The clinical diagnosis of developmental dysplasia of the hip (DDH) typically involves manually measuring key radiological angles-Center-Edge (CE), Tönnis, and Sharp angles-from pelvic radiographs, a process that is time-consuming and susceptible to variability. This study aims to develop an automated system that integrates these measurements to enhance the accuracy and consistency of DDH diagnosis. We developed an end-to-end deep learning model for keypoint detection that accurately identifies eight anatomical keypoints from pelvic radiographs, enabling the automated calculation of CE, Tönnis,
СтатьяПолный текст не 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.
Adolescent idiopathic scoliosis (AIS) is a common spinal malalignment affecting approximately 2.2% of boys and 4.8% of girls worldwide. The Cobb angle serves as the gold standard for AIS severity assessment, yet traditional manual measurements suffer from significant observer variability, compromising diagnostic accuracy. Despite prior automation attempts, existing methods use simplified spinal models and predetermined curve patterns that fail to address clinical complexity. We present a novel deep learning framework for AIS assessment that simultaneously predicts both superior and inferior en
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не 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.
Thyroid ultrasound (US) is an essential tool for detecting and characterizing thyroid nodules. In this study, we propose an innovative approach to enhance thyroid nodule assessment by integrating Doppler US images with grayscale US images through weakly supervised data augmentation networks (WSDAN). Our method reduces background noise by replacing inefficient augmentation strategies, such as random cropping, with an advanced technique guided by bounding boxes derived from Doppler US images. This targeted augmentation significantly improves model performance in both classification and localizat
СтатьяПолный текст не 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.
OBJECTIVES: To evaluate the effectiveness of a geometric model (GM) as an adjunctive tool for radiologists to match lesions between craniocaudal (CC) and mediolateral (MLO) views.
METHODS: A retrospective study was conducted on 711 patients who underwent mammography from January 2016 to August 2018. Two senior radiologists used bounding boxes to delineate lesions as the reference standard, calculated the absolute error (the shortest distance from the lesion center to the predicted curve) of GM, and compared it with the annular band (AB) and straight strip (SS) methods. Four radiologists of va
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.
Deep learning techniques have been investigated for the computer-aided diagnosis of thyroid nodules in ultrasound images. However, most existing thyroid nodule detection methods were simply based on static ultrasound images, which cannot well explore spatial and temporal information following the clinical examination process. In this paper, we propose a novel video-based semi-supervised framework for ultrasound thyroid nodule detection. Especially, considering clinical examinations that need to detect thyroid nodules at the ultrasonic probe positions, we first construct an adjacent frame guide
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.
Diabetic retinopathy (DR) is a serious ocular condition that requires effective monitoring and treatment by ophthalmologists. However, constructing a reliable DR grading model remains a challenging and costly task, heavily reliant on high-quality training sets and adequate hardware resources. In this paper, we investigate the knowledge transferability of large-scale pre-trained models (LPMs) to fundus images based on prompt learning to construct a DR grading model efficiently. Unlike full-tuning which fine-tunes all parameters of LPMs, prompt learning only involves a minimal number of addition
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.
Cross-domain joint segmentation of optic disc and optic cup on fundus images is essential, yet challenging, for effective glaucoma screening. Although many unsupervised domain adaptation (UDA) methods have been proposed, these methods can hardly achieve complete domain alignment, leading to suboptimal performance. In this paper, we propose a triple-level alignment (TriLA) model to address this issue by aligning the source and target domains at the input level, feature level, and output level simultaneously. At the input level, a learnable Fourier domain adaptation (LFDA) module is developed to
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.
Thyroid nodules are a common thyroid disorder, and ultrasound imaging, as the primary diagnostic tool, is susceptible to variations based on the physician's experience, leading to misdiagnosis. This paper constructs an end-to-end thyroid nodule detection framework based on YOLOv8, enabling automatic detection and classification of nodules by extracting grayscale and elastic features from ultrasound images. First, an attention-weighted DCN is introduced to enhance superficial feature extraction and capture local information. Next, the CPCA mechanism is employed to reduce the interference of red
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод 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 discuss the worldwide applications and potential impact of artificial intelligence (AI) for the diagnosis, management and analysis of treatment outcomes of common retinal diseases.
METHODS: We performed an online literature review, using PubMed Central (PMC), of AI applications to evaluate and manage retinal diseases. Search terms included AI for screening, diagnosis, monitoring, management, and treatment outcomes for age-related macular degeneration (AMD), diabetic retinopathy (DR), retinal surgery, retinal vascular disease, retinopathy of prematurity (ROP) and sickle cell retino
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.
PURPOSE: Fracture detection is one of the most commonly used and studied aspects of artificial intelligence (AI) in medicine. In this systematic review and meta-analysis, we aimed to summarize available literature and data regarding AI performance in fracture detection on plain radiographs and various factors affecting it.
METHODS: We systematically reviewed studies evaluating AI algorithms in detecting bone fractures in plain radiographs, combined their performance using meta-analysis (a bivariate regression approach), and compared it with that of clinicians. We also analyzed the factors pot
СтатьяСистематический обзорМетаанализСравнительное исследованиеПоиск 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.
Breast cancer ranks as the second most prevalent cancer in women, recognized as one of the most dangerous types of cancer, and is on the rise globally. Regular screenings are essential for early-stage treatment. Digital mammography (DM) is the most recognized and widely used technique for breast cancer screening. Contrast-Enhanced Spectral Mammography (CESM or CM) is used in conjunction with DM to detect and identify hidden abnormalities, particularly in dense breast tissue where DM alone might not be as effective. In this work, we explore the effectiveness of each modality (CM, DM, or both) i
СтатьяПолный текст не 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.
BACKGROUND: OpenAI, the owner of ChatGPT, publicly released the GPT-4 Vision in September 2023. This multimedia chatbot has the capability to receive and analyze various images presented to it by the user. We assessed the accuracy of its interpretation of 2 of the images commonly used in neuro-ophthalmology, namely Hess screen and automated visual field images.
METHODS: We separately uploaded typical images of 5 abnormal Hess screen charts related to third, fourth, and sixth cranial nerve palsy, Brown syndrome, and inferior orbital wall fracture with entrapment of the inferior rectus muscle.
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: Amorphous calcifications noted on mammograms (i.e., small and indistinct calcifications that are difficult to characterize) are associated with high diagnostic uncertainty, often leading to biopsies. Yet, only 20% of biopsied amorphous calcifications are cancer. We present a quantitative approach for distinguishing between benign and actionable (high-risk and malignant) amorphous calcifications using a combination of local textures, global spatial relationships, and interpretable handcrafted expert features.
METHOD: Our approach was trained and validated on a set of 168 2D full-fi
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
Cervical cancer is one of the most frequent cancers in women worldwide, yet the early detection and treatment of lesions via regular cervical screening have led to a drastic reduction in the mortality rate. However, the routine examination of screening as a regular health checkup of women is characterized as time-consuming and labor-intensive, while there is lack of characteristic phenotypic profile and quantitative analysis. In this research, over the analysis of a privately collected and manually annotated dataset of 130 cytological whole-slide images, the authors proposed a deep-learning di
СтатьяПолный текст не 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.
Carpal tunnel syndrome (CTS) is a clinical disease that caused by the compression of median nerve within carpal tunnel. Traditional examining for CTS is electrodiagnostic (EDx), but the evaluation of EDx is more expensive and time-consuming. In the present day, ultrasound (US) image is used to clinical examining to make up the lack of nerve electrical inspection. The diagnostic criteria of US image for CTS are also defined in many researches. In this study, we propose a new tracking model with deep similarity learning for median nerve from CTS US images. Six wrist motions are defined in the cl
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: Reflectance confocal microscopy (RCM) is an imaging device that permits non-invasive visualization of cellular morphology and has been shown to improve diagnostic accuracy of dermoscopically equivocal cutaneous lesions. The application of double reader concordance evaluation of dermoscopy-RCM image sets in retrospective settings and its potential application to telemedicine evaluation has not been tested in a large study population.
OBJECTIVE: To improve diagnostic sensitivity of RCM image diagnosis using a double reader concordance evaluation approach; to reduce mismanagement of
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.
Non-Hodgkin lymphomas are a health problem that affects over 70,000 people per year in the United States alone. The early diagnosis and the identification of this lymphoma are essential for an effective treatment. The classification of non-Hodgkin lymphomas is a task that continues to rank as one of the main challenges faced by hematologists, pathologists, as well as in the producing of computer vision methods due to its inherent complexity. In this paper, we present a new method to quantify and classify tissue samples of non-Hodgkin lymphomas based on the percolation theory. The method consis
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: The optic disc is the origin of the optic nerve, where the axons of retinal ganglion cells join together. The size, shape and contour of optic disc are used for classification and identification of retinal diseases. Automatic detection of eye disease requires development of an efficient algorithm. This paper proposes an efficient method for optic disc segmentation and detection for the diagnosis of retinal diseases.
METHODS: The methodology involves optic disc localization, blood vessel inpainting and optic disc segmentation. Localization is based on principal component analysis, and
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.
AIM: Small bowel capsule endoscopy (CE) is a non-invasive and validated technique allowing the visualization of the small intestine mucosa. It generated more than 40,000 images per examination and induced a long median time of medical reading that may exceed 1 hour. In a transfer of skills' program, the CE reading might be transferred to nurses. We herein evaluate and present a feasibility study of the CE to nurses.
METHODS: Nurses experienced in endoscopy were trained for small bowel CE reading, selection and interpretation of pathological images. Two strategies were experienced: a partial d
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.
Cardiovascular disease is the leading cause of morbidity and mortality in the world. Atherosclerotic plaques, consisting of lipid-laden macrophages and calcification, develop in the coronary arteries, aortic valve, aorta, and peripheral conduit arteries and are the hallmark of cardiovascular disease. In humans, imaging with computed tomography allows for the quantification of vascular calcification; the presence of vascular calcification is a strong predictor of future cardiovascular events. Development of novel therapies in cardiovascular disease relies critically on improving our understandi
СтатьяVideo-Audio MediaПоиск 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