MedElevator Войти в исследования
Открытая медицинская библиотека

Найдите доказательства.
Сосредоточьтесь на главном.

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

6195 публикаций

Поиск: 28 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 230 с найденным полным текстом

Development and validation of a preoperative CT-based risk score integrating morphological and body composition parameters to predict recurrence-free survival in gastric cancer patients following curative surgery.

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Numerous prognostic prediction models for gastric cancer (GC) have been established by utilizing genomics, radiomics, and clinical data. However, most of these models encounter challenges, including lengthy data acquisition, complex operational procedures, and high costs. Moreover, some indicators are obtained post-surgery. This study aims to investigate the prognostic value of CT morphological features and body composition parameters for GC patients, and to construct a simpler and more convenient preoperative risk score in conjunction with clinical indicators to pred

СтатьяВалидационное исследованиеПоиск 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 40684710Открыть статью

Improving the Classification of PCNSL and Brain Metastases by Developing a Machine Learning Model Based on 18F-FDG PET.

Background: The characteristic magnetic resonance imaging (MRI) and the positron emission tomography (PET) findings of PCNSL often overlap with other intracranial tumors, making definitive diagnosis challenging. PCNSL typically shows iso-hypointense to grey matter on T2-weighted imaging. However, a particular part of PCNSL can demonstrate T2-weighted hyperintensity as other intracranial tumors. Moreover, normal high uptake of FDG in the basal ganglia, thalamus, and grey matter can mask underlying PCNSL in 18F-FDG PET. In order to promote the efficiency of diagnosis, the MRI-based or PET/CT-bas

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 36983721Открыть статью

Application of deep learning upon spinal radiographs to predict progression in adolescent idiopathic scoliosis at first clinic visit.

BACKGROUND: Prediction of curve progression risk in adolescent idiopathic scoliosis (AIS) remains elusive. Prior studies have revealed the potential for three-dimensional (3D) morphological parameters to prognosticate progression, but these require specialized biplanar imaging equipment and labor-intensive software reconstruction. This study aimed to formulate a deep learning model with standing posteroanterior (PA) X-rays at first clinic visit to differentiate between progressive (P) and non-progressive (NP) curves. METHODS: For this retrospective cohort study, we identified patients present

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 34901796Открыть статью

Hands-on Artificial Intelligence Education for Radiology Residents: A Three-year Feasibility and Curriculum Implementation Study.

RATIONALE AND OBJECTIVES: Artificial intelligence (AI) has rapidly transformed radiology practice, yet structured and practical AI education remains inconsistently integrated into radiology residency training. We developed and implemented a hands-on AI curriculum designed to integrate core computational principles with clinically relevant imaging applications. This study describes the curriculum design and evaluates its feasibility, reproducibility, and preliminary educational outcomes over three consecutive years of implementation. MATERIALS AND METHODS: An 8-hour interactive AI rotation was

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 42701044Открыть статью

RN-D3: detection, differentiation, and delineation of radiation necrosis on post-contrast MRI.

PURPOSE: Radiation necrosis (RN) is an important complication of radiation therapy (RT) and is challenging to assess radiographically because lesions are prone to inconsistent delineation, often necessitating intracranial surgery to obtain a diagnosis. This study evaluated how established deep learning segmentation models can be retrained on an institutional RN cohort, assessed external generalization, and integrated the best components into RN-D3, an end-to-end pipeline for RN detection, differentiation, and delineation. METHODS AND MATERIALS: We trained models on a cohort of 52 patients wit

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 42625867Открыть статью

A non-invasive MRI-based multimodal fusion deep learning model (MF-DLM) for predicting overall survival in bladder cancer: a multicentre retrospective study.

BACKGROUND: Accurate prognosis prediction in bladder cancer (BCa) is crucial for personalized treatment. This study aimed to develop and validate a non-invasive model using magnetic resonance imaging (MRI) for predicting the overall survival (OS) in patients with BCa. METHODS: This retrospective multicentre study included 1131 patients with BCa from eight institutions in China from June 2011 to March 2024. 871 patients were enrolled from one centre, who were randomly divided (8:2) into training (n = 697) and internal validation (n = 174) sets. For the external test set, 260 patients with BCa

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 41324013Открыть статью

Radiomicsmetabolic signature profiles for advanced non-small cell lung cancer with chemoimmunotherapy by reflecting biological function and survival.

BACKGROUND: Resistance to chemoimmunotherapy in patients with advanced non-small cell lung cancer (NSCLC) necessitates effective prognostic biomarkers. Although 18F-fluorodeoxyglucose (FDG) positron emission tomography (PET)/computed tomography (CT) has shown potential for efficacy assessment, it has been mainly evaluated in immuno-monotherapy setting, lacking elaborations in the scenarios of immunotherapy combined with chemotherapy. To tackle this dilemma, we aimed to build a non-invasive PET/CT-based model for stratifying tumor heterogeneity and predicting survival in advanced NSCLC patients

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 39830771Открыть статью

Interpretable machine learning for severity classification of thyroid eye disease using orbital anatomical features.

BACKGROUND: Thyroid eye disease (TED) severity assessment using the EUGOGO severity classification is partly subjective and prone to interobserver variability. While MRI-derived anatomical measurements offer objective features, such as ocular protrusion and extraocular muscle thickness, these are underutilized in machine learning (ML) models that often rely on non-interpretable radiomic features. Moreover, the inclusion of longitudinal scans from the same patient may artificially inflate model performance due to unaccounted intra-patient correlations and temporal redundancy. PURPOSE: To devel

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 42404572Открыть статью

Transforming [177Lu]Lu-PSMA-617 treatment planning: Machine learning-based radiodosiomics and swin UNETR using pretherapy PSMA positron emission tomography/computed tomography (PET/CT).

BACKGROUND: Personalized pretreatment dosimetry planning is crucial for optimizing [177Lu]Lu-prostate-specific membrane antigen-617 (Lu-PSMA) radioligand therapy (RLT) in patients with metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC). PURPOSE: This study addresses two goals. First, we develop a machine learning (ML)-based pretreatment planning model to predict post-therapy absorbed doses (ADs) in metastatic lesions by integrating clinical biomarkers (CBs) with radiomic features (RFs) and dosiomic features (DFs) extracted from [⁶⁸Ga]Ga-PSMA-11 (Ga-PSMA) positron emission tomography/comp

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 40985608Открыть статью

Applications of Artificial Intelligence as a Prognostic Tool in the Management of Acute Aortic Syndrome and Aneurysm: A Comprehensive Review.

Acute Aortic Syndromes (AAS) and Thoracic Aortic Aneurysm (TAA) remain among the most fatal cardiovascular emergencies, with mortality rising by the hour if diagnosis and treatment are delayed. Despite advances in imaging and surgical techniques, current clinical decision-making still relies heavily on population-based parameters such as maximum aortic diameter, which fail to capture the biological and biomechanical complexity underlying these conditions. In today's data-rich era, where vast clinical, imaging, and biomarker datasets are available, artificial intelligence (AI) has emerged as a

СтатьяОбзорПолный 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 41375721Открыть статью

Optimized self-attention based cycle-consistent generative adversarial network adopted melanoma classification from dermoscopic images.

Skin is the exposed part of the human body that constantly protected from UV rays, heat, light, dust, and other hazardous radiation. One of the most dangerous illnesses that affect people is skin cancer. A type of skin cancer called melanoma starts in the melanocytes, which regulate the colour in human skin. Reducing the fatality rate from skin cancer requires early detection and diagnosis of conditions like melanoma. In this article, a Self-attention based cycle-consistent generative adversarial network optimized with Archerfish Hunting Optimization Algorithm adopted Melanoma Classification (

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 38353334Открыть статью

Urethral tissue characterization using multiparametric ultrasound imaging.

A decrease in urethral closure pressure is one of the primary causes of stress urinary incontinence in women. Atrophy of the urethral muscles is a primary factor in the 15 % age-related decline in urethral closure pressure per decade. Incontinence not only affects the well-being of women but is also a leading cause of nursing home admission. The objective of this research was to develop a noninvasive test to assess urethral tissue microenvironmental changes using multiparametric ultrasound (mpUS) imaging technique. Transperineal B-scan ultrasound (US) data were captured using clinical scanners

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 39348748Открыть статью

An automated toolbox for microcalcification cluster modeling for mammographic imaging.

BACKGROUND: Mammographic imaging is essential for breast cancer detection and diagnosis. In addition to masses, calcifications are of concern and the early detection of breast cancer also heavily relies on the correct interpretation of suspicious microcalcification clusters. Even with advances in imaging and the introduction of novel techniques such as digital breast tomosynthesis and contrast-enhanced mammography, a correct interpretation can still be challenging given the subtle nature and large variety of calcifications. PURPOSE: Computer simulated lesion models can serve to develop, optim

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 39569820Открыть статью

Multi-dimensional CT feature screening, construction, and validation of a clinical diagnostic model for thyroid eye disease.

OBJECTIVE: Thyroid eye disease (TED) is an autoimmune condition associated with thyroid dysfunction, often presenting with complex and variable orbital manifestations that pose challenges for early and objective diagnosis. Current diagnostic reliance on clinical assessment and conventional imaging may lack sensitivity or standardization, highlighting an unmet need for quantitative and reproducible tools. To address this gap, this study developed and validated a clinical diagnostic model for TED screening through multidimensional analysis of computed tomography (CT)-derived three-dimensional re

СтатьяВалидационное исследованиеПолный 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 41895192Открыть статью

Pineal/germ cell tumors and pineal parenchymal tumors.

INTRODUCTION: Pineal region tumors (PRTs) are tumors arising from the pineal gland and the paraspinal structures. These tumors are rare and heterogeneous that account for 2.8-10.1% and 0.6-3.2% of tumors in children and in all ages, respectively. Almost all types and subtypes of CNS tumors may be diagnosed in this region. These tumors come from cells of the pineal gland (pinealocytes and neuroglial cells), ectopic primordial germ cells (PGC), and cells from adjacent structures. Hence, PRTs are consisted of pineal parenchyma tumors (PPTs), germ cell tumors (GCTs), neuroepithelial tumors (NETs),

ОбзорСтатьяПоиск 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 37831207Открыть статью

Evaluation of the Prognostic Value of FDG PET/CT Parameters for Patients With Surgically Treated Head and Neck Cancer: A Systematic Review.

IMPORTANCE: Head and neck squamous cell cancer (HNSCC) represents the seventh most frequent cancer worldwide. More than half of the patients diagnosed with HNSCC are treated with primary surgery. OBJECTIVE: To report the available evidence on the value of quantitative parameters of fluorodeoxyglucose F 18-labeled positron emission tomography and computed tomography (FDG-PET/CT) performed before surgical treatment of HNSCC to estimate overall survival (OS), disease-free survival (DFS), and distant metastasis (DM) and to discuss their limitations. EVIDENCE REVIEW: A systematic review of the En

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 32215611Открыть статью

Hybrid Metaheuristic Feature Selection for Breast Cancer Detection in Digital Mammography: A Feasibility Study with Nested Validation, Benchmarking, and External Stress Testing.

Background/Objectives: The "small-n-large-p" dilemma in mammography artificial intelligence (AI)-where the number of candidate imaging features far exceeds the number of labeled cases-commonly results in model overfitting, unstable feature selection, and poor generalization across clinical settings. This study aims to reassess the internal performance of the HiTopology-GOA-CSA (Grasshopper Optimization Algorithm-Crow Search Algorithm) feature-selection framework for mammography using a larger real Curated Breast Imaging Subset of Digital Database for Screening Mammography (CBIS-DDSM) cohort an

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 42356014Открыть статью

Mobile Imaging-Based Machine Learning for Dental Caries, Sealants, and Fluorosis: Protocol for a Cross-Sectional Model Development and Validation Study.

BACKGROUND: Assessing dental caries, sealants, and fluorosis is essential for public health surveillance, providing critical data to evaluate national prevention programs. Standard methods performed by dental professionals are often limited by affordability, accessibility, and scalability for both population-level and individualized assessments. Mobile health (mHealth) approaches to concurrently detect caries, sealants, and fluorosis have remained largely unexplored, especially at the population level. OBJECTIVE: This study leverages mHealth technologies that integrate computer vision using m

СтатьяПоддержка службы здравоохранения 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 41911013Открыть статью

Quantitative CT analysis in lung cancer research: a bibliometric analysis based on Web of Science [2005-2025].

BACKGROUND: Quantitative computed tomography (CT) analysis plays an increasingly critical role in the diagnosis, treatment response assessment, and prognostic stratification of lung cancer. However, existing narrative and systematic reviews have not systematically delineated the evolutionary trajectories, knowledge gaps, or quantitative trends in this rapidly growing field. A bibliometric analysis is therefore timely to provide an objective, visual, and reproducible synthesis of research developments, collaboration networks, and emerging frontiers. This study aims to summarize and identify key

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 42583406Открыть статью

Protocol of DREAM3R: DuRvalumab with chEmotherapy as first-line treAtment in advanced pleural Mesothelioma-a phase 3 randomised trial.

INTRODUCTION: There is a strong theoretical rationale for combining checkpoint blockade with cytotoxic chemotherapy in pleural mesothelioma and other cancers. Two recent single-arm, phase 2 trials [DuRvalumab with chEmotherapy as first-line treAtment in advanced pleural Mesothelioma (DREAM) and Phase II multicenter study of anti-PD-L1, durvalumab, in combination with cisplatin and pemetrexed for the first-line treatment of unresectable malignant pleural mesothelioma (PrE0505)] combining the programmed death ligand-1 (PD-L1) inhibitor durvalumab with standard first-line chemotherapy exceeded pr

Протокол клинического исследованияСтатьяПоддержка 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 35078853Открыть статью