Neural network-based screening (NNS) of cervical smears can be performed as a so-called "hybrid screening method," in which parts of the cases are additionally studied by light microscope, and it can also be used as "pure" NNS, in which the cytological diagnosis is based only on the digital images, generated by the NNS system. A random enriched sample of 985 cases, in a previous study diagnosed by hybrid NNS, was drawn to be screened by pure NNS. This study population comprised 192 women with (pre)neoplasia of the cervix, and 793 negative cases. With pure NNS, more cases were recognized as sev
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.
In digital mammography, which is used for the early detection of breast tumors, oversight may occur due to overlap between normal tissues and lesions. However, since digital breast tomosynthesis can acquire three-dimensional images, tissue overlapping is reduced, and, therefore, the shape and distribution of the lesions can be easily identified. However, it is often difficult to distinguish between benign and malignant breast lesions on images, and the diagnostic accuracy can be reduced due to complications from radiological interpretations, owing to acquisition of a higher number of images. 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.
Multi-modal ultrasound combines tissue information from multiple imaging perspectives, enabling more comprehensive lesion assessment. However, conventional multi-view learning methods typically assume uniform modality quality, ignoring variability caused by imaging noise and patient-specific factors. This oversight limits diagnostic reliability, especially when some modalities provide uncertain or conflicting information. To address this, we identify two key challenges in multi-modal ultrasound fusion: 1) how to quantify modality-wise uncertainty, and 2) how to resolve conflicts among predicti
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.
Alzheimer's disease (AD) is an irreversible neurodegenerative disorder. Diffusion tensor imaging (DTI) is widely used to detect brain alterations for diagnosis, but most methods rely on single-scale information. Therefore, this study proposes the multi-view feature learning framework incorporating residual block-based 3D convolutional neural network (3D-CNN) for AD diagnosis. First, tract-based spatial statistics were applied to extract voxel-based features from fractional anisotropy (FA) and mean diffusivity (MD) maps. Second, the residual block-based 3D-CNN model was employed to extract high
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: Traditional methods of vertebral identification have predominantly relied on relative approaches, depending on discernible landmarks. Artificial Intelligence (AI) has emerged as a transformative force in radiology, aiming to augment the workflow of radiologists and the benefit of patients. This study aims to investigate the real-world application of picture archiving and communication system (PACS)-integrated automated spine numbering for the daily interpretation of spinal magnetic resonance imaging (MRI) scans.
METHODS: This retrospective study, at a tertiary hospital, analyzed 235
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.
Multimodal ultrasound combining B-mode ultrasound (BUS) and contrast-enhanced ultrasound (CEUS) has become a powerful tool for diagnosing superficial nodules in the thyroid and breast, leveraging the complementary strengths of BUS spatial structure and CEUS temporal hemodynamics. However, existing fusion methods typically treat both modalities symmetrically or focus solely on modality-specific features, overlooking the inherent asymmetric bidirectional guidance between BUS spatial context and CEUS perfusion dynamics. To address this limitation, we propose AsyCMST, an asymmetric cross-modal spa
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.
Recent advancements in nondestructive 3-dimensional (3D) pathology offer a complement to standard histology by enabling comprehensive volumetric analyses of intact clinical specimens (eg, biopsies). Previous studies have demonstrated the added prognostic value of 3D pathology for prostate cancer (PCa) risk stratification by correlating 3D microarchitectural features with long-term patient outcomes. However, these analyses relied on coarse manual annotations of cancer-enriched regions for downstream analysis without fine-grained delineation between often-intermixed cancerous and benign glands.
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: To develop a pathology-derived radiomics signature for detecting clinically significant prostate cancer (csPCa) and to evaluate its performance using lesion diameter-based simplified segmentations.
MATERIALS AND METHODS: In this retrospective single-center study, 175 participants (120 radical prostatectomy cases; 55 controls) underwent biparametric MRI during 2013-2022. Whole-mount histopathology was registered to MRI using a patient-specific, mold-based 3D pipeline to generate lesion-level ground truth. Six radiologists from different institutions marked lesion diam
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.
Early and accurate identification of brain tumors from magnetic resonance imaging (MRI) is essential for timely clinical intervention; however, manual interpretation remains time-consuming and dependent on expert analysis. The study proposes MultiAttenNet, a hybrid deep learning framework that integrates multi-scale convolutional neural networks (CNNs) for hierarchical feature extraction and Transformer-based attention mechanisms for global contextual learning, within a semi-supervised learning paradigm. The multi-scale feature extraction improves robustness in detecting tumors of varying size
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.
Assessment of right ventricular (RV) function by two-dimensional (2D) echocardiography remains challenging due to complex geometry, limited acoustic windows, and the angle dependency of conventional parameters. RV longitudinal strain, derived from 2D speckle-tracking echocardiography, has emerged as a quantitative, angle-independent marker of myocardial deformation, enabling earlier detection of dysfunction and providing incremental diagnostic and prognostic value beyond traditional indices in selected settings. RV free-wall longitudinal strain is most commonly used in clinical practice, with
СтатьяОбзорПолный 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.
Positron Emission Tomography (PET) is a critical imaging modality in nuclear medicine but requires radioactive tracer administration, which increases radiation exposure risks. While recent studies have investigated MR-guided low-dose PET denoising, they neglect two critical factors: the synergistic roles of multicontrast MR images and disease-specific denoising requirements. In this work, we propose a diffusion model that integrates T1-weighted, T2 fluid attenuated inversion recovery (T2 FLAIR), and hippocampal-optimized (T2 HIPPO) MR sequences to achieve ultra-low-dose PET denoising tailored
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.
Timely identification of disease progression and/or active lesions in multiple sclerosis (MS) is essential for clinical management. Radiology reports often contain complex language, making consistent interpretation challenging. We developed a natural language processing (NLP)-based tool to assist radiologists in detecting MS-related changes and evaluated its explainability. To assess the performance and interpretability of NLP algorithms in identifying disease progression and/or active lesions in MRI reports of MS patients. A retrospective study included 600 MRI reports labeled for MS progress
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 models have been widely investigated for computing and analyzing brain images across various downstream tasks such as disease diagnosis and age regression. Most existing models are tailored for specific tasks and diseases, posing a challenge in developing a foundation model for diverse tasks. This paper proposes a Dense Transformer Foundation Model with Mixture of Experts (DenseFormer-MoE), which integrates dense convolutional network, Vision Transformer and Mixture of Experts (MoE) to progressively learn and consolidate local and global features from T1-weighted magnetic resonan
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.
Deep learning models have achieved state-of-the-art performance in automated Cardiac Magnetic Resonance (CMR) analysis. However, the efficacy of these models is highly dependent on the availability of high-quality, artifact-free images. In clinical practice, CMR acquisitions are frequently degraded by respiratory motion, yet the robustness of deep learning models against such artifacts remains an underexplored problem. To promote research in this domain, we organized the MICCAI CMRxMotion challenge. We curated and publicly released a dataset of 320 CMR cine series from 40 healthy volunteers wh
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.
Purpose To assess the effect of scanner manufacturer and scanning protocol on the performance of deep learning models to classify aggressiveness of prostate cancer (PCa) at biparametric MRI (bpMRI). Materials and Methods In this retrospective study, 5478 cases from ProstateNet, a PCa bpMRI dataset with examinations from 13 centers, were used to develop five deep learning (DL) models to predict PCa aggressiveness with minimal lesion information and test how using data from different subgroups-scanner manufacturers and endorectal coil (ERC) use (Siemens, Philips, GE with and without ERC, and the
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.
BackgroundEmerging evidence suggests multiparametric prostate MRI's role in evaluating prostate cancer (PCa) aggressiveness.PurposeTo evaluate the utility of quantitative sequences in prostate MRI for assessing peripheral zone PCa aggressiveness, focusing on added value of relaxation maps to ADC.Material and MethodsIn total, 64 men undergoing preoperative bi-parametric prostate MRI with synthetic sequences were retrospectively enrolled. Radiologists delineated lesions on ADC maps and synthetic MRI, matched with digitized whole-mount specimens. PCa was graded as low, intermediate, or high based
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.
Over the past decade, Magnetic Resonance Fingerprinting (MRF) has emerged as an efficient paradigm for the rapid and simultaneous quantification of multiple MRI parameters, including fat fraction (FF), water T1 (T1H2O), water T2 (T2H2O), and fat T1 (T1fat). These parameters serve as promising imaging biomarkers in various anatomical targets such as the heart, liver, and skeletal muscles. However, measuring these parameters in the upper body poses challenges due to physiological motion, particularly respiratory motion. In this work, we propose a novel approach, motion-corrected (MoCo) MRF T1-FF
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.
Evaluation of the fetal heart involves two approaches. The first describes a screening protocol in which the heart is imaged in transverse planes that includes the four-chamber view (4CV), left and right outflow tracts, and the 3-vessel-tracheal view. The second approach is a fetal echocardiogram that requires additional cardiac images as well as evaluating ventricular function using diagnostic tools such as M-mode and pulsed Doppler ultrasound. Speckle tracking analysis of the ventricular and atrial endocardium of the fetal heart has focused primarily on computing longitudinal global strain.
СтатьяОбзорПолный 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: The present study aims to explore the role of shear wave elastography (SWE) in the diagnosis of Peyronie disease (PD).
METHODS: A total of 59 PD patients and 59 age-matched healthy adult men were included in this study. The B-mode ultrasound (US) and SWE were performed for all subjects, and the Young modulus (YM) values of the corresponding regions of the penis in the PD and control groups were recorded and compared.
RESULTS: The mean age of the included PD patients and age-matched controls was 53.81 years (SD 9.52, range 32-73). On B-mode US evaluation, 41 (69.5%) of 59 included
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.
Magnetic resonance imaging (MRI) has become a crucial tool for evaluating mediastinal masses considering that several lesions that appear indeterminate on computed tomography and radiography can be differentiated on MRI. Using a three-compartment model to localize the mass and employing a basic knowledge of MRI, radiologists can easily diagnose mediastinal masses. Here, we review the use of MRI in evaluating mediastinal masses and present the images of various mediastinal masses categorized using the International Thymic Malignancy Interest Group's three-compartment classification system. Thes
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.
MedElevator
Войти в исследования