Multiple myeloma (MM) is one of the most common hematological malignancies affecting the bone marrow. Radiomics analysis has been employed in the literature in an attempt to evaluate the bone marrow of MM patients. This manuscript aimed to systematically review radiomics research on MM while employing a radiomics quality score (RQS) to accurately assess research quality in the field. A systematic search was performed on Web of Science, PubMed, and Scopus. The selected manuscripts were evaluated (data extraction and RQS scoring) by three independent readers (R1, R2, and R3) with experience in r
Полный текст 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.
Study DesignNarrative review.ObjectivesBack pain is one of the leading causes of disability worldwide. While conventional imaging interpretation remains subjective and expertise-dependent, radiomics offers quantitative, data-driven analysis of medical images. We aimed to evaluate the current literature for the application of radiomics in: (1) soft tissue characterization, (2) hard tissue analysis, and (3) treatment outcome prediction in back pain conditions.MethodsWe conducted a PRISMA-style literature search across PubMed, Google Scholar, Wiley, Springer, and IEEE Xplore, focusing on studies
СтатьяОбзорПоиск 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 evaluate the potential of synthetic radiomic data generation in addressing data scarcity in radiomics/radiogenomics models.
METHODS: This study was conducted on a retrospectively collected cohort of 386 colorectal cancer patients (n = 2570 lesions) for whom matched contrast-enhanced CT images and gene TP53 mutational status were available. The full cohort data was divided into a training cohort (n = 2055 lesions) and an independent and fixed test set (n = 515 lesions). Differently sized training sets were subsampled from the training cohort to measure the impact of sample size on
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.
PURPOSE: To propose a new quality scoring tool, METhodological RadiomICs Score (METRICS), to assess and improve research quality of radiomics studies.
METHODS: We conducted an online modified Delphi study with a group of international experts. It was performed in three consecutive stages: Stage#1, item preparation; Stage#2, panel discussion among EuSoMII Auditing Group members to identify the items to be voted; and Stage#3, four rounds of the modified Delphi exercise by panelists to determine the items eligible for the METRICS and their weights. The consensus threshold was 75%. Based on the m
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 narrative review was conducted by searching PubMed and Google Scholar using keywords such as 'radiomics' AND 'thyroid nodules' from March 2019 to March 2024. Inclusion criteria focused on peer-reviewed studies in English on radiomics applications; 50 studies were ultimately evaluated after excluding non-relevant works. The purpose of this article is to systematize the utilization of radiomics in assessing thyroid nodules, aiming to furnish valuable theoretical insights. As an emerging interdisciplinary domain, radiomics integrates medical imaging with computer data analysis techniques, th
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.
BACKGROUND: Pain is the hallmark of knee osteoarthritis (KOA) and a major cause of disability. Identification of individuals at high risk of pain progression may facilitate timely intervention. The infrapatellar fat pad (IPFP) has been implicated in KOA-related pain. We aimed to evaluate whether baseline and longitudinal delta MRI-derived IPFP radiomic features can predict pain progression.
METHODS: This study used the Foundation for the National Institutes of Health (FNIH) Osteoarthritis Biomarker Consortium dataset from the Osteoarthritis Initiative (OAI) for model training and hold-out val
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 OBJECTIVE: Radiomics-based machine learning models hold promise for clinical decision support, yet their deployment may be limited by the lack of transparent, prediction-level reliability assessment, especially under distributional shift. Existing uncertainty estimation methods mainly operate in probability space and may fail to identify unreliable predictions when test samples differ structurally or functionally from the training data. To address this gap, we propose the Radiomics Applicability Domain ANalysis - Classification Framework (RADANCF), a diagnostic approach for asse
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: Liver fibrosis is a common process resulting from various etiologies. Sustained progression of liver fibrosis leads to cirrhosis, even hepatocellular carcinoma. Thus, noninvasive staging of liver fibrosis is of clinical importance. Radiomics is an emerging approach for staging liver fibrosis. However, the feature selection methods and classifier models are complicated, and may result in a discrepancy of diagnostic performance owing to different radiomics models.
PURPOSE: To identify the optimal feature selection and classifier methods for predicting liver fibrosis by using nonenha
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.
Radiomics is an emerging clinical application in medicine that extracts quantitative features from diagnostic imaging modalities to reveal patterns beyond human qualitative perception. While radiomic applications have been well developed in neuro-oncology, their relevance to other neurosurgical subspecialties and broader utility remain unexplored. Particularly, traumatic brain and spinal cord injuries demand rapid, high-stakes decisions often based on subtle or evolving imaging findings. Radiomics offers the potential to enhance real-time decision-making through predictive analytics and risk s
СтатьяОбзорПоиск 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.
OBJECTIVES: Radiomics is the conversion of medical images into quantitative high-dimensional data. Laryngeal cancer, one of the most common head and neck cancers, has risen globally by 58.7%. CT, MRI and PET are acquired during the diagnostic process providing potential data for radiomic analysis and correlation with outcomes.This review aims to examine the applications of this technique to laryngeal cancer and the future considerations for translation into clinical practice.
METHODS: A comprehensive systematic review-informed search of the MEDLINE and EMBASE databases was undertaken. Keyword
СтатьяСистематический обзорПоиск 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.
Radiomics is an emerging field of research that aims to find associations between quantitative information extracted from imaging examinations and clinical data to support the best clinical decision. In the last few years, some papers have been evaluating the role of radiomics in gynecological malignancies, mainly focusing on ovarian cancer. Nonetheless, cervical cancer is the most frequent gynecological malignancy in developing countries and endometrial cancer is the most common in western countries. The purpose of this narrative review is to give an overview of the latest published papers ev
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.
Radiomics enables high-throughput extraction of quantitative imaging features to decode tumor phenotypes and biological behaviors, representing a transformative noninvasive tool for precision oncology. In recent years, radiomics has rapidly evolved from static feature analysis to dynamic multi-dimensional assessment, and it has been widely explored in various solid tumors, yet its pan-cancer generalization, biological interpretability, and clinical translation still face prominent bottlenecks. Cancer remains the leading cause of global mortality, and solid tumors account for more than 90% of a
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.
BACKGROUND: Radiomics can provide quantitative features from medical imaging that can be correlated with various biological features and diverse clinical endpoints. Delta radiomics, on the other hand, consists in the analysis of feature variation at different acquisition time points, usually before and after therapy. The aim of this study was to provide a systematic review of the different delta radiomics approaches.
METHODS: Eligible articles were searched in Embase, Pubmed, and ScienceDirect using a search string that included free text and/or Medical Subject Headings (MeSH) with 3 key sear
Систематический обзорСтатьяПоиск 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.
OBJECTIVES: Radiomics refers to converting medical images into high-quality quantitative data. This review examines applications of radiomics in vestibular schwannomas and future considerations for translation into clinical practice.
METHODS: The review was pre-registered on Prospero (ID: CRD42024579319). A comprehensive systematic review-informed search of the Ovid Medline, Embase and Global Health online databases was undertaken using the keywords 'acoustic neuroma' or 'vestibular schwannoma' or 'cerebellopontine angle tumour' or 'cerebellopontine tumour' or 'head and neck cancer' were comb
СтатьяСистематический обзорПоиск 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 define which are and how the radiomics features of jawbone pathologies are extracted for diagnosis, predicting prognosis and therapeutic response.
METHODS: A comprehensive literature search was conducted using eight databases and gray literature. Two independent observers rated these articles according to exclusion and inclusion criteria. 23 papers were included to assess the radiomics features related to jawbone pathologies. Included studies were evaluated by using JBI Critical Appraisal Checklist for Analytical Cross-Sectional Studies.
RESULTS: Agnostic features were mined fr
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.
Cerebral metastases are the most common intracranial tumors in adults,with an increasing incidence in recent years.Radiomics can quantitatively analyze and process medical images to guide clinical practice.In recent years,CT and MRI-based radiomics has been gradually applied to the precise diagnosis and treatment of cerebral metastases,such as the precise detection and segmentation of tumors,the differential diagnosis with other cerebral tumors,the identification of primary tumors,the evaluation of treatment efficacy,and the prediction of prognosis.This article reviews the advances in radiomic
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.
Radiomics has a long-standing history in breast imaging with computer-aided detection (CAD) for screening mammography developed in the late 20th century. Although conventional CAD had widespread adoption, the clinical benefits for experienced breast radiologists were debatable due to high false-positive marks and subsequent increased recall rates. The dramatic growth in recent years of artificial intelligence-based analysis, including machine learning and deep learning, has provided numerous opportunities for improved modern radiomics work in breast imaging. There has been extensive radiomics
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.
UNLABELLED: Radiomics has revolutionized the world of medical imaging. The aim of this review is to guide oncologists in radiomics and its applications in diagnosis, prediction of response and damage, prediction of survival, and prognosis in lung cancer. In this review, we analyzed published literature on PubMed and MEDLINE with papers published in the last 10 years. We included papers in English language with information about radiomics features and diagnostic, predictive, and prognosis of radiomics in lung cancer. All citations were evaluated for relevant content and validation.
RELEVANCE F
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-throughput extraction of radiomics features from medical images for predictive modelling holds great promise to improve the clinical management of patients. Previous meta-analyses into the radiomics quality score (RQS) applied in the literature have shown that after more than a decade of investigation, issues with workflow standardisation, model reproducibility, validation, and data accessibility persist and impede the clinical translation of radiomics-based models. These systematic findings have informed a timely review of the best practices and pitfalls to avoid within radiomics and
СтатьяМетаанализОбзорПоиск 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: Duchenne muscular dystrophy (DMD) is a neuromuscular disorder that affects ambulatory function. Quantitative ultrasound (QUS) imaging, utilizing envelope statistics, has proven effective in diagnosing DMD. Radiomics enables the extraction of detailed features from QUS images. This study further proposes a hybrid QUS radiomics and explores its value in characterizing DMD.
METHODS: Patients (n = 85) underwent ultrasound examinations of gastrocnemius through Nakagami, homodyned K (HK), and information entropy imaging. The hybrid QUS radiomics extracted, selected, and integrated the r
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.
MedElevator
Войти в исследования