Previous echocardiographic techniques for quantifying valvular regurgitation (PISA) are limited by factors including uncertainties in orifice location and hemispheric convergence assumption. Using computational fluid dynamics simulations, we developed a new model for the estimation of orifice diameter and regurgitant volume without the aforementioned assumptions of the PISA technique. Using experimental data obtained from the in vitro flow model we successfully validated our new model. The model output (y) and reference (x) values were in close agreement (y = 0.95x + 0.38, r = 0.96, error = 1.
Сравнительное исследованиеОценочное исследованиеСтатьяВалидационное 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.
PURPOSE: Our study consists of a comparison of traditional computed tomography (CT) data sets with 2 views of virtual endoscopy in the preoperative evaluation of various diseases of the middle ear.
MATERIALS AND METHODS: We studied 59 patients, all sent for conductive hearing loss with normal eardrum who underwent a complete CT examination: axial helical acquisition and coronal incremental acquisition: virtual endoscopy with selection of two reproducible views: an external one of the auditory canal and a lower one of the hypotympanum. Reading was performed by 2 independent radiologists. All p
Сравнительное 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.
Early and accurate detection of brain tumors is essential for improving treatment outcomes and patient survival. While pre-trained deep learning models such as ResNet, VGG, and MobileNet have achieved notable success in medical image classification, their generalized architectures often struggle to capture the intricate heterogeneity of brain tissues. This study introduces a customized Convolutional Neural Network (CNN) specifically designed for brain tumor classification, demonstrating superior performance over widely used pre-trained models. The primary objective of this research is to evalu
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.
Parkinson's disease (PD) is the second most common neurodegenerative disorder, characterized by the gradual deterioration of dopamine-producing neurons. The main challenge of diagnosing this disease is that physical changes in the brain begin before the patient shows outward symptoms. This leads to the necessity of developing early methods for the detection of this disease. Therefore, with the proposed model, we aimed to significantly improve the early classification of PD using MRI scans by capitalizing on advanced Artificial Intelligence (AI) and Deep Learning (DL) techniques. Our goal of th
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.
Machine learning methods based on imaging and other clinical data have shown great potential for improving the early and accurate diagnosis of Alzheimer's disease (AD). However, for most deep learning models, especially those including high-dimensional imaging data, the decision-making process remains largely opaque which limits clinical applicability. Explainable Boosting Machines (EBMs) are inherently interpretable machine learning models, but are typically applied to low-dimensional data. In this study, we propose an interpretable machine learning framework that integrates data-driven featu
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: The rising prevalence of Alzheimer's disease (AD) associated with global population aging has become a critical health concern. Accurate and early diagnosis is essential for timely clinical intervention. Structural MRI-based radiomics and graph-theoretical modeling have recently provided new perspectives for identifying neurodegenerative changes.
OBJECTIVE: This study aimed to develop a unified framework integrating morphological brain fingerprinting and graph-theoretical network analysis to classify AD, mild cognitive impairment (MCI), and normal controls (NC), and to characteriz
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: This study aimed to develop and validate a deep learning-based brain metastasis detection model (BMDM) in magnetic resonance images for diagnosing brain metastases (BMs).
MATERIALS AND METHODS: We retrospectively collected data from 950 patients serving as the training and test sets for developing BMDM and from an additional 423 patients as the validation set. Three reading modes were compared: radiologists only (10 total, four with ≤3 years of experience and six with >3 years of experience), BMDM only, and radiologists assisted by the BMDM. The alternative free-resp
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка 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: The cartilaginous endplate (CEP) exhibits an intrinsically short [Formula: see text] relaxation time, making it difficult to visualize using conventional MRI sequences. This limitation hampers early detection and quantitative evaluation of lumbar spine degeneration. This study aimed to perceive microstructural alterations of CEP at early stages of degeneration using a bi-exponential [Formula: see text] model based on ultrashort echo time (UTE) sequence, and to explore the diagnostic utility of bi-exponential [Formula: see text]-derived parameters and monoexponential UTE-[Formula: se
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 evaluated the peak width of skeletonized mean diffusivity (PSMD) as a quantitative imaging marker in patients with magnetic resonance imaging-negative (MRI-negative) temporal lobe epilepsy (TLE), accounting for age and sex effects.
METHODS: This retrospective study included 34 MRI-negative TLE patients and 40 age- and sex-matched healthy controls (HCs). PSMD was calculated using tract-based spatial statistics and histogram analysis. Hierarchical regression identified PSMD determinants. Receiver operating characteristic analysis compared uncorrected and age- and sex-correct
СтатьяВалидационное 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: Left atrial strain reservoir (LASr) has emerged as a useful parameter in assessing diastolic dysfunction and heart failure with preserved ejection fraction. LASr is typically assessed using speckle-tracking echocardiography (STE), which was developed to measure strain in the left ventricle. Despite its strength demonstrated in several clinical studies, the application of STE to the left atrium presents well-known limitations: thin walls, anatomical discontinuities, far-field location, and inter-vendor variability. The present study aims to evaluate the efficacy of an alternative me
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: Deep learning reconstruction (DLR) is increasingly being applied to clinical magnetic resonance angiography (MRA); however, its evaluation across different magnetic field strengths in moyamoya disease is limited. This study assessed whether DLR affects visualization of stenotic arteries and collateral moyamoya vessels (MMVs). MATERIALS AND METHODS: Thirty-two patients (mean age, 40 years; male/female, 9/23) with suspected or confirmed moyamoya disease between 2015 and 2024 were retrospectively selected. All patients underwent time-of-flight MRA using 1.5T and 3T scanners within a 400-
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 compare clinical ratings and signal-to-noise ratio (SNR) measures of a commercially available Deep Learning-based MRI reconstruction method (T2(DR)) against conventional T2- turbo spin echo brain MRI (T2(CN)).
MATERIALS AND METHODS: 100 consecutive patients with various neurological conditions underwent both T2(DR) and T2(CN) on a Siemens Vida 3 T scanner with a 64-channel head coil in the same examination. Acquisition times were 3.33 min for T2(CN) and 1.04 min for T2(DR). Four neuroradiologists evaluated overall image quality (OIQ), diagnostic safety (DS), and image artifacts
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.
OBJECTIVES: This study compared two uncertainty quantification (UQ) metrics to rule out prostate MRI scans with a high-confidence artificial intelligence (AI) prediction and investigated the resulting potential radiologist's workload reduction in a clinically significant prostate cancer (csPCa) detection pathway.
MATERIALS AND METHODS: This retrospective study utilized 1612 MRI scans from three institutes for csPCa (Gleason Grade Group ≥ 2) assessment. We compared the standard diagnostic pathway (radiologist reading) to an AI-based rule-out pathway in terms of efficacy and accuracy in diagnos
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: This study explored the effects of using Intelligent Quick Magnetic Resonance (IQMR) image post-processing on image quality in Field of View Optimized and Constrained Single-Shot Diffusion-Weighted Imaging (FOCUS-DWI) sequences for prostate cancer detection, and assessed its efficacy in distinguishing malignant from benign lesions.
METHODS: The clinical data and MRI images from 62 patients with prostate masses (31 benign and 31 malignant) were retrospectively analyzed. Axial T2-weighted imaging with fat saturation (T2WI-FS) and FOCUS-DWI sequences were acquired, and the FOCUS-DWI ima
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 AND PURPOSE: The peak width of skeletonized mean diffusivity (PSMD) is a novel marker of small vessel disease. In this study, we aimed to investigate the presence of small vessel disease in patients with transient global amnesia (TGA) by using the PSMD.
MATERIALS AND METHODS: We enrolled 75 patients newly diagnosed with TGA and included 65 age- and sex-matched healthy controls. DTI was performed by using a 3T MR imaging scanner. We measured the PSMD based on DTI by using the FSL program. This measure was compared between patients with TGA and healthy controls. Additionally, we cond
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: To develop and evaluate a novel deep learning-based segmentation framework (LG-nnU-net) for multilabel segmentation of anal sphincter substructures on MRI, aimed at providing robust quantitative anatomical information without implying operative validation for clinical classification improvement.
METHODS: This single-center retrospective study, approved by the institutional ethics committee, included 272 patients diagnosed with anal fistula who underwent coronal T2-weighted MRI between January 2017 and December 2024. The dataset was divided into training and testing subsets in an 8:2
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 investigate microstructural changes in the corpus callosum (CC) of multiple sclerosis (MS) patients using texture analysis (TA), even in the absence of visible lesions on conventional MRI, and to assess its diagnostic value in distinguishing patients from healthy controls.
METHODS: A retrospective analysis was conducted on midsagittal T2-weighted MRI scans of 54 MS patients without CC lesions and 50 healthy controls. Histogram-based texture analysis was performed using MATLAB software, and statistical evaluations were conducted with SPSS version 25. Texture paramet
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: Проведение практической клинической проверки коммерческого инструмента АИ для автоматической оценки МРТ у пациентов с множественным склерозом (МС) с оценкой его воздействия на время проведения оценки, рабочий поток и точность обнаружения новых и расширяющихся повреждений. В сентябре-декабре 2024 года мы, вероятно, зачислили пациентов с MS, проходящих рутинную проверку MRI. Текущие и предварительные обследования МРТ были анонимизированы и оценены независимо четырьмя нейрорадиологами с помощью ИИ и без нее (mdbrain v.4.11.0). Было зарегистрировано время проведения оценки, и радиологи запол
СтатьяПоиск полного текста в очередиМашинный 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.
BACKGROUND AND PURPOSE: Synthetic MRI (SyMRI) is a short-time acquisition sequence that generates different contrast-weighted images based on the measurement of tissue properties and provides quantitative volumetric, relaxation, and myelin maps. It has been used as an alternative to conventional MRI sequences in relapsing-remitting MS for detecting focal lesions and volumetric analysis. This study aimed to find an SyMRI variable associated with an Expanded Disability Status Scale (EDSS) ≥ 6 in progressive patients.
MATERIALS AND METHODS: Twenty-four patients with progressive MS underwent SyMR
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: Parameters from diffusion-weighted imaging (DWI) have been increasingly used as imaging biomarkers for the diagnosis and monitoring of treatment responses in cancer. The consistency of DWI measurements across different centers remains uncertain, which limits the widespread use of quantitative DWI in clinical settings.
PURPOSE: To investigate the consistency of quantitative metrics derived from DWI between different scanners in a multicenter clinical setting.
MATERIAL AND METHODS: A total of 193 patients with cervical cancer from four scanners (MRI1, MRI2, MRI3, and MRI4) at three
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.
MedElevator
Войти в исследования