Purpose To develop a fully automated hybrid approach to predict sacral tumor types from preoperative noncontrast CT (NCCT ) images. Materials and Methods In this retrospective, multicenter study, scans were available in 690 patients who had histopathologically confirmed preoperative sacral NCCT performed between January 2011 and May 2024. A fully automated hybrid model integrated two deep convolutional neural network models (model 1 and model 2) through a fully automated pipeline. Model 1 segments tumors and hip bones automatically from NCCT images, producing masks that are used by model 2. Fo
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.
Background/Objectives: International Society of Urological Pathology (ISUP) Grade Group discordance between prostate biopsy and radical prostatectomy (RP) affects 25-50% of men with localized prostate cancer and has direct implications for active surveillance, nerve-sparing, and adjuvant-treatment decisions. We synthesized contemporary evidence on the frequency of biopsy-to-RP grade migration and on emerging imaging, molecular/genomic, and artificial-intelligence (AI)-based predictors of migration. Methods: MEDLINE (PubMed) was searched from 1 January 2010 to 5 May 2026, supplemented by citati
СтатьяОбзорПоиск 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.
Despite advances in total mesorectal excision and neoadjuvant therapy, locally recurrent rectal cancer remains a clinically important source of pelvic morbidity and cancer-related mortality, affecting approximately 2-10% of the treated patients. Most recurrences develop within three years of surgery and often arise near the surgical bed, where fibrosis and distorted anatomy can delay detection. Early recognition is critical because complete R0 resection offers the best chance of durable disease control and survival. Imaging provides the anatomic and functional information required to diagnose
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: Radiation proctitis (RP) is a common complication following radiotherapy for cervical cancer, for which accurate pre-treatment prediction remains challenging. This study aimed to develop and validate a multimodal machine learning model that incorporates habitat heterogeneity analysis from planning CT images to predict RP risk at the individual level.
METHODS: In this retrospective study, 100 patients with cervical cancer treated with radiotherapy were enrolled (53 RP-positive, 47 RP-negative). A comprehensive dataset of 2783 multimodal features was collected, encompassing sociodemogr
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: Artificial intelligence (AI) has rapidly integrated into thyroid nodule ultrasound diagnosis and malignant risk stratification, fostering a fast-growing interdisciplinary domain encompassing endocrinology, medical imaging, and computational intelligence. Nevertheless, existing bibliometric studies in this field rely on single-database datasets and short time-series windows, lacking systematic elaboration of the dynamic linkage between clinical guideline iterations and AI algorithm evolution. This study conducted a comprehensive bibliometric analysis to fill this research gap, clari
СтатьяОбзорСистематический обзорПолный 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.
Odontogenic keratocyst (OKC) and ameloblastoma (AM) are common jaw lesions with high bone-destructive potential and recurrence rates. Recent advancements in technology led to significant progress in understanding these conditions. Single-cell and spatial omics have improved insights into the tumor microenvironment and cellular heterogeneity in OKC and AM. Fibroblast subsets in OKC and tumor cell subsets in AM have been analyzed, revealing mechanisms behind their biological behaviors, including OKC's osteolytic features and AM's recurrence tendencies. Spatial transcriptomics studies of AM have
СтатьяОбзорПоддержка 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.
PURPOSE: AXL, a receptor tyrosine kinase related to oncogenic processes, is aberrantly expressed in various cancers and associated with treatment resistance. Enapotamab vedotin (EnaV), a novel anti-AXL human IgG1 and monomethyl auristatin E antibody-drug conjugate, demonstrated antitumor activity in preclinical models, including non-small cell lung cancer (NSCLC). This phase 1/2 study assessed the safety and preliminary efficacy of EnaV in solid tumors.
PATIENTS AND METHODS: This study comprised dose-escalation and dose-expansion phases; both phases investigated EnaV once every 3 weeks (Q3W)
СтатьяКлиническое исследование I фазыКлиническое исследование II фазыМногоцентровое 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.
Purpose To evaluate the diagnostic performance of artificial intelligence (AI) models in detecting and classifying aortic dissection (AD) from CT images through a systematic review and meta-analysis. Materials and Methods PubMed, Web of Science, Embase, and Medline were searched for articles published from January 2010 to October 2023. All primary studies were included. Quality of evidence was assessed using a composite tool based on the METhodological RadiomICs Score (ie, METRICS) and Checklist for Artificial Intelligence in Medical Imaging (ie, CLAIM) checklists, and risk of bias was assesse
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоиск 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: Alzheimer's disease (AD) and mild cognitive impairment (MCI) pose significant challenges to public health and underscore the need for accurate and early diagnostic tools. Structural magnetic resonance imaging (sMRI) combined with advanced analytical techniques like convolutional neural networks (CNNs) seemed to offer a promising avenue for the diagnosis of these conditions. This systematic review and meta-analysis aimed to evaluate the diagnostic performance of CNN algorithms applied to sMRI data in differentiating between AD, MCI, and normal cognition (NC).
METHODS: Following the
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоиск 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 Objectives: Upper tract urothelial carcinoma (UTUC) is one of the most underdiagnosed but, at the same time, one of the most lethal cancers. In this review article, we investigated the application of artificial intelligence and novel technologies in the prompt identification of high-grade UTUC to prevent metastases and facilitate timely treatment. Materials and Methods: We conducted an extensive search of the literature from the Pubmed, Google scholar and Cochrane library databases for studies investigating the application of artificial intelligence for the diagnosis of UTUC, ac
СтатьяОбзорПолный 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.
OBJECTIVE: This study examined the diagnostic performance of the prediction models using baseline characteristics, biochemical indicators, and adenohypophysis MRI features for differentiating idiopathic short stature (ISS) from growth hormone deficiency (GHD).
METHODS: A total of 96 patients with short stature underwent hypophysial CUBE T1-weighted imaging on 3.0-T scanner and GH stimulation testing between February 2021 and February 2024 and were classified into ISS and GHD groups according to GH stimulation testing results. Two-independent-sample T-test was tested for the differences betwee
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.
Over the past decade, artificial intelligence (AI) has entered the medical field, particularly in radiology. Fifty years after the transition from "silver to silicon", we are experiencing a second digital revolution fueled by AI and radiomics. Breast imaging-and mammography in particular-plays a special role in this transformation due to the availability of large screening datasets. The advantages that AI tools bring to mammography interpretation are substantial: they can increase cancer detection rates by over 25% and reduce reading workload by more than 40%. In addition, AI can aid in qualit
СтатьяОбзорПоиск 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/Objectives: To develop a nomogram for predicting tumor aggressiveness and the presence of lymphovascular space involvement (LVSI) in patients with endometrial cancer (EC) using preoperative MRI and pathology-laboratory data. Methods: This IRB-approved, retrospective, multicenter study included 245 patients with histologically confirmed EC who underwent preoperative MRI and surgery at participating institutions between January 2020 and December 2024. Tumor type and grade, both from preoperative biopsy and surgical specimens, as well as preoperative CA125 and HE4 levels, were retrieve
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: Artificial intelligence (AI) holds enormous potential for noninvasively identifying patients with rectal cancer who could achieve pathological complete response (pCR) following neoadjuvant chemoradiotherapy (nCRT). We aimed to conduct a meta-analysis to summarize the diagnostic performance of image-based AI models for predicting pCR to nCRT in patients with rectal cancer.
METHODS: This study followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. A literature search of PubMed, Embase, Cochrane Library, and Web of Science was performed from incept
МетаанализСистематический обзорСтатьяПоиск 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: Anxiety-driven clinical interventions have been queried due to the nondeterminacy of pure ground-glass nodules (pGGNs). Although radiomics and radiogenomics aid diagnosis, standardization and reproducibility challenges persist. We aimed to assess a risk score system for invasive adenocarcinoma in pGGNs.
METHODS: In a retrospective, multi-center study, 772 pGGNs from 707 individuals in The Affiliated Cancer Hospital of Zhengzhou University & Henan Cancer Hospital were grouped into training (509 patients with 558 observations) and validation (198 patients with 214 observations) sets
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.
BACKGROUND: Artificial intelligence shows promise in assessing knee osteoarthritis (OA) progression on MR images, but faces challenges in accuracy and interpretability.
PURPOSE: To introduce a temporal-regional graph convolutional network (TRGCN) on MR images to study the association between knee OA progression status and network outcome.
STUDY TYPE: Retrospective.
POPULATION: 194 OA progressors (mean age, 62 ± 9 years) and 406 controls (mean age, 61 ± 9 years) from the OA Initiative were randomly divided into training (80%) and testing (20%) cohorts.
FIELD STRENGTH/SEQUENCE: Sagittal 2D I
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: Hippocampal characterization is one of the most significant hallmarks of Alzheimer's disease (AD); rather, the single-level feature is insufficient. A comprehensive hippocampal characterization is pivotal for developing a well-performing biomarker for AD. To verify whether a comprehensive characterization of hippocampal features of gray matter volume, segmentation probability, and radiomics features could better distinguish AD from normal control (NC), and to investigate whether the classification decision score could serve as a robust and individualized brain signature.
METHODS:
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 high false negative rate (FNR) associated with sentinel lymph node biopsy often leads to unnecessary axillary lymph node dissection following neoadjuvant chemotherapy (NAC) in breast cancer. The authors aimed to develop a multifactor artificial intelligence (AI) model to aid in axillary lymph node surgery.
MATERIALS AND METHODS: A total of 1038 patients were enrolled, comprising 234 patients in the primary cohort, 723 patients in three external validation cohorts, and 81 patients in the prospective cohort. For predicting axillary lymph node response to NAC, robust longitudinal
Многоцентровое 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.
OBJECTIVES: To develop and validate a machine learning model based on contrast-enhanced CT to predict the risk of occurrence of the composite clinical endpoint (hospital-based intervention or death) in cirrhotic patients with acute variceal bleeding (AVB).
METHODS: This retrospective study enrolled 330 cirrhotic patients with AVB between January 2017 and December 2020 from three clinical centers. Contrast-enhanced CT and clinical data were collected. Centers A and B were divided 7:3 into a training set and an internal test set, and center C served as a separate external test set. A well-train
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.
Assessment of daily creatinine production and excretion plays a crucial role in the estimation of renal function. Creatinine excretion is estimated by creatinine excretion equations and implicitly in eGFR equations like MDRD and CKD-EPI. These equations are however unreliable in patients with aberrant body composition. In this study we developed and validated equations estimating creatinine production using deep learning body-composition analysis of clinically acquired CT-scans. We retrospectively included patients in our center that received any CT-scan including the abdomen and had a 24-h ur
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.
MedElevator
Войти в исследования