MedElevator Войти в исследования
Открытая медицинская библиотека

Результаты поиска

Медицинские публикации, первоисточники и полные тексты.
Для клинического вопроса, нового знания и следующего исследования.

Ищем по исходному запросу. Уточняем медицинские термины для поиска на других языках…

Результаты поиска

6 195 публикаций

Поиск: 41 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 230 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

Hippocampal functional imaging-derived radiomics features for diagnosing cognitively impaired patients with Parkinson's disease.

PURPOSE: The aim of this retrospective study was to investigate whether radiomics features derived from hippocampal functional imaging can effectively differentiate cognitively impaired patients from cognitively preserved patients with Parkinson's disease (PD). METHODS: The study included a total of 89 clinically definite PD patients, comprising 55 who werecognitively impaired and 34 who were cognitively preserved. All participants underwent functional magnetic resonance imaging and clinical assessments. Preprocessed functional data were utilized to derive the amplitude of the low-frequency f…

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40155831Открыть статью

Multi-regional radiomics for predicting microvascular invasion and lymph node metastasis in intrahepatic cholangiocarcinoma.

AIM: To evaluate the predictive value of multiregional radiomics signatures for preoperative microvascular invasion (MVI) status and lymph node metastasis (LNM) in patients with intrahepatic cholangiocarcinoma (ICC). MATERIAL AND METHODS: This study included 200 ICC patients (training cohort: n = 160; validation cohort: n = 40) who underwent preoperative contrast-enhanced magnetic resonance imaging (MRI). For each patient, volumes of interest (VOIs) were defined for the intratumoural region (VOItumor) and combined intratumoural with peritumoural 8, 10, and 12 mm regions (VOI8mm, VOI10mm, VOI1…

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40706418Открыть статью

Beyond the tumor region: Peritumoral radiomics enhances prognostic accuracy in locally advanced rectal cancer.

BACKGROUND: The peritumoral region possesses attributes that promote cancer growth and progression. However, the potential prognostic biomarkers in this region remain relatively underexplored in radiomics. AIM: To investigate the prognostic value and importance of peritumoral radiomics in locally advanced rectal cancer (LARC). METHODS: This retrospective study included 409 patients with biopsy-confirmed LARC treated with neoadjuvant chemoradiotherapy and surgically. Patients were divided into training (n = 273) and validation (n = 136) sets. Based on intratumoral and peritumoral radiomic fea…

СтатьяВалидационное исследованиеПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40062323Открыть статью

Radiomics models using machine learning algorithms to differentiate the primary focus of brain metastasis.

BACKGROUND: Brain metastases are common brain tumors in adults. Brain metastases from different primary tumors have special magnetic resonance imaging (MRI) features. As a new technology that can extract and quantify medical image data, and with the rapid development of artificial intelligence, the machine learning model based on radiology has been successfully applied to the diagnosis and differentiation of tumors. This study aimed to develop radiomics models from post-contrast T1-weighted images using machine learning algorithms to differentiate lung cancer from breast cancer brain metastase…

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40104716Открыть статью

NSCLC EGFR Mutation Prediction via Random Forest Model: A Clinical-CT-Radiomics Integration Approach.

Non-small cell lung cancer (NSCLC) is the leading cause of cancer-related mortality worldwide. Accurate determination of epidermal growth fa … firmed EGFR status and pre-treatment CT scans was analyzed. Radiomic features were extracted with PyRadiomics, and feature selection applied mutual information, Spearman correlation, and wrapper-based methods. Five Random Forest models were trained with different feature sets. The best-performing model, based on 11 selected variables, achieved an AUC of 0.9 …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41149132Открыть статью

Explainable AI Radiomics in Prostate Cancer Aggressiveness Prediction using different quantitative Diffusion MRI models.

Prostate cancer (PCa) is one of the most frequently diagnosed cancers in men with the average age of diagnosis at 66 years. Accuracy in the early characterization of PCa is the major unmet need in disease management in order to stratify patients with indolent disease or patients with high risk for aggressive disease at an early stage. To this end, a retrospective collection of 202 histopathologically proven PCa patients was explored through quantitative diffusion MRI modelling radiomics to automatically classify Gleason score (GS) between GS<7 and GS≥7 aiming to reduce unnecessary biopsy. The …

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41335794Открыть статью

Differentiating triple-negative breast cancer and atypical fibroadenomas using an ultrasound-based radiomics nomogram.

OBJECTIVE: To investigate the application value of ultrasound radiomics technology in differentiating TNBC from atypical fibroadenoma (AFA) and to develop a nomogram model. METHODS: In this study, 75 patients with TNBC and 90 patients with AFA who underwent surgery were enrolled and randomly divided into training (n = 114) and validation cohorts (n = 51). Radiomic features were extracted from the images. LASSO regression analysis and stepwise regression were used for features selection. A prediction model was developed by combining multivariate logistic regression with the selected imaging bi…

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41087953Открыть статью

Radiomics analysis based on T2-weighed imaging and T2 mapping for staging endometrial fibrosis.

Endometrial fibrosis can lead to uterine infertility. Accurate staging of endometrial fibrosis is crucial for developing treatment plans and performing dynamic follow-ups. This study aimed to evaluate the feasibility of radiomics models based on T2-weighed imaging (T2WI) and T2 mapping for staging endometrial fibrosis. This prospective study included 120 patients with severe endometrial fibrosis (SEF) and 50 patients with mild-moderate endometrial fibrosis (MMEF) confirmed by hysteroscopy, and 100 healthy controls (HC). Radiomic features were extracted from the volume of interest of endometriu…

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40629044Открыть статью

CT radiomics to assess severity of explosion-induced primary blast lung injury in goats.

Previous studies on primary blast lung injury have mostly been small-sample simulation experiments, primarily relying on morphological identification and lacking imaging-based classification of severity. Herein, we have established a large-sample model of goats exposed to real natural field explosions and employed CT radiomics to assess the severity of lung injury. By extracting 1288 radiomics features and combining baseline data, baseline, radiomics, and comprehensive models were built. Results showed that the radiomics and comprehensive models outperformed the baseline model. Decision curve …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40456825Открыть статью

Renal MRI radiomics in Beckwith-Wiedemann syndrome: a novel imaging approach for genotype identification.

PURPOSE: To valuate the role of nonmalignant nephrological findings and renal MRI radiomics in differentiating molecular subtypes of Beckwith-Wiedemann syndrome (BWS). MATERIALS AND METHODS: Clinical data and abdominal MRI scans of 49 patients who underwent partial glossectomy between July 2019 and March 2024 were retrospectively analysed. Patients were categorized into two subtypes: BWSUPD+IC1 (24 cases, with a predisposition to renal involvement) and BWSIC2 (25 cases, with a lower risk of renal involvement), based on genetic testing. Pearson correlation analysis was conducted to evaluate th…

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40518523Открыть статью

Ultrasound radiomics predict the success of US-guided percutaneous irrigation for shoulder calcific tendinopathy.

OBJECTIVE: Calcific tendinopathy, predominantly affecting rotator cuff tendons, leads to significant pain and tendon degeneration. Although US-guided percutaneous irrigation (US-PICT) is an effective treatment for this condition, prediction of patient' s response and long-term outcomes remains a challenge. This study introduces a novel radiomics-based model to forecast patient outcomes, addressing a gap in the current predictive methodologies. MATERIALS AND METHODS: The study involved 84 patients who underwent US-PICT, with data collected on clinical and demographic factors, alongside radiomi…

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39752102Открыть статью

A radiomics nomogram based on MRI for differentiating vertebral osteomyelitis from vertebral compression fractures.

OBJECTIVES: This study aims to investigate the value of a radiomics nomogram based on magnetic resonance imaging (MRI) in distinguishing vertebral compression fractures (VCFs) from vertebral osteomyelitis (VOs). MATERIALS AND METHODS: We conducted a retrospective analysis of the clinical data from 100 patients with VCFs and VOs, respectively at our hospital. The cases were randomly divided into training (n = 140) and testing sets (n = 60) in a 7:3 ratio. Two experienced radiologists outlined the regions of interest (ROI) on the MRI images using T2-weighted fat suppression (T2WI-FS) images and…

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40228322Открыть статью

Predictive value of baseline CT radiomics for Jianpibushen Prescription efficacy in femoral head necrosis.

OBJECTIVES: To explore the predictive value of baseline CT radiomics for the 6-month and 12-month treatment efficacy of the Jianpibushen Prescription in femoral head necrosis (FHN), with the goal of optimizing treatment strategies. METHODS: Retrospectively, ARCO stage 2-4 FHN patients who underwent hip joint CT scans before receiving Jianpibushen Prescription treatment from September 2016 to December 2023 were collected. 315 patients (M/F = 210/105, median age 39.0 years) were included. A total of 1928 radiomics features were extracted, downscaled and filtered. Finally, features were selected…

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 40694364Открыть статью

Harnessing radiomics and nutritional metrics to predict long-term survival in Fournier's gangrene patients.

PURPOSE: To evaluate the association of traditional and novel nutritional measurements with survival in Fournier's gangrene (FG) patients. METHODS: We reviewed records of FG patients from our tertiary center (Jan 2013-Jan 2022). Radiomic sarcopenia parameters (Psoas Muscle Area [PMA], Roundness, Solidity, and calculated PMA-Index) were measured from admission CT scans at the L3 level using ImageJ software. We assessed sarcopenia's impact on survival through three analyses: Model 1 used a PMI below the sex-adjusted median; Models 2 and 3 used published cutoffs. Kaplan-Meier curves were used to

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39957181Открыть статью

Revolutionizing thyroid nodule diagnosis in Hashimoto's thyroiditis: AI-driven radiomics and deep learning model.

OBJECTIVE: Accurately distinguishing between benign and malignant thyroid nodules(TNs) in the context of Hashimoto's thyroiditis (HT) is challenging. This study aimed to explore the diagnostic efficacy of artificial intelligence (AI) models constructed using radiomics and deep learning (DL) features extracted from the ultrasound images of TNs in the setting of HT. The study also aimed to quantitatively compare the diagnostic performance of these models against that of fine-needle aspiration (FNA) cytology combined with BRAFV600E gene mutation testing so as to establish a superior diagnostic pa…

СтатьяПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41405348Открыть статью

Multiparametric MRI-based radiomics machine learning nomogram for predicting aggressive histology in endometrial cancer.

OBJECTIVE: To develop and validate a radiomics-based machine learning nomogram using multiparametric MRI for preoperative prediction of aggressive histology in endometrial cancer (EC) patients. METHODS: This dual-center study retrospectively analyzed histologically confirmed EC patients who underwent preoperative MRI. Radiomics features were trained and tested to predict aggressive histology with a support vector machine (SVM) algorithm. Clinical data and conventional MRI findings were collected. A multivariable logistic regression analysis was conducted to create a predictive fusion model, w…

СтатьяМногоцентровое исследованиеПолный текст не найденПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41291294Открыть статью

Assessing AI-augmented training for multiple sclerosis classification in a basal ganglia radiomics model.

Multiple sclerosis (MS) radiomics is hindered by multicenter variability and limited sample sizes. We evaluated whether GAN-based augmentation (GBA) improves MS classification versus traditional data augmentation (TDA) under center-wise external testing. A conditional GAN generated T1-weighted brain MRIs conditioned on class labels. Ten subcortical regions (including thalamus, putamen, caudate) were segmented with a 3D U-Net; radiomic features (shape, first-order, and texture families) were extracted and selected with LASSO. We used a leave-one-center-out (LOCO) design. All model development, …

СтатьяПоиск полного текста в очередиПеревод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 41219883Открыть статью

Prognostic Analysis of 131I Efficacy After Papillary Thyroid Carcinoma Surgery Based on CT Radiomics.

OBJECTIVE: To develop and validate a radiomics-clinical combined model combining preoperative computed tomography (CT) and clinical data from patients with papillary thyroid carcinoma (PTC) to predict the efficacy of initial postoperative 131I treatment. METHODS: A total of 181 patients with PTC who received total thyroidectomy and initial 131I treatment were divided into training and testing sets (7:3 ratio). Univariate analysis and multivariate logistic regression were used to screen clinical factors affecting the therapeutic response to 131I treatment and construct a clinical model. Radiom…

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 38801437Открыть статью

Machine learning-based radiomics for predicting outcomes in cervical cancer patients undergoing concurrent chemoradiotherapy.

PURPOSES: To investigate the value of machine learning-based radiomics for predicting disease-free survival (DFS) and overall survival (OS) undergoing concurrent chemoradiotherapy (CCRT) for patients with locally advanced cervical cancer (LACC). MATERIALS AND METHODS: In this multicentre study, 700 patients with IB2-IVA cervical cancer who underwent CCRT with ongoing follow-up were retrospectively analyzed. Three-dimensional radiomics features of primary lesions and its surrounding 5 mm region in T2WI sequences were collected. Six machine learning methods were used to construct the optimal ra…

СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск полного текста в очередиПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 38801795Открыть статью

A large scale multi institutional study for radiomics driven machine learning for meningioma grading.

This study aims to develop and evaluate radiomics-based machine learning (ML) models for predicting meningioma grades using multiparametric magnetic resonance imaging (MRI). The study utilized the BraTS-MEN dataset's training split, including 698 patients (524 with grade 1 and 174 with grade 2-3 meningiomas). We extracted 4872 radiomic features from T1, T1 with contrast, T2, and FLAIR MRI sequences using PyRadiomics. LASSO regression reduced features to 176. The data was split into training (60%), validation (20%), and test (20%) sets. Five ML algorithms (TabPFN, XGBoost, LightGBM, CatBoost, a…

СтатьяМногоцентровое исследованиеПолный текст не найденПеревод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

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.

PMID 39478140Открыть статью