INTRODUCTION: Glioblastoma (GBM) is the most aggressive primary malignant brain tumor in adults, with median overall survival around 15 mont … Calibration curves and DCA demonstrated good model calibration and clinical utility.
DISCUSSION: A radiomics-based multi-sequence MRI machine learning model may serve as a non-invasive adjunct for preoperative Ki-67 estimation in GBM. The combined sequence approach outperformed single modalities, and SHAP analysis enhanced interpretability; however, clinic …
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: To develop a non-invasive, accurate diagnostic model by integrating ultrasound radiomics with Ultrasound Elastography (UE) for BI-RADS category 4 breast masses, addressing limitations of current diagnostic methods.
METHODS: A total of 720 patients with BI-RADS category 4 breast lesions (504 for training/216 for internal validation) and 102 external validation patients were enrolled. From the 623 radiomic features extracted by Pyradiomics, 9 stable features were retained after Z-score standardization, intraclass correlation coefficient analysis (>0.9), and max-relevance and min-redund…
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.
The use of deep learning radiomics to predict whether advanced prostate cancer (PCa) will progress within two years after treatment has been validated, yet there remains a lack of research on estimating time to progression. Patients were enrolled from October 2017 to March 2024. One hundred and eighty-two patients with advanced PCa diagnosed through ultrasound-guided systematic prostate biopsy were enrolled. A deep learning-based radiomics model for predicting progression was firstly developed using pretreatment MR apparent diffusion coefficient (ADC) maps, and the performance of manual (ROIre…
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: Cachexia adversely affects treatment outcomes in patients with lymphoma, highlighting the need for early risk identification. This study aimed to develop a predictive model using [¹⁸F]fluoro-2-deoxy-D-glucose ([¹⁸F]FDG) positron emission tomography (PET) radiomics features to identify lymphoma patients at risk of developing cachexia.
METHODS: A total of 150 lymphoma patients who underwent pre-treatment [¹⁸F]FDG PET/computed tomography (CT) were retrospectively enrolled from two centers and randomly divided into training and testing cohorts. Radiomics features were extracted from m…
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.Prostate-specific membrane antigen (PSMA) PET/CT is routinely used to restage prostate cancer (PCa) in patients with biochemical recurrence (BCR), yet negative scans may still harbor subclinical disease. This study investigated whether radiomics features extracted from recurrence-prone organs on negative [18F]DCFPyL PET/CT can predict clinical progression (CP) and clinical progression-free survival.Materials and Methods.We performed a post-hoc analysis of 132 patients with BCR (mean age, 74.5 years) who had negative [18F]DCFPyL PET/CT scans and received no further treatment after imagi…
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: To investigate the value of cone-beam computed tomography (CBCT)-based delta radiomics for predicting short-term radiotherapy (RT) response in nasopharyngeal carcinoma (NPC).
METHODS: A total of 132 pathologically confirmed NPC patients receiving RT were retrospectively enrolled. Serial CBCT images during weeks 1-4 were collected. Patients were grouped by therapeutic response and randomly divided into training and test sets (7:3). Radiomic features from fractional CBCTs were extracted via Pyradiomics. Temporal delta-radiomic features were derived from interfraction differences. After…
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 evaluate the feasibility of an arterial-phase computed tomography (CT)-based radiomics and habitat imaging model for noninvasive prediction of programmed death-ligand 1 (PD-L1) expression in non-small cell lung cancer (NSCLC).
METHODS: This retrospective study included 246 patients with pathologically confirmed NSCLC who underwent arterial-phase CT between January 2021 and March 2024. Patients were randomly divided into a training cohort (n = 172) and a validation cohort (n = 74). Whole-tumor radiomics features were extracted from manually segmented lesions, while tumor habitats…
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 develop and validate a combined clinical and tumor-peritumoral CT radiomics model to differentiate bronchiolar adenoma (BA) from lung adenocarcinoma (LUAD), thereby improving preoperative diagnostic accuracy and guiding individualized treatment strategies.
METHODS: A total of 362 patients with pathologically confirmed BA or LUAD were retrospectively analyzed. Data from Medical Center 1 (n = 281) were divided into training and test sets (7:3 ratio), and data from Medical Center 2 (n = 81) served as an external validation set. Clinical characteristics, CT morphologi…
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: To compare the diagnostic performance of apparent diffusion coefficient (ADC) map-based radiomics with conventional CT and DWI for differentiating cholesteatoma from non-cholesteatomatous middle ear lesions and to evaluate the incremental value of their integration using machine learning (ML).
METHODS: This retrospective single-centre study included a derivation cohort of 51 histopathologically confirmed lesions (23 cholesteatomas, 28 non-cholesteatomatous lesions) and a held-out internal validation cohort of 20 lesions (9 cholesteatomas, 11 non-cholesteatomatous lesions). Convention…
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 evaluate the diagnostic performance of machine learning (ML) algorithms based on radiomic features extracted from cone-beam CT (CBCT) images in differentiating the nasopalatine duct (NPD) from the nasopalatine duct cyst (NPDC), and to compare their performance with that of a dentomaxillofacial radiologist.
METHODS: CBCT scans from 101 histopathologically confirmed NPDC cases and 101 age- and sex-matched controls with normal NPD were retrospectively analysed. Manual segmentation was performed to extract 1037 radiomic features (original, Laplacian of Gaussian, an
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/Objectives: This study aims to evaluate the diagnostic performance of radiomic features derived from cone-beam computed tomography (CBCT) images in differentiating radicular cysts (RC) from periapical granulomas (PG). The study also compares the performance of traditional machine learning (ML) algorithms with a novel deep learning (DL) model, Radiomics Cyst Convolutional Neural Network (RadC-CNN). Methods: CBCT images of 98 patients (55 RC, 43 PG), confirmed by histopathological diagnosis, were retrospectively analyzed. Lesions were semi-automatically segmented in 3D Slicer, and 48 …
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: The objective of this study was to develop and validate a noninvasive radiomics-based machine learning (ML) model integrated with clinicopathological features for the prediction of microsatellite instability [deficient mismatch repair (dMMR)/microsatellite instability-high (MSI-H)] status in right colon cancer, aiming to provide a preoperative decision-making tool for clinical practice.
METHODS: A total of 247 patients with right colon cancer [43 dMMR and 204 proficient mismatch repair (pMMR)] who underwent radical resection between January 1, 2017, and 31 December 2024, were enrol…
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.
OBJECTIVE: The primary aim of this study was to develop and internally validate ultrasound-based radiomics models to discriminate between all types of benign and malignant adnexal masses. The secondary aim was to compare the performance of the radiomics models with that of the Assessment of Different NEoplasias in the adneXa (ADNEX) model.
METHODS: This was a retrospective, observational, single-center study, for which all patients with an adnexal mass that were included in the ongoing International Ovarian Tumor Analysis phase-5 and phase-7 studies and were examined using ultrasound between …
СтатьяНаблюдательное исследованиеВалидационное исследованиеПоиск 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: Response to neoadjuvant therapy in locally advanced rectal cancer (LARC) is heterogeneous, and early identification of non-respo … mented on oblique axial T2-weighted images. A total of 107 radiomic features were extracted using PyRadiomics (vrs 3.0.1), with and without N4 bias field correction. Feature selection was performed using LASSO, followed by elastic net-regularized logistic regression. Model performance was evaluated using repeated stratified 5-fold cross-validation (20 repet …
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.
Lymphovascular invasion (LVI) is a critical independent prognostic factor in invasive breast cancer and is strongly associated with early re … geneity assessment for preoperative LVI prediction in breast cancer. We first summarize advances in radiomics, emphasizing the transition from whole-tumor analysis to optimized volume-of-interest strategies and delta-radiomics for capturing dynamic hemodynamic changes. We then review spatially resolved approaches, including habitat imaging and peritumoral a …
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: To address the challenge of preoperative prediction of synchronous liver metastasis (LM) in pancreatic cancer (PC), we developed and validated machine learning models integrating clinical and computed tomography (CT) radiomics features, and compared the performance and interpretability of linear (linear discriminant analysis [LDA]) versus nonlinear (multilayer perceptron [MLP]) architectures.
MATERIALS AND METHODS: This retrospective study enrolled 340 patients with pancreatic ductal adenocarcinoma (190 with LM, 150 without). Five radiomics features were selected usi…
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: Stem cell therapy is a potential approach for tumor treatment; however, its efficacy and safety remain incompletely controllable. Therefore, early prediction of tumor progression and therapeutic evaluation post-treatment to guide timely therapeutic adjustments is essential. Radiomics has recently been widely applied to assess tumor behavior and characteristics. This study aims to investigate the predictive value of MRI radiomics for therapeutic outcomes in the early stages of stem cell intervention in colon cancer.
METHODS: Subcutaneous tumor models were established by implanting …
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 evaluate the value of the clinical model for predicting axillary lymph node metastasis (ALNM) of breast cancer before operatio … r (LASSO), and the minimum redundancy maximum relevance (mRMR) were used for feature selection. The radiomics model was constructed by eighteen machine-learning techniques. B3GALT4 expression level of the primary tumor was analyzed using quantitative real-time polymerase chain reaction (qRT-PCR). A clinical model was constructed based on B3GALT4 mRNA level. …
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.
This editorial critically evaluated Liu et al's recent retrospective analysis of 283 Chinese patients with resectable pancreatic ductal aden … ollow-up duration potentially compromised long-term prognostic assessment. Contemporary advances in radiomics coupled with machine learning have enhanced multimodal data integration for PDAC management. However, clinical implementation continues to confront challenges including variability in imaging parameters, incomplete understanding of molecular underpi …
Редакционная 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/OBJECTIVES: Head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) diagnosis and treatment rely heavily on computed tomography (CT) imaging to evaluate tumor characteristics and lymph node (LN) involvement, crucial for staging, prognosis, and therapy planning. Conventional LN evaluation methods based on morphological criteria such as size, shape, and anatomical location often lack sensitivity for early metastasis detection. This study leverages radiomics to extract quantitative features from CT images, addressing the limitations of subjective assessment and aiming to enhance LN classificatio…
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.
MedElevator
Войти в исследования