Efficient trauma assessment is essential for optimal patient care, with imaging playing a critical role in the detection of injuries. Rapid and accurate classification of traumatic spleen injuries is critical for clinical decision-making; however, manual assessment of CT images can be subjective and time-consuming, highlighting the need for objective and automated diagnostic tools. This study aims to evaluate the impact of machine learning models and radiomics features in diagnosing splenic trauma lesions on computed tomography images. A dataset of 600 computed tomography images, including ind…
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: Age-related degeneration of parotid glands impacts oral and systemic health, yet non-invasive assessment remains limited. This study characterizes parotid gland aging using computed tomography (CT)-based radiomics for the early detection of glandular dysfunction or diseases.
METHODS: This retrospective study included 320 healthy individuals (aged 12-84 years), stratified into four age groups (adolescent: <25, young adult: 25-44, middle-aged: 45-59, elderly: >59 years) with balanced sex distribution. Axial medial-lateral diameter (AMLD) and mean Hounsfield unit (HU) attenuation wer…
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: This study aimed to develop a hybrid model combining MRI-based radiomics, deep learning, and clinical variables for preoperative differentiation of Escherichia coli from non-Escherichia coli pathogens in perianal abscesses.
METHODS: A retrospective series of 215 patients with culture-confirmed perianal abscesses (119 Escherichia coli, 96 non-Escherichia coli) was analyzed. Preoperative MRI data were collected, with radiomic and deep learning features extracted from T1-weighted imaging (T1WI), T2-weighted imaging (T2WI), and fat-suppressed T2WI (FS-T2WI) sequences. Radiomic feature …
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.
Pulmonary nodule malignancy classification requires effective integration of heterogeneous imaging features and contextual information among nodules. Existing models mainly analyze nodules independently and may overlook inter-nodule relationships. We propose RGGA-Net, a radiomics-guided graph attention network that integrates deep imaging features and radiomics representations through cross-modal interaction and graph-based reasoning. A learned edge gate is introduced to adaptively modulate graph message passing, and an anchor regularization strategy is used to improve representation stability…
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 predict spontaneous stone passage (SSP) in uncomplicated acute ureteric colic (AC) using non-contrast computed tomography (NCCT)-based radiomics and machine learning (ML).
PATIENTS AND METHODS: This retrospective single-centre study included consecutive patients presenting with stone-related uncomplicated AC between January 2022 and March 2024, confirmed by NCCT. Initial and 4-week follow-up clinical and imaging data were collected, including SSP status. After anonymisation, a semi-automated density-based stone segmentation was performed using 3DSlicer. Radiomic features were e…
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.
Clinical & translational oncology : official publication of the Federation of Spanish Oncology Societies and of the National Cancer Institute of Mexico2026eng
BACKGROUND: To develop and validate a multimodal MRI radiomics machine learning model for differentiating borderline epithelial ovarian tumors (BEOTs) from malignant epithelial ovarian tumors (MEOTs).
METHODS: A total of 147 patients (72 with BEOTs and 75 with MEOTs) were retrospectively enrolled and randomly divided into training and test cohorts at a ratio of 7:3. Multivariate logistic regression identified independent clinical predictors. A radiomic model was built using multimodal MRI features, and a radiomic score (Rad‑score) was calculated. A combined model integrating clinical predicto…
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: Diabetic retinopathy (DR), a common microvascular complication of diabetes, is increasingly viewed as a systemic disorder involving the retina-brain axis. Although neuroimaging studies have reported brain abnormalities in DR, large-scale network reorganization and its biological substrates remain unclear.
METHODS: This cross-sectional study included 47 patients with type 2 diabetes mellitus and non-proliferative diabetic retinopathy (T2DM-NPDR) and 45 matched healthy controls. Structural MRI data were used to construct individualized regional radiomics similarity networks (R2SNs).…
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. Preoperative risk stratification of pancreatic neuroendocrine tumors (PNETs) is constrained by the unavailability of histologic grade before resection. We hypothesized that a panel of biologically informed CT-radiomic signatures, combined with patient-level Δ-radiomics referenced to the contralateral pancreas, would support preoperative discrimination of progression and grade in a two-center pilot cohort. Methods. Forty-four patients with histologically confirmed PNET who underwent contrast-enhanced preoperative CT and surgical resection at two academic centers were analyzed. Lesio…
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: Various machine learning and deep learning methods were used to develop and validate radiomics models based on magnetic resonance imaging (MRI) to predict eligibility for conservative management of endometrial cancer.
METHODS: This retrospective study included 184 patients with early endometrial cancer confirmed by histopathology from two medical centers, who were divided into a training set (n = 123), an internal validation set (n = 31), and an external test set (n = 30). T2 weighted imaging (T2WI), dynamic contrast-enhanced T1-weighted imaging (DCE-T1WI), and apparent diffusion 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.
OBJECTIVES: Conventional magnetic resonance imaging faces limitations in differentiating among pediatric intramedullary spinal tumors (IMSTs). We evaluated radiomics-based machine learning (ML) models using sagittal T2-weighted images to differentiate pilocytic astrocytomas (PA) and ependymomas (EP), independently, from other IMSTs.
MATERIALS AND METHODS: This single-center retrospective study included pediatric patients diagnosed with IMST from 2000 to 2023. Manual tumor segmentation was performed on sagittal T2-WI, in correlation with sagittal contrast-enhanced T1-weighted images using ITK-…
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: Cervical cancer remains a major global health concern, with high recurrence rates in advanced stages. [18F]FDG PET/CT provides prognostic biomarkers such as SUV, MTV, and TLG, though these are not routinely integrated into clinical protocols. Radiomics offers quantitative analysis of tumor heterogeneity, supporting risk stratification. Purpose: To evaluate the prognostic value of clinical and radiomic features for disease-free survival (DFS) in locoregionally advanced cervical cancer using machine learning (ML). Methods: Sixty-three patients (mean age 47.9 ± 14.5 years) were diagno…
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.
Radiomics has emerged as a promising tool for non-invasive tumour phenotyping in breast cancer, providing valuable insights into tumour heterogeneity, response prediction, and risk stratification. However, traditional radiomic approaches often rely on correlative patterns of image analysis to clinical data and lack direct biological interpretability. Combining information provided by radiomics with genomics or other multi-omics data can be important to personalise diagnostic and therapeutic work up in breast cancer management. This review aims to explore the current progress in integrating rad…
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.
Early postoperative recurrence critically impacts pancreatic ductal adenocarcinoma prognosis, yet comprehensive preoperative prediction models remain underexplored. In this two-center retrospective study of 895 treatment-naïve PDAC patients who underwent direct resection (training n = 567; internal validation n = 241; external validation n = 87), we defined early recurrence as tumor relapse within 6 months of surgery. We first built a clinical model using logistic regression to select clinical variables and a radiomics model by applying LASSO regression to features extracted from preoperative …
СтатьяМногоцентровое исследованиеПолный 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.
Predicting low nuclear grade DCIS before surgery can improve treatment choices and patient care, thereby reducing unnecessary treatment. Due to the high heterogeneity of DCIS and the limitations of biopsies in fully characterizing tumors, current diagnostic methods relying on invasive biopsies face challenges. Here, we developed an ensemble machine learning model to assist in the preoperative diagnosis of low nuclear grade DCIS. We integrated preoperative clinical data, ultrasound images, mammography images, and Radiomic scores from 241 DCIS cases. The ensemble model, based on Elastic Net, Gen
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: Esophageal cancer (EC) is one of the most prevalent malignant gastrointestinal tumors; accurate prediction of EC staging has hig … ts underwent a preoperative MRI scan from the neck to the abdomen. High-throughput and quantitative radiomics features were extracted from T2-weighted imaging (T2WI) and gadolinium contrast-enhanced T1-weighted imaging (T1WI)-Gd images. Radiomics signatures were selected using minimal redundancy maximal relevance and the least absolute shrinkage and selecti …
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.
Early prediction of brain metastases (BM) in epidermal growth factor receptor (EGFR) positive lung adenocarcinoma patients is critical for improving treatment strategies and prognosis. This study aimed to enhance BM risk prediction within two years for lung adenocarcinoma patients by using lung CT images and clinical data both derived from initial diagnosis. This study comprised 173 patients with EGFR positive lung adenocarcinoma who underwent diagnostic CT and was stratified into 93 patients with BM and 80 patients without BM. We extracted a total of 1334 radiomic features from each manually
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.
Intraperitoneal hernia is an acute abdominal disease, with complex imaging features and variable clinical manifestations that challenge surg … s assessed using the area under the curve (AUC), accuracy, and specificity to determine the optimal radiomics-based predictive algorithm. A total of 107 radiomics features were extracted, revealing distinct features between herniated and normal intestines. A predictive model for internal abdominal hernias was constructed based on a machine learning algorith …
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.
[This corrects the article DOI: 10.1371/journal.pone.0314988.].
Опубликованное исправлениеПоиск 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: Accurate stratification of the activity index of Crohn's disease (CD) using computed tomography enterography (CTE) radiomics and serum markers can aid in predicting disease progression and assist physicians in personalizing therapeutic regimens for patients with CD.
MATERIALS AND METHODS: This retrospective study enrolled 233 patients diagnosed with CD between January 2019 and August 2024. Patients were divided into training and testing cohorts at a ratio of 7:3 and further categorized into remission, mild active phase, and moderate-severe active phase groups based o…
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