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: 34 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

Interpretable machine learning using CT radiomics predicts pathological upgrading after secondary resection in non-muscle-invasive bladder cancer.

BACKGROUND AND PURPOSE: Repeat transurethral resection (ReTUR) is essential for reducing residual and recurrent non-muscle-invasive bladder cancer (NMIBC). Pathological upstaging after ReTUR significantly influences prognosis. This study aimed to develop an interpretable machine learning model using CT radiomics to predict the risk of pathological upstaging following ReTUR in NMIBC patients. PATIENTS AND METHODS: We retrospectively analyzed 104 NMIBC patients who underwent ReTUR at the Second Affiliated Hospital of Nanchang University from March 2019 to July 2022. Data were split 7:3 into trai…

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 41549273Открыть статью

B-mode ultrasound radiomics of the masseter muscle for differentiating individuals with and without clinically defined probable bruxism.

OBJECTIVES: To determine whether two-dimensional B-mode ultrasound radiomics of the masseter muscle can differentiate individuals with a clinically defined probable bruxism phenotype from those without clinical evidence of bruxism. METHODS: Eighty-six participants were included: 44 with clinically defined probable bruxism and 42 without clinical evidence of bruxism. Bilateral masseter ultrasound images were obtained at rest and during clenching, yielding four images per participant and 344 manually segmented regions of interest. Two-dimensional radiomic features were extracted from calibrated…

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 42608514Открыть статью

‌CT image-derived radiomics predicts molecular subtypes in bladder urothelial carcinoma: validation of a non-invasive classification strategy.

This pilot study aimed to investigate the correlation between CT-based radiomic features and molecular subtypes in bladder urothelial carcinoma, to determine whether pretreatment computed tomography (CT)-derived radiomic profiles can discriminate distinct molecular classifications of bladder cancer. We retrospectively analyzed 96 patients with pathologically confirmed bladder urothelial carcinoma who underwent transurethral resection of bladder tumor (TURBT). Radiomic texture parameters including mean intensity, standard deviation, entropy, kurtosis, and skewness were extracted from preoperati

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 41571765Открыть статью

Radiomics-based outcome prediction for irinotecan-TACE in colorectal liver metastases: advanced analysis from the prospective CIREL trial.

OBJECTIVES: Transarterial chemoembolization (TACE) is a promising locoregional therapy for unresectable colorectal liver metastases, but patient selection remains challenging. We aimed to develop and validate prognostic radiomics-based machine learning models in a multicenter, prospectively collected drug-eluting microsphere TACE cohort. MATERIALS AND METHODS: We retrospectively analyzed 76 patients (176 lesions) from the prospective CIREL registry trial. Radiomic features were extracted from each lesion. We tested three types of imaging markers: general radiomics, intensity-based features, a…

СтатьяМногоцентровое исследованиеПоиск 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 42053592Открыть статью

MRI-based radiomics for noninvasive prediction of GPC3 expression in hepatocellular carcinoma: a systematic review and meta-analysis.

BACKGROUND: Hepatocellular carcinoma (HCC) is a leading cause of cancer death, and glypican-3 (GPC3) is a key diagnostic and therapeutic target currently assessed invasively. However, the overall diagnostic accuracy, between-study variability, and potential clinical relevance of Magnetic resonance imaging (MRI)-based radiomics models for predicting GPC3 expression have not been systematically quantified. AIM: Here, we systematically review and meta-analyze MRI-based radiomics models for noninvasive prediction of GPC3 expression in HCC. METHODS: Studies developing or validating MRI-based radi…

СтатьяСистематический обзорПолный 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 42798324Открыть статью

Early prediction of severe Omicron pneumonia using a multimodal a.i. model integrating delta CT radiomics and laboratory indicators.

Early identification of patients at risk of severe pneumonia during Omicron SARS-CoV-2 infection is critical for optimizing care and allocating resources. While clinical markers provide insights, imaging-derived radiomics features may enhance prognostic accuracy. We developed a multimodal predictive model combining Delta Radiomics features from serial chest CT scans with clinical data, including blood biochemical markers and lymphocyte subsets. The primary prediction target was severe/critical Omicron pneumonia during hospitalization. Mild and moderate cases were grouped as non-severe disease,…

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 42324292Открыть статью

Current Trends and Future Prospects of Radiomics and Machine Learning (ML) Models in Spinal Tumors-A Narrative Review.

The intersection between radiomics, the computational analysis of imaging data, and machine learning (ML) may lead to new developments in the diagnosis, prognosis, and management of diseases. For spinal tumors specifically, applications of these fields appear promising. In this educational narrative review, we provide a summary of the current advancements in radiomics and artificial intelligence (AI), as well as applications of both fields in the diagnosis and management of spinal tumors. We also provide a suggested workflow of radiomics and machine learning analysis of spinal tumors for resea…

СтатьяОбзорПолный 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 41892940Открыть статью

A clinical-radiomics model based on multiparametric MRI for discriminating solitary primary spinal tumors from solitary spinal metastases.

OBJECTIVE: To develop and validate a clinical-radiomics model based on multiparametric MRI for differentiating solitary primary spinal tumors from solitary spinal metastases. METHODS: This dual-center retrospective study included 510 patients with pathologically confirmed spinal tumors, randomly split into training (n = 328), internal validation (n = 82), and external test (n = 100) cohorts. Radiomics and deep learning features were extracted from T1-weighted, T2-weighted, T2-weighted fat-suppressed, and T1-weighted contrast-enhanced sequences. Three models were constructed and compared: a ra…

СтатьяМногоцентровое исследованиеПолный 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 42185785Открыть статью

Multi-habitat radiomics on T2-FS MRI for identifying spatial patterns of axial spondyloarthritis-associated bone marrow edema.

INTRODUCTION: Conventional radiomics neglects the spatial heterogeneity of bone marrow edema (BME). We developed a multi-habitat radiomics model using fat-suppressed T2-weighted (T2-FS) MRI to quantify BME spatial patterns in axial spondyloarthritis (axSpA) to objectively assist in the identification of active sacroiliitis. METHODS: This multicenter study included 439 patients with suspected axSpA undergoing sacroiliac joint MRI (divided into train/validation/external test cohorts: n = 192/84/163). Unsupervised K-means clustering of voxel-wise T2-FS features partitioned BME into four habitats…

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 42730964Открыть статью

A radiomics-driven approach for predicting response to induction therapy in multiple myeloma: Leveraging CT-based delta features.

OBJECTIVE: This work established and validated a radiomics-driven framework to quantify therapeutic response in multiple myeloma (MM). By leveraging CT-based Delta features, we aimed to delineate sub-visual temporal changes and assess their incremental predictive value beyond conventional clinical biomarkers. METHODS: We retrospectively evaluated 131 newly diagnosed MM patients (April 2019-November 2024), partitioned into training and validation cohorts (7:3 ratio). Baseline and post-induction CT images (mean interval: 132 days), reconstructed via high-resolution sharp kernels, served as the …

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 41818906Открыть статью

Habitat and Peritumoral Radiomics with Clinical Variables for Predicting Lymphovascular Invasion in Gastric Cancer: A Cross-Sectional Study.

RATIONALE AND OBJECTIVES: To construct radiomics models based on various spatial feature strategies for the preoperative prediction of Lymphovascular invasion (LVI) in gastric cancer, to compare the predictive performance of intratumoral, peritumoral, and habitat-based modeling approaches, and to explore the incremental value of integrating radiomics models with clinical factors. MATERIALS AND METHODS: We analyzed 247 patients with pathologically confirmed gastric adenocarcinoma who underwent gastrectomy between 2018 and 2025. Arterial-phase contrast-enhanced Computed tomography (CT) images w…

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 42285781Открыть статью

Evaluation of mandibular bone in patients with type 2 diabetes mellitus using cone-beam computed tomography-based radiomics.

OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the structural characteristics of the posterior mandibular alveolar bone in individuals with type 2 diabetes mellitus (T2DM) using cone-beam computed tomography (CBCT) based radiomic analysis. STUDY DESIGN: A total of 98 CBCT scans (49 T2DM, 49 healthy controls) were retrospectively analyzed. A 7 × 7 × 7-mm region of interest (ROI) distal to the mental foramen was segmented using 3D Slicer (version 5.7.0), and radiomic features were extracted via the SlicerRadiomics extension. Interobserver reliability was confirmed by an intraclass correlation coeffici…

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 41856820Открыть статью

Predicting placenta accreta spectrum antenatally: a deep learning-radiomics dual-model based on intraoperative clinical and histopathologic criteria.

PURPOSE: Definitive diagnosis of placenta accreta spectrum (PAS) disorders occurs at delivery by using combined intraoperative clinical and … odels based on histopathologic and intraoperative clinical criteria were separately developed using radiomics, deep learning, and clinical features. Subsequently, these individual models were integrated. Moreover, the correlations among clinical indicators, radiomics, and deep-learning features were explored. The Mann-Whitney U test was used for continuous …

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 42469695Открыть статью

Development of an Individualized CT-based Radiomics Nomogram for Preoperative Differentiation Between Gastric Stromal Tumors and Gastric Leiomyomas.

This protocol describes the development and validation of a computed tomography (CT)-based radiomics nomogram for the noninvasive preoperative differentiation of gastric stromal tumors (GISTs) and gastric leiomyomas (GLMs), two gastric submucosal lesions with distinct therapeutic strategies and prognostic implications. A retrospective cohort of 172 patients with pathologically confirmed GISTs or GLMs who underwent contrast-enhanced CT within 30 days before surgery was analyzed. Patients were randomly assigned to a training cohort (n = 120) and a validation cohort (n = 52). Demographic variable…

СтатьяVideo-Audio MediaПоиск 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 41729834Открыть статью

Application Study of Clinical Features Combined With Ultrasound-based Radiomics Nomogram For Grading Diagnosis of Bladder Urothelial Carcinoma.

UNLABELLED: RATIONALE AND OBJECTIVE: This study aims to develop a prediction model using multimodal ultrasound (US) images and clinical feat … c features from each patient's region of interest. Using logistic regression, we established the US radiomics model, the contrast (C) radiomics model, and the US-C radiomics model. Diagnostic accuracy was evaluated using receiver operating characteristic curve analysis. Based on the rad score obtained from the US-C radiomics model and three independent pred …

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 42601302Открыть статью

An interpretable biparametric MRI habitat radiomics model for predicting bone metastasis in prostate cancer: a dual-center study.

BACKGROUND: Bone metastasis (BM) critically determines prognosis in prostate cancer (PCa), but its noninvasive prediction remains challenging. Habitat imaging may better capture intratumoral heterogeneity and improve BM risk assessment. This study aimed to develop and validate an interpretable habitat radiomics model based on biparametric magnetic resonance imaging (bp-MRI) for predicting BM in PCa. METHODS: This retrospective dual-center study included 238 PCa patients who underwent preoperative bp-MRI [3.0T, T2‑weighted imaging (T2WI) and apparent diffusion coefficient (ADC) maps]. Patients…

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 42729016Открыть статью

Prediction of Post-Infectious Inflammatory Response Syndrome in Patients with Cryptococcal Meningitis Based on Clinical and Radiomics Data.

Background/Objectives: Post-infectious inflammatory response syndrome (PIIRS) is a rare complication of cryptococcal meningitis. The objecti … 0-1.01]; p-value = 0.008) were independent risk factors associated with PIIRS development. All four radiomics models performed very well in predicting PIIRS, with the final model (region of interest + location + C3) achieving the best overall performance set (test set AUC: 0.948 [0.840-1.000], validation set AUC: 0.943 [0.814-1.000]). Conclusions: Radiomics …

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 42587608Открыть статью

Baseline Whole-Gland MRI Radiomics for Risk Stratification After Suspicious mpMRI and Negative Biopsy: A MULTIPROS Sub-Analysis.

Background/Objectives: Patients with suspicious prostate mpMRI but negative baseline biopsy remain challenging to manage, as some are later diagnosed with clinically significant prostate cancer (csPCa). This study evaluated whether baseline whole-gland radiomic features from T2-weighted imaging and apparent diffusion coefficient (ADC) maps could predict subsequent csPCa detection. Methods: This retrospective radiomics sub-analysis of the MULTIPROS trial included men with suspicious baseline mpMRI findings (PI-RADS v2.0 categories 3-5) and no csPCa detected at baseline biopsy. The primary outco…

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 42738344Открыть статью

Contrast-enhanced CT-based radiomics for predicting visceral pleural invasion in early-stage non-small cell lung cancer.

OBJECTIVES: Waiting for postoperative pathologic confirmation of visceral pleural invasion (VPI) may delay treatment decisions. This study aimed to develop a contrast-enhanced CT-based radiomics model for preoperative prediction of VPI in early-stage non-small cell lung cancer (NSCLC). MATERIALS AND METHODS: We retrospectively enrolled 523 surgically resected NSCLC patients (195 with VPI, 328 without VPI) with clinically staged IA based on preoperative imaging between December 2019 and June 2022. Patients were randomly divided into training, validation, and testing sets at a ratio of 5:2:3. F…

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 41586985Открыть статью

From Genes to Imaging Phenotypes: Radiomics and Machine Learning as Tools to Decode Molecular Pathways in Alzheimer's Disease.

Alzheimer's disease (AD) is a heterogeneous neurodegenerative disorder driven by complex interactions between genetic susceptibility, molecular pathways, and progressive brain alterations. Key genetic factors, including APOE, TREM2, and MAPT, contribute to pathological processes such as amyloid-β accumulation, tau aggregation, neuroinflammation, and synaptic dysfunction. Despite substantial advances in understanding these mechanisms, translating molecular insights into clinically accessible biomarkers remains a major challenge. Radiomics and machine learning (ML) have emerged as promising appr…

СтатьяОбзорПоиск 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 42353831Открыть статью