Accurate diagnosis of clinically significant prostate cancer (csPCa) from multi-view MRI scans (axial, sagittal, coronal) is essential for effective treatment planning and improved outcomes. Although deep learning has advanced prostate MRI analysis, many approaches adopt late fusion strategies aggregating flattened features independently from each view, resulting in loss of spatial information and anatomical correspondence across views, ultimately limiting diagnostic performance. While Vision Transformers offer flexibility for multi-view patches, their memory requirements scale quadratically,
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.
Investigating the spatiotemporal dynamics of the human brain is a complex challenge due to the intricate nature of brain networks, and the limitations of current analytical methods. Herein, we introduce the 4D functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) CrossFormer (4DfCF), a novel vision transformer architecture designed to process high-dimensional 4D fMRI data. This model integrates temporal and spatial dimensions to effectively learn and predict cognitive and clinical outcomes. We further evaluated the 4DfCF on three benchmark datasets: Attention Deficit Hyperactivity Disorder-200 (ADHD-20
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.
Deploying cardiac segmentation models as remote inference services creates a black-box setting in which robustness under out-of-distribution shift is critical. We evaluated two candidate configurations for biventricular segmentation of short-axis cine cardiac magnetic resonance images trained on the same public benchmark dataset: a nnU-Net ensemble and nnSAM. Both were assessed within the same deployment-oriented framework on two external cohorts, a multi-site, multi-vendor adult dataset and a single-site, multi-scanner pediatric congenital heart disease dataset. Performance was evaluated usin
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
Quantitative abdominal magnetic resonance imaging (MRI) offers non-invasive, objective assessment of diseases in the liver, pancreas, and other organs and is increasingly being used in the pediatric population. Certain quantitative MRI techniques, such as liver proton density fat fraction (PDFF), R2* mapping, and MR elastography, are already in wide clinical use. Other techniques, such as liver T1 mapping and pancreas quantitative imaging methods, are emerging and show promise for enhancing diagnostic sensitivity and treatment monitoring. Quantitative imaging techniques have historically requi
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.
OBJECTIVES: The aim of this work is to evaluate the performance of deep learning (DL) models for breast cancer diagnosis with MRI.
MATERIALS AND METHODS: A literature search was conducted on Web of Science, PubMed, and IEEE Xplore for relevant studies published from January 2015 to February 2024. The study was registered with the PROSPERO International Prospective Register of Systematic Reviews (protocol no. CRD42024485371). The quality assessment of diagnostic accuracy studies-2 (QUADAS2) tool and the Must AI Criteria-10 (MAIC-10) checklist were used to assess quality and risk of bias. The m
СтатьяСистематический обзорМетаанализПолный 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: Noise reduction tools developed with artificial intelligence (AI) may be implemented to improve image quality and reduce radiation dose, which is of special interest in the more radiosensitive pediatric population.
OBJECTIVE: The aim of the present study was to examine the effect of the AI-based intelligent noise reduction (INR) on image quality at different dose levels in pediatric chest radiography.
MATERIALS AND METHODS: Anteroposterior and lateral images of two anthropomorphic phantoms were acquired with both standard noise reduction and INR at different dose levels. In total
СтатьяПоддержка 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.
Deep learning-based brain tumor segmentation on multi-sequence magnetic resonance imaging (MRI) has gained widespread attention due to its great potential in supporting brain disease diagnosis. Although, compared to single-sequence images, more information is available from multi-sequence MR images, noise and artifacts on any given MR sequence can result in significant performance degradations. As in clinical routine, it is not always possible to maintain high imaging quality across all MR sequences (e.g., foreign bodies, ventricular drainage, shunts, involuntary patient motion, etc.), ensurin
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
Accurate and efficient vertebrae localization and detection in X-ray images are essential for diagnosing and treating spinal diseases. However, most existing methods struggle with the complexity of spine X-ray images, yielding inaccurate results due to insufficient utilization of spinal anatomy information and neglect of individual vertebra characteristics. In this paper, we propose an innovative Vertebrae Localization and Detection Network (VLD-Net) to accurately assist physicians in diagnosing spine-related diseases from X-ray images. Our VLD-Net, for the first time, defines vertebrae locali
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.
OBJECTIVE: To evaluate a deep learning pipeline using YOLOv11 for segmentation and a custom CNN for classification to automatically detect and assess chondromalacia patella on axial knee MRI, aligning with expert clinical evaluation. MATERIALS AND METHODS: A dataset of 650 axial knee MRIs was analyzed. YOLOv11 segmented the patellofemoral region, and a custom CNN classified chondromalacia. Performance was assessed using segmentation accuracy, classification accuracy, confidence scoring, and Grad-CAM-based visual explainability. RESULTS: The CNN achieved a test accuracy of 82.30% on 113 images,
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.
Alzheimer's disease (AD) is the most common form of dementia and there is no effective treatment currently. Using artificial intelligence technology to assist the diagnosis and intervention as early as possible is of great significance to delay the development of AD. Structural Magnetic Resonance Imaging (sMRI) has shown great practical values on computer-aided AD diagnosis. Affected by data from different sources or acquisition domains in realistic scenarios, MRI data often suffer from domain shift problem. In this paper, we propose a deep Prototype-Guided Multi-Scale Domain Adaptation (PMDA)
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
PURPOSE: The malignancy grades of parotid gland cancer (PGC) have been assessed for a decision of treatment policies. Therefore, we have investigated the feasibility of topology-based radiomic features for the prediction of parotid gland cancer (PGC) malignancy grade in magnetic resonance (MR) images.
MATERIALS AND METHODS: Two-dimensional T1- and T2-weighted MR images of 39 patients with PGC were selected for this study. Imaging properties of PGC can be quantified using the topology, which could be useful for assessing the number of the k-dimensional holes or heterogeneity in PGC regions usi
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.
OBJECTIVES: Vestibular schwannoma (VS) is the most common mass of the internal auditory canal (IAC) and is responsible for unilateral sensorineural hearing loss. Magnetic resonance imaging (MRI) at 1.5 T and 3 T is the standard of care for the evaluation of VS, and the feasibility of using modern low-field MRI for imaging of the IAC has not yet been elucidated. Hence, the purpose of this prospective study was to assess image quality and diagnostic performance of a modern 0.55 T MRI.
MATERIALS AND METHODS: Fifty-six patients with known unilateral VS underwent routine MRI of the IAC at 1.5 T, f
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.
Currently, obtaining accurate medical annotations requires high labor and time effort, which largely limits the development of supervised learning-based tumor detection tasks. In this work, we investigated a weakly supervised learning model for detecting breast lesions in dynamic contrast-enhanced MRI (DCE-MRI) with only image-level labels. Two hundred fifty-four normal and 398 abnormal cases with pathologically confirmed lesions were retrospectively enrolled into the breast dataset, which was divided into the training set (80%), validation set (10%), and testing set (10%) at the patient level
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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: Imaging the lower extremity reproducibly and accurately remains an elusive goal. This is particularly true in the high risk diabetic foot, where tissue loss, edema, and color changes are often concomitant. The purpose of this study was to evaluate the reproducibility of a novel and inexpensive stereotaxic frame in assessment of wound healing.
METHODS: The main idea is to keep constant and reproducible the relative position of extremities related to the sensor used for the examination during a serial studies by stereotaxic digital photographic sequence. Ten healthy volunteers were
СтатьяПоддержка 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.
This paper highlights an updated anatomy of parametrial extension with emphasis on magnetic resonance imaging (MRI) assessment of disease spread in the parametrium in patients with locally advanced cervical cancer. Pelvic landmarks were identified to assess the anterior and posterior extensions of the parametria, besides the lateral extension, as defined in a previous anatomical study. A series of schematic drawings and MRI images are shown to document the anatomical delineation of disease on MRI, which is crucial not only for correct image-based three-dimensional radiotherapy but also for the
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.
Effective speckle reduction in ultrasound B-mode imaging is important for enhancing the image quality and improving the accuracy in image analysis and interpretation. In this paper, a new feature-enhanced speckle reduction (FESR) method based on multiscale analysis and feature enhancement filtering is proposed for ultrasound B-mode imaging. In FESR, clinical features (e.g., boundaries and borders of lesions) are selectively emphasized by edge, coherence, and contrast enhancement filtering from fine to coarse scales while simultaneously suppressing speckle development via robust diffusion filte
СтатьяПоддержка 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.
GOAL: Abnormalities of microvascular morphology have been associated with tumor angiogenesis for more than a decade, and are believed to be intimately related to both tumor malignancy and response to treatment. However, the study of these vascular changes in-vivo has been challenged due to the lack of imaging approaches which can assess the microvasculature in 3-D volumes noninvasively. Here, we use contrast-enhanced "acoustic angiography" ultrasound imaging to observe and quantify heterogeneity in vascular morphology around solid tumors.
METHODS: Acoustic angiography, a recent advance in con
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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 describe a technique and its clinical applications of three-dimensional ultrasonography to type VI and VII radial polydactyly for identification of potential muscular anomalies.
MATERIALS AND METHODS: Ultrasonographic examinations were performed at an out-patient department without sedation or an operative room prior to surgery. The palm was scanned in the transverse direction using a 18-MHz linear transducer under speed regulation at 3 mm/s. Sequential images acquired at 0.2 mm intervals were converted into volume data. After validation of the technique, patients with a radial
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
Ultrasonography (US) is widely used in the diagnosis of rheumatic conditions, and its value for the classification criteria of rheumatic diseases has been recently suggested. According to the EULAR/ACR provisional criteria for polymyalgia rheumatica, adding US to the clinical and serological features will significantly improve the sensitivity of proposed criteria. The ability of high resolution US to detect crystalline deposits of monosodium urate in joints and soft tissues is well recognized. For the first time, the new 2014 ACR/EULAR set of proposed criteria for gout includes advanced imagin
СтатьяОбзорПолный 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.
MedElevator
Войти в исследования