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: 40 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

Corrigendum: Initial experience with radiomics of carotid perivascular adipose tissue in identifying symptomatic plaque.

[This corrects the article DOI: 10.3389/fneur.2024.1340202.].

Опубликованное исправлениеПолный 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 39534264Открыть статью

Multimodal radiomics and deep learning models for predicting early femoral head deformity in LCPD.

PURPOSE: To develop a predictive model combining clinical, radiomic, and deep learning features based on X-ray and MRI to identify risk fact … F), support vector machine (SVM), and extreme gradient boosting (XGBoost), were employed to develop radiomics deep learning signatures. The clinical-radiomics model (Clinic + Rad), clinical-deep learning model (Clinic + DL), and clinical-radiomics-deep learning model (Clinic + Rad + DL) were developed by integrating radiomics deep learning signatures with c …

СтатьяМногоцентровое исследованиеПоиск 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 39454426Открыть статью

Deciphering 18F-DOPA uptake in SDH-related head and neck paragangliomas: a radiomics approach.

PURPOSE: To investigate the influence of germline succinate dehydrogenase (SDHx) pathogenic variants on 6-[18F]-fluoro-3,4-dihydroxyphenylal … and patient level (77.8%). CONCLUSION: The present study pioneers the application of 18F-DOPA PET radiomics for HNPGLs, suggesting the influence of germline SDH pathogenic variants on 18F-FDOPA uptake intensity and textural heterogeneity. Integrating radiomics with genetic data provides new insights into the correlation between PET features and underlying …

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 39666255Открыть статью

Dual-energy computed tomography-based radiomics for differentiating patients with and without gout flares.

BACKGROUND: There is a current lack of data pertaining to the potential link between gout flares and dual-energy computed tomography radiomic features. This study aimed to construct and validate a comprehensive dual-energy computed tomography-based radiomics model for differentiating patients with and without gout flares. METHODS: The analysis included 200 patients, of whom 150 were confirmed to have experienced at least one flare in the past 12 months; the remaining 50 patients did not experience flares. The radiomic features of the tophi at the bilateral first metatarsophalangeal joints wer…

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 39367919Открыть статью

Increased confidence of radiomics facilitating pretherapeutic differentiation of BRAF-altered pediatric low-grade glioma.

OBJECTIVES: Currently, the BRAF status of pediatric low-grade glioma (pLGG) patients is determined through a biopsy. We established a nomogram to predict BRAF status non-invasively using clinical and radiomic factors. Additionally, we assessed an advanced thresholding method to provide only high-confidence predictions for the molecular subtype. Finally, we tested whether radiomic features provide additional predictive information for this classification task, beyond that which is embedded in the location of the tumor. METHODS: Random forest (RF) models were trained on radiomic and clinical fe

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 37803212Открыть статью

Developing a CT-based radiomics nomogram for predicting post-acute pancreatitis diabetes mellitus incidence.

OBJECTIVE: The present study aimed to develop the utility of a nomogram based on clinical and radiomics as a tool for predicting post-acute pancreatitis diabetes mellitus (PPDM-A). METHODS: This retrospective investigation evaluated 244 patients with acute pancreatitis. Patients were randomized in a 7:3 ratio into training and validation cohorts. Radiomics feature selection was then achieved using the variance threshold, select best K, and least absolute shrinkage and selection operator methods. The area under the curve values, decision, and calibration curves have been used to determine the …

Рандомизированное исследованиеСтатьяПоиск 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 37750855Открыть статью

Baseline radiomics features and MYC rearrangement status predict progression in aggressive B-cell lymphoma.

We investigated whether the outcome prediction of patients with aggressive B-cell lymphoma can be improved by combining clinical, molecular genotype, and radiomics features. MYC, BCL2, and BCL6 rearrangements were assessed using fluorescence in situ hybridization. Seventeen radiomics features were extracted from the baseline positron emission tomography-computed tomography of 323 patients, which included maximum standardized uptake value (SUVmax), SUVpeak, SUVmean, metabolic tumor volume (MTV), total lesion glycolysis, and 12 dissemination features pertaining to distance, differences in uptake…

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 36306337Открыть статью

Radiation hematologic toxicity prediction for locally advanced rectal cancer using dosimetric and radiomics features.

BACKGROUND: Hematologic toxicity (HT) is a common adverse tissue reaction during radiotherapy for rectal cancer patients, which may lead to various negative effects such as reduced therapeutic effect, prolonged treatment period and increased treatment cost. Therefore, predicting the occurrence of HT before radiotherapy is necessary but still challenging. PURPOSE: This study proposes a hybrid machine learning model to predict the symptomatic radiation HT in rectal cancer patients using the combined demographic, clinical, dosimetric, and Radiomics features, and ascertains the most effective reg…

СтатьяПолный 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 36780152Открыть статью

Preoperative prediction of cervical cancer survival using a high-resolution MRI-based radiomics nomogram.

BACKGROUND: Cervical cancer patients receiving radiotherapy and chemotherapy require accurate survival prediction methods. The objective of this study was to develop a prognostic analysis model based on a radiomics score to predict overall survival (OS) in cervical cancer patients. METHODS: Predictive models were developed using data from 62 cervical cancer patients who underwent radical hysterectomy between June 2020 and June 2021. Radiological features were extracted from T2-weighted (T2W), T1-weighted (T1W), and diffusion-weighted (DW) magnetic resonance images prior to treatment. We obtai…

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 37821840Открыть статью

Improved prediction of radiation-induced hypothyroidism in nasopharyngeal carcinoma using pre-treatment CT radiomics.

When planning radiation therapy, late effects due to the treatment should be considered. One of the most common complications of head and neck radiation therapy is hypothyroidism. Although clinical and dosimetric data are routinely used to assess the risk of hypothyroidism after radiation, the outcome is still unsatisfactory. Medical imaging can provide additional information that improves the prediction of hypothyroidism. In this study, pre-treatment computed tomography (CT) radiomics features of the thyroid gland were combined with clinical and dosimetric data from 220 participants to predic…

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 37838730Открыть статью

Radiomics-based machine learning and deep learning to predict serosal involvement in gallbladder cancer.

OBJECTIVE: Our study aimed to determine whether radiomics models based on contrast-enhanced computed tomography (CECT) have considerable ability to predict serosal involvement in gallbladder cancer (GBC) patients. MATERIALS AND METHODS: A total of 152 patients diagnosed with GBC were retrospectively enrolled and divided into the serosal involvement group and no serosal involvement group according to paraffin pathology results. The regions of interest (ROIs) in the lesion on all CT images were drawn by two radiologists using ITK-SNAP software (version 3.8.0). A total of 412 features were extra…

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 37787963Открыть статью

Deep learning radiomics model based on breast ultrasound video to predict HER2 expression status.

PURPOSE: The detection of human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) expression status is essential to determining the chemotherapy regimen for breast cancer patients and to improving their prognosis. We developed a deep learning radiomics (DLR) model combining time-frequency domain features of ultrasound (US) video of breast lesions with clinical parameters for predicting HER2 expression status. PATIENTS AND METHODS: Data for this research was obtained from 807 breast cancer patients who visited from February 2019 to July 2020. Ultimately, 445 patients were included in the study. Pre-op…

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 37143737Открыть статью

A Coronary CT Angiography Radiomics Model to Identify Vulnerable Plaque and Predict Cardiovascular Events.

Background A noninvasive coronary CT angiography (CCTA)-based radiomics technique may facilitate the identification of vulnerable plaques and patients at risk for future adverse events. Purpose To assess whether a CCTA-based radiomic signature (RS) of vulnerable plaques defined with intravascular US was associated with increased risk for future major adverse cardiac events (MACE). Materials and Methods In a retrospective study, an RS of vulnerable plaques was developed and validated using intravascular US as the reference standard. The RS development data set included patients first undergoing…

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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 36786701Открыть статью

Differentiation between cerebral alveolar echinococcosis and brain metastases with radiomics combined machine learning approach.

BACKGROUND: Cerebral alveolar echinococcosis (CAE) and brain metastases (BM) share similar in locations and imaging appearance. However, they require distinct treatment approaches, with CAE typically treated with chemotherapy and surgery, while BM is managed with radiotherapy and targeted therapy for the primary malignancy. Accurate diagnosis is crucial due to the divergent treatment strategies. PURPOSE: This study aims to evaluate the effectiveness of radiomics and machine learning techniques based on magnetic resonance imaging (MRI) to differentiate between CAE and BM. METHODS: We retrospe…

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 38071384Открыть статью

18F-FET PET radiomics-based survival prediction in glioblastoma patients receiving radio(chemo)therapy.

BACKGROUND: Quantitative image analysis based on radiomic feature extraction is an emerging field for survival prediction in oncological patients. 18F-Fluorethyltyrosine positron emission tomography (18F-FET PET) provides important diagnostic and grading information for brain tumors, but data on its use in survival prediction is scarce. In this study, we aim at investigating survival prediction based on multiple radiomic features in glioblastoma patients undergoing radio(chemo)therapy. METHODS: A dataset of 37 patients with glioblastoma (WHO grade 4) receiving radio(chemo)therapy was analyzed

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 36461120Открыть статью

Whole-body MRI radiomics model to predict relapsed/refractory Hodgkin Lymphoma: A preliminary study.

PURPOSE: A strong prognostic score that enables a stratification of newly diagnosed Hodgkin Lymphoma (HL) to identify patients at high risk of refractory/relapsed disease is still needed. Our aim was to investigate the potential value of a radiomics analysis pipeline from whole-body MRI (WB-MRI) exams for clinical outcome prediction in patients with HL. MATERIALS AND METHODS: Index lesions from baseline WB-MRIs of 40 patients (22 females; mean age 31.7 ± 11.4 years) with newly diagnosed HL treated by ABVD chemotherapy regimen were manually segmented on T1-weighted, STIR, and DWI images for te…

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 34808304Открыть статью

Differentiating low and high grade mucoepidermoid carcinoma of the salivary glands using CT radiomics.

BACKGROUND: The purpose of this study is to determine if Haralick texture analysis on CT imaging of mucoepidermoid carcinomas (MEC) can differentiate low-grade and high-grade tumors. METHODS: A retrospective review of 18 patients with MEC of the salivary glands, corresponding CT imaging and pathology report was performed. Tumors were manually segmented and image analysis was performed to calculate radiomic features. Radiomic features were compared between low-grade and high-grade MEC. A multivariable logistic regression model and receiver operating characteristic analysis was performed. RESU

СтатьяПолный 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 34164309Открыть статью

Radiomics and stacking regression model for measuring bone mineral density using abdominal computed tomography.

BACKGROUND: Measurement of bone mineral density (BMD) is the most important method to diagnose osteoporosis. However, current BMD measuremen … orrelation with the DXA results (r = 0.932, difference = -0.01 ± 0.1412 mg/cm2). CONCLUSION: Using radiomics, the BMD of lumbar vertebrae could be predicted from abdominal CT images.

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 34964365Открыть статью

CT radiomics facilitates more accurate diagnosis of COVID-19 pneumonia: compared with CO-RADS.

BACKGROUND: Limited data was available for rapid and accurate detection of COVID-19 using CT-based machine learning model. This study aimed to investigate the value of chest CT radiomics for diagnosing COVID-19 pneumonia compared with clinical model and COVID-19 reporting and data system (CO-RADS), and develop an open-source diagnostic tool with the constructed radiomics model. METHODS: This study enrolled 115 laboratory-confirmed COVID-19 and 435 non-COVID-19 pneumonia patients (training dataset, n = 379; validation dataset, n = 131; testing dataset, n = 40). Key radiomics features extracted…

Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАВалидационное исследованиеПоиск 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 33413480Открыть статью