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: 27 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

Bone Radiomics Score Derived From DXA Hip Images Enhances Hip Fracture Prediction in Older Women.

Dual-energy X-ray absorptiometry (DXA)-based bone mineral density testing is standard to diagnose osteoporosis to detect individuals at high risk of fracture. A radiomics approach to extract quantifiable texture features from DXA hip images may improve hip fracture prediction without additional costs. Here, we investigated whether bone radiomics scores from DXA hip images could improve hip fracture prediction in a community-based cohort of older women. The derivation set (143 women who sustained hip fracture [mean age 73 years, time to fracture median 2.1 years] versus 290 age-matched women [m…

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 34029404Открыть статью

Ultrasonography-Based Radiomics of Screening-Detected Ductal Carcinoma In Situ According to Visibility on Mammography.

Ductal carcinoma in situ (DCIS) has different prognostic factors according to the detection modality. The purpose of this study was to compare parameters from a radiomic analysis of ultrasonography (US) images for DCIS detected on screening mammography (MMG) and US and detected on screening US only. A total of 154 surgically confirmed DCIS visible on US were included. Regions of interest were drawn onto US images of DCIS, and texture analysis was performed. Lesions were classified into those detected by both US and MMG (the US-MMG group) and those detected by US only (the US group). Analysis p

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 33186269Открыть статью

Preoperative prediction of parametrial invasion in early-stage cervical cancer with MRI-based radiomics nomogram.

PURPOSE: To develop and identify a MRI-based radiomics nomogram for the preoperative prediction of parametrial invasion (PMI) in patients with early-stage cervical cancer (ECC). MATERIALS AND METHODS: All 137 patients with ECC (FIGO stages IB-IIA) underwent T2WI and DWI scans before radical hysterectomy surgery. The radiomics signatures were calculated with the radiomics features which were extracted from T2WI and DWI and selected by the least absolute shrinkage and selection operation regression. The support vector machine (SVM) models were built using radiomics signatures derived from T2WI …

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 32065284Открыть статью

Radiomics nomogram for the prediction of 2019 novel coronavirus pneumonia caused by SARS-CoV-2.

OBJECTIVES: To develop and validate a radiomics model for predicting 2019 novel coronavirus (COVID-19) pneumonia. METHODS: For this retrospective study, a radiomics model was developed on the basis of a training set consisting of 136 patients with COVID-19 pneumonia and 103 patients with other types of viral pneumonia. Radiomics features were extracted from the lung parenchyma window. A radiomics signature was built on the basis of reproducible features, using the least absolute shrinkage and selection operator method (LASSO). Multivariable logistic regression model was adopted to establish a…

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 32621237Открыть статью

Application of CT-based radiomics in predicting portal pressure and patient outcome in portal hypertension.

PURPOSE: Portal venous pressure (PVP) measurement is of clinical significance, especially in patients with portal hypertension. However, the invasive nature and associated complications limits its application. The aim of the study is to propose a noninvasive predictive model of PVP values based on CT-extracted radiomic features. METHODS: Radiomics PVP (rPVP) models based on liver, spleen and combined features were established on an experimental cohort of 169 subjects. Radiomics features were extracted from each ROI and reduced via the LASSO regression to achieve an optimal predictive formula.…

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 32146345Открыть статью

Cardiac computed tomography radiomics: an emerging tool for the non-invasive assessment of coronary atherosclerosis.

In the last decades, significant advances have been made in the preventive approaches to cardiovascular disease. Even so, coronary artery di … traction of numerous quantitative features that may be used to accurately phenotype a given lesion. Radiomics is the process of extrapolating innumerable parameters from a given region of interest, with the goal of establishing correlations between quantitative variables and clinical data. These datasets can then be manipulated to create predictive models v …

СтатьяОбзорПоиск 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 33381440Открыть статью

Multi-subtype classification model for non-small cell lung cancer based on radiomics: SLS model.

PURPOSE: Histological subtypes of non-small cell lung cancer (NSCLC) are crucial for systematic treatment decisions. However, the current studies which used noninvasive radiomic methods to classify NSCLC histology subtypes mainly focused on two main subtypes: squamous cell carcinoma (SCC) and adenocarcinoma (ADC), while multi-subtype classifications that included the other two subtypes of NSCLC: large cell carcinoma (LCC) and not otherwise specified (NOS), were very few in the previous studies. The aim of this work was to establish a multi-subtype classification model for the four main subtype

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 31002395Открыть статью

Machine Learning-based Analysis of Rectal Cancer MRI Radiomics for Prediction of Metachronous Liver Metastasis.

RATIONALE AND OBJECTIVES: To use machine learning-based magnetic resonance imaging radiomics to predict metachronous liver metastases (MLM) in patients with rectal cancer. MATERIALS AND METHODS: This study retrospectively analyzed 108 patients with rectal cancer (54 in MLM group and 54 in nonmetastases group). Feature selection were performed in the radiomic feature sets extracted from images of T2-weighted image (T2WI) and venous phase (VP) sequence respectively, and the combining feature set with 2058 radiomic features incorporating two sequences with the least absolute shrinkage and select…

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 30711405Открыть статью

Genetic risk stratification reveals distinct first-order radiomic phenotypes in hepatocellular carcinoma.

BACKGROUND: Hepatocellular carcinoma (HCC) exhibits significant morphological heterogeneity that has traditionally been attributed to etiological, environmental, and biological factors. Recent evidence suggests, however, that genetic background may influence tumor characteristics and behavior in HCC. PURPOSE: To investigate associations between established HCC genetic risk factors and first-order radiomic features. METHODS: We evaluated a retrospective cohort of 210 patients with HCC who underwent contrast-enhanced MRI and genetic profiling for three established HCC risk variants (PNPLA3 rs7

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 42898111Открыть статью

A novel method based on ultrasound radiomics for predicting attainment of near-adult height in adolescents.

OBJECTIVE: This study aimed to develop and validate a novel ultrasound radiomics model for predicting the attainment of near-adult height (NAH) in adolescents. METHODS: This dual-center prospective cohort study enrolled 192 adolescents aged 11.0-18.0 years. Standardized ultrasound examinations of the ulnar growth plate region were performed, and 475 radiomic features were extracted. Feature selection was conducted using Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) algorithm with 5-fold cross-validation. Seven machine learning algorithms were compared to develop predictive models. T…

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 42827615Открыть статью

Peri-aortic fat to assess cardiovascular aging using an AI-driven radiomic biomarker.

BACKGROUND AND AIMS: Chronological age is central to cardiovascular disease (CVD) risk estimation but poorly reflects interindividual heterogeneity in cardiovascular aging. This study developed a peri-aortic adipose tissue (PAAT) radiomic cardiovascular age (CV-Age) biomarker from routine chest CT and tested whether the PAAT age gap (ΔAge = CV-Age - chronological age) stratifies major adverse cardiovascular events (MACE) and improves risk classification. METHODS: Four chest CT cohorts with different protocols were utilized to train (n = 4451) and externally validate (n = 44 214) a CV-Age mode

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 42425447Открыть статью

A radiomics-based nomogram for preoperatively predicting the invasiveness of nodular lung adenocarcinoma: a multicenter study.

BACKGROUND: According to the World Health Organization (WHO) Classification of Thoracic Tumors published in 2021, lung adenocarcinoma (LUAD) includes minimally invasive adenocarcinoma (MIA) and invasive adenocarcinoma (IAC). The invasive component of MIA is ≤5 mm, while IAC is, on the contrary. This difference in the extent of invasion leads to distinct biological behaviors, which correspond to different treatment approaches and prognostic outcomes. Therefore, this study aimed to construct and validate a radiomics-based nomogram for preoperatively predicting the invasiveness of LUAD appearing …

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 41808712Открыть статью

CT Radiomics for the Early Identification of Fungal Co-infection in Immunocompromised Patients with Viral Pneumonia.

INTRODUCTION: This study aimed to establish and validate CT-based radiomics models combined with clinical data to identify Fungal Co-Infections (FCI) in immunocompromised patients with Viral Pneumonia (VP). MATERIALS AND METHODS: A total of 406 patients (VP: 283; FCI: 123) from two hospitals were retrospectively enrolled and divided into training (n = 218), testing (n = 96), and external validation (n = 92) cohorts. Radiomics features were extracted from chest CT images. Feature selection was performed using the Least Absolute Shrinkage And Selection Operator (LASSO), and logistic regression …

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 42083953Открыть статью

An Integrated QSM-Radiomics Nomogram With Clinical and Imaging Markers for Stratifying Cognitive Impairment in Hypertension.

BACKGROUND: Hypertensive cognitive impairment is associated with increased iron deposition in deep gray matter. This study aimed to evaluate the potential clinical application of quantitative susceptibility mapping (QSM)-based radiomics for stratifying cognitive impairment in hypertensive patients. METHODS: We prospectively enrolled 178 hypertensive patients who underwent QSM examination and categorized them into cognitive impairment group and normal cognition group. The workflow included: (1) Precise 3D segmentation and susceptibility quantification of the basal ganglia; (2) Initial radiomic…

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 41614231Открыть статью

Hemodynamic and radiomic parameters of the nidus predict multiple-stage embolizations in brain arteriovenous malformations.

Embolization can be an effective treatment modality for some patients with brain arteriovenous malformations (AVMs). Since no specific crite … me to peak (TTP), inflow and outflow gradients, full width at half maximum (FWHM), stasis index and radiomics descriptors such as energy, entropy, homogeneity and contrast. Lesions with lower value of FWHM (1.788 ± 1.524 vs. 2.637 ± 1.471; p = 0.037) and higher value of energy (11.796 ± 1.757 vs. 5.763 ± 1.893; p = 0.006) were more likely to necessitate a m …

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 41984281Открыть статью

Radiomic Carotid Plaque Features Integrated into Machine Learning Models for Cardiovascular Risk Prediction.

OBJECTIVE: Carotid plaque detected by ultrasound is associated with major adverse cardiovascular events (MACE) and can be characterized usin … ighest average prediction accuracies (clinical data only: 0.849 ± 0.039, FOVUS only: 0.875 ± 0.029, radiomics only: 0.705 ± 0.036, clinical and FOVUS data: 0.885 ± 0.023, clinical and radiomics data: 0.804 ± 0.053, FOVUS and radiomic data: 0.935 ± 0.043, all data: 0.958 ± 0.023). CONCLUSION: The combination of clinical, FOVUS and radiomics data provides st …

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 42285860Открыть статью

MRI-based Radiomics and volumetrics for predicting the onset of Alzheimer's Disease with explainable machine learning.

The detection of Alzheimer's Disease (AD) using structural Magnetic Resonance Imaging (MRI) and Machine Learning (ML) often focuses on late-stage atrophy patterns. End-to-end deep learning models address this by considering MRI signal intensities. However, their explainability components typically focus on attention regions, neglecting underlying patterns. This work overcomes both problems by training and explaining time-to-event models utilizing Radiomics features. SHapley Additive exPlanations (SHAP) and high-level explanations were combined to interpret the effects of MRI texture, shape, an…

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 41698489Открыть статью

Beyond the naked eye: a systematic review on the current state of radiomics approaches to the vestibular schwannoma.

PURPOSE: Vestibular schwannomas (VS) present a clinical challenge in management decision-making due to their difficult-to-access location, unpredictable growth, and potential impact on crucial neurological function. This systematic review evaluates and summarizes the potential for radiomics, a computational tool that extracts quantitative features from imaging, to predict VS clinical outcomes and assess treatment responsiveness. METHODS: Studies were extracted by searching PubMed, OVID Medline, and Web of Science databases. Included studies analyzed radiomic features from MRI as independent v…

СтатьяСистематический обзорПолный 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 42301524Открыть статью

Machine Learning Radiomics in Computed Tomography for Prediction of Tumor and Nodal Stages in Colorectal Cancer.

Background/Objectives: Accurate preoperative TN staging is essential for guiding surgical and adjuvant treatment decisions in colorectal cancer (CRC), yet conventional imaging still faces limitations in reliably distinguishing early from advanced disease. This study aimed to evaluate whether CT-based radiomics combined with machine learning can noninvasively predict both tumor (T) and nodal (N) stages of CRC, and to identify which feature groups most contribute to each task. Methods: Fifty-three patients (55 tumors) with histologically confirmed CRC who underwent preoperative contrast-enhanced…

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 41681850Открыть статью

AI-driven radiomics and radiogenomics: supporting the assessment and differentiation of pseudoprogression in cellular immunotherapy for glioblastoma.

Glioblastoma (GBM) is the most aggressive type of primary brain tumour in adults, and after treatment, it is also difficult to know whether … reveal the biological complexity of the tumour microenvironment. Artificial Intelligence (AI)-based radiomics and radiogenomics aid in the characterisation of GBM. Several Magnetic Resonance Imaging (MRI) sequences are used to obtain quantitative data, such as the conventional T1-weighted images, diffusion-weighted images, perfusion-weighted images and othe …

СтатьяОбзорПоиск 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 42751249Открыть статью