BACKGROUND AND PURPOSE: Artificial Intelligence (AI) models in radiation therapy are being developed with increasing pace. Despite this, the radiation therapy community has not widely adopted these models in clinical practice. A cohesive guideline on how to develop, report and clinically validate AI algorithms might help bridge this gap.
METHODS AND MATERIALS: A Delphi process with all co-authors was followed to determine which topics should be addressed in this comprehensive guideline. Separate sections of the guideline, including Statements, were written by subgroups of the authors and disc…
СтатьяКлинические рекомендацииПоиск 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.
(1) Background: The main goal of this study was to analyze the morphology of the rat's jejunum after long-term treatment with calcineurin inhibitor-based immunosuppressive drugs and to investigate their impact on the location of MMP-2 and its inhibitor TIMP-2, as well as the balance between them. (2) Methods: Twenty-four rats were divided into four groups receiving different immunosuppressive regiments. After six months of treatment, the jejunums were collected and analyzed. (3) Results: immunosuppressive drug panels containing calcineurin inhibitors (CNIs) have a negative impact on the morpho
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 predict preoperative inguinal lymph node metastasis in vulvar cancer patients using a machine learning model based on imaging … d in a total model with an AUC of 0.717 in the validation set.
CONCLUSION: Radiomics combined with artificial intelligence can provide a new method for prediction of inguinal lymph node metastasis of vulvar cancer before surgery.
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.
Background: Thyroid nodules are challenging to accurately characterize on ultrasound (US), though the emergence of risk stratification systems and more recently artificial intelligence (AI) algorithms has improved nodule classification. The purpose of this study was to evaluate the performance of a recent Food and Drug Administration (FDA)-cleared AI tool for detection of malignancy in thyroid nodules on US. Methods: One year of consecutive thyroid US with ≥1 nodule from Duke University Hospital and its affiliate community hospital (649 nodules from 347 patients) were retrospectively evaluated…
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.
The gold standard diagnosis for malaria is the microscopic visualization of blood smears to identify Plasmodium parasites, although it is an expert-dependent technique and could trigger diagnostic errors. Artificial intelligence (AI) tools based on digital image analysis were postulated as a suitable supportive alternative for automated malaria diagnosis. A diagnostic evaluation of the iMAGING AI-based system was conducted in the reference laboratory of the International Health Unit Drassanes-Vall d'Hebron in Barcelona, Spain. iMAGING is an automated device for the diagnosis of malaria by usin…
СтатьяОценочное 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.
Digestive and liver disease : official journal of the Italian Society of Gastroenterology and the Italian Association for the Study of the Liver2024eng
BACKGROUND AND AIMS: One-fourth of colorectal neoplasia is missed at screening colonoscopy, representing the leading cause of interval colorectal cancer (I-CRC). This systematic review and meta-analysis summarizes the efficacy of computer-aided colonoscopy (CAC) compared to white-light colonoscopy (WLC) in reducing lesion miss rates.
METHODS: Major databases were systematically searched through May 2024 for tandem-design RCTs comparing lesion miss rates in CAC-first followed by WLC vs WLC-first followed by CAC. The primary outcomes were adenoma miss rate (AMR) and polyp miss rate (PMR). The s
СтатьяМетаанализСистематический обзорПолный 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.
Metabolic Dysfunction-Associated Steatotic Liver Disease (MASLD) is one of the most prevalent chronic liver diseases worldwide. Thermal imaging combined with advanced image-processing and machine learning analysis accurately classified disease status in a study on mice; this study aimed to develop this tool for humans. This prospective study included 46 patients who underwent liver biopsy. Liver thermal imaging was performed on the same day as liver biopsy. We developed an image-processing algorithm that measured the relative spatial thermal variation across the skin covering the liver. The te
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.
The optimum control methods for the epidemiology of the COVID-19 model are acknowledged using a novel advanced intelligent computing infrastructure that joins artificial neural networks with unsupervised learning-based optimizers i.e., Genetic Algorithms (GA) and sequential quadratic programming (SQP). Unsupervised learning strategy is provided which depends on the wavelet basis's sequential deconstruction of stochastic data. The weights or selection values of neural networks are utilizing cumulative algorithms of Meyer wavelet artificial neural networks (MWANNs) optimized with global search G
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.
The gold standard test for diagnosing dysphagia is the videofluoroscopic swallowing study (VFSS). However, the accuracy of this test varies depending on the specialist's skill level. We proposed a VFSS-based artificial intelligence (AI) web application to diagnose dysphagia. Video from the VFSS consists of multiframe data that contain approximately 300 images. To label the data, the server separated them into frames during the upload and stored them as a video for analysis. Then, the separated data were loaded into a labeling tool to perform the labeling. The labeled file was downloaded, and a…
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: This study aimed to evaluate whether an artificial intelligence (AI) system can identify basal lung metastatic nodules examined using abdominopelvic computed tomography (CT) that were initially overlooked by radiologists.
METHODS: We retrospectively included abdominopelvic CT images with the following inclusion criteria: a) CT images from patients with solid organ malignancies between March 1 and March 31, 2019, in a single institution; and b) abdominal CT images interpreted as negative for basal lung metastases. Reference standards for diagnosis of lung metastases were confirmed by …
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 AND AIMS: Post-stroke dysphagia is highly prevalent and causes complication. While video games have demonstrated potential to increase patient engagement in rehabilitation, their efficacy in stroke patients with dysphagia remains unclear. This aim of this study was to explore the effectiveness of the artificial intelligence-based video-game (AI-VG) intervention in improving swallowing function among stroke patients with dysphagia.
METHODS: A prospective, single blinded, randomized controlled trial (RCT) was conducted in a rehabilitation hospital from October 2023 to July 2024. Part…
СтатьяРандомизированное 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.
ObjectiveThe American Medical Association (AMA) recommends patient education materials (PEMs) be written at or below a sixth grade reading level. This study seeks to determine the quality, readability, and content of available alveolar bone grafting (ABG) PEMs and determine if artificial intelligence can improve PEM readability.DesignReview of free online PEMs.SettingOnline ABG PEMs were retrieved from different authoring body types (hospital/academic center, medical society, or private practice).Patients, ParticipantsNoneInterventionsContent was assessed by screening PEMs for specific ABG-rel…
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.
BACKGROUND: Accurate individualized assessment of preeclampsia risk enables the identification of patients most likely to benefit from initiation of low-dose aspirin at 12 to 16 weeks of gestation when there is evidence for its effectiveness, and enables the guidance of appropriate pregnancy care pathways and surveillance.
OBJECTIVE: The primary objective of this study was to evaluate the performance of artificial neural network models for the prediction of preterm preeclampsia (<37 weeks' gestation) using patient characteristics available at the first antenatal visit and data from prenatal c
СтатьяНаблюдательное исследованиеМногоцентровое 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 clarify the efficacy of artificial intelligence (AI)-assisted imaging in the diagnosis of developmental dysplasia of the hip (DDH) through a meta-analysis.
METHODS: Relevant literature on AI for early DDH diagnosis was searched in PubMed, Web of Science, Embase, and The Cochrane Library databases until April 4, 2024. The Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies tool was used to assess the quality of included studies. Revman5.4 and StataSE-64 software were used to calculate the combined sensitivity, specificity, AUC value, and DOC value of AI-assisted imaging for DDH dia…
СтатьяСистематический обзорМетаанализПолный 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: Transvaginal ultrasound is typically the initial diagnostic approach in patients with postmenopausal bleeding for detecting endometrial atypical hyperplasia/cancer. Although transvaginal ultrasound demonstrates notable sensitivity, its specificity remains limited. The objective of this study was to enhance the diagnostic accuracy of transvaginal ultrasound through the integration of artificial intelligence. By using transvaginal ultrasound images, we aimed to develop an artificial intelligence based automated segmentation model and an artificial intelligence based classifier model.…
СтатьяПоддержка 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: Streak artifacts induced by irregular arm positioning have been an issue in diagnosing the abdomen.
PURPOSE: To illustrate the risk of misdiagnosis in abdominal computed tomography (CT) of patients with irregular arm positioning through a case-by-case evaluation and to test if it can be solved by the artificial intelligence iterative reconstruction (AIIR) algorithm.
MATERIAL AND METHODS: By reviewing 5220 cases of chest and thoracoabdominal CT, 64 patients with irregular arm positioning were enrolled, whose image data were reconstructed using AIIR in addition to routine hybrid it…
Оценочное исследованиеСтатьяПолный 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: Early and accurate diagnosis is critical to preserve function and reduce healthcare costs in patients with hand and wrist injury. As such, artificial intelligence (AI) models have been developed for the purpose of diagnosing fractures through imaging. The purpose of this systematic review and meta-analysis was to determine the accuracy of AI models in identifying hand and wrist fractures and dislocations.
METHODS: Adhering to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Diagnostic Test Accuracy guidelines, Ovid MEDLINE, Embase, and Cochrane Central Regist…
СтатьяСистематический обзорМетаанализПолный 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.
Histomorphometry is an important technique in the evaluation of non-traumatic osteonecrosis of the femoral head (ONFH). Quantification of empty lacunae and pyknotic cells on histological images is the most reliable measure of ONFH pathology, yet it is time and manpower consuming. This study focused on the application of artificial intelligence (AI) technology to tissue image evaluation. The aim of this study is to establish an automated cell counting platform using YOLOv8 as an object detection model on ONFH tissue images and to evaluate and validate its accuracy. From 30 ONFH model rabbits, 2…
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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.
INTRODUCTION: Schistosomiasis is a significant public health concern, especially in Sub-Saharan Africa. Conventional microscopy is the standard diagnostic method in resource-limited settings, but with limitations, such as the need for expert microscopists. An automated digital microscope with artificial intelligence (Schistoscope), offers a potential solution. This field study aimed to validate the diagnostic performance of the Schistoscope for detecting and quantifying Schistosoma haematobium eggs in urine compared to conventional microscopy and to a composite reference standard (CRS) consist…
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