Objective. Sarcoidosis is a granulomatous disease affecting the lungs in over 90% of patients. Qualitative assessment of chest CT by radiologists is standard clinical practice and reliable quantification of disease from CT would support ongoing efforts to identify sarcoidosis phenotypes. Standard imaging feature engineering techniques such as radiomics suffer from extreme sensitivity to image acquisition and processing, potentially impeding generalizability of research to clinical populations. In this work, we instead investigate approaches to engineering variogram-based features with the inte…
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.
INTRODUCTION: Optimizing the diagnostic approach to thyroid nodules remains a crucial challenge. Ultrasound-based risk stratification system … lgorithms were developed using different types of ultrasound-derived data, including B-mode images, radiomics features. Pooled sensitivity, specificity, and area under the curve (AUC) were estimated using a hierarchical summary receiver operating characteristic (HSROC) model.
RESULTS: Twenty-seven studies comprising 146,332 patients and over 600,000 ultras …
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: Primary central nervous system lymphomas (PCNSL) pose a challenge as they may mimic gliomas on magnetic resonance imaging (MRI) … ation efficiency, 237 manual segmentations were prepared (213 gliomas and 24 PCNSLs). Subsequently, radiomics features were extracted following feature selection and training of an XGBoost algorithm for classification.
RESULTS: The segmentation models for gliomas and PCNSLs achieved a mean Sørensen-Dice coefficient of 0.82 and 0.80 for whole tumors, respec …
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 establish a multi-dimensional representation solely on structural MRI (sMRI) for early diagnosis of AD.
METHODS: A total of 3377 participants' sMRI from four independent databases were retrospectively identified to construct an interpretable deep learning model that integrated multi-dimensional representations of AD solely on sMRI (called s2MRI-ADNet) by a dual-channel learning strategy of gray matter volume (GMV) from Euclidean space and the regional radiomics similarity network (R2SN) from graph space. Specifically, the GMV feature map learning channel (called GMV-Channel) was…
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: Sarcoidosis is a granulomatous disease affecting the lungs in over 90% of patients. Qualitative assessment of chest CT by radiologists is standard clinical practice and reliable quantification of disease from CT would support ongoing efforts to identify sarcoidosis phenotypes. Standard imaging feature engineering techniques such as radiomics suffer from extreme sensitivity to image acquisition and processing, potentially impeding generalizability of research to clinical populations. In this work, we instead investigate approaches to engineering variogram-based features with the inte…
СтатьяПрепринтПоиск 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: To construct deep learning-assisted diagnosis models based on automatic segmentation of ultrasound images to facilitate radiologists in differentiating benign and malignant parotid tumors.
METHODS: A total of 582 patients histopathologically diagnosed with PGTs were retrospectively recruited from 4 centers, and their data were collected for analysis. The radiomics features of six deep learning models (ResNet18, Inception_v3 etc) were analyzed based on the ultrasound images that were obtained under the best automatic segmentation model (Deeplabv3, UNet++, and UNet). The performance…
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 and validate a machine learning (ML) model based on high-frequency ultrasound (HFUS) images with the aim to identify t … ective ML classifiers were used and combined models incorporating multi-modal HFUS visual signs and radiomics features was constructed based on the optimal classifier. Model performance was compared in terms of discrimination, calibration and clinical utility. The Shapley additive explanation method was used to explain and visualize the main predictors of t …
СтатьяВалидационное 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.
OBJECTIVE: This study trained and evaluated algorithms to detect, segment, and classify simple and complex pleural effusions on computed tom … or classification of segmented effusions with Hounsfield unit thresholds, density distribution, and radiomics-based features as input. As performance measures, sensitivity, specificity, and area under the curves (AUCs) for detection/classifier evaluation (per-case level) and Dice coefficient and volume analysis for the segmentation task were used.
RESULTS: …
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 AND OBJECTIVE: Non-invasively predicting the risk of cancer metastasis before surgery can play an essential role in determining which patients can benefit from neoadjuvant chemotherapy. This study aims to investigate and test the advantages of applying a random projection algorithm to develop and optimize a radiomics-based machine learning model to predict peritoneal metastasis in gastric cancer patients using a small and imbalanced computed tomography (CT) image dataset.
METHODS: A retrospective dataset involving CT images acquired from 159 patients is assembled, including 121 and…
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: Accurate identification of pelvic lymph node metastasis (PLNM) in patients with prostate cancer (PCa) is crucial for determining … terpretations, clinicopathological factors and newly refined imaging indicators from MR images with radiomics machine learning and deep transfer learning algorithms. Its clinical applicability was compared with Briganti and Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSKCC) nomograms.
FINDINGS: The PLNM-Risk achieved good diagnostic discrimination with areas u …
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.
AIM: To evaluate the effectiveness of different methods for segmenting tumor regions of interest in building prediction models for the World … segmentation: the nnU-Net model, trained on the public KiTS19 dataset, and (2) manual segmentation. Radiomics features were extracted and selected from both automatically and manually segmented images. Support vector machine (SVM) and K-nearest neighbors were used to construct pathological grade prediction models. The segmentation accuracies of nnU-Net and …
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.
INTRODUCTION: This study introduces a novel fusion of 3D ResNet classification and Grad-CAM visualization to predict vaginal invasion in early-stage cervical cancer using T2WI-MRI, enhancing diagnostic accuracy while enabling anatomical localization of invasive lesions.
METHODS: This retrospective study analyzed sagittal T2WI from 160 patients with pathologically confirmed stage IB-IIA cervical cancer to predict vaginal invasion. Following an 8:2 training-test split, radiomic features were extracted from manually delineated intratumoral regions and four concentrically expanded peritumoral reg
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.
IntroductionPostoperative recurrence remains a major clinical challenge in invasive breast cancer (IBC), and conventional clinicopathologic factors and routine imaging assessment may not fully capture intratumoral spatial heterogeneity or nonlinear recurrence patterns. This study aimed to evaluate the prognostic value of a magnetic resonance imaging (MRI)-derived intratumoral heterogeneity (ITH) score incorporated into time-to-event machine learning models for predicting postoperative recurrence in patients with IBC.MethodsThis retrospective dual-center prognostic prediction-model study includ
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.
BACKGROUND: Anti-melanoma differentiation-associated protein 5 antibody-positive dermatomyositis (anti-MDA5+ DM) spans pulmonary states from no detectable interstitial lung disease (ILD) to rapidly progressive ILD (RP-ILD). We mapped molecular programs and prediction evidence to determine how recurrent biological states may support dynamic stratification.
METHODS: PubMed, Web of Science, Ovid and Embase were searched from inception to 22 August 2026. Two reviewers independently screened records and extracted data. Reporting followed PRISMA-ScR; evidence was synthesized across molecular and pr
СтатьяСистематический обзорПолный 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.
AIMS: Current cardiovascular risk scores may underestimate the risk of future cardiovascular events, particularly in younger individuals with prolonged exposure to risk factors. In contrast, imaging-based detection of subclinical atherosclerosis provides a more accurate assessment of cardiovascular risk by identifying established vascular disease. We aimed to develop and prospectively validate an artificial intelligence-based tool using retinal fundus images to detect ultrasound-confirmed subclinical atherosclerosis.
METHODS AND RESULTS: In this prospective observational study, 931 participan
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: Anatomical sublobar resection (ASR) is non-inferior to lobectomy for peripheral small-sized lung cancer. However, for nodules located in complex locations, ASR is usually challenging. This study aimed to compare the outcomes of ASR and lobectomy for multi-intersegmental pulmonary nodules.
METHODS: Patients with pulmonary nodules (≤ 2 cm) who underwent ASR or lobectomy between 2012 and 2023 were retrospectively screened. The 3D multiplanar reconstruction software was used to determine the precise tumor localization. Demographic, radiomic, histopathologic, and perioperative characte
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.
Conventional univariate feature-selection pipelines for radiation pneumonitis (RP) prediction are prone to overfitting in small radiotherapy cohorts, while alternative dimensionality-reduction approaches remain insufficiently evaluated. This study compared a Principal Component Analysis (PCA)-based ensemble pipeline comprising variance pre-filtering, PCA, and LASSO with a conventional pipeline comprising Mann-Whitney U testing, Spearman correlation filtering, and ElasticNet. The analysis included 73 retrospectively analyzed patients with stage III non-small cell lung cancer (training, n = 52;
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.
Advances in systemic therapy have improved outcomes for metastatic non-small cell lung cancer (NSCLC), yet resistance and progression remain nearly universal. Local therapies such as radiotherapy, surgery, and image-guided ablation can extend disease control in selected patients, but existing classifications-including dynamic models of oligometastatic disease-assign a single state per patient and do not capture lesion-level heterogeneity. We introduce the concept of metastatic trajectories-the spatiotemporal dynamics of response and progression across lesions, organs, and patients-as a framewo
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 develop a machine learning model capable of predicting the bony risk of non-contact anterior cruciate ligament injury, thereby enabling the identification of factors that contribute to such injuries.
METHODS: Data were collected from 400 cases of non-contact ACL-injured and 200 ACL-intact control subjects using Computed Tomography between March 2022 and June 2025. Thirteen features, encompassing demographic, clinical, and radiomic data, as well as six different algorithms, were utilised to develop predictive machine learning models. Shapley Additive Explanations (SHAP) analysis wa
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: This study aims to provide a comprehensive bibliometric mapping of the scientific evolution and research trends of fractal analysis (FA) in dentistry.
RESULTS: The annual scientific production exhibited a dramatic surge post-2017, strongly correlating with the digital transition in dentomaxillofacial imaging. Oral Radiology and Dentomaxillofacial Radiology emerged as the core contributing journals, while Jurczyszyn K. and Bayrak S. were identified as the most impactful and productive authors, respectively. Citation analysis identified the seminal work by White et al., which invest
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.
MedElevator
Войти в исследования