MedElevator Войти в исследования
Открытая медицинская библиотека

Результаты поиска

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…

Результаты поиска

6 195 публикаций

Поиск: 30 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 230 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

Intra- and peri-tumoral MRI radiomics features for preoperative lymph node metastasis prediction in early-stage cervical cancer.

BACKGROUND: Noninvasive and accurate prediction of lymph node metastasis (LNM) is very important for patients with early-stage cervical cancer (ECC). Our study aimed to investigate the accuracy and sensitivity of radiomics models with features extracted from both intra- and peritumoral regions in magnetic resonance imaging (MRI) with T2 weighted imaging (T2WI) and diffusion weighted imaging (DWI) for predicting LNM. METHODS: A total of 247 ECC patients with confirmed lymph node status were enrolled retrospectively and randomly divided into training (n = 172) and testing sets (n = 75). Radiomi…

СтатьяПолный 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 37060378Открыть статью

Preoperatively Predicting Ki67 Expression in Pituitary Adenomas Using Deep Segmentation Network and Radiomics Analysis Based on Multiparameter MRI.

RATIONALE AND OBJECTIVES: Ki67 proliferation index is associated with more aggressive tumor behavior and recurrence of pituitary adenomas (PAs). Recently, radiomics and deep learning have been introduced into the study of pituitary tumors. The present study aimed to investigate the feasibility of predicting the Ki67 proliferation index of PAs using the deep segmentation network and radiomics analysis based on multiparameter MRI. MATERIALS AND METHODS: First, the cfVB-Net autosegmentation model was trained; subsequently, its performance was evaluated in terms of the dice similarity coefficient…

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 37330356Открыть статью

Machine learning-based radiomics to differentiate immune-mediated necrotizing myopathy from limb-girdle muscular dystrophy R2 using MRI.

OBJECTIVES: This study aimed to assess the feasibility of a machine learning-based radiomics tools to discriminate between Limb-girdle muscular dystrophy R2 (LGMDR2) and immune-mediated necrotizing myopathy (IMNM) using lower-limb muscle magnetic resonance imaging (MRI) examination. METHODS: After institutional review board approval, 30 patients with genetically proven LGMDR2 (12 females; age, 34.0 ± 11.3) and 45 patients with IMNM (28 females; age, 49.2 ± 16.6) who underwent lower-limb MRI examination including T1-weighted and interactive decomposition water and fat with echos asymmetric and…

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 37936913Открыть статью

Clinical Features and Computed Tomography Radiomics-Based Model for Predicting Pancreatic Ductal Adenocarcinoma and Focal Mass-Forming Pancreatitis.

Objective: To establish a predictive model distinguishing focal mass-forming pancreatitis (FMFP) from pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) based on computed tomography (CT) radiomics and clinical data. Methods: A total of 78 FMFP patients (FMFP group) and 120 PDAC patients (PDAC group) who were admitted to Xiangyang No.1 People's Hospital and Xiangyang Central Hospital from February 2012 to May 2021 and were pathologically diagnosed were included in this study, and were input to set up the training set and test set at a ratio of 7:3. The 3Dslicer software was used to extract the radiomic fe…

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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 37287274Открыть статью

Machine learning for differentiation of lipid-poor adrenal adenoma and subclinical pheochromocytoma based on multiphase CT imaging radiomics.

BACKGROUND: There is a paucity of research investigating the application of machine learning techniques for distinguishing between lipid-poo … was comprised of 22 LPA cases and 16 sPHEO cases from two other hospitals. We used 3D Slicer and PyRadiomics to segment tumors and extract radiomic features, respectively. We then applied T-test and least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) to select features. Six binary classifiers, including K-nearest neighbor (KNN), logistic regression (LR …

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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 37845636Открыть статью

Machine Learning Model with Computed Tomography Radiomics and Clinicobiochemical Characteristics Predict the Subtypes of Patients with Primary Aldosteronism.

RATIONALE AND OBJECTIVES: Adrenal venous sampling (AVS) is the primary method for differentiating between primary aldosterone (PA) subtypes. The aim of study is to develop prediction models for subtyping of patients with PA using computed tomography (CT) radiomics and clinicobiochemical characteristics associated with PA. MATERIALS AND METHODS: This study retrospectively enrolled 158 patients with PA who underwent AVS between January 2014 and March 2021. Neural network machine learning models were developed using a two-stage analysis of triple-phase abdominal CT and clinicobiochemical charact…

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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 38042624Открыть статью

CT Angiography Radiomics Combining Traditional Risk Factors to Predict Brain Arteriovenous Malformation Rupture: a Machine Learning, Multicenter Study.

This study aimed to develop a machine learning model for predicting brain arteriovenous malformation (bAVM) rupture using a combination of traditional risk factors and radiomics features. This multicenter retrospective study enrolled 586 patients with unruptured bAVMs from 2010 to 2020. All patients were grouped into the hemorrhage (n = 368) and non-hemorrhage (n = 218) groups. The bAVM nidus were segmented on CT angiography images using Slicer software, and radiomic features were extracted using Pyradiomics. The dataset included a training set and an independent testing set. The machine learn…

СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка 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 37311939Открыть статью

Performance of hippocampal radiomics models based on T2-FLAIR images in mesial temporal lobe epilepsy with hippocampal sclerosis.

PURPOSE: Preoperative identification of hippocampal sclerosis (HS) is crucial to successful surgery for mesial temporal lobe epilepsy (MTLE). We aimed to investigate the diagnostic performance of hippocampal radiomics models based on T2 fluid-attenuated inversion recovery (FLAIR) images in MTLE with HS. METHODS: We analysed 210 cases, including 172 HS pathology-confirmed cases (100 magnetic resonance imaging [MRI]-positive cases [MRI + HS], 72 MRI-negative HS cases [MRI - HS]), and 38 healthy controls (HC). The hippocampus was delineated slice by slice on an oblique coronal plane by a T2-FLAI…

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 37708677Открыть статью

Predicting efficacy and guiding procedure choice in non-vascularized bone grafting: a CT Radiomics and clinical predictor approach.

OBJECTIVES: There is no practical approach for accurately predicting the efficacy of non-vascularized bone grafting (NVBG) and guiding its optimal procedure. MATERIALS AND METHODS: This study enrolled 153 patients with 182 hips that underwent NVBG procedures. The patients were randomly divided into a training cohort (n = 130) and a validation cohort (n = 52). In the training cohort, radiomics model, clinical model, and combined radiomics-clinical (C-R) model were constructed using Rad-scores and clinical predictors to predict the efficacy of NVBG. The optimal model was visualized by a nomogra…

Рандомизированное исследованиеСтатьяПолный 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 38082281Открыть статью

Computed tomography imaging phenotypes of hepatoblastoma identified from radiomics signatures are associated with the efficacy of neoadjuvant chemotherapy.

BACKGROUND: Though neoadjuvant chemotherapy has been widely used in the treatment of hepatoblastoma, there still lacks an effective way to predict its effect. OBJECTIVE: To characterize hepatoblastoma based on radiomics image features and identify radiomics-based lesion phenotypes by unsupervised machine learning, intended to build a classifier to predict the response to neoadjuvant chemotherapy. MATERIALS AND METHODS: In this retrospective study, we segmented the arterial phase images of 137 cases of pediatric hepatoblastoma and extracted the radiomics features using PyRadiomics. Then unsup…

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 37982901Открыть статью

CT radiomics compared to a clinical model for predicting checkpoint inhibitor treatment outcomes in patients with advanced melanoma.

INTRODUCTION: Predicting checkpoint inhibitors treatment outcomes in melanoma is a relevant task, due to the unpredictable and potentially fatal toxicity and high costs for society. However, accurate biomarkers for treatment outcomes are lacking. Radiomics are a technique to quantitatively capture tumour characteristics on readily available computed tomography (CT) imaging. The purpose of this study was to investigate the added value of radiomics for predicting clinical benefit from checkpoint inhibitors in melanoma in a large, multicenter cohort. METHODS: Patients who received first-line ant…

Многоцентровое исследованиеСтатьяПоддержка 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 36996627Открыть статью

Preoperative MRI-Based Radiomics of Brain Metastasis to Assess T790M Resistance Mutation After EGFR-TKI Treatment in NSCLC.

BACKGROUND: Preoperative assessment of the acquired resistance T790M mutation in patients with metastatic non-small cell lung cancer (NSCLC) based on brain metastasis (BM) is important for early treatment decisions. PURPOSE: To investigate preoperative magnetic resonance imaging (MRI)-based radiomics for assessing T790M resistance mutation after epidermal growth factor receptor (EGFR)-tyrosine kinase inhibitor (TKI) treatment in NSCLC patients with BM. STUDY TYPE: Retrospective. POPULATION: One hundred and ten primary NSCLC patients with pathologically confirmed BM and T790M mutation status…

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 36165534Открыть статью

Radiomics-based nomogram as predictive model for prognosis of hepatocellular carcinoma with portal vein tumor thrombosis receiving radiotherapy.

BACKGROUND: This study aims to establish and validate a predictive model based on radiomics features, clinical features, and radiation therapy (RT) dosimetric parameters for overall survival (OS) in hepatocellular carcinoma (HCC) patients treated with RT for portal vein tumor thrombosis (PVTT). METHODS: We retrospectively reviewed 131 patients. Patients were randomly divided into the training (n = 105) and validation (n = 26) cohorts. The clinical target volume was contoured on pre-RT computed tomography images and 48 textural features were extracted. The least absolute shrinkage and selectio…

СтатьяПолный 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 36203419Открыть статью

MRI-based radiomics for pretreatment prediction of response to concurrent chemoradiotherapy in locally advanced cervical squamous cell cancer.

PURPOSE: To investigate the value of magnetic resonance imaging (MRI)-based radiomics in predicting the treatment response to concurrent chemoradiotherapy (CCRT) in patients with locally advanced cervical squamous cell cancer (LACSC). METHODS: In total, 198 patients (training: n = 138; testing: n = 60) with LACSC treated with CCRT between January 2014 and December 2019 were retrospectively enrolled in this study. Responses were evaluated by MRI and clinical data performed at one month after completion of CCRT according to RECIST standards, and patients were divided into the residual group and…

СтатьяПолный 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 36222869Открыть статью

Predicting radiotherapy-induced xerostomia in head and neck cancer patients using day-to-day kinetics of radiomics features.

BACKGROUND AND PURPOSE: The images acquired during radiotherapy for image-guidance purposes could be used to monitor patient-specific response to irradiation and improve treatment personalisation. We investigated whether the kinetics of radiomics features from daily mega-voltage CT image-guidance scans (MVCT) improve prediction of moderate-to-severe xerostomia compared to dose/volume parameters in radiotherapy of head-and-neck cancer (HNC). MATERIALS AND METHODS: All included HNC patients (N = 117) received 30 or more fractions of radiotherapy with daily MVCTs. Radiomics features were calcula…

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 36386445Открыть статью

Application of enhanced computed tomography-based radiomics nomogram analysis to differentiate metastatic ovarian tumors from epithelial ovarian tumors.

OBJECTIVE: To investigate the value of nomogram analysis based on conventional features and radiomics features of computed tomography (CT) venous phase to differentiate metastatic ovarian tumors (MOTs) from epithelial ovarian tumors (EOTs). METHODS: A dataset involving 286 patients pathologically confirmed with EOTs (training cohort: 133 cases, validation cohort: 68 cases) and MOTs (training cohort: 54 cases, validation cohort: 31 cases) is assembled in this study. Radiomics features are extracted from the venous phase of CT images. Logistic regression is employed to build models based on con…

СтатьяПолный 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 36189526Открыть статью

MRI-based radiomics signature for identification of invisible basal cisterns changes in tuberculous meningitis: a preliminary multicenter study.

OBJECTIVE: To develop and evaluate a radiomics signature based on magnetic resonance imaging (MRI) from multicenter datasets for identification of invisible basal cisterns changes in tuberculous meningitis (TBM) patients. METHODS: Our retrospective study enrolled 184 TBM patients and 187 non-TBM controls from 3 Chinese hospitals (training dataset, 158 TBM patients and 159 non-TBM controls; testing dataset, 26 TBM patients and 28 non-TBM controls). nnU-Net was used to segment basal cisterns in fluid-attenuated inversion recovery (FLAIR) images. Subsequently, radiomics features were extracted f…

Многоцентровое 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 35748898Открыть статью

Prediction of lipomatous soft tissue malignancy on MRI: comparison between machine learning applied to radiomics and deep learning.

OBJECTIVES: Malignancy of lipomatous soft-tissue tumours diagnosis is suspected on magnetic resonance imaging (MRI) and requires a biopsy. T … using ResNet50 (resulting into an area under the curve (AUC) of 0.87 ± 0.11 (95% CI 0.65-1). For ML/radiomics, performances reached AUCs equal to 0.83 ± 0.12 (95% CI 0.59-1) and 0.99 ± 0.02 (95% CI 0.95-1) on test cohort using gradient boosting without and with batch effect correction, respectively. On the external cohort, the AUC of the gradient boosting m …

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 36071368Открыть статью

CT perfusion-based delta-radiomics models to identify collateral vessel formation after revascularization in patients with moyamoya disease.

PURPOSE: To build CT perfusion (CTP)-based delta-radiomics models to identify collateral vessel formation after revascularization in patients with moyamoya disease (MMD). METHODS: Fifty-three MMD patients who underwent CTP and digital subtraction angiography (DSA) examination were retrospectively enrolled. Patients were divided into good and poor groups based on postoperative DSA. CTP parameters, such as mean transit time (MTT), time to drain (TTD), time to maximal plasma concentration (Tmax), and flow extraction product (FE), were obtained. CTP efficacy in evaluating surgical treatment were …

СтатьяПолный 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 36033623Открыть статью