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

Combining MRI dual-sequence radiomics and clinical parameters predicts post-hypertriglyceridemic acute pancreatitis diabetes mellitus.

BACKGROUND: Post-acute pancreatitis diabetes mellitus (PPDM-A) represents the most prevalent subtype of diabetes secondary to exocrine pancreatic dysfunction. Patients with acute pancreatitis (AP) caused by hypertriglyceridemia (HTG-AP) face a high risk of PPDM-A. Since clinical predictors alone lack accuracy, integrating magnetic resonance imaging (MRI)-based radiomics may improve prognostic risk stratification. METHODS: A retrospective cohort of 210 patients with HTG-AP was included and randomized into training and internal testing cohorts (n = 147 and 63, respectively; ratio 7:3). An indep…

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 42609407Открыть статью

Non-invasive Prediction of Lung Cancer Histological Differentiation via Radiomics and Multi-binary Classification Models.

BACKGROUND: The histological differentiation of Non-Small Cell Lung Cancer (NSCLC) is a critical prognostic factor that influences therapeut … th preoperative chest CT scans and confirmed pathological differentiation grades from 2022 to 2024. Radiomics features were extracted using PyRadiomics, followed by feature selection via the LASSO algorithm. A novel three-task binary classification strategy was proposed to replace conventional trinary classification, including low vs. non-low, moderate vs. …

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 41163288Открыть статью

CT radiomics-histopathological correlation for mediastinal lymph node staging in non-small cell lung cancer.

BACKGROUND: Non-small cell lung cancer (NSCLC) staging relies on accurate assessment of mediastinal lymph nodes. This study investigates the utility of radiomic features derived from contrast-enhanced thoracic CT scans in predicting malignancy in clinically positive (cN+) mediastinal lymph nodes. METHODS: A retrospective cohort of 110 NSCLC patients with cN + who underwent surgical resection was analyzed. 3D segmentations of up to three lymph nodes per patient were performed. Radiomic features, encompassing heterogeneity measures, were extracted. A radiomics model was constructed using a rand…

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 42672068Открыть статью

Novel deep learning algorithm based MRI radiomics for predicting lymph node metastases in rectal cancer.

To explore the value of applying the MRI-based radiomic nomogram for predicting lymph node metastasis (LNM) in rectal cancer (RC). This retrospective analysis used data from 430 patients with RC from two medical centers. The patients were categorized into the LNM negative (LNM-) and LNM positive (LNM+) according to their surgical pathology results. We developed a physician model by selecting clinical independent predictors through physician assessments. Additionally, we developed deep learning radscore (DLRS) models by extracting deep features from multiparametric MRI (mpMRI) images. A nomogra

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 40204902Открыть статью

Elucidating the biological function of computed tomography (CT)-based radiomics biomarkers in serous ovarian cancer.

AIM: This study aims to elucidate the biological mechanisms in the tumour microenvironment as read from images by comprehensive Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) based on radiomic features that predict survival. Furthermore, this study enables biological interpretation of survival prediction using radiomic features, which in turn allows for optimal treatment feedback to improve clinical outcomes. MATERIAL AND METHODS: This retrospective study included serous ovarian cancer patients with pretreatment computed tomography (CT) images. Prognostic radiomic features were selected using least abso

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 40466380Открыть статью

Predicting placenta accreta spectrum and high postpartum hemorrhage risk using radiomics from T2-weighted MRI.

BACKGROUND: Antenatal diagnosis of placenta accreta spectrum (PAS) is of critical importance, considering that women have much better outcom … using Pearson correlation, followed by LASSO regression for dimensionality reduction. Subsequently, radiomics models were constructed for PAS and PPH risk prediction, respectively. Regression analyses were conducted using radiomics score (R-score) and clinical factors to identify independent clinical risk factors for PAS and PPH, leading to the development …

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 40186143Открыть статью

AI-enhanced cancer radiotherapy quality assessment: utilizing daily linac performance, radiomics, dosimetrics, and planning complexity.

OBJECTIVE: This study aimed to develop and validate an Informer- Convolutional Neural Network (CNN) model to predict the gamma passing rate (GPR) for patient-specific quality assurance in volumetric modulated arc therapy (VMAT), enhancing treatment safety and efficacy by integrating multiple data sources. METHODS: Analyzing 465 VMAT treatment plans covering head & neck, chest, and abdomen, the study extracted data from 31 complexity indicators, 123 radiomics features, and 123 dosimetrics indices, along with daily linac performance data including 141 key performance indicators. A hybrid Inform…

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 40182028Открыть статью

Development of a radiomics-3D deep learning fusion model for prognostic prediction in pancreatic cancer.

OBJECTIVE: With pancreatic cancer’s dismal prognosis, developing accurate predictive tools is crucial for personalized treatment. This study aims to develop and evaluate a radiomics-3D deep learning fusion model to enhance survival prediction accuracy and explore its potential for clinical risk stratification in pancreatic cancer patients. METHODS: This study retrospectively analyzed from pancreatic cancer patients treated at two hospitals between 2013 and 2023. Patients were split into training and test cohorts (7:3). Baseline clinical data and portal venous phase contrast-enhanced CT images …

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 41116179Открыть статью

A nomogram based on multiparametric magnetic resonance imaging radiomics for prediction of acute pancreatitis activity.

PURPOSE: In acute pancreatitis (AP), disease activity is defined as the reversible manifestation of the disease. The aim of this study was to develop a nomogram for predicting disease activity in AP based on multiparametric magnetic resonance imaging (MRI) radiomics. METHODS: This retrospective study included 310 patients with first-episode AP from two medical centers in China. Patients from the first medical center were randomly divided into a training cohort (n = 122) and an internal validation cohort (n = 123) in a 5:5 ratio. Patients from the second medical center were used as the externa…

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 40597753Открыть статью

Radiomics-based explainable artificial intelligence to predict treatment response following lung stereotactic body radiation therapy.

OBJECTIVES: To develop and validate a CT-based radiomic-clinical-dosimetric model to assess the treatment response of lung metastasis follow … g personalized SBRT strategies in an understandable manner. ADVANCES IN KNOWLEDGE: The explainable radiomics model we propose can better predict the treatment response of lung metastasis after SBRT and provide further guidance for clinical practice.

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 41071045Открыть статью

Preoperative prediction of recurrence risk factors in operable cervical cancer based on clinical-radiomics features.

OBJECTIVE: To investigate the value of preoperative prediction of risk factors for recurrence of operable cervical cancer based on the radiomics features of biparametric magnetic resonance imaging (bp-MRI) combined with clinical features. METHOD: A retrospective collection of cervical cancer cases undergoing radical hysterectomy + pelvic and/or para-aortic lymph node dissection at the Affiliated Hospital of North Sichuan Medical College was conducted. Region of interest (ROI) was outlined using the 3D Slicer software, and radiomics after feature extraction and feature screening was performed …

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 40094006Открыть статью

Predictive modeling of obstructive sleep apnea using pharyngeal magnetic resonance imaging radiomics and clinical data.

STUDY OBJECTIVES: This study aims to assess the predictive performance of models combining pharyngeal magnetic resonance imaging radiomics and clinical data for distinguishing severe and nonsevere obstructive sleep apnea. METHODS: A total of 106 patients were included in the study, with 48 patients having an apnea-hypopnea index < 30 events/h and 58 patients having an apnea-hypopnea index ≥ 30 events/h. Radiomics features were extracted from magnetic resonance imaging images. After applying minimum redundancy and maximum relevance and least absolute shrinkage and selection operator with cross…

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 40190111Открыть статью

Preoperative prediction of pituitary neuroendocrine tumor consistency based on multiparametric MRI radiomics: a multicenter study.

OBJECTIVE: To investigate the clinical value of preoperative prediction of pituitary neuroendocrine tumor(PitNET) consistency based on multiparametric magnetic resonance imaging (mpMRI) radiomics. PATIENTS AND METHODS: The clinical data of 137 patients with PitNET who underwent preoperative mpMRI were retrospectively analyzed and classified into soft and hard according to the consistency of the PitNET tumor with the surgical records of neurosurgeons. The patients were randomly divided into two sets: a training set (n = 108) and an internal validation set (n = 29). Single and multifactorial fa…

СтатьяМногоцентровое 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 41044494Открыть статью

Ultrasound-based deep learning radiomics for enhanced axillary lymph node metastasis assessment: a multicenter study.

BACKGROUND: Accurate preoperative assessment of axillary lymph node metastasis (ALNM) in breast cancer is crucial for guiding treatment decisions. This study aimed to develop a deep-learning radiomics model for assessing ALNM and to evaluate its impact on radiologists' diagnostic accuracy. METHODS: This multicenter study included 866 breast cancer patients from 6 hospitals. The data were categorized into training, internal test, external test, and prospective test sets. Deep learning and handcrafted radiomics features were extracted from ultrasound images of primary tumors and lymph nodes. Th…

СтатьяМногоцентровое 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 40349137Открыть статью

Comparison of Radiomics and conventional SUVr methods for Alzheimer's disease classification using AV45 PET imaging.

OBJECTIVE: To compare the diagnostic performance of radiomics-based analysis and the conventional standardized uptake value ratio (SUVr) method in classifying Alzheimer's disease (AD) and non-Alzheimer's disease (NAD) using AV45 PET imaging. METHODS: This retrospective study included 79 patients diagnosed with AD and 34 patients diagnosed with NAD between July 2023 and August 2024. All patients underwent AV45 PET imaging, and the images were registered to a standard template for the extraction of SUVr metrics, including SUVmaxr, SUVmeanr, and SUVmoder, as well as radiomic features (a total of…

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 40843268Открыть статью

Transbronchial cryobiopsy in the era of precision thoracic diagnostics: Histopathology, omics, radiomics, and AI converge.

In the era of precision medicine, transbronchial cryobiopsy (TBCB) has emerged as a significant technological advancement supporting the dia … Furthermore, we explore its integration into a forward-looking framework where TBCB contributes to radiomics and artificial intelligence training, fostering the development of predictive tools for diagnosis, prognosis, and therapeutic response.

СтатьяОбзорПолный 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 41349151Открыть статью

Development and validation of MRI-based radiomics model for clinical symptom stratification of extrinsic adenomyosis.

BACKGROUND: Extrinsic adenomyosis exhibits heterogeneous clinical symptoms, with pain being more commonly reported. The relationship between magnetic resonance imaging (MRI) feature and symptom remains unclear. OBJECTIVE: To evaluate the performance of MRI radiomics model for differentiating symptom heterogeneity of extrinsic adenomyosis, pain, abnormal uterine bleeding (AUB), infertility, and no symptom. MATERIALS AND METHODS: This retrospective analysis included 405 patients with MRI-diagnosed extrinsic adenomyosis (January 2020-July 2022), randomly split 7:3 into training and test cohorts…

СтатьяВалидационное исследованиеПоддержка 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 40708430Открыть статью

Comprehensive Assessment of Tumor Stromal Heterogeneity in Bladder Cancer by Deep Learning and Habitat Radiomics.

RATIONALE AND OBJECTIVES: Tumor stromal heterogeneity plays a pivotal role in bladder cancer progression. The tumor-stroma ratio (TSR) is a … and radiomic features were extracted. K-means clustering was used to divide tumors into subregions. Radiomics models were constructed: a conventional model (Intra), a multi-subregion model (Habitat), and single-subregion models (HabitatH1/H2/H3). A deep transfer learning model (DeepL) based on the largest tumor cross-section was also developed. Model perfor …

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 40987672Открыть статью

Individualized brain radiomics-based network tracks distinct subtypes and abnormal patterns in prodromal Parkinson's disease.

Individuals in the prodromal phase of Parkinson's disease (PD) exhibit significant heterogeneity and can be divided into distinct subtypes based on clinical symptoms, pathological mechanisms, and brain network patterns. However, little has been done regarding the valid subtyping of prodromal PD, which hinders the early diagnosis of PD. Therefore, we aimed to identify the subtypes of prodromal PD using the brain radiomics-based network and examine the unique patterns linked to the clinical presentations of each subtype. Individualized brain radiomics-based network was constructed for normal con…

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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 39788336Открыть статью

Computed Tomography Radiomics Nomogram to Predict the Intraoperative Hypertensive Crisis of Abdominal Pheochromocytoma and Paraganglioma.

BACKGROUND: Patients with abdominal Pheochromocytoma and Paraganglioma (PPGL) are prone to a hypertensive crisis during surgery, which may endanger their lives. This study aimed to develop and validate a Computed Tomography (CT) radiomics nomogram for the prediction of intraoperative hypertensive crisis in patients with PPGL. METHODS: In this retrospective study, 212 patients with abdominal PPGL underwent abdominal-enhanced CT and surgical resection. Radiomic features were extracted from arterial and venous phases. Multivariable logistic regression models were developed using an internal vali…

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 40259870Открыть статью