With the aging of the population, there are more and more degenerative diseases of the lumbar spine that accompany osteoporosis. Lumbar degenerative osteoporosis has also become fragile and high in incidence, which has also attracted the attention of experts and scientists in related fields. Degeneration of the lumbar spine often causes pain in the waist and surrounding patients and even affects their life safety. The lesions such as the shoulders and lower back often show varying degrees of softening or induration in the fracture line or osteoporosis will directly produce adverse reactions to
СтатьяОтозванная публикацияПолный 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.
The objective of this study is to find a correlation between the abdominal aortic aneurysm (AAA) geometric parameters, wall stress shear (WSS), abdominal flow patterns, intraluminal thrombus (ILT), and AAA arterial wall rupture using computational fluid dynamics (CFD). Real AAA 3D models were created by three-dimensional (3D) reconstruction of in vivo acquired computed tomography (CT) images from 5 patients. Based on 3D AAA models, high quality volume meshes were created using an optimal tetrahedral aspect ratio for the whole domain. In order to quantify the WSS and the recirculation inside th
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.
The objectives of this study were to (a). create 3D reconstructions of two carpal bones from single CT data sets and animate these bones with experimental in vitro motion data collected during dynamic loading of the wrist joint, (b). develop a technique to calculate the minimum interbone distance between the two carpal bones, and (c). validate the interbone distance calculation process. This method utilized commercial software to create the animations and an in-house program to interface with three-dimensional CAD software to calculate the minimum distance between the irregular geometries of t
Сравнительное исследованиеОценочное исследованиеСтатьяПоддержка службы здравоохранения СШАВалидационное 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.
Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention2014eng
Positron emission tomography computed tomography (PET-CT) is the preferred imaging modality for the evaluation of the lymphomas. Disease involvement in the lymphomas usually appear as foci of increased Fluorodeoxyglucose (FDG) uptake. Thresholding methods are applied to separate different regions of involvement. However, the main limitation of thresholding is that it also includes regions where there is normal FDG excretion and FDG uptake (NEUR) in structures such as the brain, bladder, heart and kidneys. We refer to these regions as NEURs (the normal excretion and uptake (of FDG) regions). NE
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.
OBJECTIVE: Co-registration of bone scintigrams with radiographs has been used in the diagnosis of wrist injuries, although co-registration of tomographic bone scintigraphy with computed tomography (CT) has not been widely reported. We describe a co-registration technique in patients with possible wrist fracture.
METHODS: The technique was used on three patients and involved placing the wrist on a Perspex board and tracing the outline of the forearm and hand with a pen to try and ensure accurate repositioning on the board for the two sets of imaging. Four point source markers were attached to
Сравнительное исследованиеОценочное исследованиеСтатьяВалидационное 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.
BACKGROUND: Automated cardiac MR segmentation enables accurate and reproducible ventricular function assessment in Tetralogy of Fallot (ToF), whereas manual segmentation remains time-consuming and variable.
PURPOSE: To evaluate the deep learning (DL)-based models for automatic left ventricle (LV), right ventricle (RV), and LV myocardium segmentation in ToF, compared with manual reference standard annotations.
STUDY TYPE: Retrospective.
POPULATION: 427 patients with diverse cardiac conditions (305 non-ToF, 122 ToF), with 395 for training/validation, 32 ToF for internal testing, and 12 extern
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.
We propose conditional mutual information (cMI) as a new similarity measure for nonrigid image registration. We start from a 3D joint histogram incorporating, besides the reference and floating intensity dimensions, also a spatial dimension expressing the location of the joint intensity pair in the reference image. cMI is calculated as the expectation value of the conditional mutual information between the reference and floating intensities given the spatial distribution. Validation experiments were performed comparing cMI and global MI on artificial CT/MR registrations and registrations compl
Оценочное исследованиеСтатьяПолный 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.
A basic assumption in the classic computed tomography (CT) theory is that an object remains stationary in an entire scan. In biomedical CT/micro-CT, this assumption is often violated. To produce high-resolution images, such as for our recently proposed clinical micro-CT (CMCT) prototype, it is desirable to develop a precise motion estimation and image reconstruction scheme. In this paper, we first extend the Helgason-Ludwig consistency condition (HLCC) from parallel-beam to fan-beam geometry when an object is subject to a translation. Then, we propose a novel method to estimate the motion para
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
The purpose of this study was to compare the accuracy of an automated volumetry software for phantom pulmonary nodules across various 16-slice multislice spiral CT (MSCT) scanners from different vendors. A lung phantom containing five different nodule categories (intraparenchymal, around a vessel, vessel attached, pleural, and attached to the pleura), with each category comprised of 7-9 nodules (total, n = 40) of varying sizes (diameter 3-10 mm; volume 6.62 mm(3)-525 mm(3)), was scanned with four different 16-slice MSCT scanners (Siemens, GE, Philips, Toshiba). Routine and low-dose chest proto
Сравнительное исследованиеСтатьяПоиск 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.
Airway diseases (e.g., asthma, emphysema, and chronic bronchitis) are extremely common worldwide. Any morphological variations (abnormalities) of airways may physically change airflow and ultimately affect the ability of the lungs in gas exchange. In this study, we describe a novel algorithm aimed to automatically identify airway walls depicted on CT images. The underlying idea is to place a three-dimensional (3D) surface model within airway regions and thereafter allow this model to evolve (deform) under predefined external and internal forces automatically to the location where these forces
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
The classification of skin cancer remains a challenging task because of the subtle visual patterns of benign and malignant lesions. In this work we propose an interpretable ensemble learning framework for dermoscopic skin lesion classification by combining Random Forest, XGBoost and LightGBM using Max-Voting. The proposed system demonstrates good predictive performance with clinical interpretability, achieving 95.94% accuracy on the HAM10000 dataset. To increase transparency we use explainable AI techniques to visualise the image regions and features that are most important for the model's dec
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.
Optical coherence tomography (OCT) is widely used for diagnosing and monitoring retinal diseases, such as age-related macular degeneration (AMD). The segmentation of biomarkers such as layers and lesions is essential for patient diagnosis and follow-up. Recently, semi-supervised learning has shown promise in improving retinal segmentation performance. However, existing methods often produce anatomically implausible segmentations, fail to effectively model layer-lesion interactions, and lack guarantees on topological correctness. To address these limitations, we propose a novel semi-supervised
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.
Colorectal cancer (CRC) remains a persistent major global health burden, with traditional diagnostic methods like colonoscopy suffering from suboptimal patient compliance rates. This study develops an intelligent diagnostic model based on tongue images to assist in CRC diagnosis, leveraging the integrative potential of traditional tongue diagnosis and modern machine learning. Between June 2023 and July 2024, we collected and processed 1,389 tongue images from CRC patients and 1,543 from non-colorectal cancer (NCRC) participants. Our methodology combines innovative image segmentation using the
СтатьяМногоцентровое 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.
INTRODUCTION: Accurate classification of apical hypertrophic cardiomyopathy (ApHCM) subtypes is challenging due to morphological variability and overlapping phenotypes. Conventional echocardiography provides limited visualization of the apex. Artifacts induced during left ventricular opacification (LVO) complicate diagnostic interpretation. A deep learning-based framework enhances image quality and improves subtype classification.
MATERIALS AND METHODS: In this work, a deep learning-based framework is used for ApHCM subtype classification. Apical four-chamber end-diastolic frames from 3,200 i
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.
OBJECTIVE: To benchmark a very small convolutional neural network trained with and without knowledge distillation for pneumonia detection on PneumoniaMNIST, with emphasis on discrimination, calibration, efficiency, and external generalization.
RESULTS: Using the predefined MedMNIST v2 splits and 5 random seeds, a ResNet-18 teacher achieved an area under the receiver operating characteristic curve of 0.9735 (95% confidence interval 0.9687-0.9782). A 60,642-parameter TinyCNN retained about 90% of teacher discrimination (0.8818, 0.8634-0.9001) while reducing parameters by 184-fold, multiply-accu
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.
Renal fibrosis is a key pathological feature of chronic kidney disease (CKD), yet its noninvasive evaluation remains challenging. Radiomics provides a quantitative approach for extracting image-based biomarkers from ultrasound, and machine learning techniques may further enhance diagnostic accuracy for fibrosis severity assessment. This study aimed to compare and interpret machine learning models that utilize radiomics features extracted from ultrasound images for the evaluation of renal fibrosis severity in CKD patients. A total of 182 CKD patients (mean age, 40.91 ± 14.55 years; 101 men and
СтатьяСравнительное исследованиеПолный 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 quantify the cumulative performance inflation produced by analytical decisions leaked outside nested cross-validation in radiomics, and to decompose it by decision type.
METHODS: We compared six pipeline configurations with progressively leaked analytical decisions using Monte Carlo simulation (3 sample sizes x 3 feature dimensions x 2 scenarios, 100 repetitions each) and validated findings on real radiomic features from The Cancer Imaging Archive (TCIA) NSCLC-Radiomics dataset (n = 726, 111 features, 30 permutation-null repetitions). The primary outcome was AUC inflation (fully l
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 Despite their widespread use and clinical importance, musculoskeletal (MSK) US examinations remain highly subjective and heavily reliant on the sonologist's expertise. Purpose To develop deep learning models for standard plane recognition and anatomic segmentation in dynamic wrist-hand US examinations and to evaluate their performance in clinical practice. Materials and Methods A total of 66 743 normal US images from 430 volunteers (218 female and 212 male; mean age, 43.3 years ± 10.6 [SD]) were prospectively collected across 20 hospitals (October 2023 to May 2024). A tool based on
СтатьяНаблюдательное 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.
Quantitative lung ultrasound (LUS) has emerged as a way to improve current LUS data analysis, based on the visual interpretation of imaging patterns. However, most studies on quantitative LUS have neglected dynamic imaging patterns. Among these, pleural sliding is well-known for its clinical relevance, but few studies have focused on its quantitative characterization. Therefore, in this study, we introduce a novel methodology to estimate the velocity of pleural sliding inspired by functional ultrasound (fUS). Additionally, we assessed, through binary classifiers, the potential of this feature
СтатьяМногоцентровое 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.
OBJECTIVE: To evaluate complexity pursuit as an interpretable decomposition of lung ultrasound video dynamics and determine whether pleural-proximal spatial-temporal descriptors track ordinal severity.
METHODS: A 46-video public cohort was used for construct validation across COVID-19, normal, bacterial pneumonia and viral pneumonia videos. Complexity-pursuit modes were represented by temporal traces and spatial maps and compared with principal components, random projection and spatial shuffles. After geometry correction and confound screening, four descriptors were retained. Severity validat
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.
MedElevator
Войти в исследования