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

14 177 публикаций

Поиск: 37 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 1 054 с найденным полным текстом
Выберите статьи для научной работыПосле входа — выбор статей и сборка документа

Comparing prostate diffusion weighted images reconstructed with a commercial deep-learning product to a deep learning phase corrected model at 1.5 T.

PURPOSE: To determine whether a new deep learning (DL) based phase corrected (DLPC) reconstruction model can enhance image quality of diffusion weighted images of the prostate acquired at 1.5 T compared to a commercially available DL based product. METHODS AND MATERIALS: A retrospective study of 30 consecutive patients undergoing conventional multiparametric MRI (mpMRI) of the prostate on a single 1.5 T scanner was performed. Diffusion image datasets reconstructed with a commercially available DL product and a new DLPC model were assessed. Qualitative image assessment was performed by three b

СтатьяСравнительное исследованиеПоиск 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 41297172Открыть статью

Rapid high resolution MR neurography with a diffusion-weighted pre-pulse.

PURPOSE: To introduce, optimize, and assess the feasibility of a new scheme to rapidly acquire high-resolution volumetric neurographic images using a three-dimensional turbo spin-echo sequence combined with a diffusion-weighted pre-pulse called improved motion-sensitized driven equilibrium (iMSDE): Diffusion-prepared MR Neurography (D-prep MRN). METHODS: In order to optimize the signal suppression of blood vessels and muscle at D-prep MRN, coronal lumbosacral plexus images were acquired in five volunteers at 3T, and the following parameters were examined: iMSDE gradient-strength (b-value) of

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 23666153Открыть статью

Texture based segmentation of epithelial layer from oral histological images.

The objective of this paper is to provide a texture based segmentation algorithm for better delineation of the epithelial layer from histological images in discriminating normal and oral sub-mucous fibrosis (OSF). As per literature and oral clinicians, it is established that the OSF initially originates and propagates in the epithelial layer. So, more accurate segmentation of this layer is extremely important for a clinician to make a diagnostic decision. In doing this, Gabor based texture gradient is computed in gray scale images, followed by preprocessing of the microscopic images of oral hi

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 21493079Открыть статью

Comparison of irregular flux viewer system with BONENAVI version for identification of Tc-99m MDP whole body bone scan metastasis images.

The Tc-99m methylene diphosphonate (MDP) whole body bone scan (WBBS) has been widely accepted as a method of choice for the initial diagnosis of bone and joint changes in patients with oncologic diseases. The WBBS has shown high sensitivity but relatively low specificity due to bone variation. This study aims to use the self-developing irregular flux viewer (IFV) system to predict possible bone lesions in planar WBBS. The study uses gradient vector flow (GVF) and self-organizing map (SOM) methods to analyze the blood fluid-dynamics and evaluate hot points. The evaluation includes a selection o

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 33967076Открыть статью

Virtual reality of the lower urinary tract in women.

Advances in computerized and imaging technology permit both students and doctors to depict the anatomy of the human pelvis more realistically than with previous methods. Further refinements outline fine pelvic structures, such as the nerve plexus, which may as a result be spared during major pelvic surgery, thus preserving the function of the bladder neck and urethra. Dynamic computerized tomography or magnetic resonance imaging, coupled with three-dimensional depiction of the lower urinary tract and its adjacent structures, enable visualization of the whole lower urinary tract and the pelvic

СтатьяОбзорПоиск 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 10450824Открыть статью

FasNet: a hybrid deep learning model with attention mechanisms and uncertainty estimation for liver tumor segmentation on LiTS17.

Liver cancer, especially hepatocellular carcinoma (HCC), remains one of the most fatal cancers globally, emphasizing the critical need for accurate tumor segmentation to enable timely diagnosis and effective treatment planning. Traditional imaging techniques, such as CT and MRI, rely on manual interpretation, which can be both time-intensive and subject to variability. This study introduces FasNet, an innovative hybrid deep learning model that combines ResNet-50 and VGG-16 architectures, incorporating Channel and Spatial Attention mechanisms alongside Monte Carlo Dropout to improve segmentatio

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 40399406Открыть статью

Automated adaptive detection and reconstruction of quiescent cardiac phases in free-running whole-heart acquisitions using Synchronicity Maps from PHysiological mOtioN In Cine (SYMPHONIC) MRI.

PURPOSE: To reconstruct whole-heart images from free-running acquisitions through automated selection of data acceptance windows (ES: end-systole, MD: mid-diastole, ED: end-diastole) that account for heart rate variability (HRV). METHODS: SYMPHONIC was developed and validated in simulated (N = 1000) and volunteer (N = 14) data. To validate SYMPHONIC, the position of the detected acceptance windows, total duration, and resulting ventricular volume were compared to the simulated ground truth to establish metrics for temporal error, quiescent interval duration, and volumetric error, respectively

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 40828222Открыть статью

Computationally guided personalized targeted ablation of persistent atrial fibrillation.

Atrial fibrillation (AF)-the most common arrhythmia-significantly increases the risk of stroke and heart failure. Although catheter ablation can restore normal heart rhythms, patients with persistent AF who develop atrial fibrosis often undergo multiple failed ablations, and thus increased procedural risks. Here, we present personalized computational modelling for the reliable predetermination of ablation targets, which are then used to guide the ablation procedure in patients with persistent AF and atrial fibrosis. First, we show that a computational model of the atria of patients identifies

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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 31427780Открыть статью

Visualization of the airway in infants with MRI using pointwise encoding time reduction with radial acquisition (PETRA).

PURPOSE: To assess airway visibility in infants using pointwise encoding time reduction with radial acquisition (PETRA). MATERIALS AND METHODS: PETRA was obtained in 37 infants (gestational age: 23-43 weeks; postconceptional age: 34-46 weeks) using 3T magnetic resonance imaging (MRI) without respiratory gating. The visibility of the branching point and the airway structures, including the trachea and bronchi, on PETRA was scored by two experienced pediatric radiologists using a four-point scale (0-3). The rates of good visibility (score 3 or 2) were calculated for each airway structure. Inter

Оценочное исследованиеСтатьяПоиск 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 27490158Открыть статью

Efficient 3D geometric and Zernike moments computation from unstructured surface meshes.

This paper introduces and evaluates a fast exact algorithm and a series of faster approximate algorithms for the computation of 3D geometric moments from an unstructured surface mesh of triangles. Being based on the object surface reduces the computational complexity of these algorithms with respect to volumetric grid-based algorithms. In contrast, it can only be applied for the computation of geometric moments of homogeneous objects. This advantage and restriction is shared with other proposed algorithms based on the object boundary. The proposed exact algorithm reduces the computational comp

Оценочное исследованиеСтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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 20714011Открыть статью

Role of image thermography in early breast cancer detection- Past, present and future.

One of the most prevalent cancers among women is the breast cancer. Accurate diagnosis of breast cancer at an early stage can reduce the mortality associated with this disease. Infrared Breast Thermography, which is a screening tool used to measure the temperature distribution of breast tissue, is a suitable adjunct tool to mammography. Breast thermography has many advantages as it is non-invasive, safe and painless. Thermographic image and usage of artificial neural networks have improved the accuracy of thermography in early diagnosis of breast abnormality. This paper presents survey based o

СтатьяСистематический обзорПолный 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 31525547Открыть статью

Unsupervised Brain MRI Anomaly Detection via Inter-Realization Channels.

Accurate anomaly detection in brain Magnetic Resonance Imaging (MRI) is crucial for early diagnosis of neurological disorders, yet remains a significant challenge due to the high heterogeneity of brain abnormalities and the scarcity of annotated data. Traditional one-class classification models require extensive training on normal samples, limiting their adaptability to diverse clinical cases. In this work, we introduce MadIRC, an unsupervised anomaly detection framework that leverages Inter-Realization Channels (IRC) to construct a robust nominal model without any reliance on labeled data. We

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 40576323Открыть статью

Alzheimer's disease image classification based on enhanced residual attention network.

With the increasing number of patients with Alzheimer's Disease (AD), the demand for early diagnosis and intervention is becoming increasingly urgent. The traditional detection methods for Alzheimer's disease mainly rely on clinical symptoms, biomarkers, and imaging examinations. However, these methods have limitations in the early detection of Alzheimer's disease, such as strong subjectivity in diagnostic criteria, high detection costs, and high misdiagnosis rates. To address these issues, this study proposes a deep learning model to detect Alzheimer's disease; it is called Enhanced Residual

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 39869613Открыть статью

Lumbar Spinal Stenosis Detection from Sagittal and Axial MR Images using Hybrid of Deep Kronecker Network and SpinalNet.

PURPOSE: The main purpose of this research is to develop an automated and accurate method for detecting Lumbar Spinal Stenosis (LSS) using both sagittal and axial MRI images. The study addresses the challenge of differentiating LSS from similar conditions such as herniated disks, aiming to facilitate quick diagnosis with less dependence on expert interpretation. METHOD: This research proposes a Hybrid Deep Kronecker Spinal Network (DKN_Spinal) for LSS detection using sagittal and axial Magnetic Resonance Imaging (MRI) images. Here, the input sagittal and axial images are fed for the pre-proce

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 40676208Открыть статью

Real-Time Detection of Meningiomas by Image Segmentation: A Very Deep Transfer Learning Convolutional Neural Network Approach.

BACKGROUND/OBJECTIVES: Developing a treatment strategy that effectively prolongs the lives of people with brain tumors requires an accurate diagnosis of the condition. Therefore, improving the preoperative classification of meningiomas is a priority. Machine learning (ML) has made great strides thanks to the development of convolutional neural networks (CNNs) and computer-aided tumor detection systems. The deep convolutional layers automatically extract important and dependable information from the input space, in contrast to more traditional neural network layers. One recent and promising adv

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 40423252Открыть статью

Comparative analysis of transformer-based deep learning models for glioma and meningioma classification.

INTRODUCTION/BACKGROUND: This study compares the classification accuracy of novel transformer-based deep learning models (ViT and BEiT) on brain MRIs of gliomas and meningiomas through a feature-driven approach. Meta's Segment Anything Model was used for semi-automatic segmentation, therefore proposing a total neural network-based workflow for this classification task. METHODS: ViT and BEiT models were finetuned to a publicly available brain MRI dataset. Gliomas/meningiomas cases (625/507) were used for training and 520 cases (260/260; gliomas/meningiomas) for testing. The extracted deep radi

СтатьяСравнительное исследованиеПоиск 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 40554122Открыть статью

[Effect of Deep Learning-based Contrast-enhanced CT Image Reconstruction on the Image Quality of the Biliary System].

Objective To evaluate the effect of a deep learning reconstruction (DLR) method on the visibility of contrast-enhanced CT images of the biliary system by comparing it with different iterative reconstruction algorithms including the adaptive iterative dose reduction 3D (AIDR 3D) algorithm,forward projected model based iterative reconstruction solution (FIRST),and filtered back projection (FBP) algorithm. Methods A total of 30 patients subjected to abdominal contrast-enhanced CT and diagnosed with dilatation of common bile duct or extrahepatic bile duct were retrospectively included in this stud

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 36065694Открыть статью

Postprocessing in Maxillofacial Multidetector Computed Tomography.

Multidetector computed tomography (CT) and volumetric rendering techniques have always been a useful support for the anatomical and pathological study of the maxillofacial district. Nowadays accessibility to multidetector CT scanners allows the achievement of images with an extremely thin collimation and with high spatial resolution, not only along the axial plane but also along the patient's longitudinal axis. This feature is the main theoretical assumption for multiplanar imaging and for an optimal 3-dimensional postprocessing. Multiplanar reconstruction (MPR) techniques permit images along

СтатьяОбзорПоиск 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 26002181Открыть статью

Level set segmentation of breast masses in contrast-enhanced dedicated breast CT and evaluation of stopping criteria.

Dedicated breast CT (bCT) produces high-resolution 3D tomographic images of the breast, fully resolving fibroglandular tissue structures within the breast and allowing for breast lesion detection and assessment in 3D. In order to enable quantitative analysis, such as volumetrics, automated lesion segmentation on bCT is highly desirable. In addition, accurate output from CAD (computer-aided detection/diagnosis) methods depends on sufficient segmentation of lesions. Thus, in this study, we present a 3D lesion segmentation method for breast masses in contrast-enhanced bCT images. The segmentation

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПолный 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 24162667Открыть статью

Artifact reduction strategies for prosthetic heart valve CT imaging.

Multislice CT evaluation of prosthetic heart valves (PHV) is limited by PHV-related artifacts. We assessed the influence of different kV settings, a metal artifact reduction filter (MARF) and an iterative reconstruction algorithm (IR) on PHV-induced artifacts in an in vitro model. A Medtronic-Hall tilting disc and St Jude bileafet PHV were imaged using a 64-slice scanner with 100 kV/165 mAs, 120 kV/100 mAs, 140 kV/67 mAs at an equal CTDI(vol). Images were reconstructed with (1) filtered back projection (FBP), (2) IR, (3) MARF and (4) MARF and IR. Hypo- and hyperdense artifacts volumes (mean mm

Сравнительное исследованиеОценочное исследованиеСтатьяПоддержка 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 22476910Открыть статью