PURPOSE: To compare 3D liver acceleration volume acquisition (LAVA) and digital subtraction angiography (DSA) for evaluating the presence of accessory hepatic veins (AHV) in Budd-Chiari syndrome (BCS).
MATERIALS AND METHODS: This was a retrospective study in 228 patients with BCS who underwent 3.0T magnetic resonance imaging (MRI) with the 3D LAVA sequence. Two reviewers noted AHV: openings located in the inferior vena cava (IVC), caliber, and the angle of entering into the IVC. MRI results were compared to DSA. Kappa statistics were calculated to quantify intrareader variability in detecting
Сравнительное исследованиеОценочное 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.
STUDY DESIGN: A retrospective two-center external validation study was conducted at two medical centers, collecting cervical spine MRI data from patients suspected of degenerative cervical myelopathy (DCM) between March 2022 and August 2024, forming a consecutive series with external validation.
OBJECTIVE: To develop and validate a deep learning model utilizing YOLO11 architecture for automated detection of cervical spinal cord compression on MRI and evaluate its performance against expert annotations.
SUMMARY OF BACKGROUND DATA: DCM represents the leading cause of nontraumatic spinal cord i
СтатьяВалидационное исследованиеМногоцентровое 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.
Digital Subtraction Angiography (DSA) is a clinically significant imaging technique for diagnosing cerebrovascular disease, as gold-standard. However, the artifacts caused by motion of high-attenuation tissues such as bones, teeth, and catheters, seriously reduce the visibility of blood vessels. Currently, there are two types of methods for DSA: registration-based methods for motion compensation, and learning-based DSA synthesis from live images. However, the performance of motion compensation is limited by the accuracy of registration. And the practical application of learning-based DSA synth
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: To investigate the value of time-dependent diffusion MRI (Td-dMRI) and macromolecular proton fraction (MPF) imaging in assessing the pathological grade of cervical cancer (CC).
MATERIALS AND METHODS: A total of 92 CC patients, comprising 35 with high-grade (grade III) cancer and 57 with low-grade (grade I/II) cancer, who underwent Td-dMRI and MPF, were prospectively enrolled. Td-dMRI derived parameters including cellularity (cell density), diameter (tumor cell size), Dex (extracellular diffusivity), Vin (intracellular volume fraction), and three apparent diffusion co
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.
OBJECTIVE: To develop and validate a deep learning model for the detection of aberrant anterior tibial artery (AATA) on axial T2-weighted knee MRI, given the surgical relevance of unrecognized AATA and the lack of automated detection tools.
MATERIALS AND METHODS: This retrospective study included 70,260 MRI images from 2315 examinations (1441 without AATA and 874 with AATA) collected after institutional review board approval. Musculoskeletal radiologists performed image-level annotations. Data were split at the patient level into training, validation, and internal test sets; an independent da
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.
PURPOSE: MRI detection of subtle focal cortical dysplasia (FCD)-like abnormalities remains challenging in focal epilepsy. Higher signal-to-noise ratio and spatial resolution offered by ultra-high-field 7T MRI and surface-based graph-neural-network (GNN) analysis may improve detection of subtle cortical abnormalities. We evaluated whether combining 7T MRI with a surface-based GNN classifier improves lesion detection in focal epilepsy of suspected structural origin.
METHODS: We analyzed paired 7T and 3T MRI datasets from 87 patients with focal epilepsy (78.1% pediatric) and 10 internal healthy
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.
PURPOSE: To evaluate a data-efficient segmentation approach for quantifying lumbar paraspinal muscle (LPM) at the single-slice L4/L5 level across multi-sequence MRI, minimizing annotation burden while achieving reliable group-level quantification.
MATERIALS AND METHODS: A total of 943 MRI scans from 486 participants were retrospectively analyzed, with a single axial slice at the L4/L5 disc level selected from each scan. The images included T1-weighted, T2-weighted, and Dixon MRI. A training-free Segment Anything Model 2 (SAM2) was applied for dataset-level LPM segmentation. For each dataset,
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 assess differential MRI characteristics of cortical lesions in patients with and without inflammatory arthritis, distinguishing erosions from non-inflammatory lesions.
METHODS: Lesions were classified into those associated with inflammatory arthritis (IA) (n = 177) and without (n = 148). Two radiologists measured lesion diameter and cortical defect width. Linear mixed models were used for continuous outcome variables and generalized estimating equations for binary outcomes and all predictive modeling to estimate odds ratios and predicted probabilities.
RESULTS: This retrospecti
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.
Accurate diagnosis of early-stage osteonecrosis of the femoral head (ONFH) remains challenging due to reliance on subjective radiological interpretation. This multicenter retrospective study developed an automated, multi-sequence MRI-based diagnostic model for early ONFH using data from 342 ONFH-affected femoral heads (FHs) from 282 patients and 265 healthy FHs from 233 healthy individuals obtained from two geographically distinct institutions. The dataset comprised three MRI sequences (T1WI, FS-T2WI, and Cor STIR) and 7844 annotated FH instances labeled as normal or abnormal. A You Only Look
СтатьяМногоцентровое 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.
BACKGROUND: The impact of deep learning (DL) reconstruction and segmentation on MRI radiomics stability has not been fully assessed.
PURPOSE: To investigate the effects of acquisition, reconstruction, and segmentation on the reproducibility and variability of radiomic features in abdominal MRI.
STUDY TYPE: Prospective.
POPULATION: 37 volunteers (22 men; mean age ± standard deviation, 37.4 ± 11.0 years).
FIELD STRENGTH/SEQUENCE: 3.0-T; axial turbo spin echo T2-weighted image, and fat-suppressed T2-weighted image using a half-Fourier acquisition single-shot turbo spin echo technique, each ac
Оценочное исследованиеСтатьяПолный 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.
Quantifiable image patterns associated with disease progression and treatment response are critical tools for guiding individual treatment, and for developing novel therapies. Here, we show that unsupervised machine learning can identify a pattern vocabulary of liver tissue in magnetic resonance images that quantifies treatment response in diffuse liver disease. Deep clustering networks simultaneously encode and cluster patches of medical images into a low-dimensional latent space to establish a tissue vocabulary. The resulting tissue types capture differential tissue change and its location i
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: Brachial plexopathies (BPs) encompass a complex spectrum of nerve injuries affecting motor and sensory function in the upper extremities. Diagnosis is challenging due to the intricate anatomy and symptom overlap with other neuropathies. Magnetic Resonance Neurography (MRN) provides advanced imaging but requires specialized interpretation. This study proposes an AI-based framework that combines deep learning (DL) with the modified Hiking Optimization Algorithm (MHOA) enhanced by a Comprehensive Learning (CL) technique to improve the classification of nerve injuries (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.
PURPOSE: This study aims to compare the performance of mono-exponential (Mono), fractional-order-calculus (FROC), and multi-compartment (MC) diffusion models in differentiating prostate lesions, including benign prostatic hyperplasia (BPH) and prostate cancer (PCa), as well as classifying PCa by clinical significance and risk levels.
METHODS: \A prospective study was conducted with 224 men (aged 50-80) undergoing 3 T MR imaging. Regions of interest (ROIs) analyses were performed on quantitative parameters from Mono, FROC, and MC models. These parameters were evaluated for their ability to dis
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.
OBJECTIVE: Sacral chordoma is a rare bone tumor frequently treated with pre-surgical radiation; however, treatment response is difficult to determine based on imaging features of conventional MRI. We hypothesized that MRI texture analysis may be capable of demonstrating the effects of radiation therapy.
MATERIALS AND METHODS: We retrospectively examined pre- and post-radiation therapy MRI of patients with sacral chordomas. Firstly, the regions of interest delimiting the largest cross-sectional area of the tumors on coronal T1-weighted images were compared between pre- and post-radiation thera
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: The purpose of this study is to develop an automated model to assist in the detection of substructural injuries of the triangular fibrocartilage complex (TFCC), thereby reducing the reliance on subjective assessment.
METHODS: This retrospective study utilized 330 TFCC injured patients and 273 healthy controls from two institutions, only analyzing 2821 coronal fat-saturated T2-weighted imaging slices. From 483 samples (267 injured, 216 normal), 2292 images were processed: 1834 for training, 458 for validation, with an internal test set of 209 images from 47 samples (26 injured, 21 n
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.
European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society2025eng
PURPOSE: The study aims to develop a deep learning-based method for the automatic identification of pathological vertebrae in lumbar spine MRI scans. METHODS: A retrospective cohort of 98 subjects was used, including 31 healthy controls and 67 patients with vertebral pathologies (infection, inflammation, or carcinoma). T2-weighted MRI scans were acquired from 1.5T and 3.0T MRI scanners. A RetinaNet object detection algorithm with a ResNet18 backbone was used for vertebrae localization in 2D T2-weighted MRI images. The detected vertebrae were classified as healthy or pathological using a ConvNe
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: To evaluate the performance of deep learning models in classifying parotid gland tumors using T2-weighted, diffusion-weighted, and contrast-enhanced T1-weighted MR images, along with DCE data derived from time-intensity curves.
METHODS: In this retrospective, single-center study including a total of 164 participants, 124 patients with surgically confirmed parotid gland tumors and 40 individuals with normal parotid glands underwent multiparametric MRI, including DCE sequences. Data partitions were performed at the patient level (80% training, 10% validation, 10% testing). Two deep
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 AND PURPOSE: The diagnostic performance of deep learning model that simultaneously detecting and quantifying nigrosome-1 abnormality by using susceptibility map-weighted imaging (SMwI) remains unexplored. This study aimed to develop and validate a deep learning-based automatic quantification for nigral hyperintensity and a classification algorithm for neurodegenerative parkinsonism.
MATERIALS AND METHODS: We retrospectively collected 450 participants (210 with idiopathic Parkinson disease [IPD] and 240 individuals in the control group) for training data between November 2022 and Ma
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: This study aimed to use artificial intelligence-assisted image processing methods to compare and analyze the effects of 3.0T and 5.0T high-resolution magnetic resonance vascular wall imaging (HR-VWI) in evaluating the wall characteristics of unruptured intracranial aneurysms, explore the influencing factors of aneurysm wall enhancement (AWE). METHODS: Using 3.0T and 5.0T MRI scanners, cerebral vascular imaging was performed on 132 subjects and using deep convolutional neural networks to establish and validate an artificial intelligence model for automatic detection of aneurysms in
СтатьяСравнительное 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: The deep learning (DL)-based reconstruction algorithm reduces noise in magnetic resonance imaging (MRI), thereby enabling faster MRI acquisition.
PURPOSE: To compare the image quality and diagnostic performance of conventional turbo spin-echo (TSE) T2-weighted (T2W) imaging with DL-accelerated sagittal T2W imaging in the female pelvic cavity.
METHODS: This study evaluated 149 consecutive female pelvic MRI examinations, including conventional T2W imaging with TSE (acquisition time = 2:59) and DL-accelerated T2W imaging with breath hold (DL-BH) (1:05 [0:14 × 3 breath-holds]) in the
СтатьяСравнительное 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.
MedElevator
Войти в исследования