BACKGROUND: Characterisation of CT detected ovarian masses is challenging with overlapping imaging features, unreliable biomarker or clinical presentation. We proposed a two-staged CT-based radiomics model to identify early-stage ovarian carcinoma (ES-OC) and sub-classify different types of benign ovarian masses (BOM).
METHODS: Patients with histologically confirmed BOM or ES-OC (FIGO I-II) were retrospectively recruited from 5 centres. Radiomics features were derived from CT images using PyRadiomics (v3.0.1), which intrinsically resampled volumes to isotropic 1 mm³ voxels. To reduce feature …
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.
PURPOSE: magnetic resonance imaging (MRI)-based radiomics has emerged as a promising approach for non-invasive prediction of treatment response in rectal cancer. This study aimed to develop and validate a machine learning model based on radiomic features extracted from restaging MRI after neoadjuvant therapy in patients with locally advanced rectal cancer (LARC), to identify those achieving pathological complete response (pCR).
METHODS: In this retrospective single-center study, patients with histologically confirmed rectal cancer treated between 2017 and 2022 were included if they underwent …
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: This study aimed to develop a habitat radiomics (HR) model capable of preoperatively predicting lymph node metastasis (LNM) in adenocarcinoma of the esophagogastric junction (AEG) and to implement its use in clinical practice.
METHODS: In this retrospective analysis, 337 patients from three centers were enrolled and divided into three cohorts: training, validation, and test (208, 52, and 77 patients, respectively). We constructed HR models, conventional radiomics models, and combined models to identify LNM in AEG. The area under the curve (AUC) was employed to identify the optimal…
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.
PURPOSE: Prostate cancer (PCa) is frequently associated with pelvic lymph node metastasis (PLNM), which may be missed by conventional imaging, particularly in micrometastatic disease. MRI-based radiomics offers potential to improve detection. This review evaluates recent advancements and diagnostic accuracy of MRI radiomics for predicting PLNM in PCa patients.
METHODS: PubMed, Embase, and Web of Science were systematically searched through January 1, 2025, using terms like "prostate cancer," "radiomics," and "pelvic lymph node metastasis." Eligible studies were assessed using the Radiomics Qu…
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.
BACKGROUND: Occult lymph node metastasis (OLNM) refers to lymph node involvement that remains undetectable by conventional imaging techniques, posing a significant challenge in the accurate staging of lung adenocarcinoma. This study aims to investigate the potential of combining 2.5D deep learning radiomics with clinical data to predict OLNM in lung adenocarcinoma.
METHODS: Retrospective contrast-enhanced CT images were collected from 1,099 patients diagnosed with lung adenocarcinoma across two centers. Multivariable analysis was performed to identify independent clinical risk factors for con…
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.
OBJECTIVE: Exploring the construction of a fusion model that combines radiomics and deep learning (DL) features is of great significance for the precise preoperative diagnosis of meningioma sinus invasion.
MATERIALS AND METHODS: This study retrospectively collected data from 601 patients with meningioma confirmed by surgical pathology. For each patient, 3948 radiomics features, 12,288 VGG features, 6144 ResNet features, and 3072 DenseNet features were extracted from MRI images. Thus, univariate logistic regression, correlation analysis, and the Boruta algorithm were applied for further featur…
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 establish prediction models to predict 2-year overall survival (OS) and stratify patients with different risks based on radiomics features extracted from magnetic resonance imaging (MRI) and computed tomography (CT) before definite chemoradiotherapy (dCRT) in locally advanced esophageal squamous cell carcinoma (ESCC).
METHODS: Patients with locally advanced ESCC were recruited. We extracted 547 radiomics features from MRI and CT images. The least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) for COX algorithm was used to obtain features highly correlated with survival outcomes…
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: Treatment response to definitive chemoradiation (dCRT) in patients with anal cancer varies significantly, with a subset experiencing persistent or progressive disease despite therapy. Radiomics extracts quantitative features from radiological images, with the potential to develop predictive tools to assess treatment response. We aim to develop and validate an MRI-based radiomics nomogram to predict response to dCRT in patients with anal cancer.
METHODS: A single-institutional retrospective analysis of 45 patients with anal cancer treated with dCRT was performed. Radiomic features …
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 aim of this study was to thoroughly analyze the reproducibility of radiomics feature extraction across three Image Biomarker Standardization Initiative (IBSI)-compliant platforms using a digital phantom for benchmarking. It uncovers high consistency among common features while also pointing out the necessity for standardization in computational algorithms and mathematical definitions due to unique platform-specific features.
METHODS: We selected three widely used radiomics platforms: LIFEx, Computational Environment for Radiological Research (CERR), and PyRadiomics. Using 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.
OBJECTIVES: This study aimed to develop and evaluate multiple machine learning models utilizing contrast-enhanced T1-weighted imaging (T1-CE … in patients with high and low CD3+ tumor-infiltrating lymphocyte (TIL) density.
RESULTS: The three radiomics models performed well in predicting the infiltration of CD3+ TILS, with area under the curve (AUC) values of 0.871, 0.982, and 0.913, respectively, in the training set for the LR, RF, and SVM models. In the validation set, the corresponding AUC valu …
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.
The 2021 WHO classification of brain tumours revolutionised the oncological field by emphasising the role of molecular, genetic and pathogen … fMRI). The current novelty relies on the application of AI in brain neuro-oncology, mainly based on radiomics and radiogenomics models, which enhance standard and advanced MRI sequences in predicting glioma genetic status by identifying the mutation of multiple key biomarkers deeply impacting patients' diagnosis, prognosis and treatment, such as IDH, EGFR, …
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.
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Parkinson disease (PD) patients with motor complications are often considered for deep brain stimulation (DBS) su … ical feasibility of predicting DBS outcomes from presurgical QSM.
METHODS: A novel presurgical QSM radiomics approach using a regression model is presented to predict DBS outcome according to spatial features in QSM deep gray nuclei. To overcome limited and noisy training data, data augmentation using label noise injection or "compensation" was used to imp …
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.
OBJECTIVE: This study aims to develop a noninvasive radiomics model based on magnetic resonance imaging (MRI) for accurately predicting the longitudinal extent of hilar cholangiocarcinoma (HCCA), to assist in subsequent surgical decision making.
METHODS: This study retrospectively collected and analyzed data from patients with HCCA across three medical centers in China. Radiomics quantitative features were extracted from T2-weighted imaging (T2WI), diffusion-weighted imaging (DWI), and enhanced T1 high-resolution isotropic volume examination (e-THRIVE) sequences. L1 regularization was employe…
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.
Accurate, noninvasive diagnosis of compensated advanced chronic liver disease (cACLD) is essential for effective clinical management but remains challenging. This study aimed to develop a deep learning-based radiomics model using international multicenter data and to evaluate its performance by comparing it to the two-dimensional shear wave elastography (2D-SWE) cut-off method covering multiple countries or regions, etiologies, and ultrasound device manufacturers. This retrospective study included 1937 adult patients with chronic liver disease due to hepatitis B, hepatitis C, or metabolic dysf…
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.
OBJECTIVE: Accurate preoperative predict the cell lineages of non-functioning pituitary neuroendocrine tumors (NFPitNETs) can help neurosurgeons develop treatment strategies. This study aimed to predict the three cell lineages of NFPitNETs using radiomics based on MRI.
METHODS: NFPitNETs patients from January 2019 and January 2023 were retrospectively enrolled, with adenoma lineages including SF-1 (n = 239), TPIT (n = 204), and PIT-1 (n = 100). Sagittal T1-weighted images (T1WI), contrast-enhanced (CE) sagittal T1WI, CE-coronal T1WI, and axial T2WI were obtained for tumor segmentation on ITK-…
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: We aimed to develop a preoperative clinical radiomics survival prediction model based on the radiomics features via deep learning to provide a reference basis for preoperative assessment and treatment decisions for patients with gallbladder carcinoma (GBC).
METHODS: A total of 168 GBC patients who underwent preoperative upper abdominal enhanced CT from one high-volume medical center between January 2011 to December 2020 were retrospectively analyzed. The region of interest (ROI) was manually outlined by two physicians using 3D Slicer software to establish a nnU-Net model. The DeepS…
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: Early identification of severe acute pancreatitis (SAP) in patients with metabolic syndrome (MetS) is crucial for improving prognosis and guiding timely intervention. Conventional scoring systems such as the bedside index for severity in acute pancreatitis (BISAP) and magnetic resonance severity index (MRSI) show limited accuracy for early prediction. MRI-based radiomics offers a noninvasive approach to quantify subtle image features that may reflect underlying disease heterogeneity. Integrating radiomics with clinical indicators may enhance prediction of SAP progression in MetS pa…
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.
Amyloid : the international journal of experimental and clinical investigation : the official journal of the International Society of Amyloidosis2025eng
BACKGROUND: We explored the value of myocardial radiomics by computed tomography angiography (CTA) for detection of transthyretin amyloidosis cardiomyopathy (ATTR-CM).
METHODS: The study included 589 patients with aortic stenosis and CTA datasets. Radiomics were extracted from LV myocardium. Arm 1 (n = 400) served for method optimisation and removal of redundant features. In Arm 2 (n = 30), we identified radiomics associated with extracellular volume by CT (ECVCT); in Arm 3 (n = 159), radiomics were compared in patients with/without positive bone scintigraphy scan (training cohort, n = 84; va…
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.
OBJECTIVE: To evaluate the value of a radiomics-based machine learning model in detecting Type-B aortic dissection (TBAD) on computed tomography (CT) images.
METHODOLOGY: This retrospective analysis included one hundred records of patients with clinically diagnosed TBAD and one hundred records of non-TBAD patients treated at the First Hospital of Jiaxing from January 2010 to January 2024. Radiomics features were extracted from CT non-contrast images, and the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) was used to construct dimensionality reduction and prediction models. The diagno…
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.
Pituitary neuroendocrine tumors (PitNETs) represent approximately 16% of primary brain tumors. Tumor consistency, whether soft or hard, directly affects surgical strategy, extent of resection, and risk of complications. This study aimed to perform a systematic review and meta-analysis on the use of artificial intelligence and radiomics to predict the consistency of PitNETs. A systematic search was conducted to identify studies that evaluated the prediction of PitNET consistency using radiomics and artificial intelligence algorithms. Study quality was assessed using the Radiomics Quality Score …
СтатьяСистематический обзорМетаанализПоиск 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.
MedElevator
Войти в исследования