Уникальные публикации PubMed, Europe PMC и Crossref, сохранённые в библиотеке. Одна статья учитывается один раз, даже если получена из нескольких источников. Личные исследования и документы команд не публикуются.
Идёт проверка счётчикаДоступно в поиске—
Публикации, уже подготовленные для быстрого поиска. Остальная библиотека подключается в фоне.
Переведено на русский—
Готовые переводы среди доступных в поиске публикаций. Автоматический медицинский перевод и проверка специалистом учитываются отдельно.
Полные тексты—
Найденные полные тексты среди доступных в поиске публикаций. Доступность определяется первоисточником и условиями использования.
Оригиналов на русском—
Русскоязычные оригиналы доступны без ожидания перевода. Ниже — языки остальных оригиналов; для них готовится медицинский перевод на русский.
Пополняем библиотеку по диагнозам—Проверяем состояние обновлений
Для каждого диагноза из справочника МКБ-10 ищем связанные публикации в научных базах и добавляем их в библиотеку. Числа ниже — диагнозы, а не статьи.
Если сбор прервался, тема требует повторной попытки. Уже сохранённые статьи остаются в библиотеке.
Нажмите на показатель для подробностей. Показатели поиска обновляются автоматически; размер всей библиотеки сверяется отдельно. Время последней проверки указано явно.
Результаты поиска
93791 публикаций
Поиск: 705 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 10166 с найденным полным текстом
PURPOSE: To evaluate accuracy for 2 deformable image registration methods (in-house B-spline and MIM freeform) using image pairs exhibiting changes in patient orientation and lung volume and to assess the appropriateness of registration accuracy tolerances proposed by the American Association of Physicists in Medicine Task Group 132 under such challenging conditions via assessment by expert observers.
METHODS AND MATERIALS: Four-dimensional computed tomography scans for 12 patients with lung cancer were acquired with patients in prone and supine positions. Tumor and organs at risk were deline
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.
INTRODUCTION: We investigated tolerable doses to organs at risk (OARs) in the mediastinum and pulmonary hilum following stereotactic body radiotherapy for centrally located lung tumors.
METHODS: Between 2005 and 2012, 381 patients with lung tumors were treated with stereotactic body radiotherapy of 40 to 60 Gy in five fractions. From among these patients, we extracted those who received greater than 25 Gy irradiation to OARs and analyzed dosimetric factors in relation to grade 3 to 5 toxicities.
RESULTS: In total, 398 OARs in 133 patients were analyzed, with a median follow-up of 33 (range,
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: Helical tomotherapy (HT) is a new image-guided intensity-modulated radiation therapy (IMRT). The aim of this study was to evaluate the changes in the target volume and organs at risk (OARs) of patients with nasopharyngeal carcinoma (NPC) during helical tomotherapy.
METHODS: Forty-three patients with NPC and treated via HT from March 2008 to January 2010 were reviewed retrospectively. Repeated CT scanning and plan adaptation were conducted at the 20th fraction during radiotherapy. The volumetric differences between the two scans were evaluated for nasopharyngeal tumor and retro-pha
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.
IntroductionLeukemia is one of the most prevalent cancers in children. The use of total marrow and lymphoid irradiation (TMLI) via helical tomotherapy (TOMO) as a conditioning regimen prior to bone marrow transplant (BMT) has been widely adopted in clinical practice. Accurate and efficient segmentation of target volumes and organs at risk (OARs) is a prerequisite for precise TMLI. The purpose of this study was to investigate the feasibility of deep learning-based auto-segmentation technology (using 2D U-net and 3D V-net models) for target volumes (bone marrow and lymphatic drainage regions) an
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.
BACKGROUND: Accurate delineation of the prostate and surrounding organs-at-risk (OARs) is essential for HDR prostate brachytherapy. Manual contouring on post-catheter CT images is time-consuming and prone to variability due to artifacts and anatomical deformation from the implanted brachytherapy catheters.
PURPOSE: To develop and validate a 3D deep learning autosegmentation model for prostate and OAR contouring on post-catheter CT images for prostate brachytherapy planning.
METHODS: A self-configuring U-Net architecture (nnU-Net) was trained on 206 HDR prostate brachytherapy cases and tested
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 was conducted to develop and validate a novel deep reinforcement learning (DRL) algorithm incorporating the segment anything model (SAM) to enhance the accuracy of automatic contouring organs at risk during radiotherapy for cervical cancer patients. CT images were collected from 150 cervical cancer patients treated at our hospital between 2021 and 2023. Among these images, 122 CT images were used as a training set for the algorithm training of the DRL model based on the SAM model, and 28 CT images were used for the test set. The model's performance was evaluated by comparing its seg
СтатьяВалидационное 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.
BACKGROUND AND PURPOSE: Radiotherapy-induced-lymphopenia (RIL) worsens outcome in thoracic malignancies on radiotherapy (RT). We hypothesised that post-RT absolute lymphocyte count (ALC) nadir and recovery were independently prognostic for overall survival (OS) and progression-free survival (PFS) in thoracic malignancies following radical chemo-irradiation. We also aimed to determine relevant organs-at-risk (OARs) constraints.
METHODS AND MATERIALS: Two independent cohorts of stage III non-small-cell lung cancer (NSCLC) and stage II to III oesophageal cancer (EC) patients receiving chemo-irra
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.
PURPOSE: The contouring of organs at risk (OARs) in head and neck cancer radiation treatment planning is a crucial, yet repetitive and time-consuming process. Recent studies have applied deep learning (DL) algorithms to automatically contour head and neck OARs. This study aims to conduct a systematic review and meta-analysis to summarize and analyze the performance of DL algorithms in contouring head and neck OARs. The objective is to assess the advantages and limitations of DL algorithms in contour planning of head and neck OARs.
METHODS: This study conducted a literature search of Pubmed, E
МетаанализСистематический обзорСтатьяПолный 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.
BACKGROUND: In recent years, high-precision image-guided intensity-modulated radiation therapy combined with three-dimensional (3D) high-dose-rate (HDR) brachytherapy (BT) has become a recommended technique for radical radiotherapy for cervical cancer. This study first employed contrast-limited adaptive histogram equalization (CLAHE) for preprocessing of input data to achieve image enhancement. In this way, rapid and accurate automatic delineation of the clinical target volume (CTV) and organs at risk (OARs) in 3D BT for cervical cancer was achieved.
METHODS: Two hundred cervical cancer patie
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 AND PURPOSE: Magnetic resonance (MR) only radiation therapy for prostate treatment provides superior contrast for defining targets and organs-at-risk (OARs). This study aims to develop a deep learning model to leverage this advantage to automate the contouring process.
MATERIALS AND METHODS: Six structures (bladder, rectum, urethra, penile bulb, rectal spacer, prostate and seminal vesicles) were contoured and reviewed by a radiation oncologist on axial T2-weighted MR image sets from 50 patients, which constituted expert delineations. The data was split into a 40/10 training and val
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.
BACKGROUND AND PURPOSE: Purpose of this study was to quantify the OAR dose for different position correction strategies, and to determine which strategy is most optimal for treating patients on the prostate and pelvic lymph nodes.
MATERIALS AND METHODS: For 30 patients, four different treatment plans were made reflecting different correction strategies: online correction on bony anatomy; offline correction on bony anatomy; online correction on the prostate fiducials; using 1 cm margins around both CTVs. The dose to the PTVs and OARs was quantified and a pairwise statistical analysis was perfo
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/Objective: High-grade glioma is the most common primary malignant tumor of the CNS, with death often resulting from uncontrollable intracranial disease. Radiation dose may be limited by the tolerance of critical structures, such as the brainstem and optic apparatus. In this report, long-term outcomes in patients treated with conventionally fractionated stereotactic boost for tumors in close proximity to critical structures are presented. Materials/Methods: Patients eligible for inclusion in this single institution retrospective review had a pathologically confirmed high-grade glioma st
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 efficacy and toxicity of HDR brachytherapy (BT) for the reirradiation of cervical or vaginal cancer arising within a previously irradiated area with a special focus on dosage delivery to organs at risk.
METHODS: Twenty consecutive patients with cervical (N = 19) or vaginal (N = 1) cancer were reirradiated with curative intent using BT with or without external beam irradiation and hyperthermia. The median biologically equivalent dose in 2 Gy fractions (EQD2), assuming α/β = 10, for reirradiation was 48.8 Gy (range: 16.0-91.0 Gy), and the median cumulative EQD2 (for p
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.
BACKGROUND: Automatic contouring can reduce the time required for delineating organs at risk (OARs) in brachytherapy planning and minimize interobserver variability.
PURPOSE: This study aimed to develop and evaluate a deep learning-based automatic contouring model for OARs in three-dimensional image-guided brachytherapy (3D-IGBT) for cervical and endometrial cancer, including cases with interstitial needles.
METHODS: The dataset comprised 100 patients (140 cases) with cervical or endometrial cancer who underwent 3D-IGBT. Interstitial needles were used in 74 cases. The nnU-Net model was train
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.
PURPOSE: Deep neural nets have revolutionized the science of auto-segmentation and present great promise for treatment planning automation. However, little data exists regarding clinical implementation and human factors. We evaluated the performance and clinical implementation of a novel deep learning-based auto-contouring workflow for 0.35T magnetic resonance imaging (MRI)-guided pelvic radiotherapy, focusing on automation bias and objective measures of workflow savings.
METHODS: An auto-contouring model was developed using a UNet-derived architecture for the femoral heads, bladder, and rect
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.
PURPOSE/OBJECTIVE: To evaluate the potential of stereotactic magnetic resonance-guided online adaptive radiotherapy (SMART) to fulfill dose recommendations for stereotactic body radiotherapy (SBRT) of adrenal metastases and spare organs at risk (OAR).
MATERIALS AND METHODS: In this subgroup analysis of a prospective registry trial, 22 patients with adrenal metastases were treated on a 0.35 T MR-Linac in 5-12 fractions with fraction doses of 4-10 Gy. Baseline plans were re-calculated to the anatomy of the day. These predicted plans were reoptimized to generate adapted plans. Baseline, predicte
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.
PURPOSE: Segmentation of organs-at-risk (OARs) is an essential component of the radiation oncology workflow. Commonly segmented thoracic OARs include the heart, esophagus, spinal cord, and lungs. This study evaluated a convolutional neural network (CNN) for automatic segmentation of these OARs.
METHODS: The dataset was created retrospectively from consecutive radiotherapy plans containing all five OARs of interest, including 22,411 CT slices from 168 patients. Patients were divided into training, validation, and test datasets according to a 66%/17%/17% split. We trained a modified U-Net, appl
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: To measure setup error of head and neck neoplasm in radiotherapy and discuss over effects of error on physical dose acting on target region and organs at risk of nasopharynx cancer (NPC) patients treated with intensity modulated radiation therapy (IMRT).
METHODS: A total of 152 patients who developed head and neck neoplasm and received IMRT were randomly selected. Through comparing digital portal image and digital reconstruction image, we measured setup error, calculated expanding margin from clinical target volume (CTV) to planning target volume (PTV) and analyzed whether there wa
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.
PURPOSE: Radiotherapy (RT) planning for head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) is known to be both challenging and time-consuming. Deep learning (DL)-based auto-segmentation of organs at risk (OARs) may streamline this procedure, although studies have mainly evaluated the geometric accuracy of DL-based contours. Here, we report on a prospective study of inverse treatment planning using DL-based OARs in HNSCC.
METHODS: This prospective single-center study enrolled 25 patients undergoing definitive or postoperative (chemo-)radiotherapy for HNSCC. Deep learning-based OAR contours were gen
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: Growing evidence of safety and feasibility has prompted a shift toward ultra-hypofractionated (UHF) schedules in postoperative radiotherapy in early breast cancer.
PATIENTS AND METHODS: Eighty patients over 50 years of age with early breast cancer (T1-2 and N0-1) who underwent postoperative, 3D conformal, free-breathing whole breast radiotherapy were included. The prospective arm consisted of 40 patients treated with UHF (26 Gy/5 fractions/one week) from 2023-2024, whereas the control arm was retrospective and represented by data from 40 patients treated with hypofractionated radi
СтатьяСравнительное 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.