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

94 067 публикаций

Поиск: 121 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 10 167 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

Automated segmentation of target volumes in breast cancer radiotherapy, impact on target size and dose to organs at risk.

INTRODUCTION: Target volume delineation is crucial in breast cancer radiotherapy planning but involves significant interobserver variability. Deep learning (DL) models may reduce this variability, saving time and costs. However, current DL-models do not consider clinical data, such as tumor location and patient comorbidity, to adjust the target and reduce dose to organs at risk (OAR). This study compares clinically defined target volumes to those generated by a DL-model in terms of size, geometric overlap, and dose to OAR. METHOD: For a hypothetical breast cancer patient, we compared target v…

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 40529410Открыть статью

Impact of tumour proximity to organs-at-risk in adaptive MR-guided SBRT for central lung tumours and metastases.

BACKGROUND: Centrally located lung tumours present challenges for SBRT due to elevated toxicity risk. Online adaptive MR-guided radiotherapy (oMRgRT) offers improved target coverage and Organ at risk (OAR) sparing by accounting for interfractional anatomical changes. This study evaluated the dosimetric impact of oMRgRT, with emphasis on tumour location relative to OARs and the clinical benefit of adaptation. METHODS: We retrospectively analysed 36 PTVs across 294 treatment sessions using a 0.35 T MR-Linac. Tumours were categorised by proximity to six critical OARs: proximal bronchial tree (PB

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 41531941Открыть статью

Automatic segmentation of tumour and organs at risk in 3D MRI for cervical cancer radiation therapy with anatomical variations.

Cervical cancer is a common cancer in women globally, with treatment usually involving radiation therapy (RT). Accurate segmentation for the tumour site and organ-at-risks (OARs) could assist in the reduction of treatment side effects and improve treatment planning efficiency. Cervical cancer Magnetic Resonance Imaging (MRI) segmentation is challenging due to a limited amount of training data available and large inter- and intra- patient shape variation for OARs. The proposed Masked-Net consists of a masked encoder within the 3D U-Net to account for the large shape variation within the dataset

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 38656437Открыть статью

Organs-at-risk dose and normal tissue complication probability with dynamic trajectory radiotherapy (DTRT) for head and neck cancer.

We compared dynamic trajectory radiotherapy (DTRT) to state-of-the-art volumetric modulated arc therapy (VMAT) for 46 head and neck cancer cases. DTRT had lower dose to salivary glands and swallowing structure, resulting in lower predicted xerostomia and dysphagia compared to VMAT. DTRT is deliverable on C-arm linacs with high dosimetric accuracy.

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 38513960Открыть статью

Stereotactic Radiosurgery for Atrioventricular Node Ablation in Swine: A Study on Efficacy and Dosimetric Evaluation of Organs at Risk.

Introduction Stereotactic radiosurgery (SRS) delivered to arrhythmogenic foci within the heart is a promising treatment modality. We dosimetrically evaluated the radiation dose to the organs at risk of four swine that were successfully treated with linear-accelerator-based SRS for atrioventricular (AV) node ablation. Materials and methods Single-chamber pacemakers were implanted in four large white breed swine. Cardiac computed tomography simulation scans were performed to localize the AV node and organs at risk. SRS (35-40 Gy) was delivered to the AV node, and the pigs were followed up with p…

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 34804652Открыть статью

Recommendation for a contouring method and atlas of organs at risk in nasopharyngeal carcinoma patients receiving intensity-modulated radiotherapy.

BACKGROUND AND PURPOSE: To recommend contouring methods and atlas of organs at risk (OARs) for nasopharyngeal carcinoma (NPC) patients receiving intensity-modulated radiotherapy, in order to help reach a consensus on interpretations of OARs delineation. METHODS AND MATERIALS: Two to four contouring methods for the middle ear, inner ear, temporal lobe, parotid gland and spinal cord were identified via systematic literature review; their volumes and dosimetric parameters were compared in 41 patients. Areas under the receiver operating characteristic curves for temporal lobe contouring were comp…

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 24721546Открыть статью

Interobserver variation in clinical target volume and organs at risk segmentation in post-parotidectomy radiotherapy: can segmentation protocols help?

OBJECTIVE: A study of interobserver variation in the segmentation of the post-operative clinical target volume (CTV) and organs at risk (OARs) for parotid tumours was undertaken. The segmentation exercise was performed as a baseline, and repeated after 3 months using a segmentation protocol to assess whether CTV conformity improved. METHODS: Four head and neck oncologists independently segmented CTVs and OARs (contralateral parotid, spinal cord and brain stem) on CT data sets of five patients post parotidectomy. For each CTV or OAR delineation, total volume was calculated. The conformity leve…

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 22815423Открыть статью

Clinical evaluation of three deep learning contouring models for head and neck organs at risk and lymph node levels.

INTRODUCTION: Our aim was to compare the accuracy and clinical acceptability of head and neck organs at risk (OAR) and lymph node contours generated by three commercially available deep learning contouring (DLC) models: Mirada DLCExpert (Model D), Limbus AI (Model L), and MVision AI Contour+ (Model C). METHODS: Seven OARs and cervical lymph node levels I to V were delineated by each model on twenty retrospectively selected patients with hypopharyngeal/laryngeal tumors (2020 to 2023). Automated contours were compared against expert reference contours using the Dice similarity coefficient (DSC)…

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 42835896Открыть статью

Prostate cancer radiotherapy in kidney transplant candidates: a planning framework for defining and optimizing transplant-specific organs at risk.

PURPOSE: Kidney transplant candidates increasingly present with localized or locally advanced prostate cancer. While radiotherapy is frequently indicated, current planning guidelines do not account for the surgical constraints of future kidney transplantation. This study proposes a practical planning framework by defining transplant-specific organs at risk (OARs) and evaluating the dosimetric impact of their systematic optimization during prostate cancer radiotherapy. MATERIALS AND METHODS: Through multidisciplinary collaboration between radiation oncologists and transplant surgeons, transpla…

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 42211346Открыть статью

Dose assessment in moving targets and organs at risk during carbon ion therapy for pancreatic cancer with respiratory gating.

BACKGROUND AND PURPOSE: Carbon ion radiotherapy (CIRT) has demonstrated promising treatment outcomes for pancreatic cancer. However, breathing-induced organ motion can compromise the efficacy of the treatment, leading to under- or over-dosage within the target and organs at risk (OARs). In this work, the dose during CIRT was simultaneously measured at the target and OARs using an anthropomorphic phantom to evaluate the effectiveness of respiratory gating for compensating breathing motion. MATERIALS AND METHODS: The Pancreas Phantom for Ion beam Therapy (PPIeT) was irradiated with carbon ions.…

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 40487727Открыть статью

Progressively refined deep joint registration segmentation (ProRSeg) of gastrointestinal organs at risk: Application to MRI and cone-beam CT.

BACKGROUND: Adaptive radiation treatment (ART) for locally advanced pancreatic cancer (LAPC) requires consistently accurate segmentation of the extremely mobile gastrointestinal (GI) organs at risk (OAR) including the stomach, duodenum, large and small bowel. Also, due to lack of sufficiently accurate and fast deformable image registration (DIR), accumulated dose to the GI OARs is currently only approximated, further limiting the ability to more precisely adapt treatments. PURPOSE: Develop a 3-D Progressively refined joint Registration-Segmentation (ProRSeg) deep network to deformably align a…

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 37265185Открыть статью

Dosimetric Comparison of Organs At Risk Between Artificial Intelligence-Based Auto-Contouring and Manual Contouring for High-Risk Prostate Cancer Radiotherapy: A Retrospective Study.

Background and aim This study compared the dose volume histogram (DVH) parameters of the organs at risk (OARs) between an artificial intelligence (AI)-based auto-contouring method and conventional manually drawn contours in radiation treatment planning for high-risk prostate cancer. Methods Fifteen treatment plans for high-risk prostate cancer treated with 76 Gy in 38 fractions using volumetric modulated arc therapy (VMAT) were retrospectively analyzed. For each patient, both manual contouring (MC) by an experienced radiation oncologist and automated contouring (AC) by OncoStudio (Oncosoft, Se…

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 41080339Открыть статью

A Preliminary Study on the Auto-Segmentation of Targets and Organs at Risk in Pediatric Total Marrow and Lymphoid Irradiation.

IntroductionLeukemia is one of the most prevalent cancers in children. The use of total marrow and lymphoid irradiation (TMLI) via helical tomotherapy (TOMO) as a conditioning regimen prior to bone marrow transplant (BMT) has been widely adopted in clinical practice. Accurate and efficient segmentation of target volumes and organs at risk (OARs) is a prerequisite for precise TMLI. The purpose of this study was to investigate the feasibility of deep learning-based auto-segmentation technology (using 2D U-net and 3D V-net models) for target volumes (bone marrow and lymphatic drainage regions) an…

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 42053218Открыть статью

Deep learning auto-contouring of target and organs-at-risk on post-catheter implant CT images for prostate HDR brachytherapy.

BACKGROUND: Accurate delineation of the prostate and surrounding organs-at-risk (OARs) is essential for HDR prostate brachytherapy. Manual contouring on post-catheter CT images is time-consuming and prone to variability due to artifacts and anatomical deformation from the implanted brachytherapy catheters. PURPOSE: To develop and validate a 3D deep learning autosegmentation model for prostate and OAR contouring on post-catheter CT images for prostate brachytherapy planning. METHODS: A self-configuring U-Net architecture (nnU-Net) was trained on 206 HDR prostate brachytherapy cases and tested

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 42613795Открыть статью

Development and validation of a deep reinforcement learning algorithm for auto-delineation of organs at risk in cervical cancer radiotherapy.

This study was conducted to develop and validate a novel deep reinforcement learning (DRL) algorithm incorporating the segment anything model (SAM) to enhance the accuracy of automatic contouring organs at risk during radiotherapy for cervical cancer patients. CT images were collected from 150 cervical cancer patients treated at our hospital between 2021 and 2023. Among these images, 122 CT images were used as a training set for the algorithm training of the DRL model based on the SAM model, and 28 CT images were used for the test set. The model's performance was evaluated by comparing its seg…

СтатьяВалидационное 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 40000766Открыть статью

Lymphocyte nadir and recovery dynamics for locally advanced thoracic malignancies undergoing concurrent chemo-irradiation: Establishment of organs-at-risk constraints.

BACKGROUND AND PURPOSE: Radiotherapy-induced-lymphopenia (RIL) worsens outcome in thoracic malignancies on radiotherapy (RT). We hypothesised that post-RT absolute lymphocyte count (ALC) nadir and recovery were independently prognostic for overall survival (OS) and progression-free survival (PFS) in thoracic malignancies following radical chemo-irradiation. We also aimed to determine relevant organs-at-risk (OARs) constraints. METHODS AND MATERIALS: Two independent cohorts of stage III non-small-cell lung cancer (NSCLC) and stage II to III oesophageal cancer (EC) patients receiving chemo-irra

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 40581215Открыть статью

Deep learning algorithm performance in contouring head and neck organs at risk: a systematic review and single-arm meta-analysis.

PURPOSE: The contouring of organs at risk (OARs) in head and neck cancer radiation treatment planning is a crucial, yet repetitive and time-consuming process. Recent studies have applied deep learning (DL) algorithms to automatically contour head and neck OARs. This study aims to conduct a systematic review and meta-analysis to summarize and analyze the performance of DL algorithms in contouring head and neck OARs. The objective is to assess the advantages and limitations of DL algorithms in contour planning of head and neck OARs. METHODS: This study conducted a literature search of Pubmed, E…

МетаанализСистематический обзорСтатьяПоиск 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 37915046Открыть статью

RefineNet-based automatic delineation of the clinical target volume and organs at risk for three-dimensional brachytherapy for cervical cancer.

BACKGROUND: In recent years, high-precision image-guided intensity-modulated radiation therapy combined with three-dimensional (3D) high-dose-rate (HDR) brachytherapy (BT) has become a recommended technique for radical radiotherapy for cervical cancer. This study first employed contrast-limited adaptive histogram equalization (CLAHE) for preprocessing of input data to achieve image enhancement. In this way, rapid and accurate automatic delineation of the clinical target volume (CTV) and organs at risk (OARs) in 3D BT for cervical cancer was achieved. METHODS: Two hundred cervical cancer patie…

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 35071415Открыть статью

Deep learning-based auto-segmentation of targets and organs-at-risk for magnetic resonance imaging only planning of prostate radiotherapy.

BACKGROUND AND PURPOSE: Magnetic resonance (MR) only radiation therapy for prostate treatment provides superior contrast for defining targets and organs-at-risk (OARs). This study aims to develop a deep learning model to leverage this advantage to automate the contouring process. MATERIALS AND METHODS: Six structures (bladder, rectum, urethra, penile bulb, rectal spacer, prostate and seminal vesicles) were contoured and reviewed by a radiation oncologist on axial T2-weighted MR image sets from 50 patients, which constituted expert delineations. The data was split into a 40/10 training and val

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 32355894Открыть статью

Optimal image guided radiation therapy strategy for organs at risk sparing in radiotherapy of the prostate including pelvic lymph nodes.

BACKGROUND AND PURPOSE: Purpose of this study was to quantify the OAR dose for different position correction strategies, and to determine which strategy is most optimal for treating patients on the prostate and pelvic lymph nodes. MATERIALS AND METHODS: For 30 patients, four different treatment plans were made reflecting different correction strategies: online correction on bony anatomy; offline correction on bony anatomy; online correction on the prostate fiducials; using 1 cm margins around both CTVs. The dose to the PTVs and OARs was quantified and a pairwise statistical analysis was perfo

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 29501209Открыть статью