BACKGROUND: Radiomics represents an emerging field of precision-medicine. Its application in head and neck is still at the beginning.
METHODS: Retrospective study about magnetic resonance imaging (MRI) based radiomics in oral tongue squamous cell carcinoma (OTSCC) surgically treated (2010-2019; 79 patients). All preoperative MRIs include different sequences (T1, T2, DWI, ADC). Tumor volume was manually segmented and exported to radiomic-software, to perform feature extraction. Statistically significant variables were included in multivariable analysis and related to survival endpoints. Predic
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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: The uniqueness of radiomic features, combined with their reproducibility, determines the reliability of radiomic studies. This study is to test the hypothesis that radiomic features extracted from a defined region of interest (ROI) are unique to the underlying structure (e.g., tumor).
APPROACH: Two cohorts of non-small cell lung cancer (NSCLC) patients were retrospectively retrieved from a GE and a Siemens CT scanner. The lung nodules (ROI) were delineated manually and radiomic features were extracted using IBEX. The same ROI was then translocated randomly to four other tissue region
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.
OBJECTIVES: This study is aimed to establish a fusion model of radiomics-based nomogram to predict the renal function of autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD).
METHODS: One hundred patients with ADPKD were randomly divided into training group (n = 69) and test group (n = 31). The radiomics features were extracted from T1-weighted fat suppression images (FS-T1WI) and T2-weighted fat suppression images (FS-T2WI). Decision tree algorithm was employed to build radiomics model to get radiomics signature. Then multivariate logistic regression analysis was used to establish the radiom
СтатьяРандомизированное исследованиеПоддержка исследования: вне правительства СШАПоиск 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: The aim of this study was to investigate the potential use of renal ultrasonography radiomics features in the histologic classification of glomerulopathy.
METHODS: A total of 623 renal ultrasound images from 46 membranous nephropathy (MN) and 22 IgA nephropathy patients were collected. The cases and images were divided into a training group (51 cases with 470 images) and a test group (17 cases with 153 images). A total of 180 dimensional features were designed and extracted from the renal parenchyma in the ultrasound images. Least absolute shrinkage and selection operator (LASSO)
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.
The imaging diagnosis of malignant ovarian cysts relies on their morphological features, which are not always specific to malignancy. The histological analysis of these cysts shows specific fluid characteristics, which cannot be assessed by conventional imaging techniques. This study investigates whether the texture-based radiomics analysis (TA) of magnetic resonance (MRI) images of the fluid content within ovarian cysts can function as a noninvasive tool in differentiating between benign and malignant lesions. Twenty-eight patients with benign (n = 15) and malignant (n = 13) ovarian cysts who
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: The International Society of Urological Pathology (ISUP) grading of prostate cancer (PCa) is a crucial factor in the management and treatment planning for PCa patients. An accurate and non-invasive assessment of the ISUP grading group could significantly improve biopsy decisions and treatment planning. The use of PSMA-PET/CT radiomics for predicting ISUP has not been widely studied. The aim of this study is to investigate the role of 68Ga-PSMA PET/CT radiomics in predicting the ISUP grading of primary PCa.
METHODS: This study included 415 PCa patients who underwent 68Ga-PSMA PET/CT s
СтатьяМногоцентровое 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/OBJECTIVES: Aggressive variants of prostate cancer pose significant diagnostic and prognostic challenges due to atypical imaging appearances, variable prostate-specific antigen behavior, and distinct molecular features. Conventional imaging may underestimate their biological aggressiveness. This review aimed to synthesize current evidence on imaging characteristics, biomarker dynamics, tumor localization, histology, and radiomic features of aggressive prostate cancer variants, and to evaluate the potential role of radiomics in early recognition and risk stratification.
METHODS: A s
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 Consensus molecular subtypes (CMSs) are associated with prognostic and clinical outcomes in colorectal cancer (CRC); however, effective noninvasive methods for CMS4 identification are limited. Purpose To evaluate whether a radiomics-based machine learning approach can predict CMS4 status in CRC and to explore its biologic relevance and interpretability of radiomics features. Materials and Methods This multicenter, retrospective study included patients with CRC who underwent abdominal, pelvic, or rectal MRI (January 2015 to April 2020). Patients were followed until recurrence or meta
СтатьяМногоцентровое исследованиеПоиск 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: This study aimed to develop interpretable machine learning (ML) models using apparent diffusion coefficient (ADC) radiomics to differentiate hepatocellular carcinoma (HCC) from intrahepatic cholangiocarcinoma (ICC).
METHODS: Radiomic features were extracted from ADC maps of 83 pathologically confirmed HCC and 46 pathologically confirmed ICC patients who underwent MRI examinations. The least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) method selected essential features for five ML models: logistic regression (LR), random forest (RF), gaussian naive bayes (GNB), support vector
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: Preoperative diagnosis of medullary thyroid carcinoma (MTC) is clinically challenging due to sonographic overlap with other thyroid tumors. To address this, we aimed to develop a multi-vendor, multimodal radiomic framework for accurate MTC identification, comparing its diagnostic performance with that of experienced radiologists. Methods: This retrospective study included 467 pathologically confirmed thyroid nodules (94 MTCs, 373 non-MTCs) acquired across multiple ultrasound platforms. The dataset was randomly partitioned into training (80%) and internal testing (20%) sets. In tota
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.
Breast cancer is a highly heterogeneous malignancy. Radiomics, combined with deep learning techniques, harnesses the power of advanced medical imaging to extract rich quantitative features that noninvasively capture tumor imaging phenotypes. This approach facilitates the integration of macroscopic imaging data with genomic heterogeneity, thereby bridging the gap between tumor radiographic appearance and underlying molecular profiles. This review systematically outlines the radiomics workflow in breast cancer, encompassing image acquisition, tumor segmentation, feature extraction, feature selec
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.
BACKGROUND: Tumor volume is routinely assessed on MRI and is often used as a surrogate measure of glioma burden. However, conventional volume measurements may not capture the spatial heterogeneity and phenotypic complexity visible on routine MRI. To address this potential gap in clinical assessment, we compared the prognostic performance of segmentation-derived tumor volume and that of an MRI-derived radiomic risk score across independent glioma cohorts.
MATERIALS AND METHODS: This retrospective multi-cohort study included four publicly available glioma MRI cohorts comprising 1,447 patients:
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.
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Pediatric patients with myocarditis present with heterogeneous symptoms, disease courses and outcomes. Late Gadolinium Enhancement (LGE) in cardiovascular magnetic resonance imaging (CMR) is a routine diagnostic tool, but relationships between LGE patterns and patient characteristics are typically assessed qualitatively. We investigate the use of radiomic features to quantify LGE texture and location to identify signatures that stratify pediatric myocarditis cases.
METHODS: We compared radiomic features in a digital phantom across different resampling strategies to a
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: Undiagnosed osteoporosis before spinal surgery increases severe complication risks. This study develops the machine learning-based CT radiomics model to preoperatively screen lumbar osteoporosis.
MATERIALS AND METHODS: This retrospective study enrolled 166 patients undergoing concurrent dual-energy X-ray absorptiometry (DEXA), spinal CT and MRI. Vertebral data from normal and osteoporotic cases were partitioned into training and validation cohorts (8:2 ratio). A total of 851 radiomics features were extracted from lumbar spine CT scans using the 3D slicer PyRadiomics module. Featur
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.
Lumbar intervertebral disc degeneration (LIDD) is a leading cause of low back pain, with subtle and variable imaging features that challenge early diagnosis. This study aimed to develop and validate a rigorous MRI-based radiomics ensemble model for disc-level LIDD discrimination, using the patient as the primary sampling unit, with explicit statistical correction for the non-independence of multiple lumbar discs from the same patient. This retrospective single-center study enrolled 122 subjects (102 LIDD patients and 20 healthy controls), contributing a total of 610 lumbar discs. Regions of in
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: To evaluate the predictive performance of a nomogram that integrates intratumoral and peritumoral MRI-based radiomics with clinical variables for assessing the efficacy of neoadjuvant chemotherapy (NAC) in patients with osteosarcoma (OS).
METHODS: This retrospective study included 93 patients with pathologically confirmed OS who underwent standard NAC. Intratumoral regions were manually segmented on axial T2-weighted fat-suppressed (T2WI-FS) images using ITK-SNAP, and peritumoral regions were generated semi-automatically by isotropic expansions of 2 mm, 4 mm, and 6 mm. Random fore
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.
This study aimed to quantitatively evaluate mandibular cortical changes related to the Mandibular Cortical Index (MCI) using radiomic features extracted from panoramic radiographs in order to improve the objectivity and reproducibility of MCI assessment. A total of 159 panoramic radiographs (C1 = 53, C2 = 53, C3 = 53) were retrospectively analyzed. The right mandibular cortex was segmented following standardized anatomical boundaries, and radiomic features were extracted using PyRadiomics in 3D Slicer. Five feature classes-shape, first-order, GLCM, GLRLM, and GLSZM-were evaluated. Inter-observ
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 develop and validate a multiparametric MRI-based radiomics model for noninvasive preoperative prediction of microsatellite instability (MSI) in patients with endometrioid adenocarcinoma (EC), and to improve model interpretability with SHapley Additive exPlanations (SHAP) analysis.
METHODS: We enrolled 241 patients with pathologically confirmed EC and divided them into training (n = 193) and test (n = 48) cohorts at an 8:2 ratio. Radiomic features were extracted from T2-weighted imaging (T2WI), apparent diffusion coefficient (ADC), and late-phase T1-weighted contrast-enhanced (T1
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: On conventional magnetic resonance imaging, pseudoprogression after radiotherapy for high-grade glioma may closely resemble true tumor progression, leading to unnecessary surgery, premature treatment escalation, or delayed appropriate therapy. We developed and internally validated an exploratory multivariable model for individualized pseudoprogression risk estimation.
METHODS: This single-center retrospective cohort included 222 patients with World Health Organization 2021 central nervous system grade 3 or 4 glioma who underwent surgery followed by radiotherapy at Liuzhou Workers'
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.
Although radiotherapy (RT) is one of the main approaches used in cancer treatment, differences in clinical response among patients have not been eliminated, underscoring the need for improved methods to analyze radiobiological responses. Elucidation of variable responses requires a reliable preclinical model, among which three-dimensional (3D) cell aggregates have emerged as a new gold standard due to their physiological relevance and close resemblance to tumor microenvironments. Non-destructive assessment of the effect of RT or other treatments typically involves brightfield imaging to quanti
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.
MedElevator
Войти в исследования