RATIONALE AND OBJECTIVES: Intra-peritumoural textural transition (Ipris) is a new radiomics method, which includes a series of quantitative measurements of the image features that represent the differences between the inside and outside of the tumour. This study aimed to explore the feasibility of Ipris analysis for the preoperative prediction of axillary lymph node (ALN) status in patients with breast cancer based on dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging (DCE-MRI).
MATERIALS AND METHODS: This study was approved by the Institutional Review Board (IRB) of our hospital. One hundr
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: High throughput pre-treatment imaging features may predict radiation treatment outcome and guide individualized treatment in radiotherapy (RT). Given relatively small patient sample (as compared with high dimensional imaging features), identifying potential prognostic imaging biomarkers is typically challenging. We aimed to develop robust machine learning methods for patient survival prediction using pre-treatment quantitative CT image features for a subgroup of head-and-neck cancer patients.
METHODS: Three neural network models, including back propagation (BP), Genetic Algorithm-
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 evaluate and compare the diagnostic performance of whole-tumor histogram analysis using multiple diffusion MRI models for prediction of B-cell lymphoma-2 (BCL-2) and Ki-67 expression in PCNSL.
METHODS: Eighty-one participants who underwent conventional diffusion weighted imaging (DWI), diffusional kurtosis imaging (DKI), and intravoxel incoherent motion (IVIM) examinations between January 2020 and January 2025 were enrolled in this study. Whole-tumor histogram features extracted from apparent diffusion coefficient (ADC), diffusion coefficient (Dk), diffusional kurtosis (K), pure
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: Radiogenomics aims to non-invasively predict tumour genotypes from imaging, but most studies assume molecular homogeneity by assigning a single biopsy-derived label to all lesions within a patient. This approach risks substantial label noise given well-documented interlesional heterogeneity. We investigated whether anchoring training to biopsy-confirmed lesions improves radiogenomic model performance and generalisability.
MATERIALS AND METHODS: We retrospectively analysed 1646 patients (11473 segmented lesions) with contrast-enhanced CT and EGFR mutation status from next-generation
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: Magnetic resonance imaging (MRI) is a cornerstone of non-invasive diagnosis and response monitoring in neuro-oncology, and predictions of spatial tumor progression conditioned on the patients' anatomy are increasingly important. We present a proof-of-principle of personalized spatial tumor progression on MRI through generative AI, focusing on pediatric Diffuse Midline Glioma (DMG).
METHODS: We employed guided Denoising Diffusion Implicit Models (DDIM) to model anatomical tumor growth in pediatric DMGs on MRI. Multiparametric scans from adult (n = 1,251) and pediatric (n = 144) pat
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/Objectives: Gestational diabetes mellitus (GDM) is one of the most common metabolic complications of pregnancy and is associated with adverse maternal and neonatal outcomes. Current screening strategies are generally performed during the end of the second trimester, limiting opportunities for early intervention. Increasing evidence suggests that placental and fetal ultrasound markers detectable in early pregnancy may reflect the pathophysiological changes preceding the clinical diagnosis of GDM. This narrative review aims to summarize the current evidence regarding first- and second
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.
Objective.To propose a deep multimodal synergistic survival analysis framework (Deep Multimodal Synergistic Survival Network, DMSSN) to achieve accurate prognostic analysis for clear cell renal cell carcinoma (ccRCC).Methods.This study (DMSSN) utilized matched multimodal data from the Cancer Genome Atlas-KIRC database, including CT imaging data, whole slide images, copy number variation (CNV) features, and clinical data. Deep Canonical Correlation Analysis was employed to map heterogeneous modalities into a shared latent space. Contrastive learning was introduced to enhance semantic consistenc
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.
Ryanodine receptor 2 (RyR2) has been increasingly recognized as an important regulator in cancer biology. Previous studies demonstrate that RyR2 expression is associated with patient survival, although its precise role in tumorigenesis remains unclear. Elevated RyR2 expression has been linked to poorer survival outcomes, while gene silencing or pharmacological inhibition (e.g., with S107) has been shown to reduce cancer cell metastasis in both in vitro and in vivo models. Cytokeratin 18 (CK18), a key epithelial marker, is associated with tumor differentiation, hormonal phenotype, and clinical
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: Atrial fibrillation (AF) recurrence is common after catheter ablation. Pulmonary vein (PV) isolation is the cornerstone of AF ablation, but PV remodeling has been associated with the risk of AF recurrence. We aimed to evaluate whether artificial intelligence-based morphological features of primary and secondary PV branches on computed tomography images are associated with AF recurrence post-ablation.
METHODS: Two artificial intelligence models were trained for the segmentation of computed tomography images, enabling the isolation of PV branches. Patients from Cleveland Clinic (N=1
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: One or more vertebrae are sometimes excluded from dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) analysis if the bone mineral density (BMD) T-score estimates are not consistent with the other lumbar vertebrae BMD T-score estimates. The goal of this study was to build a machine learning framework to identify which vertebrae would be excluded from DXA analysis based on the computed tomography (CT) attenuation of the vertebrae.
METHODS: Retrospective review of 995 patients (69.0% female) aged 50 years or greater with CT scans of the abdomen/pelvis and DXA within 1 year of each other. Volumetric
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: The human brain has ability to reorganize itself in response to glioma. However, the mechanism of cortical reorganization remains unclear.
PURPOSE: To investigate alterations in cortical thickness and local gyration index (LGI) in patients with unilateral frontal lobe diffuse low-grade glioma (DLGG).
STUDY TYPE: Retrospective.
SUBJECTS: Ninety-nine patients with histopathologically proven DLGG invading the left frontal lobe (LF; N = 56) or the right frontal lobe (RF; N = 43), and healthy controls (HC; N = 53).
FIELD STRENGTH/SEQUENCE: 3.0 T, 3D T1-weighted images and gadolinium
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.
Automated detection and segmentation is a prerequisite for the deployment of image-based secondary analyses, especially for lung tumors. However, currently only applications for lung nodules ≤3 cm exist. Therefore, we tested the performance of a fully automated AI-based lung nodule algorithm for detection and 3D segmentation of primary lung tumors in the context of tumor staging using the CT component of FDG-PET/CT and including all T-categories (T1-T4). FDG-PET/CTs of 320 patients with histologically confirmed lung cancer performed between 01/2010 and 06/2016 were selected. First, the main pr
Оценочное исследованиеСтатьяПоддержка 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.
BACKGROUND: The pan-AKT inhibitor MK2206 has shown improved but limited efficacy in achieving pathologic complete response (pCR) in patients with breast cancer receiving standard neoadjuvant chemotherapy (NACT). This study aimed to develop non-invasive tumor heterogeneity index (THI) from dynamic-contrast-enhanced magnetic resonance imaging (DCE-MRI) that can better select AKT-inhibition responders than immunohistochemistry (IHC)-based receptors and explore associated tumor microenvironment (TME). PATIENTS AND METHODS: We included 987 patients who underwent surgery following neoadjuvant chemot
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: The purpose of this study is to explore whether spacer hydrogel morphology changes during the course of stereotactic body radiation therapy (SBRT) radiation to the prostate.
METHODS AND MATERIALS: A total of 198 patients at our institution each received spacer gel before SBRT on magnetic-resonance-guided linear accelerator (MR-Linac) between October 2023 and March 2025. Each patient received at least 1 simulation magnetic resonance imaging and 5 on-treatment magnetic resonance imaging scans. Average time between simulation and first treatment and between simulation and final treatmen
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: Zabilugene almadenorepvec (VCN-01) is a hyaluronidase-expressing oncolytic adenovirus that increases immune checkpoint antibody tumor uptake in mice. VCN-01 was evaluated with durvalumab in patients with recurrent/metastatic head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) refractory to anti-programmed cell death protein 1 (PD-1)/programmed cell death ligand 1 (PD-L1).
PATIENTS AND METHODS: Patients received intravenous VCN-01 [3.3E12 viral particles (vp), low dose (LD) or 1.0E13 vp, high dose (HD)] plus durvalumab (1,500 mg/every 4 weeks) concomitantly (VCN-01 + durvalumab on day 1; ar
СтатьяКлиническое исследование I фазыПолный 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.
Brain metastases (BMs) are the most common intracranial tumors in adults. Their heterogeneity, potential multifocality, and complex biomolecular behavior pose significant diagnostic and therapeutic challenges. Artificial intelligence (AI) has the potential to revolutionize BM diagnosis by facilitating early lesion detection, precise imaging segmentation, and non-invasive molecular characterization. Machine learning (ML) and deep learning (DL) models have shown promising results in differentiating BMs from other intracranial tumors with similar imaging characteristics-such as gliomas and primar
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.
INTRODUCTION: Radioembolisation (RE) is gaining traction as a robust treatment option for patients with hepatocellular cancer (HCC) across all cancer stages. RE allows the delivery of targeted high-dose radiation directly to tumours, with relative sparing of the surrounding liver tissue. Traditionally, radiation has been delivered using 90Yttrium ([90Y]Y)-labelled microspheres, either glass or resin. The success of RE is dependent on the dose delivered to the tumour. When using [90Y]Y microspheres, dose prediction is calculated through a 99mTechnitium ([99mTc]Tc)-macroaggregated albumin (MAA)
СтатьяПротокол клинического исследованияПоиск 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: Considerable challenges exist in managing lung cancer and mesothelioma, including diagnostic complexity, treatment stratification, early detection and imaging quantification. Variable incidence in mesothelioma also makes equitable provision of high-quality care difficult. In this context, artificial intelligence (AI) offers a range of assistive/automated functions that can potentially enhance clinical decision-making, while reducing inequality and pathway delay.
AIMS: In this state-of-the-art narrative review, we synthesise evidence on this topic, focusing particularly on tools th
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.
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Frontotemporal lobar degeneration (FTLD) as the second most common dementia encompasses a range of syndromes and often shows overlapping symptoms with other subtypes or neurodegenerative diseases, which poses a significant clinical diagnostic challenge. Recent advancements in artificial intelligence (AI), specifically the application of machine learning (ML) algorithms to neuroimaging, have significantly progressed in addressing this challenge. This study aims to assess the diagnostic and predictive efficacy of neuroimaging feature-based AI algorithms for FTLD.
METH
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоддержка 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 OF REVIEW: Pathogenetics is the study of genetics in disease pathogenesis. Many abnormal gene alleles have been identified in cardiomyopathies, but their clinical utility remains limited. This review aims to examine the integration of cardiac MRI (CMR) with genetic data to enhance early detection, prognostication, and treatment strategies for cardiomyopathies.
RECENT FINDINGS: CMR is the gold standard imaging modality for cardiomyopathy evaluation, capable of detecting subtle structural and functional changes throughout the disease course. When applied to patients with genetic mutatio
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.
MedElevator
Войти в исследования