Background/Objectives: Prostate cancer (PCa) frequently metastasizes to bone, leading to severe clinical complications and reduced quality of life. Accurate and robust imaging-based characterization of bone lesions is therefore critical for diagnosis and treatment planning. Radiomics has emerged as a powerful tool for extracting quantitative information from medical images; however, classical radiomics features are often affected by inter-scanner variability, segmentation dependence, and limited ability to describe lesions with complex biological heterogeneity. This study aims to introduce a t…
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 establish a sequence-specific predictive model for spinal bone loss by leveraging conventional lumbar MRI, targeting abnormal bone density or osteoporosis differentiations.
METHODS: A total of 320 MR scans from 160 patients (52 men and 108 women; mean age 61.27 ± 12.72 years) who underwent lumbar MRI and quantitative computed tomography (QCT) examinations were retrospectively enrolled in this study cohort. Radiomic features were extracted from the lumbar spine MR images. With QCT as the reference standard, six radiomic-based machine learning models including K-nearest neighbor (
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.
Tumor heterogeneity plays a central role in treatment resistance, disease progression, and diagnostic uncertainty. However, it may be overlooked by traditional 2D histology. Accurate 3D assessment of tumor microarchitecture is therefore important for capturing its spatial complexity. Micro-CT, a well-established imaging modality now emerging for high-resolution 3D virtual histology of soft tissues, provides a promising alternative. Combined with radiomics, this technique enables interpretable, quantitative characterization of tumor biology beyond visual inspection. In this study, we analyzed r…
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: This study aimed to establish a prediction model for Idiopathic Inflammatory Myopathies (IIM) based on the radiomics of vastus intermedius.
METHODS: 43 IIM patients and 48 control cases were analyzed in the retrospective study. By using the 3D slicer software, 107 radiomics features were obtained for each case. The selection of variables was performed using a two-sample t-test or the Mann-Whitney U test, followed by maximum correlation minimum redundancy (mRMR). Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) regression was used for dimension reduction. To assess the model pe…
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.
This data note describes a structured dataset of lung radiomic features derived from thoracic noncontrast computed tomography examinations o … eatures (107 "original" features - shape, first-order, and texture families) were extracted via a PyRadiomics-based pipeline with fixed settings (B-spline interpolation; resampling to 1 × 1 × 1 mm; bin width 25 HU; absolute resegmentation) in two attenuation ranges: -1000 to +200 HU and -950 to 0 HU. The dataset is distributed as (i) a CT protocol table, (i …
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.
BackgroundThe prognosis for hepatocellular carcinoma (HCC) is unfavorable, primarily attributable to the high incidence of recurrence.Purpos … rs, and semantic features were collected. A three-dimensional volume of interest was delineated and radiomics features were screened. Independent predictors of clinical imaging were screened and combined with radiomics features to construct a combinatorial model and draw a nomogram. The predictive efficacy of the model was evaluated.ResultsThe Harrell's C-i …
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.
Radiomics allows for quantitative utilisation of radiological data and carries great potential for improving the diagnosis and management of hepatopancreatobiliary (HPB) cancers. Radiomic features represent changes at the mesoscopic scale and serve as noninvasive markers for tumour heterogeneity. Using deep learning and machine learning approaches, retrospective studies have demonstrated that radiomic signatures have the capability to improve the diagnosis of hepatocellular carcinoma (HCC), pancreatic cancer, and cholangiocarcinoma, in conjunction with radiological evaluation. Radiomic models …
СтатьяОбзорПоддержка 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.
Vascular cognitive impairment (VCI) is an umbrella term for diseases associated with cognitive decline induced by substantive brain damage f … and treatment. Prior to the onset of cognitive impairment in VCI, magnetic resonance imaging (MRI) radiomics can be utilized for early assessment and diagnosis, thereby guiding clinicians in providing precise treatment for patients, which holds significant potential for development. This article reviews the classification of VCI, the concept of radiomics, …
СтатьяОбзорПоиск 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.
European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society2025eng
BACKGROUND: Modic changes (MC) are vertebral endplate abnormalities detectable on MRI, strongly linked to low back pain (LBP). Identifying imaging features correlated with pain severity may improve diagnosis and guide treatment. This study aims to develop an automated radiomics-based model for classifying MC and investigating its association with LBP severity. METHODS: A total of 304 retrospective and 101 prospective patients with MRI-confirmed MC (January 2020–May 2024) were analyzed. Radiomic features were extracted from T1, T2, and FS sequences using Pyradiomics, yielding 1,906 features. Th…
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.
INTRODUCTION: Detecting high risk characteristics in intraocular retinoblastoma is important for determining metastatic risk.
METHODS: In this pilot study, preoperative Magnetic Resonance Imaging (MRI) radiomics data were compared to high-risk histopathology features after enucleation. A total of 2142 MRI features were extracted, and relevant features were selected to create predictive models for optic nerve and choroidal invasion.
RESULTS: Among 31 eyes of 29 patients, 14 eyes had optic nerve invasion and 6 had choroidal invasion. The predictive model for optic nerve (ON) invasion achieved …
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.
Pituitary adenomas (PA) represent the most common type of sellar neoplasm. Extracting relevant information from radiological images is essential for decision support in addressing various objectives related to PA. Given the critical need for an accurate assessment of the natural progression of PA, computer vision (CV) and artificial intelligence (AI) play a pivotal role in automatically extracting features from radiological images. The field of "Radiomics" involves the extraction of high-dimensional features, often referred to as "Radiomic features," from digital radiological images. This surv…
СтатьяСистематический обзорПоиск 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: Delta radiomics is a high-throughput computational technique used to describe quantitative changes in serial, time-series imaging by considering the relative change in radiomic features of images extracted at two distinct time points. Recent work has demonstrated a lack of prognostic signal of radiomic features extracted using this technique. We hypothesize that this lack of signal is due to the fundamental assumptions made when extracting features via delta radiomics, and that other methods should be investigated.
PURPOSE: The purpose of this work was to show a proof-of-concept o…
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.
Cognitive impairments, which can be caused by neurodegenerative and cerebrovascular disease, represent a growing global health crisis with f … ating clinical decision making. This review will focus on the application of machine learning-based radiomics on cognitive impairment caused by neurogenerative and cerebrovascular disease. Within the neurodegenerative category, this review primarily focuses on Alzheimer's disease, while also covering other conditions such as Parkinson's disease, Lewy body d …
СтатьяОбзорПоиск 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: Radiomics is the process of extracting quantitative features from radiological images, and represents a relatively new field in gynecological cancers. Cervical cancer has been the most studied gynecological tumor for what concerns radiomics analysis. The aim of this study was to report on the clinical applications of radiomics combined and/or compared with clinical-pathological variables in patients with cervical cancer.
METHODS: A systematic review of the literature from inception to February 2023 was performed, including studies on cervical cancer analysing a predictive/prognosti…
СтатьяСистематический обзорПоиск 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.
PURPOSE: Radiomics is the process to automate tumor feature extraction from medical images. This has shown potential for quantifying the tumor phenotype and predicting treatment response. The three major challenges of radiomics research and clinical adoption are: (a) lack of standardized methodology for radiomics analyses, (b) lack of a universal lexicon to denote features that are semantically equivalent, and (c) lists of feature values alone do not sufficiently capture the details of feature extraction that might nonetheless strongly affect feature values (e.g. image normalization or interpo…
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.
INTRODUCTION: The accurate differentiation of fat-poor and atypical adrenal adenomas from metastases remains a diagnostic challenge. This study aimed to evaluate the predictive value of MRI-based radiomic, radiologic, and combined radiomic-radiologic machine learning (ML) models.
METHODS: This single-center retrospective study included 37 patients with 44 adrenal masses (19 adenomas; 25 metastases). Data were split into training and testing sets (2:1). To expand the training set, data augmentation was performed by multiple sampling (56 labeled slices from 30 masses). Radiomic features were ex
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 aimed to develop an explainable radiomics model for stratifying prostate cancer (PCa) patients with high-risk disease via investigation of the association between cell density (CD) in the PCa region on histopathological images and multiparametric MR (mpMR) radiomics features.
MATERIALS AND METHODS: 137,970 radiomic features were calculated from mpMR images (101 PCa regions of 44 patients), and joint histograms (JHs) were derived from dynamic contrast-enhanced (DCE) images for each PCa region. The association between CD on histopathological images and its corresponding mp…
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 develop and evaluate the performance of a radiomics and machine learning model applied to ultrasound (US) images in predicting the risk of malignancy of a uterine mesenchymal lesion.
METHODS: Single-center retrospective evaluation of consecutive patients who underwent surgery for a malignant uterine mesenchymal lesion (sarcoma) and a control group of patients operated on for a benign uterine mesenchymal lesion (myoma). Radiomics was applied to US preoperative images according to the International Biomarker Standardization Initiative guidelines to create, validate and test a clas…
Оценочное 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.
INTRODUCTION: Accurate preoperative differentiation between fat-poor angiomyolipoma (fp-AML) and clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) is clinically critical but remains challenging due to overlapping imaging features. Existing radiomics studies primarily focus on intratumoral features with limited validation on diagnostically ambiguous cases.
PATIENTS: This retrospective study included 623 patients with pathologically confirmed renal tumors. The training cohort comprised 429 cases with concordant imaging-pathology diagnoses, while the independent test cohort was enriched with 194 clinicall…
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.
BACKGROUND: Early prediction of pathological complete response (pCR) to neoadjuvant chemotherapy (NAC) in breast cancer remains challenging. Traditional imaging lacks molecular sensitivity, while single-modality radiomics may miss tumor microenvironment dynamics. Integrating amide proton transfer-weighted imaging (APTWI)-quantifying protein levels linked to chemo-response-into multimodal radiomics may enable precise early pCR prediction, guiding personalized therapy. This study aims to develop and validate a multimodal radiomics model, integrating amide proton transfer-weighted imaging (APTWI)…
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