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
2466 публикаций
Поиск: 91 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 547 с найденным полным текстом
Graefe's archive for clinical and experimental ophthalmology = Albrecht von Graefes Archiv fur klinische und experimentelle Ophthalmologie2009eng
BACKGROUND: Perimetry remains one of the main diagnostic tools in glaucoma, and it is usually used in conjunction with evaluation of the optic nerve. This study assesses the capability of automatic pattern recognition methods, and in particular the support vector machines (SVM), to provide a valid clinical diagnosis classification of glaucoma based solely upon perimetry data.
METHODS: Over 2,200 patient records were reviewed to produce an annotated database of 2,017 eyes. Visual field (VF) data were obtained with HFA II perimeter using the 24-2 algorithm. Ancillary information included treate
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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.
A robust, automated pattern recognition system for polysomnography data targeted to the sleep-waking state and stage identification is presented. Five patterns were searched for: slow-delta and theta wave predominance in the background electro-encephalogram (EEG) activity; presence of sleep spindles in the EEG; presence of rapid eye movements in an electro-oculogram; and presence of muscle tone in an electromyogram. The performance of the automated system was measured indirectly by evaluating sleep staging, based on the experts' accepted methodology, to relate the detected patterns in infants
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка службы здравоохранения 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.
We describe a novel device and method for real-time measurement of lingual-palatal pressure and automatic identification of the oral transfer phase of deglutition. Clinical measurement of the oral transport phase of swallowing is a complicated process requiring either placement of obstructive sensors or sitting within a fluoroscope or articulograph for recording. Existing detection algorithms distinguish oral events with EMG, sound, and pressure signals from the head and neck, but are imprecise and frequently result in false detection. We placed seven pressure sensors on a molded mouthpiece fi
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.
The results we have presented demonstrate that a network based on a selective principle can function in the absence of forced learning or an a priori program to give recognition, classification, generalization, and association. While Darwin II is not a model of any actual nervous system, it does set out to solve one of the same problems that evolution had to solve--the need to form categories in a bottom-up manner from information in the environment, without incorporating the assumptions of any particular observer. The key features of the model that make this possible are (1) Darwin II incorpo
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.
Learning to synthesize free-hand sketches controllably according to specified categories and sketching styles is a challenging task, due to the lack of training data with category labels and style labels. One choice to control the synthesis is by self-organizing a latent coding space to preserve the similarity of structural patterns of the observed data. A practical way is introducing a Gaussian mixture prior over the latent codes, where each Gaussian component represents a specific categorical or stylistic pattern. As a result, we can generate sketches by sampling the latent variables from 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.
The core challenge of multi-modal object re-identification (ReID) lies in reconciling the style discrepancies across different modalities with the semantic consistency of identity. However, existing methods are difficult to effectively separate semantic features from modality-specific styles, resulting in semantic representations being contaminated by noise and affecting recognition performance. To address the above issues, we propose a multi-modal re-identification framework based on semantic-stylistic decoupled distillation, named SD2-ReID (Semantic-Stylistic Decoupled Distillation for ReID)
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.
Sign language recognition (SLR) for low-resource languages like Bangla suffers from signer variability, viewpoint variations, and limited annotated datasets. In this paper, we present BdSLW401, a large-scale, multi-view, word-level Bangla Sign Language (BdSL) dataset with 401 signs and 102,176 video samples from 18 signers in front and lateral views. To improve transformer-based SLR, we introduce Relative Quantization Encoding (RQE), a structured embedding approach anchoring landmarks to physiological reference points and quantizes motion trajectories. RQE improves attention allocation by decr
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.
LiDAR point cloud panoptic segmentation is a rapidly developing task that unifies object detection, semantic segmentation, and instance segmentation. However, it requires both semantic and instance annotations, which are costly and labor-intensive to obtain. In this work, we propose a novel framework for LiDAR point cloud panoptic segmentation, which requires only a tiny proportion (e.g., 1% or fewer) of semantic labels and eliminates the need for any manual instance label. Specifically, we first adopt an active labeling strategy to annotate a small subset of the semantic labels. Then, we desi
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 paper presents the Visual Attention Engine (VAE), which is a digital cellular neural network (CNN) that executes the VA algorithm to speed up object-recognition. The proposed time-multiplexed processing element (TMPE) CNN topology achieves high performance and small area by integrating 4800 (80 × 60) cells and 120 PEs. Pipelined operation of the PEs and single-cycle global shift capability of the cells result in a high PE utilization ratio of 93%. The cells are implemented by 6T static random access memory-based register files and dynamic shift registers to enable a small area of 4.5 mm(2
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.
Point cloud-based place recognition aims to estimate a rough location by searching the database with a global descriptor aggregated from local features of the query point cloud. Recent advanced methods exploit the attention mechanism that establishes all pairs of relationships to enhance the local features with long-range contextual information. However, this operation may aggregate redundant and misleading information from time-varying objects and task-irrelevant areas (such as cars and ground points) into the local features, thereby impairing the discriminative power of the features. In this
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.
Radar-based gesture recognition has emerged as a promising approach for unobtrusive interaction. Unlike camera-based systems, radar sensors can detect gestures through opaque materials, enabling seamless embedding into various everyday objects. However, it remains unclear how to train models efficiently for robust gesture recognition through diverse materials. To investigate this, we collected a dataset of 17,520 gesture recordings performed through 73 everyday materials. By comparing several material-sampling and data-augmentation strategies, we found that a small carefully selected represent
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.
In recent years, vision screening has emerged globally for employment (on a yearly basis) within primary and high schools since myopia heavily affects school-aged children. However, this is a laborious and time-consuming task. This article proposes an intelligent system for "self-service" vision screening. Individuals can accomplish this task independently-without any assistance by technical staff. The technical solution involved within this platform is human action recognition realized by pose estimation (real-time human joint localization in images, including detection, association, and trac
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: Bronchiectasis is one of the causes of non-resolving, persistent or recurrent pulmonary infection which, if uncorrected may have deleterious consequences on the lung parenchyma and pulmonary circulation. High-resolution computed tomography (HRCT) is needed for the confirmation, localization and directing management accordingly.
CONTENTS: Bronchiectasis is one of the major cause of morbidity worldwide. Chest radiograph is done at the initial suspicion which is supplemented by HRCT to confirm the diagnosis. Imaging diagnosis supplemented by the recognition of the pattern of involvem
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.
With the maturity of intelligent technology such as human-computer interaction, human action recognition (HAR) technology has been widely used in virtual reality, video surveillance, and other fields. However, the current video-based HAR methods still cannot fully extract abstract action features, and there is still a lack of action collection and recognition for special personnel such as prisoners and elderly people living alone. To solve the above problems, this paper proposes a multidimensional feature fusion network, called P-MTSC3D, a parallel network based on context modeling and tempora
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 high significance of the human-machine interaction system, facial expression recognition (FER) has become one of the most popular research fields in pattern recognition. The recognition of facial expressions is a challenging problem, because it is dependent on the quality of the facial depiction. Many different aspects have been added to detect facial expressions. But there is no universal set of features that can be useful to capture all the emotions. Therefore, there have been some researchers who are interested in combining several features to get more recognition. But this method is pr
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 focuses on developing an automatic high-precision alignment system that integrates automated optical inspection with machine vision recognition to replace traditional manual alignment methods. The core aim is to implement an image-based positioning and control system for a precision alignment platform with dual cameras. Various image processing techniques, such as template matching, edge detection, mathematical morphology, and Hough transforms, are used to identify target features. The identified target coordinates are then fed back to the controller, which calculates the necessary
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.
Discrete gesture recognition provides a direct output form for command-based human-machine interaction, while fine-grained multi-level recognition can expand command capacity by mapping subtle graded finger movements to distinct commands or different levels of the same command, thereby reducing the need for large or repetitive hand gestures. However, reliably distinguishing fine-grained multi-level gestures remains challenging. Here, we present a stretchable multichannel ultrasonic device comprising four functional sites and sixteen piezoelectric modules. Its fan-shaped substrate stretches up
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.
Unsupervised domain adaptive object detection (UDAOD) aims to effectively apply the detector trained on a labeled (source domain) and an unlabeled (target domain) dataset to the target domain. The mean teacher framework has demonstrated good applicability and wide application in this task. However, influenced by the difference between the two domains, the teacher model often generates many false positive objects. The pseudo-labels cannot sufficiently include all classes of objects in an image because of single-threshold filtering, causing the model to perform poorly in detection tasks. Therefo
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.
In the present paper, a procedure is developed for fully automatic recognition of the frontal sinus in cranial radiographs. An X-ray image of a whole skull is required at the input of the procedure, which consists of three subsequent steps: the selection of a rectangular region of interest, containing the sinus; detection of the line of brow ridges; and fronto-nasal suture, detection of the borders of the frontal sinus. The recognition algorithm is based on a method of connectivity-preserving thresholding, introduced in the present study, and on watersheds from markers. Totally, 50 X-ray image
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 natural language understanding, intent recognition plays a central role in human-computer interaction. However, in elderly-care scenarios, acoustic signals are often affected by atypical speech patterns, slower speaking rates, and environmental noise, making audio information less reliable and reducing the effectiveness of conventional text-audio fusion methods. To address this problem, we propose a prompt-guided and quality-aware text-audio intent recognition framework. Specifically, a χ2-based intent prototype soft prompt is introduced to enhance the semantic representation of text. Then,
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.