Recent improvements in biomedical image analysis using deep learning based neural networks could be exploited to enhance the performance of Computer Aided Diagnosis (CAD) systems. Considering the importance of breast cancer worldwide and the promising results reported by deep learning based methods in breast imaging, an overview of the recent state-of-the-art deep learning based CAD systems developed for mammography and breast histopathology images is presented. In this study, the relationship between mammography and histopathology phenotypes is described, which takes biological aspects into 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.
Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention2005eng
This paper describes a technique to approximately predict the facial morphology after standardized orthognathic ostoetomies. The technique only relies on the outer facial morphology represented as a set of surface points and does not require computed tomography (CT) images as input. Surface points may either be taken from 3D surface scans or from 3D positions palpated on the face using a tracking system. The method is based on a statistical model generated from a set of pre- and postoperative 3D surface scans of patients that underwent the same standardized surgery. The model contains both the
Оценочное исследованиеСтатьяПоиск 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 Acute aortic dissection (AD) is a life-threatening medical emergency. It has been debated whether the multiphase dynamic computed tomography angiography (CTA) protocol is superior to the standard triphasic protocol for revealing the characteristics of AD. Purpose To examine two multiphase dynamic protocols, Dynamic four-dimensional (4D) CTA using the shuttle mode and Flash 4D CTA using the high-pitch mode for the assessment of AD and to compare them with the standard triphasic protocol. Material and Methods A total of 54 consecutive patients were randomly and equally assigned to thr
Сравнительное исследованиеСтатьяРандомизированное 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 AND OBJECTIVE: Accurate diagnosis of breast cancer in dense breasts requires expert radiologists to examine multiple ultrasound images per patient. This diagnosis procedure is tedious, time-consuming, and prone to misdiagnosis due to human fatigue. AI-aided diagnosis systems can help alleviate this burden. However, vast amounts of data from multiple hospitals, diverse patient demographics, imaging scanners, and protocols are required to develop accurate, robust, and generalizable AI models. Obtaining such a mixture of data is quite challenging due to privacy concerns, data ownership
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.
AIMS: A computer-aided diagnosis (CAD) system for automated evaluation of developmental dysplasia of the hip (DDH) via ultrasound, integrating Deep Learning (DL) for anatomical segmentation and performing α&β angle calculations utilizing the Graf Method is presented. A custom image processing method excludes the inferior ilium's curvature during the baseline definition, enhancing accuracy and replicating radiologists' real-world workflow.
MATERIALS AND METHODS: Our dataset comprised 452 raw images from 370 newborns. For {'validation'+"test"}, {'nv=91'+"nte=45"}≡136 images were reserved (never
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: To explore the abnormality score trends of artificial intelligence-based computer-aided diagnosis (AI-CAD) in the serial mammography of patients until a final diagnosis of breast cancer.
METHOD: From 2015 to 2019, 126 breast cancer patients who had at least two previous mammograms obtained from 2008 up to cancer diagnosis were included. AI-CAD was retrospectively applied to 487 previous mammograms and all the abnormality scores calculated by AI-CAD were obtained. The contralateral breast of each affected breast was defined as the control group. We divided all mammograms by 6-month in
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 aim of this study was to determine whether machine learning could reduce the number of mammograms the radiologist must read by using a machine-learning classifier to correctly identify normal mammograms and to select the uncertain and abnormal examinations for radiological interpretation.
METHODS: Mammograms in a research data set from over 7,000 women who were recalled for assessment at six UK National Health Service Breast Screening Program centers were used. A convolutional neural network in conjunction with multitask learning was used to extract imaging features from mammog
СтатьяМногоцентровое 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.
The use of convolutional neural networks (CNNs) has dramatically advanced our ability to recognize images with machine learning methods. We aimed to construct a CNN that could recognize the anatomical location of esophagogastroduodenoscopy (EGD) images in an appropriate manner. A CNN-based diagnostic program was constructed based on GoogLeNet architecture, and was trained with 27,335 EGD images that were categorized into four major anatomical locations (larynx, esophagus, stomach and duodenum) and three subsequent sub-classifications for stomach images (upper, middle, and lower regions). The p
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.
Computerised analysis on skin lesion images has been reported to be helpful in achieving objective and reproducible diagnosis of melanoma. In particular, asymmetry in shape, colour and structure reflects the irregular growth of melanin under the skin and is of great importance for diagnosing the malignancy of skin lesions. This paper proposes a novel asymmetry analysis based on a newly developed pigmentation elevation model and the global point signatures (GPSs). Specifically, the pigmentation elevation model was first constructed by computer-based analysis of dermoscopy images, for the identi
Оценочное исследованиеСтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАОбзорПоиск 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.
Computer-aided diagnosis systems have been developed to assist doctors in diagnosing thyroid nodules to reduce errors made by traditional diagnosis methods, which are mainly based on the experiences of doctors. Therefore, the performance of such systems plays an important role in enhancing the quality of a diagnosing task. Although there have been the state-of-the art studies regarding this problem, which are based on handcrafted features, deep features, or the combination of the two, their performances are still limited. To overcome these problems, we propose an ultrasound image-based diagnos
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: Multi-parametric MRI (mpMRI) datasets often vary between sites due to differences in acquisition protocols.
PURPOSE: Evaluate adherence of multi-site mpMRI dataset to minimum technical standards (MTS) of PI-RADSv2.1.
STUDY TYPE: Prospective.
SUBJECTS: Six hundred patients (Age (years): ≤ 49 = 0.8%, 50-59 = 10.7%, 60-69 = 47.0%, ≥ 70 = 41.5%) with intermediate-risk prostate cancer (PCa) imaged across 124 institutions prior to radiotherapy.
FIELD STRENGTH/SEQUENCE: 3T, 1.5T, and 1.16T, T2-weighted (T2w): fast spin-echo, diffusion-weighted imaging (DWI): single-shot echo-planar im
СтатьяМногоцентровое исследованиеРандомизированное 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.
Breast cancer is the most diagnosed cancer among women around the world. The development of computer-aided diagnosis tools is essential to help pathologists to accurately interpret and discriminate between malignant and benign tumors. This paper proposes the development of an automated proliferative breast lesion diagnosis based on machine-learning algorithms. We used Tabu search to select the most significant features. The evaluation of the feature is based on the dependency degree of each attribute in the rough set. The categorization of reduced features was built using five machine-learning
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.
Transcatheter direct annuloplasty has been introduced as a novel interventional treatment option for severe mitral valve regurgitation. Until now, only one direct annuloplasty device (Edwards Cardioband) has been commercially available, being implanted in more than 250 patients worldwide. Yet this procedure poses greater challenges regarding optimal fluoroscopic and echocardiographic guidance compared with edge-to-edge repair: correct localization and orientation of the anchors upon penetration into the fibrous mitral annulus tissue and the basal left ventricular myocardium are preconditions f
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.
OBJECT: Use of computer-assisted spine surgery (CASS) technologies, such as navigation systems, to improve the accuracy of pedicle screw (PS) placement is increasingly popular. Despite of their benefits, previous CASS systems are too expensive to be ubiquitously employed, and more affordable and portable systems are desirable. The aim of this study was to introduce a novel and affordable computer-assisted technique that 3-dimensionally visualizes anatomical features of the pedicles and assists in PS insertion. The authors have termed this the 3D-visual guidance technique for inserting pedicle
Клинический случайСтатьяПолный 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 To construct and evaluate the performance of a machine learning model for bone segmentation using whole-body CT images. Materials and Methods In this retrospective study, whole-body CT scans (from June 2010 to January 2018) from 90 patients (mean age, 61 years ± 9 [SD]; 45 male, 45 female) with multiple myeloma were manually segmented using 60 labels and subsegmented into cortical and trabecular bone. Segmentations were verified by board-certified radiology and nuclear medicine physicians. The impacts of isotropy, resolution, multiple labeling schemes, and postprocessing were assessed.
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка NIH: внешняя программаПоиск 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: To investigate the effects of artificial intelligence (AI)-based reconstruction on image quality and voxel-based morphometry (VBM)-based atrophy analysis in 3D Magnetization Prepared Rapid Gradient Echo (MPRAGE).
METHODS: Ten healthy volunteers underwent 3T MPRAGE imaging using varying acceleration factors with sensitivity encoding (SENSE) (SE; 2,3), compressed sensing (CS; 2,3,5,8), and AI-based reconstruction (AI; 2,3,5,8). Quantitative assessment included SNR and contrast-to-noise ratio (CNR) in both superficial and deep brain regions. Visual assessment of image quality was perfor
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.
Alzheimer's disease (AD) is a neurodegenerative disorder, and mild cognitive impairment (MCI) represents a transitional stage between AD and cognitively normal (CN) individuals. Early diagnosis is clinically important for delaying disease progression. To address the limitations of single-modal approaches and the insufficient modeling of complex cross-modal interactions in existing multimodal fusion methods, this paper proposes a multimodal deep learning (DL) classification framework integrating structural magnetic resonance imaging (sMRI) and clinical features. The framework employs a 3D ResNe
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.
ЦЕЛЬ: В последнее время была разработана новая методика глубокого обучения (DL) для реконструирования данных о МР с высокой степенью заниженности (DL-Speed, DLS), которая продемонстрировала более высокую эффективность по сравнению с компримированным зондированием. Цель этого исследования состояла в том, чтобы добиться получения с помощью DLS (DLS-DIR) изображений с двойным инверсионным восстановлением с высоким разрешением (DIR) и сравнить ее диагностические характеристики при обнаружении яхтарных множественных склерозов (MS) и обычных DIR (C-DIR). МЕТОДЫ: Мы ретроспективно проанализировали да
СтатьяПолный текст найденМашинный перевод · не проверен
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: Cryosectioned tissues often exhibit artifacts that compromise pathologists' diagnostic accuracy during intraoperative assessments. These inconsistencies, compounded by variations in frozen section (FS) production across laboratories, highlight the need for improved diagnostic tools. This study aims to develop and validate a deep-learning model that transforms cryosectioned images into formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) images to enhance diagnostic performance in breast lesions.
METHODS: We developed an unpaired image-to-image translation model (AI-FFPE) using the TCGA-BRCA da
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.
Fetal ultrasound (US) examinations require the acquisition of multiple planes, each providing unique diagnostic information to evaluate fetal development and screening for congenital anomalies. However, obtaining a thorough, multi-plane annotated fetal US dataset remains challenging, particularly for rare or complex anomalies owing to their low incidence and numerous subtypes. This poses difficulties in training novice radiologists and developing robust AI models, especially for detecting abnormal fetuses. In this study, we introduce a Flexible Fetal US image generation framework (FetalFlex) t
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.
MedElevator
Войти в исследования