We introduce a quantitative pipeline for region-level explanations of an Alzheimer's prediction model using four post hoc explainable AI (XAI) methods (DeepLIFT, Layer Gradient × Activation, Occlusion sensitivity analysis, and XGrad-CAM). Explanations are mapped to anatomical regions of interest using Freesurfer and summarized as the percentage of volume per region that is deemed relevant by the XAI method. We validate the pipeline in a cross-sectional ADNI cohort, where the explanations (except XGrad-CAM) converged on hippocampus/amygdala as most discriminative for CN, whereas relevant region
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: Accurate measurement of cerebellar volume is crucial for diagnosing cerebellar atrophy or hypoplasia in infants. Although deep learning has achieved some success in cerebellar segmentation, existing studies primarily focus on adults. Challenges remain in applying these techniques to infants, especially those under 2 years old, due to the small cerebellar size and low tissue contrast in magnetic resonance imaging (MRI). As a result, developing segmentation models to identify abnormal cerebellar volumes in infants remains an unmet need.
OBJECTIVE: To develop and validate a deep lear
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.
BackgroundPreoperative identification of normal-sized lymph node metastases (LNM) remains clinically significant yet challenging in cervical cancer.PurposeTo investigate the value of super-resolution T2WI-derived intratumoral and peritumoral radiomics for normal-sized LNM prediction in cervical cancer.Material and MethodsA total of 257 patients from three sites of our hospital were divided into a development cohort (site 1, n = 97), a validation cohort (site 1, n = 42), and two internal test cohorts (site 2, n = 62; site 3, n = 56). Super-resolution reconstruction based on generative adversari
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.
OBJECTIVES: To propose and evaluate a novel deep learning model for directly estimating pharmacokinetic (PK) parameter maps and uncertainty estimation from DCE-MRI.
METHODS: In this single-center study, patients with adult-type diffuse gliomas who underwent preoperative DCE-MRI from Apr 2010 to Feb 2020 were retrospectively enrolled. A spatiotemporal probabilistic model was used to create synthetic PK maps. Structural Similarity Index Measure (SSIM) to ground truth (GT) maps were calculated. Reliability was evaluated using the intraclass correlation coefficient (ICC) for synthetic and GT PK m
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 AND PURPOSE: Probabilistic brain MRI scoring systems have been introduced to stratify the likelihood of identifying a CSF leak at myelography in spontaneous intracranial hypotension (SIH). The Bern scoring system by Dobrocky and colleagues is now well recognized, with a scoring system by Benson and colleagues introduced more recently (referred to as the Mayo score in this study). Neither of these scoring systems have been thoroughly evaluated in patients without SIH. The goal of this study was to evaluate these scoring systems in patients without SIH to understand the specificity of
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.
RATIONALE AND OBJECTIVE: This study investigates the potential of segmental strain parameters derived from cine magnetic resonance imaging (MRI) using feature tracking (FT) to detect chronic ischemic scars in patients with ischemic heart disease, offering an alternative to late gadolinium enhancement (LGE) MRI, which has limitations such as long scan times and contraindications to gadolinium.
PATIENTS AND METHODS: A total of 47 patients with chronic coronary syndrome and 20 healthy controls were enrolled, with CMR examinations performed on a 1.5 Tesla MRI system. Strain parameters were analyz
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.
OBJECTIVE: To investigate the utility values of time-dependent diffusion MRI (td-dMRI) in predicting differentiation degree and Ki-67 expression in rectal cancer.
METHODS: Seventy-three resectable rectal cancer patients who underwent td-dMRI examination were consecutively enrolled. Intracellular volume fraction (ICVF), cell diameter, extracellular diffusivity (Dex), cellularity, apparent diffusion coefficient (ADC) values at different diffusion times, relative ADC value, and ADC ratio were investigated. Intraclass correlation coefficients and Bland-Altman plots were used to determine repeatab
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.
PURPOSE: Prostate imaging reporting and data systems (PI-RADS) experiences considerable variability in inter-reader performance. Artificial Intelligence (AI) algorithms were suggested to provide comparable performance to PI-RADS for assessing prostate cancer (PCa) risk, albeit tested in highly selected cohorts. This study aimed to assess an AI algorithm for PCa detection in a clinical practice setting and simulate integration of the AI model with PI-RADS for assessment of indeterminate PI-RADS 3 lesions.
PATIENTS AND METHODS: This retrospective cohort study externally validated a biparametric
СтатьяВалидационное 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 differentiate cribriform (GP4Crib+) from non-cribriform growth and Gleason 3 patterns (GP4Crib-/GP3) using MRI.
METHODS: Two hundred and ninety-one operated prostate cancer men with pre-treatment MRI and whole-mount prostate histology were retrospectively included. T2-weighted, apparent diffusion coefficient (ADC) and fractional blood volume maps from 1.5/3T MRI systems were used. 592 histological GP3, GP4Crib- and GP4Crib+ regions were segmented on whole-mount specimens and manually co-registered to MRI sequences/maps. Radiomics features were extracted, and an erosion process w
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 an unsupervised deep learning framework for generalizable blood-brain barrier leakage detection using dynamic contrast-enhanced MRI, without requiring pharmacokinetic models and arterial input function estimation. Materials and Methods This retrospective study included data from patients who underwent dynamic contrast-enhanced MRI between April 2010 and December 2020. An autoencoder-based anomaly detection approach identified one-dimensional voxel-wise time-series abnormal signals through reconstruction residuals, separating them into residual leakage signals (RLSs) and resi
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.
We extend existing techniques by using generative adversarial network (GAN) models to reduce the appearance of cast shadows in radiographs across various age groups. We retrospectively collected 11,500 adult and paediatric wrist radiographs, evenly divided between those with and without casts. The test subset consisted of 750 radiographs with cast and 750 without cast. We extended the results from a previous study that employed CycleGAN by enhancing the model using a perceptual loss function and a self-attention layer. The CycleGAN model which incorporates a self-attention layer and perceptual
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: To evaluate the performance of high-resolution deep learning-based hip MR imaging (CSAI) compared to standard-resolution compressed sense (CS) sequences using hip arthroscopy as standard of reference.
METHODS: Thirty-two patients (mean age, 37.5 years (± 11.7), 24 men) with femoroacetabular impingement syndrome underwent 3-T MR imaging prior to hip arthroscopy. Coronal and sagittal intermediate-weighted TSE sequences with fat saturation were obtained using CS (0.6 × 0.8 mm) and high-resolution CSAI (0.3 × 0.4 mm), with 3 mm slice thickness and similar acquisition times (3:55-4:12
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: To evaluate the benefits of an automated deep learning-based tool (RTLI-DM) for early detection of radiation-induced temporal lobe injury (RTLI) on MRI.
MATERIALS AND METHODS: A total of 396 RTLI and 3181 non-RTLI patients were retrospectively included from a cohort of 6483 NPC patients who underwent radiotherapy and MRI follow-ups at four hospitals from January 2010 to June 2021. We developed and validated an automated RTLI-DM using the initial abnormal MRI of RTLI patients and the final MRI of non-RTLI patients. The RTLI-DM consists of a bilateral temporal lobe segmentation mode
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.
PURPOSE: The relationship between mild neurovascular conflict (NVC) and trigeminal neuralgia (TN) remains ill-defined, especially as mild NVC is often seen in asymptomatic population without any facial pain. We aim to analyze the trigeminal nerve microstructure using artificial intelligence (AI) to distinguish symptomatic and asymptomatic nerves between idiopathic TN (iTN) and the asymptomatic control group with incidental grade‑1 NVC.
METHODS: Seventy-eight symptomatic trigeminal nerves with grade-1 NVC in iTN patients, and an asymptomatic control group consisting of Bell's palsy patients fr
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.
OBJECTIVE: This study aimed to create a reliable method for preoperative grading of meningiomas by combining radiomic features and deep learning-based features extracted using a 3D autoencoder. The goal was to utilize the strengths of both handcrafted radiomic features and deep learning features to improve accuracy and reproducibility across different MRI protocols.
MATERIALS AND METHODS: The study included 3,523 patients with histologically confirmed meningiomas, consisting of 1,900 low-grade (Grade I) and 1,623 high-grade (Grades II and III) cases. Radiomic features were extracted from T1-c
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: The aim of the study is to assess the diagnostic performance of quantitative analysis of diffusion-weighted imaging in assessing treatment response in cervical cancer patients.
METHODS: A retrospective analysis was done for 50 patients with locally advanced cervical cancer who received concurrent chemoradiotherapy and underwent magnetic resonance imaging and diffusion-weighted imaging. Treatment response was classified into 4 categories according to RECIST criteria 6 months after therapy completion. Apparent diffusion coefficient (ADC) values were measured using both region of inte
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.
Purpose To develop a fast and fully automated deep learning (DL)-based method for the MRI planimetric segmentation and measurement of the brainstem and ventricular structures most affected in patients with progressive supranuclear palsy (PSP). Materials and Methods In this retrospective study, T1-weighted MR images in healthy controls (n = 84) were used to train DL models for segmenting the midbrain, pons, middle cerebellar peduncle (MCP), superior cerebellar peduncle (SCP), third ventricle, and frontal horns (FHs). Internal, external, and clinical test datasets (n = 305) were used to assess s
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка службы здравоохранения 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.
OBJECTIVE: Magnetic resonance (MR) relaxometry is an absolute and reproducible quantitative method, compared with signal intensity for the evaluation of liver biliary function. This is obtainable by the T1 reduction rate (T1RR), as it carries a smaller systematic error than the pre/post contrast agent T1 measurement. We aimed to develop and test an MR T1 relaxometry tool tailored for the evaluation of liver T1RR after gadolinium ethoxybenzyl-diethylenetriaminepentaacetic acid administration on 1.5T MR.
METHODS: In vitro/vivo (liver) T1RR values with two 3D FLASH variable-flip-angle sequences
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.
PURPOSE: A classification-based segmentation method is proposed to quantify synovium in rheumatoid arthritis (RA) patients using a deep learning (DL) method based on time-intensity curve (TIC) analysis in dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging (DCE-MRI).
MATERIALS AND METHODS: This retrospective study analyzed a hand MR dataset of 28 RA patients (six males, mean age 53.7 years). A researcher, under expert guidance, used in-house software to delineate regions of interest (ROIs) for hand muscles, bones, and synovitis, generating a dataset with 27,255 pixels with corresponding TICs
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 investigated the use of radiomics for diagnosing early-stage osteonecrosis of the femoral head (ONFH) by extracting features from multiple MRI sequences and constructing predictive models.
MATERIALS AND METHODS: We conducted a retrospective review, collected MR images of early-stage ONFH (102 from institution A and 20 from institution B) and healthy femoral heads (102 from institution A and 20 from institution B) from two institutions. We extracted radiomics features, handled batch effects using Combat, and normalized features using z-score. We employed the Least absolu
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.
MedElevator
Войти в исследования