza A viruses is worsening economic and social challenges. Various mechanistic models have been developed to understand the virus's spread and evaluate intervention effectiveness. This study aimed to model the temporal dynamics of Influenza A using Gaussian Process Regression (GPR) and wavelet transform approaches. The study employed Continuous Wavelet Transform (CWT), Discrete Wavelet Transform (DWT) and Wavelet Power Spectrum to analyze time-series data from 2009 to 2023. The GPR model, known for its non-parametric Bayesian nature, effectively captured non-linear t

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39549528Открыть статью

Microscopic abnormality classification of cardiac murmurs using ANFIS and HMM.

Auscultation of heart dispenses identification of the cardiac valves. An electronic stethoscope is used for the acquisition of heart murmurs that is further classified into normal or abnormal murmurs. The process of heart sound segmentation involves discrete wavelet transform to obtain individual components of the heart signal and its separation into systole and diastole intervals. This research presents a novel scheme to develop a semi-automatic cardiac valve disorder diagnosis system. Accordingly, features are extracted using wavelet transform and spectral analysis of input signals. The prop

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 29363219Открыть статью

Co-effects of global climatic dynamics and local climatic factors on scrub typhus in mainland China based on a nine-year time-frequency analysis.

BACKGROUND: Scrub Typhus (ST) is a rickettsial disease caused by Orientia tsutsugamushi. The number of ST cases has been increasing in China during the past decades, which attracts great concerns of the public health. METHODS: We obtained monthly documented ST cases greater than 54 cases in 434 counties of China during 2012-2020. Spatiotemporal wavelet analysis was conducted to identify the ST clusters with similar pattern of the temporal variation and explore the association between ST variation and El Niño and La Niña events. Wavelet coherency analysis and partial wavelet coherency analysis

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 36277104Открыть статью

Wavelet-based segmentation and feature extraction of heart sounds for intelligent PDA-based phonocardiography.

OBJECTIVES: Many pathological conditions of the cardiovascular system cause murmurs and aberrations in heart sounds. Phonocardiography provides the clinician with a complementary tool to record the heart sounds heard during auscultation. The advancement of intracardiac phonocardiography combined with modern digital signal processing techniques has strongly renewed researchers' interest in studying heart sounds and murmurs. The aim of this work is to investigate the applicability of different spectral analysis methods to heart sound signals and explore their suitability for PDA-based implementa

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 17347743Открыть статью

Novel non-invasive P wave analysis for the prediction of paroxysmal atrial fibrillation recurrences in patients without structural heart disease: a prospective pilot study.

OBJECTIVES: The pathogenetic mechanisms responsible for the initiation and recurrence of PAF are not fully elucidated and vary among individuals. We evaluated the ability of a novel non-invasive approach based on P wave wavelet analysis to predict symptomatic paroxysmal atrial fibrillation (PAF) recurrences in individuals without structural heart disease. METHODS: We studied 50 patients (24 males, mean age 54.9 ± 9.8 years) presented to our emergency department with a symptomatic episode of PAF. The patients were followed-up for 12.1 ± 0.1 months and classified into two groups according to th

Сравнительное исследованиеСтатьяРандомизированное исследованиеПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 20837368Открыть статью

The application of continuous wavelet transform based on spectrophotometric method and high-performance liquid chromatography for simultaneous determination of anti-glaucoma drugs in eye drop.

In this study, a fast, low-cost, accurate, and precise spectrophotometric method based on the continuous wavelet transform (CWT) was assayed to determine dorzolamide (DOR) and timolol (TIM) in an eye drop sample simultaneously. Different wavelet families were investigated to select the best family for analyzing the DOR and TIM. The Mexican hat wavelet (MHW) family with the wavelength of 281 nm and Gaussian wavelet family (gaus2) in the wavelength of 267 nm were found for the simultaneous analysis of DOR and TIM, respectively. Mean recovery values of synthetic mixtures were found 97.44%±2.63 an

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 32801022Открыть статью

Effect of supraglottic mechanoreceptors on spatial mapping of respiratory related evoked responses using wavelet and Laplacian methods.

Respiratory related evoked potentials (RREPs) were recorded from eight normal subjects in response to brief pressure pulses of -10 cm H2O with a duration of 200 ms to identify the contribution of supralaryngeal mechanoreceptors to the evoked responses by constraining application of the stimulus to the larynx and sublaryngeal regions through insertion of a laryngeal mask airway (LMA). Wavelet decomposition of RREP responses from 30 electrodes on the right side of the scalp was performed for eight frequency scales in time. The RREPs at each wavelet scale were enhanced by eliminating the wavelet

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка службы здравоохранения СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 11212955Открыть статью

Robust bearing fault diagnosis for rotating machinery under noisy and variable operating conditions using a Wavelet-Mamba Network.

Bearing fault diagnosis for rotating machinery remains challenging due to strong background noise and variable operating conditions in harsh industrial environments. To address these issues, this paper proposes a robust and lightweight bearing fault diagnosis framework, termed Multi-scale and Dual-scale Wavelet Mamba (MDW-Mamba), for noisy and non-stationary industrial applications. The proposed method employs a multi-stage "noise-feature decoupling" strategy, comprising a statistically guided three-channel input, a Multi-scale Omni-kernel Convolutions (MOM-Conv) backbone, and a Dual-Scale Wav

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42804431Открыть статью

Neural classification of lung sounds using wavelet coefficients.

Electronic auscultation is an efficient technique to evaluate the condition of respiratory system using lung sounds. As lung sound signals are non-stationary, the conventional method of frequency analysis is not highly successful in diagnostic classification. This paper deals with a novel method of analysis of lung sound signals using wavelet transform, and classification using artificial neural network (ANN). Lung sound signals were decomposed into the frequency subbands using wavelet transform and a set of statistical features was extracted from the subbands to represent the distribution of

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 15265722Открыть статью

Early Prediction of Oral Precancerous Lesions Using Artificial Intelligence.

Objectives: Oral potentially malignant disorders may present as white, red, or mixed red-white lesions and require accurate early recognition. This study evaluated whether texture-analysis features extracted from clinical digital images could distinguish oral precancerous lesions from other oral mucosal lesions and normal mucosa using gray-level co-occurrence matrix (GLCM), gray-level run-length matrix (GLRLM), and wavelet analysis. Materials and Methods: Sixty-four clinical digital images were selected according to predefined inclusion and exclusion criteria. The dataset included leukoplakia,

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42544216Открыть статью

Frequency analysis of atrial fibrillation surface and intracardiac electrograms during pulmonary vein isolation.

AIMS: Frequency analysis of atrial electrograms from patients diagnosed with persistent atrial fibrillation (AF) appears to be crucial in its clinical diagnosis. This work explores the fibrillatory frequency properties of both surface and intracardiac electrograms before and after pulmonary vein isolation (PVI) using three time-frequency techniques. METHODS AND RESULTS: Surface electrocardiograms (ECGs) of 21 patients diagnosed with persistent AF undergoing PVI were recorded. Three methods, Fourier, ensemble average, and wavelet analysis, were used to identify the dominant frequency (DF) in s

Сравнительное исследованиеСтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 21486914Открыть статью

Exploring the past and forecasting the future of malaria in selected Nigerian states: A time series modelling approach using wavelet and SARIMA.

Malaria remains a life-threatening disease and poses a significant economic burden in sub-Saharan Africa, with Nigeria accounting for the highest global morbidity and mortality. Despite increased preventive and control interventions implemented by the National Malaria Elimination Programme over the years, malaria transmission in Nigeria continues to exhibit spatial and temporal dynamics making elimination difficult to achieve. Understanding malaria seasonal patterns and synchrony between cases in different transmission settings in Nigeria, and forecasting future outbreaks is therefore critical

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41926437Открыть статью

Real-time motor operating state recognition via multi-sensor fusion: A wavelet-neural-evidence framework for industrial condition monitoring.

Accurate and real-time monitoring of motor operating states is essential for ensuring the reliability, safety, and efficiency of modern industrial systems. This paper presents a multi-sensor fusion framework for intelligent motor condition monitoring, which integrates wavelet-based feature extraction, shallow neural network classification, and evidence-theoretic decision fusion. A compact hardware platform is developed to synchronously acquire vibration, acoustic, and magnetic field signals under multiple motor operating conditions. The acquired signals are segmented using sliding windows and

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41202110Открыть статью

Using texture based features from the continuous wavelet transform of the electroretinogram to predict glaucoma.

Glaucoma is an optic neuropathy resulting in the progressive loss of retinal ganglion cells (RCGs). The photopic negative response (PhNR) of the electroretinogram (ERG) has been used to objectively measure RCG function. This study sought to explore whether the usage of textural features extracted from the continuous wavelet transform of the ERG combined with ERG amplitude markers were more effective at predicting glaucoma severity than using the ERG markers alone. One-hundred and three eyes of 55 participants were included in this study, who underwent ERG testing with a protocol targeted at th

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 38082633Открыть статью

Automated Localization of Myocardial Infarction From Vectorcardiographic via Tensor Decomposition.

OBJECTIVE: Myocardial infarction (MI) causes rapid and permanent damage to the heart muscle. Therefore, it can deteriorate the myocardial structure and function if not timely diagnosed and treated. However, it is difficult to determine the precise localization of MI based on vectorcardiogram (VCG) due to the existing studies ignore the spatiotemporal features of VCG. METHODS: In this paper, a precise MI localization method was proposed based on Tucker decomposition. The multi-scale characteristics of wavelet transform and the spatiotemporal characteristics of VCG were used to construct the VC

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 36040933Открыть статью

Artifact Removal in tACS-EEG Recordings: A Combined Methodology Based on the Empirical Wavelet Transform.

Transcranial alternating current stimulation (tACS) is a non-invasive brain stimulation technique that modulates brain activity, which yields promise for achieving desired behavioral outcomes in different contexts. Combining tACS with electroencephalography (EEG) allows for the monitoring of the real-time effects of stimulation. However, the EEG signal recorded with simultaneous tACS is largely contaminated by stimulation-induced artifacts. In this work, we examine the combination of the empirical wavelet transform (EWT) with three blind source separation (BSS) methods: principal component ana

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 33018140Открыть статью

Simultaneous spectrophotometric determination of Cd2+, Cu2+, and Zn2+ in rice and vegetal samples with dimethyl-spiro[isobenzofurane-1,6'-pyrorolo[2,3-d]pyrimidine]-2',3,4,5'(1'H,3'H,7'H)tetraone using wavelet transformation-feed forward neural networks.

A multicomponent analysis method for the simultaneous spectrophotometric determination of the Cd(2+), Cu(2+), and Zn(2+) based on complex formation with dimethyl-spiro[isobenzofurane-1,6'-pyrorolo[2,3-d]pyrimidine]-2',3,4,5'(1'H,3'H,7'H)tetraone using wavelet transformation-feed forward neural network is proposed. The analytical data showed that metal to ligand ratios in all metal complexes was 1:1. The absorption spectra were evaluated with respect to synthetic ligand concentration and pH. It was found that, at pH 6.7, the complexation reactions were completed. Spectral data were reduced usin

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 23772841Открыть статью

Automatic identification of hypernasality in normal and cleft lip and palate patients with acoustic analysis of speech.

Hypernasality is seen in cleft lip and palate patients who had undergone repair surgery as a consequence of velopharyngeal insufficiency. Hypernasality has been studied by evaluation of perturbation, noise measures, and cepstral analysis of speech. In this study, feature extraction and analysis were performed during running speech using six different sentences. Jitter, shimmer, Mel frequency cepstral coefficients, bionic wavelet transform entropy, and bionic wavelet transform energy were calculated. Support vector machines were employed for classification of data to normal or hypernasal. Final

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 28253654Открыть статью

SpectralTCN: A multi-resolution wavelet gating network for vibration-based structural damage detection.

Vibration-based structural health monitoring (SHM) detects damage by identifying subtle changes in a structure's dynamic response. Deep learning models have shown strong potential for automating this classification task. However, most existing architectures share a key limitation: they either process signals purely in the time domain, or apply a global frequency-domain transform that discards information about when each frequency component occurs. This is a serious drawback, because structural damage typically manifests as short, localised events confined to specific frequency bands. This pape

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 42766612Открыть статью

A versatile Wavelet-Enhanced CNN-Transformer for improved fluorescence microscopy image restoration.

Fluorescence microscopes are indispensable tools for the life science research community. Nevertheless, the presence of optical component limitations, coupled with the maximum photon budget that the specimen can tolerate, inevitably leads to a decline in imaging quality and a lack of useful signals. Therefore, image restoration becomes essential for ensuring high-quality and accurate analyses. This paper presents the Wavelet-Enhanced Convolutional-Transformer (WECT), a novel deep learning technique developed specifically for the purpose of reducing noise in microscopy images and attaining supe

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 37992510Открыть статью

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты