PURPOSE: To compare diagnostic performance, subjective image quality, and artifacts of isotropic three-dimensional (3D) intermediate-weighted (IW) fast spin-echo (SE), isotropic 3D balanced fast field-echo (FFE), and conventional two-dimensional (2D) fast SE 3.0-T MR sequences in evaluation of cartilage, ligaments, menisci, and osseous knee structures in symptomatic patients.
MATERIALS AND METHODS: Institutional review board approval and waiver of informed consent were obtained for this HIPAA-compliant study. One hundred MR studies, each with three data sets (3D IW fast SE, 3D balanced FFE, 2
Сравнительное исследованиеСтатьяРандомизированное 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.
PURPOSE: To confirm the superiority of the navigator-triggered prospective acquisition correction (PACE) technique over the conventional respiratory-triggered (RESP) technique, something that has been perceived experimentally but without definite evidence, for free-breathing three-dimensional (3D) magnetic resonance cholangiopancreatography (MRCP) using healthy volunteers.
MATERIALS AND METHODS: Free-breathing 3D turbo spin-echo MRCP using both PACE and RESP techniques were prospectively performed on 25 healthy volunteers. Quantitative analyses of acquisition time, signal-to-noise ratio, cont
Сравнительное исследованиеОценочное исследованиеСтатьяПоиск 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.
Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention2007eng
Tensor-based morphometry (TBM) studies anatomical differences between brain images statistically, to identify regions that differ between groups, over time, or correlate with cognitive or clinical measures. Using a nonlinear registration algorithm, all images are mapped to a common space, and statistics are most commonly performed on the Jacobian determinant (local expansion factor) of the deformation fields. In, it was shown that the detection sensitivity of the standard TBM approach could be increased by using the full deformation tensors in a multivariate statistical analysis. Here we set o
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.
OBJECTIVES: To investigate the association between the extracellular volume fraction (ECV) quantified by spectral CT and multiparameter pathological features (Ki-67, mismatch repair status, WHO Grade, Perineural/Lymphovascular Invasion, pT/pN Stage) in colon cancer, and to develop a noninvasive preoperative prediction model for any indicator showing a significant association.
METHODS: This single-center retrospective study enrolled 158 patients with pathologically confirmed colon cancer. All patients underwent contrast-enhanced spectral CT and hematocrit testing within 1 week before surgery f
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 evaluate conventional CT features for differentiating Schmorl's nodes from osteolytic bone metastases and to compare their diagnostic performance with that of CT-based models incorporating radiomics and CT features.
MATERIALS AND METHODS: In this retrospective study, 79 Schmorl's nodes and 71 osteolytic bone metastases-well-defined, geographic, and purely osteolytic lesions located at the vertebral endplates on abdominal and chest CT images-were randomly divided into two groups: a training set (n = 100) and a test set (n = 50). Subjective image analysis was performed to identify
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: Photon-counting detector (PCD) computed tomography (CT) systems allow the reconstruction of virtual monoenergetic images (VMIs) from inherently available spectral data. However, qualitative and quantitative evaluations of VMI in combination with tin-prefiltration (Sn) and iterative metal artifact reduction (iMAR), as well as their comparison to energy-integrating detector (EID) CT, are limited; therefore, the objective was to compare their performance qualitatively and quantitatively in the setting of lumbar spine instrumentation.
MATERIALS AND METHODS: Retrospectively, 100 clinica
СтатьяСравнительное 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.
Clinical & translational oncology : official publication of the Federation of Spanish Oncology Societies and of the National Cancer Institute of Mexico2025eng
BACKGROUND: This study aimed to develop and validate a hybrid deep learning (DL) model that integrates convolutional neural network (CNN) and vision transformer (ViT) architectures to predict distant metastasis (DM) in patients with non-small cell lung cancer (NSCLC) using 18F-FDG PET/CT images.
METHODS: A retrospective analysis was conducted on a cohort of consecutively registered patients who were newly diagnosed and untreated for NSCLC. A total of 167 patients with available PET/CT images were included in the analysis. DL features were extracted using a combination of CNN and ViT architect
СтатьяВалидационное исследованиеПоиск 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 determine the optimal virtual monoenergy for viewing the bowel at photon-counting CT enterography using quantitative assessment of mural attenuation, contrast-to-noise ratio, signal-to-noise ratio and noise.
METHODS: This study was institutional review board approved and Health Insurance Portability and Accountability Act compliant. Consecutive adults (≥ 18 years) who underwent photon-counting CT enterography from 5/1/2022-5/31/2022 with available Spectral Postprocessing (SPP) images for retrospective virtual monoenergy creation were identified. Nine virtual monoenergetic series
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: Timely and accurate classification of bacterial pneumonia (BP) is essential for guiding antibiotic therapy. However, distinguishing BP from non-bacterial pneumonia (NBP) using computed tomography (CT) is challenging due to overlapping imaging features and limited biomarker specificity, often leading to delayed or empirical treatment. This study aimed to develop and evaluate MPMT-Pneumo, a multi-plane, multi-modal deep learning model, to improve BP versus NBP differentiation.
MATERIALS AND METHODS: A total of 384 patients with microbiologically confirmed pneumonia (23
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 assess the diagnostic accuracy and clinical applicability of the artificial intelligence (AI) program "Canon Automation Platform" for the automated detection and localization of pulmonary embolisms (PEs) in chest computed tomography pulmonary angiograms (CTPAs).
METHODS: A total of 1474 CTPAs suspected of PEs were retrospectively evaluated by 2 senior radiology residents with 5 years of experience. The final diagnosis was verified through radiology reports by 2 thoracic radiologists with 20 and 25 years of experience, along with the patients' clinical records and histories. The
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 investigate the effect of contrast enhancement on the diagnosis of interstitial lung abnormalities (ILA) in automatic quantitative CT measurement in patients with paired pre- and post-contrast scans.
MATERIALS AND METHODS: Patients who underwent chest CT for thoracic surgery between April 2017 and December 2020 were retrospectively analyzed. ILA quantification was performed using deep learning-based automated software. Cases were categorized as ILA or non-ILA according to the Fleischner Society's definition, based on the quantification results or radiologist assessment (referenc
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.
OBJECTIVE: Pulmonary air trapping is critical for diagnosing and prognostication of various lung diseases. Expiratory CT imaging serves as an accessible method to assess air trapping, which correlates with small airway disease outcomes. Air trapping manifests as mosaic attenuation on inspiratory chest CT that is difficult for visual estimation. The primary aim of this study was to develop an automated tool to quantify mosaic attenuation on inspiratory CT and air trapping on paired expiratory CT. Secondary aims included comparing CT-derived parameters with PFT measurements and dyspnea scores.
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: To develop a deep-learning model for segmenting and classifying adrenal nodules as either lipid-poor adenoma (LPA) or nodular hyperplasia (NH) on contrast-enhanced computed tomography (CECT) images.
MATERIALS AND METHODS: This retrospective dual-center study included 164 patients (median age 51.0 years; 93 females) with pathologically confirmed LPA or NH. The model was trained on 128 patients from the internal center and validated on 36 external cases. Radiologists annotated adrenal glands and nodules on 1-mm portal-venous phase CT images. We proposed Mamba-USeg, a novel state-spa
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.
OBJECTIVES: We wanted to develop an AI model for the detection of adrenal lesions on CT scans and validate the model on internal and external datasets.
MATERIALS AND METHODS: The model was trained on 647 CT-scans covering the upper abdomen with at least one adrenal lesion. In the internal test dataset 142 consecutive adult patients (median 72 years, 56% female) with adrenal lesions were retrospectively included, while the external dataset included 50 patients with known lung tumors and adrenal lesions. Presence of a lesion was the reference and the prediction score by the model was the index.
СтатьяВалидационное 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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: To assess the impact of an optimized beam-hardening artifact reduction algorithm on image quality and diagnostic certainty in emergency unenhanced brain CT.
MATERIALS AND METHODS: Retrospective study of consecutive patients referred for unenhanced brain CT to rule out traumatic brain injuries in 2023. Images were reconstructed using both (A) a standard and (B) an optimized iterative beam-hardening correction algorithm (iBHC). CT attenuation, image noise and SNR were measured in the cortex of supratentorial and infratentorial regions and in the pons. Posterior Fossa A
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 assess the efficacy of radiomics features extracted from non-contrast computed tomography (NCCT) scans in differentiating multiple etiologies of spontaneous intracerebral hemorrhage (ICH).
METHODS: CT images and clinical data from 141 ICH patients from 2010 to 2022 were collected. The cohort comprised primary (n = 57), tumorous (n = 46), and vascular malformation-related ICH (n = 38). Radiomics features were extracted from the initial brain NCCT scans and identified potential features using mutual information. A hierarchical classification with AdaBoost classifiers was employed to
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: It is feasible to evaluate bone mineral density (BMD) and detect osteoporosis through an artificial intelligence (AI)-assisted system by using quantitative computed tomography (QCT) as a reference without additional radiation exposure or cost.
METHODS: A deep-learning model developed based on 3312 low-dose chest computed tomography (LDCT) scans (trained with 2337 and tested with 975) achieved a mean dice similarity coefficient of 95.8% for T1-T12, L1, and L2 vertebral body (VB) segmentation on test data. We performed a model evaluation based on 4401 LDCT scans (obtained from scann
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: Given the rarity of tracheobronchopathia osteochondroplastica (TO), many young doctors in primary hospitals are unable to identify TO based on bronchoscopy findings.
OBJECTIVES: To build an artificial intelligence (AI) model for differentiating TO from other multinodular airway diseases by using bronchoscopic images.
DESIGN: We designed the study by comparing the imaging data of patients undergoing bronchoscopy from January 2010 to October 2022 by using EfficientNet. Bronchoscopic images of 21 patients with TO at Anhui Chest Hospital from October 2019 to October 2022 were collect
СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка 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.
OBJECTIVES: Preoperative diagnosis of oral ameloblastoma (AME) and odontogenic keratocyst (OKC) has been a challenge in dentistry. This study uses radiomics approaches and machine learning (ML) algorithms to characterize cone-beam CT (CBCT) image features for the preoperative differential diagnosis of AME and OKC and compares ML algorithms to expert radiologists to validate performance.
METHODS: We retrospectively collected the data of 326 patients with AME and OKC, where all diagnoses were confirmed by histopathologic tests. A total of 348 features were selected to train six ML models for di
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 aimed to establish a method for differentiating radicular cysts from granulomas via texture analysis (TA) of multi-slice computed tomography (CT) images.
METHODS: A total of 222 lesions with multi-slice computed tomography images acquired at our hospital between 2013 and 2022 that were pathologically diagnosed were included in this study. Cases of contrast-enhanced images, severe metallic artefacts, and lesions that were not sufficiently large to be analysed were excluded. The images were chronologically divided into a training group and a validation group. The radiolog
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.
MedElevator
Войти в исследования