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
4053 публикаций
Поиск: 467 мс
Публикации на разных языках · PubMed, Europe PMC и данные издателей через Crossref · 339 с найденным полным текстом
Oral surgery, oral medicine, oral pathology and oral radiology2023eng
OBJECTIVES: This study, which uses artificial intelligence-based methods, aimed to determine the limits of pathologic conditions and infections related to the maxillary sinus in cone beam computed tomography (CBCT) images to facilitate the work of dentists.
METHODS: A new UNet architecture based on a state-of-the-art Swin transformer called Res-Swin-UNet was developed to detect the sinus. The encoder part of the proposed network model consists of a pre-trained ResNet architecture, and the decoder part consists of Swin transformer blocks. Swin transformers achieve powerful global context prope
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 paper introduces a novel two-step network based on semi-supervised learning for intestine segmentation from CT volumes. The intestine folds in the abdomen with complex spatial structures and contact with neighboring organs that bring difficulty for accurate segmentation and labeling at the pixel level. We propose a multi-dimensional consistency learning method to reduce the insufficient intestine segmentation results caused by complex structures and the limited labeled dataset.
METHODS: We designed a two-stage model to segment the intestine. In stage 1, a 2D Swin U-Net is trained
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.
BackgroundQuality control (QC) in mammography is crucial for breast imaging and it relies predominantly on subjective assessment of image quality (IQ) in phantom.PurposeTo validate the efficacy of automated software assessment in comparison with human observers.Material and MethodsA total of 80 processed images of the ACR DM phantom were collected from mammography systems supplied by five different vendors. IQ was assessed using in-house developed software and 11 human observers (five experts and six non-experts). Three different target objects of various sizes and shapes were scored (six fibe
СтатьяСравнительное 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.
Accurate recognition of early-stage pneumoconiosis presents significant challenges due to the irregular morphology, diffuse distribution, and small size of pulmonary lesions. Existing 2D methods struggle to focus on lesion-level 3D characteristics and inter-slice correlations in localized weak lesion regions, resulting in incomplete feature extraction and inaccurate calculation of lesion volume. To obtain complete 3D fine-grained lesion features in the entire lung, this paper proposes an early pneumoconiosis recognition network (EPRNet) to enhance fine-grained feature acquisition abilities and
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.
OBJECTIVE: To determine the best combination of reconstruction parameters on a spectral photon-counting CT (SPCCT) system to improve detection of peritoneal metastases (PMs) on virtual monoenergetic images (VMIs) at 40 keV.
MATERIALS AND METHODS: A spectral phantom was scanned using SPCCT and dual-energy CT (EID-DECT) at 8.5 mGy (CTDIvol). 40 keV VMIs were reconstructed on EID-DECT using a level 4 Spectral algorithm and kernel B. For SPCCT, two reconstruction kernels (STD-B and HRB) and four iDose4 levels (i5/i7/i9/i11) were used. Noise power spectrum (NPS) and task-based transfer function (T
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.
OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the effect of a silver (Ag) additional filter on dose characteristics and image quality in low-dose chest computed tomography (CT).
METHODS: A dose evaluation phantom, physical evaluation phantom, and chest phantom were scanned with and without an Ag additional filter. The doses were adjusted so that the displayed the volume CT dose indexes (CTDI vol ) were from 0.3 to 1.6 mGy. For dose characteristics, the spectrum of photon energies and the measured CTDI vol were calculated for each scanning condition. For task-based image quality analysis, task trans
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: To explore the application of computer-aided detection (CAD) software on automatically detecting nodules under standard-dose CT (SDCT) and low-dose CT (LDCT) scans with different parameters including definition modes and blending levels of adaptive statistical iterative reconstruction (ASIR), whose influence was important to optimize radiology workflow serving for clinical work.
MATERIALS AND METHODS: 117 patients underwent SDCT and LDCT scans. The comprehensive performance of CAD in detect pulmonary nodules including under different ASIR blending levels (0%, 60%, and 80%) and high-d
СтатьяПоддержка 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.
PURPOSE: Noise power spectrum (NPS) is a commonly used performance metric to evaluate noise-reduction techniques (NRT) in imaging systems. The images reconstructed with and without an NRT can be compared via their NPS to better understand the NRT's effects on image noise. However, when comparing NPSs, simple visual assessments or a comparison of NPS peaks or medians are often used. These assessments make it difficult to objectively evaluate the effect of noise reduction across all spatial frequencies. In this work, we propose a new noise reduction profile (NRP) to facilitate a more complete an
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.
This study's aim was to assess whether deep learning image reconstruction (DLIR) techniques are non-inferior to ASIR-V for the clinical task of pulmonary nodule detection in chest computed tomography. Up to 6 (range 3-6, mean 4.2) artificial lung nodules (diameter: 3, 5, 8 mm; density: -800, -630, +100 HU) were inserted at different locations in the Kyoto Kagaku Lungman phantom. In total, 16 configurations (10 abnormal, 6 normal) were scanned at 7.6, 3, 1.6 and 0.38 mGy CTDIvol (respectively 0, 60, 80 and 95% dose reduction). Images were reconstructed using 50% ASIR-V and a deep learning-based
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 paper presents a methodology for three-dimensional (3D) computer modelling of the breast, using a combination of 3D geometrical primitives and voxel matrices that can be further subjected to simulated x-ray imaging, to produce synthetic mammograms. The breast phantom is a composite model of the breast and includes the breast surface, the duct system and terminal ductal lobular units. Cooper's ligaments, the pectoral muscle, the 3D mammographic background and breast abnormalities. A second analytical x-ray matter interaction modelling module is used to generate synthetic images from monoen
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.
We developed an advanced computer-aided diagnostic (CAD) scheme for the detection of various types of lung nodules on chest radiographs intended for implementation in clinical situations. We used 924 digitized chest images (992 noncalcified nodules) which had a 500 x 500 matrix size with a 1024 gray scale. The images were divided randomly into two sets which were used for training and testing of the computerized scheme. In this scheme, the lung field was first segmented by use of a ribcage detection technique, and then a large search area (448 x 448 matrix size) within the chest image was auto
СтатьяПоддержка 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.
Liver cancer remains a major cause of cancer mortality, and precise CT-based liver tumor segmentation is critical for early diagnosis and personalized treatment. In practice, fully 3D‑supervised training is limited by prohibitive annotation costs and memory and compute demands. Achieving 3D segmentation from purely 2D supervision is attractive yet challenging due to through-plane context loss, inter‑slice inconsistency, weak boundaries, and low contrast and noise. We propose LiT‑WSAG, a 2D‑trained framework that reconstructs voxel‑wise 3D masks. Built upon SAM‑Med2D, it incorporates a wavelet‑
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.
Lymph node (LN) assessment is an essential task in the routine radiology workflow, providing valuable insights for cancer staging and treatment planning. Identifying scatteredly-distributed and low-contrast LNs in 3D CT scans is highly challenging, even for experienced clinicians. Previous lesion and LN detection methods demonstrate the effectiveness of 2.5D approaches (i.e., using 2D backbone with multi-slice inputs), leveraging pretrained 2D model weights and showing improved accuracy as compared to separate 2D or 3D detectors. However, slice-based 2.5D detectors do not explicitly model inte
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.
Breast cancer was the most diagnosed cancer around the world in 2020. Screening programs, based on mammography, aim to achieve early diagnosis which is of extreme importance when it comes to cancer. There are several flaws associated with mammography, with one of the most important being tissue overlapping that can result in both lesion masking and fake-lesion appearance. To overcome this, digital breast tomosynthesis takes images (slices) at different angles that are later reconstructed into a 3D image. Having in mind that the slices are planar images where tissue overlapping does not occur,
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.
Аннотация не предоставлена источником. Откройте карточку для перехода к публикации.
СтатьяКомментарийПоиск 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.
We present an algorithm for volumetric registration of 3D solid shapes. In comparison to previous work on image based registration, our technique achieves higher efficiency by leveraging a template tetrahedral mesh. In contrast to point- and surface-based registration techniques, our method better captures volumetric nature of the data, such as bone thickness. We apply our algorithm to study pathological skull deformities caused by a particular condition, i.e., craniosynostosis. The input to our system is a pair of volumetric 3D shapes: a tetrahedral mesh and a voxelized object represented by
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка 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.
A recently developed blind deblurring algorithm based on the edge-to-noise ratio has been applied to improve the quality of spiral CT images. Since the discrepancy measure used to quantify the edge and noise effects is not symmetric, there are several ways to formulate the edge-to-noise ratio. This article is to investigate the performance of those ratios with phantom and patient data. In the phantom study, it is shown that all the ratios share similar properties, validating the blind deblurring algorithm. The image fidelity improvement varies from 29% to 33% for different ratios, according to
Сравнительное исследованиеСтатьяПоддержка службы здравоохранения 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.
Three-dimensional CT imaging of the wrist was performed in 20 patients: three with Kienböck's disease, 14 with fractures or dislocations of the carpal bones, two with dislocation of the distal radio-ulnar joint and one with an intra-articular fracture of distal radius. These images were compared with those of plain radiographs and computed tomography. With the exception of two cases of distal radio-ulnar joint dislocation and one case of hamate body fracture, three-dimensional CT imaging was helpful in detecting the displacement of the fracture and in determining the location and the direction
Клиническое исследованиеСравнительное исследованиеКонтролируемое клиническое исследованиеСтатьяПоиск 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 diagnostic value of three-dimensional (3-D) image reconstruction in conditions affecting the craniofacial skeleton and the skull base has been assessed and the results compared with the CT scans used. Owing to reconstruction artefacts and some limitations in the exact display of 3-D images, no substantial improvement in diagnosis can be expected. Nonetheless, 3-D images facilitate the analysis and detection of complex fractures of the craniofacial skeleton and improve surgical planning and postoperative evaluation.
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.
Three-dimensional surface images from CT scans have been used to study the pre- and postoperative anatomy of patients with craniosynostosis: the sutural pattern per se, the morphology of the calvaria, the morphology of the endo- and exocranial bases, the morphology of the orbits and the position of the globes, and the morphology of the mandible. This technology assists diagnosis, treatment planning, and longitudinal follow-up.
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.