BACKGROUND: Computed tomography (CT) is a non-invasive diagnostic imaging modality which can be used to study the anatomy and morphology of live or deceased animals in-situ. In cetaceans, existing CT anatomy studies mostly focused on the head and thoracic regions. Using postmortem CT (PMCT) scans of Indo-Pacific finless porpoises (Neophocaena phocaenoides), this study describes the cross-sectional imaging anatomy of the cetacean abdomino-pelvic organs for the first time.
METHODS: PMCT scans of finless porpoises stranded in Hong Kong waters were reviewed, of which two freshly dead cases, one m
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.
OBJECTIVES: To investigate the performance of an artificial intelligence (AI) diagnostic system for thyroid nodule sonography based on deep learning convolutional neural network (CNN).
MATERIALS AND METHODS: We retrospectively included 485 thyroid nodules with definite pathology in two tertiary hospitals. The AI diagnostic system was constructed for automatic detection and diagnosis of nodules based on deep learning CNN equipped with image mode and video mode. One gray-scale ultrasound (US) image of each nodule from the two hospitals was selected for diagnosis in image mode (AI modelimg). A U
СтатьяВалидационное исследованиеМногоцентровое 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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: Breast cancer is the most common malignancy among females globally and across most Asian countries. In 2022, Asia's age-standardized incidence rate (ASIR) was 34.3/100,000, with age-standardized mortality rate (ASMR) of 10.5.1000,000. Many Asian countries experience high incidence-to-mortality ratio due to limited organized screening programs, resource constraints and manpower limitations. The application of artificial intelligence (AI) in mammography interpretation may help address these challenges.
MATERIALS AND METHODS: This multinational retrospective study evalu
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.
BACKGROUND: Accurate assessment of left ventricular outflow tract (LVOT) gradients is critical for hypertrophic cardiomyopathy management, yet Doppler-based measurements are technically demanding and require expertise. The objective of this work was to develop a multi-view deep learning model capable of classifying LVOT obstruction (>20 mm Hg) using routine 2-dimensional echocardiographic windows without reliance on Doppler imaging.
METHODS: We trained and externally validated a cross-attention-based video-to-video fusion framework that integrated EchoPrime-derived video representations from
СтатьяВалидационное 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.
BACKGROUND: Magnetic Resonance Cholangiopancreatography (MRCP) is the gold standard for evaluating ductal pathologies, particularly Intraductal Papillary Mucinous Neoplasms (IPMN) and common bile duct (CBD) stones. However, image quality can be limited by noise, artifacts, and acquisition constraints. Deep learning (DL) reconstruction algorithms may improve image quality and diagnostic confidence. This study aims to compare DL and non-DL reconstructions in MRCP regarding diagnostic confidence for IPMN evaluation and CBD stone detection.
METHODS: This single-center retrospective study included
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 To develop an adaptive dual-task deep learning model (ThyNet-S) for detection and classification of thyroid lesions at US screening. Materials and Methods This retrospective study used a multicenter dataset comprising 35 008 thyroid US images of 23 294 individual examinations (mean age, 40.4 years ± 13.1 [SD]; 17 587 female) from seven medical centers from January 2009 to December 2021. Of these, 29 004 images were used for model development and 6004 images for validation. The model determined cancer risk for each image and automatically triaged images with normal thyroid and benign no
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоддержка 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/AIMS: Accurate discrimination between gastrointestinal stromal tumors (GISTs) and leiomyomas is essential for guiding clinical management. This study developed and validated three predictive models: a baseline characteristics model (BCM), an endoscopic ultrasound-based morphological model (EUS-Morph), and a multimodal fusion model (MMF) incorporating clinical, EUS, and radiomics features. Their diagnostic performance in distinguishing GISTs from leiomyomas was systematically evaluated, along with their potential utility for GIST risk stratification. MATERIALS AND METHODS: A retrospe
СтатьяВалидационное 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: The purpose of this study was to evaluate the efficacy of a deep learning (DL)-based computer-aided detection (CAD) system for the detection of abnormalities on chest X-rays performed in an emergency department setting, where readers have access to relevant clinical information.
MATERIALS AND METHODS: Four hundred and four consecutive chest X-rays performed over a two-month period in patients presenting to an emergency department with respiratory symptoms were retrospectively collected. Five readers (two radiologists, three emergency physicians) with access to clinical information we
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 explore the feasibility of employing convolutional neural networks for detecting and localizing implant cutouts on anteroposterior pelvic radiographs.
MATERIALS AND METHODS: The research involves the development of two Deep Learning models. Initially, a model was created for image-level classification of implant cutouts using 40191 pelvic radiographs obtained from a single institution. The radiographs were partitioned into training, validation, and hold-out test datasets in a 6/2/2 ratio. Performance metrics including the area under the receiver operator characte
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.
AIMS: This study aims to use deep learning (DL) to classify thyroid nodules as benign and malignant with ultrasonography (US). In addition, this study investigates the impact of DL on the diagnostic success of radiologists with different experiences. Material and methods: This study included 576 US images of thyroid nodules. The dataset was divided into 80% training and 20% test sets. Four radiologists with different levels of experience classified the images in the test set as benign-malignant. A DL model was then trained with the train set and predicted benign-malignant for the test set. The
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.
Fluorescence intravital microscopy captures large data sets of dynamic multicellular interactions within various organs such as the lungs, liver, and brain of living subjects. In medical imaging, edge detection is used to accurately identify and delineate important structures and boundaries inside the images. To improve edge sharpness, edge detection frequently requires the inclusion of low-level features. Herein, a machine learning approach is needed to automate the edge detection of multicellular aggregates of distinctly labeled blood cells within the microcirculation. In this work, the Stru
СтатьяПоддержка правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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: Clinical assessment and grading of left ventricular diastolic function (LVDF) requires quantification of multiple echocardiographic parameters interpreted according to established guidelines, which depends on experienced clinicians and is time consuming. The aim of this study was to develop an artificial intelligence (AI)-assisted system to facilitate the clinical assessment of LVDF.
METHODS: In total, 1,304 studies (33,404 images) were used to develop a view classification model to select six specific views required for LVDF assessment. A total of 2,238 studies (16,794 two-dimens
СтатьяСравнительное 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.
IMPORTANCE: Most early lung cancers present as pulmonary nodules on imaging, but these can be easily missed on chest radiographs.
OBJECTIVE: To assess if a novel artificial intelligence (AI) algorithm can help detect pulmonary nodules on radiographs at different levels of detection difficulty.
DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: This diagnostic study included 100 posteroanterior chest radiograph images taken between 2000 and 2010 of adult patients from an ambulatory health care center in Germany and a lung image database in the US. Included images were selected to represent nodules with diffe
СтатьяМногоцентровое 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.
Background: Current classification systems for thyroid nodules are very subjective. Artificial intelligence (AI) algorithms have been used to decrease subjectivity in medical image interpretation. One out of 2 women over the age of 50 years may have a thyroid nodule and at present the only way to exclude malignancy is through invasive procedures for those that are suspicious on ultrasonography. Hence, there exists a need for noninvasive objective classification of thyroid nodules. Some cancers have benign appearance on ultrasonogram. Hence, we decided to create an image similarity algorithm ra
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.
BACKGROUND/OBJECTIVES: Patients with obesity and lipedema commonly are misdiagnosed as having lymphedema. The conditions share phenotypic overlap and can influence each other. The purpose of this study was to delineate obesity-induced lymphedema, obesity without lymphedema, and lipedema in order to improve their diagnosis and treatment.
SUBJECTS/METHODS: Our Lymphedema Center database of 700 patients was searched for patients with obesity-induced lymphedema (OIL), obesity without lymphedema (OWL), and lipedema. Patient age, sex, diagnosis, cellulitis history, body mass index (BMI), and treatm
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: The spatial relationship between atrial septal occluders and the aorta and the subsequent impact on the geometry and mechanics of the aortic root have been underinvestigated. The aim of this study was to evaluate occluder-aorta interaction after device closure of an atrial septal defect (ASD) or a patent foramen ovale (PFO) using three-dimensional transesophageal echocardiography and two-dimensional speckle-tracking echocardiography.
METHODS: In 65 adult patients (mean age, 47 ± 14 years; 71% women) who underwent ASD (n = 35) or PFO (n = 30) closure with the Amplatzer Septal Occlu
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.
Background Computational models on the basis of deep neural networks are increasingly used to analyze health care data. However, the efficacy of traditional computational models in radiology is a matter of debate. Purpose To evaluate the accuracy and efficiency of a combined machine and deep learning approach for early breast cancer detection applied to a linked set of digital mammography images and electronic health records. Materials and Methods In this retrospective study, 52 936 images were collected in 13 234 women who underwent at least one mammogram between 2013 and 2017, and who had he
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: The analysis of Doppler ultrasound waveforms (DW) provides a method for detecting and evaluating arterial stenosis in the lower limb arteries but no recommendation exists on how to describe the DWs. Aims of this study were to assess the heterogeneity of the description of DWs among vascular residents and the impact of the use of a 4-item classification.
METHODS: Thirty different DWs were presented to residents using Microsoft PowerPoint® slides. They were invited to describe the 30 DWs before and after the presentation of a 4-item classification (triphasic, biphasic, monophasic, a
СтатьяМногоцентровое исследованиеПолный 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 To identify phenotypes of mammographic parenchymal complexity by using radiomic features and to evaluate their associations with breast density and other breast cancer risk factors. Materials and Methods Computerized image analysis was used to quantify breast density and extract parenchymal texture features in a cross-sectional sample of women screened with digital mammography from September 1, 2012, to February 28, 2013 (n = 2029; age range, 35-75 years; mean age, 55.9 years). Unsupervised clustering was applied to identify and reproduce phenotypes of parenchymal complexity in separat
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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.
INTRODUCTION: There is no national cervical screening program or national standards for cervical cytology quality control in China. Since 2013, systematic training and quality control programs were implemented in the Papanicolaou testing process at Jinan KingMed Diagnostics. Pathologists were required to complete 1 year of cytology study in the KingMed Diagnostics Cytology School, including 6 months of a diagnostic course and 6 months of practical training in the clinical laboratory. In this study, we compared the Papanicolaou abnormal reporting rates before and after the implementation system
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