BACKGROUND: The International Myeloma Working Group (IMWG) consensus criteria for response assessment in multiple myeloma (MM) has methodological limitations. Whole-body diffusion-weighted imaging (DWI) with apparent diffusion coefficient (ADC) histogram analysis may be complementary to response assessment of MM.
PURPOSE: To explore the role of histogram analysis of the ADC based on the total tumor volume (ttADC) in response assessment in patients with newly diagnosed MM (NDMM).
STUDY TYPE: Retrospective.
POPULATION: Thirty-six patients with NDMM.
FIELD STRENGTH/SEQUENCE: 3.0T/single-shot
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.
OBJECTIVE: Evaluate the accuracy of computer-assisted pedicle screw placement in patients with degenerative lumbrosacral spine using single-time, paired point registration alone technique in combination with the surgeon's experience.
MATERIAL AND METHOD: A computer-assisted pedicle screw insertion in lumbrosacral spine were performed in 62 consecutive patients (363 screws) using single-time, paired point registration without surface matching. After finding the entry point and trajectory of the pedicle under image guidance, the surgeon then inserted pedicle screws by his experience. Postoperat
Оценочное исследованиеСтатьяПоиск 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: Comprehensive identification and prioritization of developed artificial intelligence methods for applications of radiology can help to select proper techniques. This study aimed to introduce the best artificial intelligence techniques developed for CT scan image analysis of liver cancer using fuzzy AHP-TOPSIS.
MATERIALS AND METHODS: To identify the artificial intelligence techniques developed, a systematic search was performed in five reliable databases. The developed methods were categorized into four groups based on their application type. After that, the Delphi method was applie
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.
BACKGROUND: Pneumoconiosis has a significant impact on the quality of patient survival. This study aims to evaluate the performance and application value of improved Unet network technology in the recognition and segmentation of lesion areas of lung CT images in patients with pneumoconiosis.
METHODS: A total of 1212 lung CT images of patients with pneumoconiosis were retrospectively included. The improved Unet network was used to identify and segment the CT image regions of the patients' lungs, and the image data of the granular regions of the lungs were processed by the watershed and region
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.
Optical coherence tomography (OCT) is a noninvasive cross-sectional imaging technology used to examine the retinal structure and pathology of the eye. Evaluating the thickness of the choroid using OCT images is of great interests for clinicians and researchers to monitor the choroidal thickness in many ocular diseases for diagnosis and management. However, manual segmentation and thickness profiling of choroid are time-consuming which lead to low efficiency in analyzing a large quantity of OCT images for swift treatment of patients. In this paper, an automatic segmentation approach based on co
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.
The next major space-borne observatory, the James Webb Space Telescope, will be a 6.6M field-biased, obscured, three-mirror anastigmat (TMA). Over the used field of view, the performance of TMA telescopes is dominated by 3(rd) order misalignment aberrations. Here it is shown that two dominant 3(rd) order misalignment aberrations arise for any TMA telescope. One aberration, field constant 3(rd) order coma is a well known misalignment aberration commonly seen in two-mirror Ritchey Chretien telescopes. The second aberration, field-asymmetric, field-linear, 3(rd) order astigmatism is a new and uni
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 evaluate the accuracy of contrast-enhanced multislice CT (MSCT) in the study of urothelial tumors after distension of the bladder with air.
MATERIALS AND METHODS: We evaluated 43 consecutive patients with endoscopically proven bladder lesions. After air distension of the bladder, unenhanced pelvic and enhanced abdomino-pelvic scans were obtained with the following protocol: thickness 2.5mm x 4mm, increment 1mm, scan delay 40'' and 7-10 min. For each patient we considered the number, size, aspect (papillary or sessile) and contrast enhancement of lesions. Ureteral involvement and t
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: Human papillomavirus (HPV) status is a critical biomarker for treatment planning and patient management in oropharyngeal cancer (OPC). The purpose of this study was to develop a non-invasive and rapid alternative that achieves performance comparable to established clinical standards while enabling HPV classification without requiring additional examinations beyond the routine diagnostic and treatment workflow.
MATERIALS AND METHODS: We employed a siamese neural network framework with 3D DenseNet backbones in each branch, trained in an end-to-end manner. To further en
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.
Abdominal aortic aneurysm (AAA) is one of the leading causes of death worldwide. Considering that most AAAs remain asymptomatic until they are close to rupture, an efficient workflow for the accurate detection and delineation is crucial for the clinical outcome. In this study, we conduct a comparative analysis of two different AAA segmentation algorithms using X-ray Computed Tomography (CT) images from 18 patients diagnosed with AAA, which have not been used in similar studies before. The methodologies employed include an in-house segmentation algorithm based on conventional image analysis tec
СтатьяСравнительное исследованиеПоиск 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.
Chest X-ray segmentation is a critical technique for the screening and diagnosis of common thoracic diseases such as pneumonia and COVID-19, providing essential support for clinical diagnosis and quantitative analysis. However, the inherent challenges of chest X-ray images, including blurry lesion boundaries and irregular contours, pose significant difficulties for accurate segmentation. To address this problem, we propose a Multi-Scale Deformable Attention Fusion Network (MSDAFNet) for lesion segmentation in chest X-rays. MSDAFNet adaptively perceives lesion regions of varying shapes and size
СтатьяПолный 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: Accurate identification and segmentation of abdominal lymph nodes on computed tomography (CT) is crucial for cancer staging and treatment planning but remains a challenging and time-consuming radiologic task. We developed and validated ConLymphNet, a deep learning-based approach for automated abdominal lymph node segmentation using vertebral landmarks as anatomic reference points to standardize the region of interest.
MATERIALS AND METHODS: We implemented a novel preprocessing pipeline incorporating vertebral landmark-based region selection followed by a 3D nnUNet segmentation model.
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.
BACKGROUND: Accurately identifying lung lesions in CT (Computed Tomography) scans remains crucial during the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) pandemic. Swarm intelligence algorithms offer promising tools for this purpose.
METHODS: This study compares four swarm intelligence algorithms Gravitational Search Algorithm (GSA), Bacterial Foraging Optimization Algorithm (BFOA), Genetic Algorithm (GA), and Particle Swarm Optimization (PSO) for segmenting COVID-19 lung lesions.
RESULTS: GA, GSA, and BFOA achieved accuracies exceeding 90.5%, while the PSO algorithm further improved segmentation acc
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.
OBJECTIVES: Clinical assessment of lymphedema, particularly for lymphedema severity and fluid-fibrotic lesions, remains challenging with traditional methods. We aimed to develop and validate a deep learning segmentation tool for automated tissue component analysis in lower extremity CT scans.
MATERIALS AND METHODS: For development datasets, lower extremity CT venography scans were collected in 118 patients with gynecologic cancers for algorithm training. Reference standards were created by segmentation of fat, muscle, and fluid-fibrotic tissue components using 3D slicer. A deep learning model
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 apply conformal prediction to a deep learning (DL) model for intracranial hemorrhage (ICH) detection and evaluate model performance in detection as well as model accuracy in identifying challenging cases. Materials and Methods This was a retrospective (November-December 2017) study of 491 noncontrast head CT volumes from the CQ500 dataset, in which three senior radiologists annotated sections containing ICH. The dataset was split into definite and challenging (uncertain) subsets, in which challenging images were defined as those in which there was disagreement among readers. A DL mo
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: Although a general trend for longer colons among older adults has been observed, longitudinal demonstration of intra-patient elongation is lacking. We assessed colonic length at serial CT colonography (CTC), which allows for precise length measurement over time.
METHODS: Longitudinal CTC evaluation (mean time interval, 12.8 years; range, 11.6-16.6 years) in 100 asymptomatic adults (mean age, 54.2 years at index study; 50 men, 50 women) were analyzed using a dedicated software system (V3D Colon, Viatronix). Segmental and total colonic lengths were obtained at interactive 2D and 3D
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.
Gastric diffuse-type adenocarcinoma represents a disproportionately high percentage of cases of gastric cancers occurring in the young, and its relative incidence seems to be on the rise. Usually it affects the body of the stomach, and it presents shorter duration and worse prognosis compared with the differentiated (intestinal) type adenocarcinoma. The main difficulty encountered in the differential diagnosis of gastric adenocarcinomas occurs with the diffuse-type. As the cancer cells of diffuse-type adenocarcinoma are often single and inconspicuous in a background desmoplaia and inflammation
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.
Inflammation of the long head of the biceps tendon is a common cause of shoulder pain. Bicipital peritendinous effusion (BPE) is the most common biceps tendon abnormality and is related to various shoulder injuries. Physicians usually use ultrasound imaging to grade the inflammation severity of the long head of the biceps tendon. However, obtaining a clear and accurate ultrasound image is difficult for inexperienced attending physicians. To reduce physicians' workload and avoid errors, an automated BPE recognition system was developed in this article for classifying inflammation into the follo
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.
Our objective is to evaluate the effectiveness of efficient convolutional neural networks (CNNs) for abnormality detection in chest radiographs and investigate the generalizability of our models on data from independent sources. We used the National Institutes of Health ChestX-ray14 (NIH-CXR) and the Rhode Island Hospital chest radiograph (RIH-CXR) datasets in this study. Both datasets were split into training, validation, and test sets. The DenseNet and MobileNetV2 CNN architectures were used to train models on each dataset to classify chest radiographs into normal or abnormal categories; mod
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: Differentiation of benign from malignant lymphadenopathy remains challenging in pediatric radiology. Textural analysis (TA) quantitates heterogeneity of tissue signal intensities and has been applied to analysis of CT images.
OBJECTIVE: The purpose of this study was to establish whether CT textural analysis of enlarged lymph nodes visualized on pediatric CT can distinguish benign from malignant lymphadenopathy.
MATERIALS AND METHODS: We retrospectively identified enlarged lymph nodes measuring 10-20 mm on contrast-enhanced CTs of patients age 18 years and younger that had been ca
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.
PURPOSE: To evaluate CT texture analysis (CTTA) for staging of hepatic fibrosis (stages F0-F4) METHODS: Quantitative texture analysis (QTA) of the liver was performed on abdominal MDCT scans using commercially available software (TexRAD), which uses a filtration-histogram statistic-based technique. Single-slice ROI measurements of the total liver, Couinaud segments IV-VIII, and segments I-III were obtained. CTTA parameters were correlated against fibrosis stage (F0-F4), with biopsy performed within one year for all cases with intermediate fibrosis (F1-F3).
RESULTS: The study cohort consisted
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.
MedElevator
Войти в исследования