OBJECTIVES: This study aims to investigate the potential relationship between radiomic features extracted from 18F-fluorodeoxyglucose (18F-FDG) positron emission tomography (PET)/computed tomography (CT) images of patients with breast cancer and molecular markers including estrogen receptor (ER), progesterone receptor (PR), human epidermal growth factor receptor 2 (HER-2) and Ki-67.
METHODS: Radiomic features were obtained via an open-source software (LIFEx) from 18F-FDG PET/CT images of 162 patients with histopathologically confirmed breast cancer. In order to examine the association between
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: Non-mass breast carcinoma (NMBC) is a diagnostically challenging subtype with sonographic features that often overlap with mastitis, leading to misdiagnosis and delayed treatment. Unlike mastitis, which typically warrants conservative therapy, NMBC requires prompt oncological management, making accurate preoperative differentiation critically important. Using transverse, longitudinal, and fused biplanar ultrasound images, we constructed radiomics models to distinguish NMBC from mastitis and evaluated the incremental diagnostic value of combining radiomics features with clinical var…
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: Artificial intelligence (AI) and big data are transforming urological oncology by enhancing diagnostic precision, prognostic assessment and treatment personalisation for prostate, bladder and kidney cancer.
METHODS: We searched PubMed and MEDLINE up to September 2025 for English-language, peer-reviewed human studies using terms including "artificial intelligence", "deep learning", "radiomics", "real-world evidence" and "urological oncology".
RESULTS: AI-driven radiomics and deep learning models have demonstrated high accuracy in detecting and characterising urological malignancie…
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.
OBJECTIVE: To evaluate machine learning models based on HRCT radiomic features for distinguishing breast and colorectal cancer pulmonary metastases, and interpret the optimal model to aid clinical decision-making.
METHODS: This retrospective study enrolled 85 patients with pathologically confirmed pulmonary metastases. After radiomic feature extraction, the cohort was divided into a training set (n=59) and an independent test set (n=26) at a 7:3 ratio via stratified sampling. Data were processed with Z-score normalization, variance thresholding and PCA (45 principal components). Five classifi
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: Predicting survival outcomes for brain metastasis (BM) patients is crucial for tailoring treatment strategies and improving patient management. Radiomics and deep learning (DL) approaches offer potential for non-invasive survival predictions. In this retrospective cohort study, we aimed to develop and evaluate a radiomics-based DL model for predicting survival outcomes in patients with BM using pre-treatment MRI and clinical data.
METHODS: This study analyzed 199 patients from the Pretreat-MetsToBrain-Masks dataset. Radiomic features were extracted from four MRI sequences using PyRad…
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: By far, non-invasive methods assessing Ki-67 are still scarce. This study was performed to evaluate the capability of radiomics based on contrast-enhanced CT in predicting expression of Ki-67 in hepatocellular carcinoma (HCC).
PATIENTS AND METHODS: HCC patients who underwent curative hepatectomy were included. The optimal Ki-67 cutoff value for prognostic stratification was determined using maximum selection rank statistics. The Least Absolute Selection and Shrinkage Operator (LASSO) regression analysis was used for dimension reduction and data screening to obtain radiomics features.…
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: Incidental asymptomatic meningiomas are increasingly detected, yet predicting growth remains challenging. We aimed to determine whether a combined model integrating multiparametric MRI radiomics with clinical and semantic features improves growth risk stratification beyond conventional imaging in incidental asymptomatic meningiomas.
METHODS: This retrospective study included 519 patients from Institution A (training, n = 416; internal validation, n = 103) and 83 patients from two external institutions (external validation). Tumor growth was defined by volumetric criteria. Radiomic …
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 develop and validate a radiomics-based model using multiphase contrast-enhanced CT for the preoperative prediction of serosal invasion in gastric cancer, and to evaluate whether the integration of clinical and CT morphological features could further improve predictive performance.
METHODS: A retrospective analysis was conducted on 183 patients with surgically confirmed gastric cancer. All patients underwent multiphase CT (arterial, venous, and delayed phases). Radiomic features were extracted from volumetric regions of interest (VOIs). After feature selection an…
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.
Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB)2026eng
BACKGROUND: RSI is a transcriptomics-based biomarker associated with radiotherapy outcomes, but its clinical application is constrained by the requirement for tumor tissue and RNA sequencing. This study investigates whether MRI-derived radiomic features can reflect RSI-defined intrinsic radiosensitivity in lower-grade glioma.This addresses a critical gap arising from the limited availability of matched imaging and genomic data in routine clinical practice.
METHODS: MRI-derived radiomic features were extracted from FLAIR images of lower-grade glioma patients obtained from TCIA and matched with
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: To determine whether quantitative radiomic features extracted from noncontrast postmortem computed tomography (PMCT) can reliabl … ed by both RF and RFE-LR, being selected in at least two outer cross-validation folds.
CONCLUSION: Radiomics combined with machine learning demonstrated good performance for MI detection on noncontrast PMCT, emphasizing its potential as an objective, noninvasive tool for cause-of-death assessment, while suggesting a possible translational relevance for cli …
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.
INTRODUCTION AND AIM: Assessment of antitumor activity in preclinical models remains challenging when relying solely on conventional size-based imaging, particularly for complex agents such as cannabinoids, whose biological effects may not translate into early volumetric tumor changes. Cannabinoid formulations, including the synthetic cannabinoid JWH-182, Cannabixir® Medium dried flowers, and Cannabixir® THC full extract, exhibit diverse and potentially subtle effects on tumor biology. Radiomics enables high-throughput extraction of quantitative imaging features that capture intratumoral heter…
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.
European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society2026eng
PURPOSE: This study aimed to develop and validate a predictive model integrating paravertebral muscle radiomic features and clinical paramet … ensionality reduction via the Mann-Whitney U test and feature selection through LASSO regression. A radiomics score (Rad-score) was constructed and integrated with clinical parameters. Univariate and multivariate logistic regression analyses were employed to identify risk factors and establish the predictive model. The model’s performance was evaluated usin …
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: To develop and validate an artificial intelligence (AI)-driven ultrasound radiomics model for predicting postoperative recurrence and metastasis in patients with triple-negative breast cancer (TNBC) receiving standardized therapies.
METHODS: We conducted a retrospective study of 668 female TNBC patients (treated 2013-2018). Univariate and multivariate logistic regression were first used to screen significant clinicopathological variables for baseline assessment and to inform model development. Radiomic features were automatically extracted from pretreatment ultrasound images using …
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 aims to construct and validate a machine learning model based on radiomics analysis of magnetic resonance imaging (MRI) to identify high-risk subtypes of Parkinson’s disease(PD) patients who may progress to depression. METHODS: The study utilized data from 272 PD patients in the PPMI database, among whom 81 developed depression during a five-year follow-up period. The cohort was randomly divided into a training set (n = 191) and a test set (n = 81). Radiomic features from white matter, gray matter, and cerebrospinal fluid were extracted from structural MRI scans in the tr…
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.
Standard clinical imaging metrics perform poorly in predicting skeletal fragility in chronic kidney disease (CKD), particularly due to the complex and heterogeneous cortical deterioration that characterizes advanced disease. Here, this study aimed to identify radiomic features derived from high-resolution peripheral quantitative computed tomography (HR-pQCT) in tibial cortical bone that distinguish CKD-related differences and may serve as markers of subtle cortical alterations undetected by conventional imaging. HR-pQCT image stacks were obtained from 72 participants (38 non-CKD and 34 with CK
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.
Ultrasound is widely used in pediatric imaging because it is safe, portable, real-time, and free of ionizing radiation, but interpretation remains qualitative and operator-dependent. Ultrasound radiomics can extract quantitative features from standard grayscale images, providing potential biomarkers of tissue patterns not readily apparent on visual assessment. This structured narrative review summarizes pediatric ultrasound radiomics applications across organ systems and key barriers to clinical translation. Current evidence suggests promise in neonatal brain injury, neurodevelopmental assessm…
СтатьяОбзорПолный 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: We evaluated whether a generative adversarial network (GAN)-based super-resolution (SR) radiomics pipeline could improve the pre-fine-needle aspiration (FNA) prediction of nondiagnostic (Bethesda I) outcomes in thyroid nodules compared with normal-resolution (NR) ultrasound analysis.
METHODS: This single-center retrospective study included 437 patients with thyroid nodules, with 338 assigned to the development cohort and 99 to a temporally independent validation cohort. Two-dimensional B-mode ultrasound images were processed using a pretrained GAN-based SR model in inference-onl…
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: Fever of unknown origin (FUO) with lymphadenopathy poses a substantial diagnostic challenge, particularly in differentiating malignant lymphoma from benign lymph node disorders. Although PET/CT plays a crucial role in lesion detection, inflammatory and immune-mediated lymphadenopathies often exhibit metabolic patterns overlapping with lymphoma, leading to limited diagnostic specificity. Radiomics enables high-throughput extraction of quantitative imaging features that capture intratumoral heterogeneity beyond visual assessment, while blood-based biomarkers reflect systemic inflamma…
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.
AIMS/BACKGROUND: The differentiation of benign and malignant breast nodules, particularly those categorized as Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS) 3-4, remains a clinical challenge due to the subjectivity and operator dependence of conventional ultrasound assessment. This study aimed to evaluate the diagnostic value of intratumoral and peritumoral ultrasound radiomics features in distinguishing benign from malignant BI-RADS 3-4 breast nodules and to construct interpretable machine learning models.
METHODS: Ultrasound images and parameters (BI-RADS classification) of breast nodu…
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.
MedElevator
Войти в исследования