BACKGROUND AND PURPOSE: Recent studies have demonstrated bias in various medical imaging artificial intelligence (AI) models, yet the factors underpinning these biases remain relatively unclear. This study evaluated potential sociodemographic biases in AI-based glioblastoma MRI segmentation models trained on data sets varying in size and demographic composition. We evaluated 4 nnUNet models with different training data sets: 1) the Federated Tumor Segmentation (FeTS) postoperative model trained on a large (>10,000 examinations) multinational, multi-institution data set; 2) the Brain Tumor Segm
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 diagnosis of peripheral artery disease (PAD) typically relies on specialized equipment such as ultrasound. The delayed PAD detection of these approaches may lead to amputation and even death. To achieve rapid and ubiquitous PAD screening, we propose a novel concept of camera-based plantar perfusion imaging (CPPI) for PAD diagnosis and severity classification. Specifically, we performed a simulation trial that used an RGB camera to record the plantar video of 20 subjects and a cuff with different pressures applied to the left leg to simulate different degrees of lower limb blockage. We gene
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 whether standalone synthesized mammography (SM) can maintain or improve diagnostic accuracy while reducing reading time and radiation dose, compared to digital breast tomosynthesis (DBT) with digital mammography (DM) or DM alone.
MATERIALS AND METHODS: This was a retrospective study. SM images were generated using an AI-supported DBT reading method that synthesizes key features from DBT images without displaying marks or outlines. Twelve readers independently evaluated 200 breasts (including 50 cancers) using SM alone and DM with or without DBT acquired from October 2022
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: To develop a deep learning algorithm for semiquantification of spinal inflammation in patients with axial spondyloarthritis (SpA).
METHODS: The study included 330 participants with axial SpA. All patients underwent whole spine MRI with short τ inversion recovery (STIR) sequence by 3T MR unit. Three independent readers identified regions of interest to locate bone marrow oedema (BMO) and performed Spondyloarthritis Research Consortium of Canada (SPARCC) scoring. Two deep learning models based on attention Unet were developed. The BMO model differentiated image with or without spinal
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.
Neurosurgical strategies for monitoring meningiomas and evaluating their growth risk largely rely on serial imaging or invasive sampling, practices that place considerable burdens on both patients and clinical resources. In this study, we present a novel framework for predicting meningioma growth risk using only a single contrast-enhanced MRI scan. Our approach compares a custom-trained fully convolutional neural network encoder and PyRadiomics features at both tumor- and whole-image scale, capturing tumor-specific and peritumoral image features, evaluated using conventional machine learning c
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.
OBJECTIVE: Given that the pons is a critical hub for long-range white matter tracts (e.g., the corticospinal tract), its impact on remote hemispheric diffusion remains unexplored. We aimed to investigate the alteration of the diffusion tensor image analysis along the perivascular space (DTI-ALPS) index in patients with acute pontine stroke, and its association with infarct size and cognition.
METHODS: We prospectively recruited 103 patients with acute unilateral pontine stroke (PS) and 60 healthy controls (HCs). All participants underwent DTI scanning. We compared DTI-ALPS index and related d
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: To train and test an AI-based algorithm for automated detection of focal bone marrow lesions (FL) from MRI.
MATERIALS AND METHODS: This retrospective feasibility study included 444 patients with monoclonal plasma cell disorders. For this feasibility study, only FLs in the left pelvis were included. Using the nnDetection framework, the algorithm was trained based on 334 patients with 494 FLs from center 1, and was tested on an internal test set (36 patients, 89 FLs, center 1) and a multicentric external test set (74 patients, 262 FLs, centers 2-11). Mean average preci
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка 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.
OBJECTIVES: To evaluate the value of intravoxel incoherent motion (IVIM) and arterial spin labeling (ASL)-based habitat analysis of intra- and peritumoral regions for predicting overall survival (OS) and progression-free survival (PFS) in NPC.
MATERIALS AND METHODS: 106 patients were prospectively included. Primary tumors were delineated on T2-weighted imaging, and three peritumoral regions (3, 5, and 10 mm) were automatically dilated and manually corrected according to the clinical tumor volume outlining criteria. The pure diffusion coefficient (D) and mean kurtosis (MK) maps of IVIM, and bl
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 image quality of pediatric portable chest radiographs processed using a deep learning-based noise reduction (NR) algorithm implemented in clinical radiography systems, which is designed to reduce image noise without altering radiation dose, both alone and with edge enhancement.
MATERIALS AND METHODS: This retrospective visual grading analysis included 101 pediatric patients (median age: 33 days; median weight: 2844 g) who underwent portable chest radiography. Each image was processed using four techniques: (1) standard (no processing), (2) edge enhancement only, (3) N
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 Response Assessment in Pediatric Neuro-Oncology (RAPNO) criteria provide an important framework for evaluating treatment efficacy and tumour progression in clinical studies of paediatric brain tumours. As artificial intelligence (AI) rapidly transforms clinical practice, integrating AI into the RAPNO framework presents a unique opportunity to enhance quantitative, data-driven approaches for response assessment. However, successful clinical implementation faces challenges, including variability in imaging protocols, scarce annotated datasets, and regulatory and ethical considerations. To ad
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: To compare prostate cancer lesion detection using conventional and artificial intelligence (AI)-assisted image interpretation at multiparametric MRI (mpMRI).
MATERIALS AND METHODS: A retrospective study of 53 consecutive patients who underwent prostate mpMRI and subsequent prostate tissue sampling was performed. Two board-certified radiologists (with 4 and 12 years of experience) blinded to the clinical information interpreted anonymized exams using the PI-RADS v2.1 framework without and with an AI-assistance tool. The AI software tool provided radiologists with gland segmentation an
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: To explore the value of machine learning models based on MRI radiomics and automated habitat analysis in predicting bone metastasis and high-grade pathological Gleason scores in prostate cancer.
METHODS: This retrospective study enrolled 214 patients with pathologically diagnosed prostate cancer from May 2013 to January 2025, including 93 cases with bone metastasis and 159 cases with high-grade Gleason scores. Clinical, pathological and MRI data were collected. An nnUNet model automatically segmented the prostate in MRI scans. K-means clustering identified subregions
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: Conventional magnetic resonance imaging (MRI) protocols for lower back pain require multiple sequences and long acquisition times, challenging healthcare systems amid rising demand for lumbar spine imaging.
AIM: To assess the diagnostic performance of an abbreviated, deep learning-accelerated sagittal T2w Dixon single sequence protocol (Protocolabb-DL) versus the standard lumbar spine MRI protocol (Protocolstd).
MATERIALS AND METHODS: In this prospective, single-centre study, 30 patients (mean age: 48 ± 18.5 years; 67% female) with lower back pain (LBP) underwent a single MRI exa
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.
OBJECTIVES: This study aimed to identify quantitative MRI features through radiomic analysis and to develop predictive models for determining the histological grade of myxoid liposarcoma (MLS).
MATERIALS AND METHODS: This retrospective single-center study included 57 patients with histologically confirmed MLS (30 low-grade, 27 high-grade). Tumors were segmented and 107 radiomic features were extracted from T1-weighted imaging (WI), T2-WI, short tau inversion recovery (STIR), apparent diffusion coefficient (ADC) maps, and contrast-enhanced (CE) images with and without fat saturation (FS). Feat
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.
ЦЕЛЬ: Знак центральной вены (CVS) является перспективным биомаркером изображения для многоразового склероза (MS). Хотя изотроп Т2* при 3 Т и 7 Т продемонстрировал высокую диагностическую эффективность, его полезность при 1,5 Т остается неясной. В этом исследовании дается оценка эффективности неусиленного синтеза FLAIR-T2* на уровне 1,5 Т по сравнению с 3 Т среди участников MS. МЕТОДЫ: Это перспективное исследование по наблюдению охватывало 20 пациентов с синдромом MS и 20 участников контроля. Каждый участник прошел безукоризненный изотроп Эпи-Т2* и изотроп FLAIR (0,8 мм по размеру воксела) на
СтатьяСравнительное исследованиеНаблюдательное исследованиеПолный текст найденМашинный перевод · не проверен
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.
Brain microstructural changes already occur in the earliest phases of Alzheimer's disease (AD) as evidenced in diffusion magnetic resonance imaging (dMRI) literature. This study investigates the potential of the novel dMRI Apparent Measures Using Reduced Acquisitions (AMURA) as imaging markers for capturing such tissue modifications.Tract-based spatial statistics (TBSS) and support vector machines (SVMs) based on different measures were exploited to distinguish between amyloid-beta/tau negative (A[Formula: see text]-/tau-) and A[Formula: see text]+/tau+ or A[Formula: see text]+/tau- subjects.
СтатьяПоддержка правительства СШАПоддержка 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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: To develop and validate multimodal deep-learning models based on clinical variables, multiparametric MRI (mp-MRI) and hematoxylin and eosin (HE) stained pathology slides for predicting microsatellite instability (MSI) status in rectal cancer patients.
MATERIALS AND METHODS: A total of 467 surgically confirmed rectal cancer patients from three centers were included in this study. Patients from center 1 were randomly divided into a training set (242 patients) and an internal validation (invad) set (105 patients) in a 7:3 ratio. Patients from centers 2 and 3 (120 patien
СтатьяМногоцентровое исследованиеВалидационное исследованиеПоддержка 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.
PURPOSE: Peak width of skeletonized mean diffusivity (PSMD) is a robust and fully automated imaging marker employed to detect microstructural damage in white matter. This study aimed to evaluate whether PSMD reflects the severity of white matter damage and tracks disease progression in patients with spinocerebellar ataxia type 2 (SCA2).
METHODS: Nine patients with SCA2 and sixteen age- and gender-matched healthy controls were enrolled. Clinical and imaging data were collected at baseline and after 3.5 years. Each participant underwent MRI scans twice to obtain diffusion tensor imaging data, f
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.
OBJECTIVE: Early detection and treatment of cervical precancers can prevent disease progression. However, in low-resource communities with a high incidence of cervical cancer, high equipment costs and a shortage of specialists hinder preventative strategies. This manuscript presents a low-cost multiscale in vivo optical imaging system coupled with a computer-aided diagnostic system that could enable accurate, real-time diagnosis of high-grade cervical precancers.
METHODS: The system combines portable colposcopy and high-resolution endomicroscopy (HRME) to acquire spatially registered widefiel
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
AIM: To explore the possibility of discriminating minimal residual disease (MRD) status in multiple myeloma (MM) based on magnetic resonance imaging (MRI) and identify optimal machine-learning methods to optimise the clinical treatment regimen.
MATERIALS AND METHODS: A total of 83 patients were analysed retrospectively. They were divided randomly into training and validation cohorts. The regions of interest were segmented and radiomics features were extracted and analysed on two sequences, including T1-weighted imaging (WI) and fat saturated (FS)-T2WI, and then radiomics models were built in
СтатьяСравнительное исследованиеПоддержка 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.
MedElevator
Войти в исследования