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

Differential Diagnosis of Benign and Malignant Thyroid Nodules Using Deep Learning Radiomics of Thyroid Ultrasound Images.

PURPOSE: We aimed to propose a highly automatic and objective model named deep learning Radiomics of thyroid (DLRT) for the differential diagnosis of benign and malignant thyroid nodules from ultrasound (US) images. METHODS: We retrospectively enrolled and finally include US images and fine-needle aspiration biopsies from 1734 patients with 1750 thyroid nodules. A basic convolutional neural network (CNN) model, a transfer learning (TL) model, and a newly designed model named deep learning Radiomics of thyroid (DLRT) were used for the investigation. Their diagnostic accuracy was further compar…

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 32339983Открыть статью

Stability of radiomics features in apparent diffusion coefficient maps from a multi-centre test-retest trial.

Quantitative radiomics features, extracted from medical images, characterize tumour-phenotypes and have been shown to provide prognostic value in predicting clinical outcomes. Stability of radiomics features extracted from apparent diffusion coefficient (ADC)-maps is essential for reliable correlation with the underlying pathology and its clinical applications. Within a multicentre, multi-vendor trial we established a method to analyse radiomics features from ADC-maps of ovarian (n = 12), lung (n = 19), and colorectal liver metastasis (n = 30) cancer patients who underwent repeated (<7 days) d…

СтатьяМногоцентровое исследованиеНаблюдательное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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 30886309Открыть статью

Radiomics study for differentiating gastric cancer from gastric stromal tumor based on contrast-enhanced CT images.

PURPOSE: To test the feasibility of differentiate gastric cancer from gastric stromal tumor using a radiomics study based on contrast-enhanced CT images. MATERIALS AND METHODS: The contrast-enhanced CT image data of 60 patients with gastric cancer and 40 patients with gastric stromal tumor confirmed by postoperative pathology were retrospectively analyzed. First, CT images were read by two senior radiologists to acquire subjective CT signs model, including perigastric fatty infiltration, perigastric enlarged lymph nodes, the enhancement and growth modes of gastric tumors. Second, the manual s…

Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка 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 31640109Открыть статью

Robustness versus disease differentiation when varying parameter settings in radiomics features: application to nasopharyngeal PET/CT.

OBJECTIVES: To investigate the impact of parameter settings as used for the generation of radiomics features on their robustness and disease differentiation (nasopharyngeal carcinoma (NPC) versus chronic nasopharyngitis (CN) in FDG PET/CT imaging). METHODS: We studied 106 patients (69/37 NPC/CN, pathology confirmed), and extracted 57 radiomics features under different parameter settings. Robustness was assessed by the intra-class correlation coefficient (ICC). Logistic regression with leave-one-out cross validation was used to generate classification probabilities, and diagnostic performance …

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 29520429Открыть статью

Pretreatment MR imaging radiomics signatures for response prediction to induction chemotherapy in patients with nasopharyngeal carcinoma.

PURPOSE: This study aimed to investigate the capability of magnetic resonance (MR) imaging radiomics signatures for pretreatment prediction of early response to induction chemotherapy in patients with nasopharyngeal carcinoma (NPC). MATERIALS AND METHODS: This was a retrospective study consisting of 120 patients with biopsy-proven NPC (stage II-IV). Texture features were extracted from the pretreatment morphological MR images for each case. Radiomics signatures were obtained with the least absolute shrinkage and selection operator method (LASSO) logistic regression model. The association betw…

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 29279146Открыть статью

Early prediction of radiotherapy-induced parotid shrinkage and toxicity based on CT radiomics and fuzzy classification.

MOTIVATION: Patients under radiotherapy for head-and-neck cancer often suffer of long-term xerostomia, and/or consistent shrinkage of paroti … cterize patients, coming from different sources, i.e. clinical features, dosimetric parameters, and radiomics-based measures obtained by texture analysis of Computed Tomography images. A learning approach based on the composition of simple models in a more complicated one allows to consider the features separately, in order to identify predictors and models …

Сравнительное исследованиеСтатьяПоиск 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 28325604Открыть статью

Age estimation through mandibular radiomic attributes in panoramic radiographs using convolutional neural networks.

PURPOSE: Artificial intelligence (AI)-based approaches to mandibular age estimation are limited by reliance on manually selected anatomical features. Thus, this study aimed to develop and validate a convolutional neural network (CNN)-based model to estimate age from panoramic radiographs through the analysis of mandibular radiomic attributes. MATERIALS AND METHODS: This was a cross-sectional study based on digital panoramic radiographs of patients aged 2 to 97 years. To develop the segmentation model, 600 radiographic images were manually annotated and used only for training. A U-Net-based CN

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 42845833Открыть статью

Early Prediction of Insufficient Response to Ursodeoxycholic Acid: A Multimodal Model Based on Radiomics and Clinical Indicators.

RATIONALE AND OBJECTIVES: This study aimed to integrate two-dimensional ultrasound (2D-US) radiomics and clinical indicators to develop a prediction model for early identification of primary biliary cholangitis (PBC) patients with insufficient response to ursodeoxycholic acid (UDCA) at 6 months. MATERIALS AND METHODS: 136 PBC patients were enrolled. Least absolute shrinkage and selection operator regression was applied to select key features and construct a radiomics model. Six machine learning algorithms were compared using 5-fold nested cross-validation. Univariate and multivariate logistic…

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 42833972Открыть статью

Inter-Observer Reproducibility of [18F]FDG PET/CT Radiomic Features in Primary Breast Carcinoma.

Radiomic feature stability is a necessary condition for clinical translation, yet the impact of inter-observer segmentation variability remains insufficiently characterized for [18F]FDG PET/CT in breast carcinoma. We evaluated the inter-observer reproducibility of 107 original radiomic features extracted from [18F]FDG PET/CT images of 42 patients with biopsy-proven, treatment-naive primary breast carcinoma, using an IBSI-aligned PyRadiomics workflow. Two nuclear medicine physicians independently segmented each tumor using semi-automatic Otsu thresholding to generate an initial tumor mask, foll…

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 42506146Открыть статью

Uncertainty-aware deep learning for classifying colonic fdg-pet uptake using radiomic features.

This study developed deep learning models to differentiate tumorous from non-tumorous incidental colorectal FDG-PET uptake using radiomic features categories and to evaluate both classification performance and predictive uncertainty. PET data from 80 patients (45 tumorous, 35 non-tumorous) were analyzed. Radiomic features were grouped into morphology, intensity, texture, and all features, and feature selection was performed using LassoCV within each training split. Model development and evaluation used repeated stratified hold-out validation (10 splits; train/test = 80/20) with internal cross-

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 41961248Открыть статью

Sexual dimorphism and pro-atherogenic computed tomography radiomic phenotypes of subcutaneous and visceral abdominal fat.

BACKGROUND: Standard body fat metrics fail to capture the unique biological characteristics of subcutaneous (SAF) and visceral (VAF) abdomin … sity in SAF (metabolic densification) and lower radiodensity in VAF (pathological hypertrophy). TAF radiomics significantly enhanced the performance of the TAF area to detect CCS > 0, and its accuracy was comparable to more complex models combining the best-performing pro-atherogenic SAF and VAF radiomic features. CONCLUSION: CT radiomics identified textur …

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 42625001Открыть статью

Tumor morphology on CT radiomics is largely driven by the local anatomical environment, not the primary tumor type.

OBJECTIVE: Radiogenomics promises noninvasive tumor profiling; however, the extent to which imaging morphology reflects tumor lineage versus host-organ milieu remains unclear. This study aimed to quantify the relative influence of tumor type and anatomical environment on contrast-enhanced computed tomography (CT) radiomic phenotypes. MATERIALS AND METHODS: A discovery cohort of 1,598 patients (10,485 lesions) and an external validation cohort of 2,440 patients (6,597 lesions) underwent portal-venous-phase CT. After manual segmentation, lesion-level radiomic features were standardized and embe

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 41817818Открыть статью

Advanced Reliability of Radiomic Features in Ex Vivo HypersightTM-CBCT Imaging by iCBCT-Acuros Reconstruction.

BACKGROUND/AIM: High-quality cone-beam CT (CBCT) imaging, such as HyperSight™-CBCT on the ETHOS® O-ring linear accelerator, has significantly improved adaptive radiotherapy by providing high imaging precision. Advanced reconstruction techniques like the iCBCT-Acuros reconstruction mode have the potential to enhance reliability of quantitative image evaluations, especially regarding interpretation of radiomic features. This study evaluated how the iCBCT-Acuros reconstruction mode improves reliability of radiomic features compared to standard iCBCT in HyperSight™-CBCT imaging. MATERIALS AND MET

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 41895758Открыть статью

A Novel Radiomic Model for Risk Stratification of Cerebral Herniation in Radiation-Induced Cystic Brain Necrosis.

Background: Radiation-induced cystic brain necrosis (RCN) can progress rapidly to life-threatening cerebral herniation. This study aimed to develop a predictive model integrating radiomic features and clinical variables to assess the risk of cerebral herniation in RCN patients. Methods: A total of 130 patients diagnosed with RCN following radiotherapy for nasopharyngeal carcinoma were retrospectively enrolled and randomly assigned to training (n = 91) and testing (n = 39) cohorts in a 7:3 ratio. Radiomic features were extracted from baseline T2-weighted magnetic resonance imaging (MRI), and 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 41899555Открыть статью

Radiomic Analysis of MRI for Assessing Response to Neoadjuvant Chemoradiotherapy in Rectal Adenocarcinoma: A Systematic Review and Metaanalysis.

BACKGROUND: This study aimed to evaluate the diagnostic performance of magnetic resonance imaging (MRI)-based radiomics for predicting pathological complete response (pCR) after neoadjuvant chemoradiotherapy in patients with locally advanced rectal adenocarcinoma. METHODS: Eligible studies developed MRI-based radiomics or deep learning models to predict pCR and reported sufficient data to reconstruct 2 × 2 contingency tables. Only validation cohorts were included in the quantitative synthesis. Study quality was assessed using Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies-2 and the Radiomi…

СтатьяСистематический обзорМетаанализПоиск 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 42327954Открыть статью

Category-ComBat with distribution coefficient: a scale-adaptive harmonization algorithm for multicenter radiomic feature standardization.

INTRODUCTION: Multicenter radiomic studies are fundamentally constrained by inter-center feature variability arising from differences in scanner hardware, acquisition protocols, and reconstruction parameters. Existing harmonization methods, including ComBat, treat these sources of variability as undifferentiated batch noise and primarily correct feature distribution location, leaving scale-level heterogeneity unaddressed. This study proposes Category-ComBat with Distribution Coefficient (Category-ComBat-ω), a two-level harmonization framework for multicenter CT radiomics. METHODS: A total of …

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 42807804Открыть статью

Predicting early recurrence of craniopharyngioma using multi-omics radiomic modeling: a retrospective cohort study.

Craniopharyngiomas (CPs) are benign tumors arising in the sellar and suprasellar regions, but they frequently recur after surgery because of their proximity to critical neurovascular and hypothalamic structures. This study aimed to develop and validate a habitat-based multimodal radiomics model for early postoperative recurrence prediction in CP. This retrospective single-center cohort included 106 patients with pathologically confirmed CP selected from 136 consecutive surgically treated cases. Preoperative magnetic resonance imaging (MRI) scans (T1-weighted imaging, contrast-enhanced T1-weigh…

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 42809153Открыть статью

Application of a multimodal MRI model integrating radiomics and habitat features for predicting glioma pathology and prognosis.

BACKGROUND: Accurate grading and prognostic assessment of glioma requires integrating key molecular biomarkers, including IDH mutation status and the Ki-67 proliferation index. However, current radiomics studies often focus on single-task predictions and rely on manual tumor segmentation, which fails to capture intratumoral spatial heterogeneity. This study proposes an automated whole-tumor segmentation-based multimodal MRI approach integrating habitat radiomics to achieve noninvasive, multitask prediction of WHO grade, IDH mutation, Ki-67 labeling index (LI), and 2-year postoperative survival…

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 42121116Открыть статью

Noninvasive Prediction of Perineural Invasion and Lymphovascular Invasion in Prostate Cancer Using bpMRI Radiomic Signatures.

OBJECTIVE: Perineural invasion (PNI) and lymphovascular invasion (LVI) are critical predictors of aggressive behavior and poor prognosis in prostate cancer (PCa), yet their diagnosis relies on postoperative histopathology. This study aims to develop a noninvasive radiomic model based on biparametric magnetic resonance imaging (bpMRI) for preoperative prediction of PNI and LVI. METHODS: A total of 256 patients with pathologically confirmed PCa who underwent radical prostatectomy were retrospectively enrolled. Patients from Center 1 (n = 179) constituted the training set, while those from Cente

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 41513575Открыть статью

Radiomics as a tool for predicting biochemical recurrence after total prostatectomy: a systematic review and meta-analysis.

PURPOSE: Biochemical recurrence (BCR) following radical prostatectomy (RP) remains a significant concern in prostate cancer (PCa) management, as it is associated with an increased risk of metastasis and disease progression. While conventional clinical and pathological prognostic factors are helpful in determining the prognosis, their accuracy remains suboptimal. Radiomics has been shown to be a promising tool for improving risk stratification and outcome prediction in PCa patients post-RP. This systematic review and meta-analysis aims to evaluate the prognostic value of radiomics-based models …

СтатьяСистематический обзорМетаанализПолный 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 41520314Открыть статью