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
6140 публикаций
Поиск: 93 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 230 с найденным полным текстом
Computer methods and programs in biomedicine2026eng
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Radiomics-based machine learning models are increasingly used for clinical decision-making, yet their reliability is often constrained by limited sample sizes and class imbalance in imaging datasets. While prior studies addressed these challenges independently, their combined impact remains insufficiently explored. This study quantifies the individual and joint effects of progressive data scarcity and class imbalance on radiomics model performance, aiming to identify mitigation strategies.
METHODS: Three radiomics datasets-PI-CAI (clinically significant prostate can
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: This study aims to characterize the nasal lavage fluid (NLF) microbiota in asthma and explore its relationship with lung radiomic features.
PATIENTS AND METHODS: We collected NLF from 39 participants (12 controls and 27 asthma) for 16S rRNA gene sequencing. Lung radiomics of asthma were analyzed manually and with NeuLungCARE software. The relationships between microbiota and radiomic features were investigated by correlation and regression analyses. Asthma microbiota was further characterized via Jensen-Shannon Divergence (JSD) clustering.
RESULTS: After adjusting for sex and age, t
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: Multiple Sclerosis (MS) is a chronic degenerative disorder that significantly affects the quality of life of patients. Magnetic Resonance Imaging (MRI) has become essential for diagnosis, monitoring, and treatment planning. However, variability in data acquisition and interpretation limits reproducibility. This study aims to design a standardized pipeline that integrates Artificial Intelligence (AI) and radiomics to improve precision, reproducibility, and clinical utility in the evaluation of MS.
METHODS: We propose a pipeline that incorporates preprocessing to harmo
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 review delves into the principles of PET imaging and radiomics, emphasizing their importance in detecting, staging, and monitoring various cancers. It highlights the clinical applications of PET radiomics in oncology, showcasing its impact on personalized cancer care. Additionally, the review addresses challenges such as standardizing PET radiomics, integrating multiomics data, and ethical concerns in clinical decision-making. Future directions are also discussed, including broader applications of PET radiomics in clinical trials, artificial intelligence integration for automated analysis
СтатьяОбзорПолный 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.
BackgroundAdvanced methods are still lacking for the computed tomography (CT) evaluation of early degenerative changes of intervertebral disc in scoliosis.PurposeTo investigate the feasibility of CT radiomics in evaluating early disc degeneration changes in scoliosis.Material and MethodsA total of 60 patients with severe scoliosis were assessed with the method of CT radiomics. CT radiomics features of the intervertebral disc were obtained by using the software of 3D Slicer and were then compared between vertex disc (VD) and normal disc (ND). The analysis of maximum correlation minimum redundan
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.
Malignant tumors of the salivary glands are rare, accounting for approximately 1-7% of all head and neck tumors. The parotid gland is the most commonly affected gland. An accurate preoperative diagnosis distinguishing between malignant and benign tumors is necessary for the appropriate management of patients. The aim of this review is to analyze the results of the most recent literature studying the use of radiomics in malignant tumors of the parotid gland. A comprehensive literature review was performed using the PubMed/MEDLINE, EMBASE and Cochrane Library databases, in accordance with the PR
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.
OBJECTIVES: Cysts in jaws may have similar radiographic features. However, it is important to clarify the diagnosis prior to surgery. The aim of this study was to compare the radiomic features of radicular cysts (RCs), dentigerous cysts (DCs), and odontogenic keratocysts (OKCs) as a non-invasive diagnostic alternative to biopsy.
METHODS: In total, 161 odontogenic cysts diagnosed histopathologically (55 RCs, 53 DCs, and 53 OKCs) were included in the present study. Each cyst was semi-automatically segmented on CBCT images, and radiomic features were extracted by an observer. A second observer r
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.
Objectives: The purpose of this research is to summarize the structure of radiomics-based knowledge and to explore potential trends and priorities by using bibliometric analysis. Methods: Select radiomics-related publications from 2012 to October 2022 from the Science Core Collection Web site. Use VOSviewer (version 1.6.18), CiteSpace (version 6.1.3), Tableau (version 2022), Microsoft Excel and Rstudio's free online platforms (http://bibliometric.com) for co-writing, co-citing, and co-occurrence analysis of countries, institutions, authors, references, and keywords in the field. The visual ana
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПолный 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.
Quantitative image analysis, also known as radiomics, aims to analyze large-scale quantitative features extracted from acquired medical images using hand-crafted or machine-engineered feature extraction approaches. Radiomics has great potential for a variety of clinical applications in radiation oncology, an image-rich treatment modality that utilizes computed tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI), and positron emission tomography (PET) for treatment planning, dose calculation, and image guidance. A promising application of radiomics is in predicting treatment outcomes after radiot
СтатьяОбзорПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка 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.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
Редакционная статьяКомментарийПолный 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: Radiomics is a powerful tool for automatic extraction of morphological features, but when applied to cerebral aneurysms, it is inferior to established descriptors in classifying rupture status. We sought a strategy to recover neck orientation and parent vessel caliber to enhance Radiomics performance and facilitate its adoption for aneurysm risk stratification.
METHODS: We analyzed 135 sidewall (32 ruptured) and 216 bifurcation (90 ruptured) aneurysms from three-dimensional rotational catheter angiography datasets. Clinical three-dimensional rotational catheter angiography defined
СтатьяМногоцентровое исследованиеПолный 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.
Lymphomas are typically large, well-defined, and relatively homogeneous tumors, and therefore represent ideal targets for the use of radiomics. Of the available functional imaging tests, [18F]FDG-PET for body lymphoma and diffusion-weighted MRI (DWI) for central nervous system (CNS) lymphoma are of particular interest. The current literature suggests that two main applications for radiomics in lymphoma show promise: differentiation of lymphomas from other tumors, and lymphoma treatment response and outcome prognostication. In particular, encouraging results reported in the limited number of pr
СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаОбзорПоиск 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 develop and validate a non-invasive prediction model combining renal CT radiomics features and clinical markers for assessing long-term renal prognosis at 1, 3, and 5 years in patients with antineutrophil cytoplasmic antibody (ANCA)-associated vasculitis (AAV).
METHODS: A retrospective cohort of 262 AAV patients from Peking Union Medical College Hospital (2015-2020) was analyzed. Radiomics features (morphological, first-order, and texture) were extracted from segmented renal parenchyma on abdominopelvic CT. Clinical markers included demographics, serum creatinine, complement com
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-guided radiotherapy (MRgRT) offers high-quality soft tissue contrast and treatment monitoring, supporting longitudinal radiomics analysis. We investigated treatment-related radiomic changes during stereotactic body radiotherapy (SBRT) for liver metastases and healthy liver.
MATERIALS AND METHODS: Features were extracted from the gross tumour volume (GTV) and five 2-cm liver rings around the planning target volume (PTV) in 34 patients treated with five-fraction MRgSBRT. Features showing changes below baseline variability or high correlation (Spearman'
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.
RATIONALE AND OBJECTIVES: Nasopharyngeal carcinoma (NPC) is characterized by a distinctive virologic and immunologic profile, in which Epstein-Barr virus-driven immune infiltration coexists with immune escape. This complex interplay gives rise to pronounced immune heterogeneity across spatial, molecular, and temporal dimensions, which critically influences response to immunotherapy and clinical outcomes. However, conventional biopsy-based immune evaluation is limited by sampling bias, invasiveness, and restricted spatial representativeness, precluding comprehensive characterization of the glob
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: Pancreatic neuroendocrine tumor (PNET) behavior depends on tumor grade and genomics. Radiomics may identify these factors noninvasively. This study developed an automated pipeline from segmentation to radiomics modeling to preoperatively predict tumor grade.
PATIENTS AND METHODS: Patients resected from 2003 to 2021 with adequate preoperative arterial phase computed tomography (CT) scans were divided into training and test cohorts. The training cohort underwent manual pancreas and tumor region segmentation to train an auto-segmentation model; radiomic features extracted from tumor
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: We aimed to develop an interpretable radiomics-clinical model to predict overall survival (OS) in unresectable pancreatic cancer (PC).
METHODS: In this retrospective cohort, 202 patients with unresectable PC were enrolled. A total of 1,130 radiomics features were extracted from a region of interest encompassing the largest primary lesion using 3D-Slicer. Least absolute shrinkage and selection operator (LASSO)-selected features associated with OS were used to construct a radiomics risk score (RS). Independent clinical predictors were identified through stepwise Cox regression. A no
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: Molecular characteristics of retinoblastoma cannot be assessed before treatment because tumor biopsy is contraindicated. Photoreceptorness reflects photoreceptor-related gene expression and tumor differentiation. Non-invasive imaging biomarkers that capture this biology are therefore needed.
OBJECTIVE: To evaluate whether quantitative radiomics derived from pretreatment magnetic resonance imaging can predict loss of photoreceptorness in retinoblastoma and validate this approach in an independent cohort.
MATERIALS AND METHODS: In this retrospective multicenter study, patients with
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.
CTEPH remains underdiagnosed and can be difficult to differentiate on routine CTPA from acute PE and from patients without pulmonary thromboembolism. We developed and evaluated a fully automated CTPA-based machine learning algorithm combining vascular blood volume metrics with clot and periclot imaging features. In this retrospective multicenter study, intraparenchymal pulmonary vessels were segmented using a scale-space particle approach, deep learning models estimated vessel radius, clot probability, and clot area from cross-sectional patches along the vessel axis, and subject-level radiomic
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 quantify the cumulative performance inflation produced by analytical decisions leaked outside nested cross-validation in radiomics, and to decompose it by decision type.
METHODS: We compared six pipeline configurations with progressively leaked analytical decisions using Monte Carlo simulation (3 sample sizes x 3 feature dimensions x 2 scenarios, 100 repetitions each) and validated findings on real radiomic features from The Cancer Imaging Archive (TCIA) NSCLC-Radiomics dataset (n = 726, 111 features, 30 permutation-null repetitions). The primary outcome was AUC inflation (fully l
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.