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radiology and imaging

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Glutamate Carboxypeptidase II (GCPII)-Targeted PET to Identify Muscle Denervation in Peripheral Nervous System Injuries

Este estudio presenta un método no invasivo basado en la tomografía por emisión de positrones (PET) dirigida a GCPII para cuantificar la denervación muscular en lesiones del sistema nervioso periférico, demostrando que la captación del trazador aumenta en músculos desinervados y disminuye tras la reinervación, lo que valida su potencial como herramienta clínica traslacional para el diagnóstico y seguimiento de estas patologías.

Padovano, W. M., Suresh, R., Rowley, E. K. + 17 more2026-03-24📄 radiology and imaging

Radiation doses and Indications for Computed Tomography Scans among Pediatric Patients at a Tertiary Hospital in the Eastern Cape, South Africa

Un estudio realizado en un hospital terciario de la provincia del Cabo Oriental, Sudáfrica, reveló que las dosis de radiación en las tomografías computarizadas pediátricas cumplen con los estándares de seguridad internacionales, aunque se observó un ligero aumento en las dosis durante los turnos nocturnos, lo que subraya la necesidad de una capacitación más uniforme para el personal.

Mlamla, T., Adeniyi, O. V., NAMUGENYI, A. F. + 1 more2026-03-24📄 radiology and imaging

Predicting 5-Year Breast Cancer Risk from Longitudinal Digital Breast Tomosynthesis: A Single-center Retrospective Study

Este estudio retrospectivo demuestra que un modelo de aprendizaje profundo que utiliza exámenes longitudinales de tomografía digital de mama (DBT) mejora significativamente la predicción del riesgo de cáncer de mama a 5 años en comparación con modelos basados en mamografía digital de campo completo y modelos clínicos tradicionales.

Xu, Y., Heacock, L., Park, J. + 7 more2026-03-24📄 radiology and imaging

AI-Assisted Pneumonia Detection, Localisation and Report Generation from Chest X-rays

Este estudio presenta un pipeline de diagnóstico asistido por inteligencia artificial que, al combinar una red neuronal profunda entrenada con un conjunto de datos masivo y etiquetas generadas por modelos de lenguaje grande, logra superar el rendimiento de los radiólogos en la detección, localización y generación de informes de neumonía a partir de radiografías de tórax.

Boiardi, F. E., Lain, A. D., Posma, J. M.2026-03-23📄 radiology and imaging

Strain measures of the left ventricle and left atrium are composite measures of left heart geometry and function

Este estudio concluye que las medidas de deformación (strain) del ventrículo y la aurícula izquierdos son indicadores compuestos que integran la geometría y la función cardíaca, donde la excursión sistólica del plano anular mitral (MAPSE) y las dimensiones ventriculares explican en gran medida estas variables y su fuerte valor pronóstico.

Frojdh, F., Soundappan, D., Sorensson, P. + 4 more2026-03-20📄 radiology and imaging

Information-Guided Parameter Optimisation for MR Elastography Radiomics

Este estudio presenta un marco de optimización libre de etiquetas basado en la teoría de la información para seleccionar automáticamente los parámetros de extracción en la radiómica de elastografía por resonancia magnética (MRE), demostrando que la agregación vecinal óptima y la selección de frecuencias mejoran significativamente la riqueza, estabilidad y reproducibilidad de las características en tejidos biológicos y fantomas.

Djebbara, I., Yin, Z., Friismose, A. I. + 3 more2026-03-20📄 radiology and imaging

Visual Fidelity-Driven Quality Assessment of Medical Image Translation

Este estudio demuestra que los modelos de regresión de conjunto, entrenados con métricas de evaluación de calidad de imagen automatizadas y explicables, pueden predecir con precisión las calificaciones de expertos sobre la calidad visual de las imágenes médicas generadas por traducción, ofreciendo así un control de calidad escalable y transparente para aplicaciones clínicas críticas.

Bizjak, Z., Zagar, J., Spiclin, Z.2026-03-20📄 radiology and imaging

Active Bilingual Immersion may Lead to Active Brain Cleansing: Multimodal Evidence for L2 Engagement Optimizing Glymphatic Function

Este estudio proporciona evidencia multimodal de que la inmersión activa en un segundo idioma optimiza la función del sistema glinfático al mejorar la coordinación cerebro-LCR, reducir la relación del plexo coroideo y aumentar el flujo perivascular, ofreciendo así un mecanismo neuroprotector.

Wang, R., Guo, Q., Zeng, X. + 5 more2026-03-19📄 radiology and imaging

PANDORA: Population Archive of Neuroimaging Data Organized for Rapid Analysis

PANDORA es una plataforma de modelado adaptativo que comprime datos de resonancia magnética cerebral de más de 80.000 participantes del UK Biobank en una representación de supervoxeles, logrando una reducción del 99% en el almacenamiento y una aceleración de 10 veces en los cálculos sin sacrificar el detalle espacial, lo que permite realizar regresiones poblacionales de todo el cerebro en segundos y descubrir nuevas asociaciones biológicas.

Abivardi, A., Webster, M., McCarthy, P. + 10 more2026-03-17📄 radiology and imaging

Development and validation of a deep learning model for the automated detection of vertebral artery calcification on non-contrast head-and-neck computed tomography

Este estudio presenta y valida un modelo de aprendizaje profundo basado en ResNet-18 que detecta automáticamente la calcificación de la arteria vertebral en tomografías computarizadas de cabeza y cuello sin contraste, ofreciendo una herramienta precisa para la cribado de riesgo vascular y la prevención de accidentes cerebrovasculares.

Ueda, Y., Okazaki, T., Isome, H. + 6 more2026-03-17📄 radiology and imaging

Standard Model Imaging for Characterizing Multiple Sclerosis Lesion Types: A Lesion-Focused Analysis Compared with Diffusion Tensor Imaging

Este estudio demuestra que la integración de la Imagen del Modelo Estándar (SMI) con la Imagen por Tensor de Difusión (DTI) mejora la caracterización de las alteraciones microestructurales en la esclerosis múltiple, ofreciendo un rendimiento clasificatorio superior y una visión más completa de la patología de la sustancia blanca en comparación con el uso de cada técnica por separado.

Jin, C., Tubasi, A., Xu, K. + 6 more2026-03-17📄 radiology and imaging

Comparative Evaluation of Microstructural Diffusion Methods in Characterizing Multiple Sclerosis Lesions: The Importance of multi-b shells acquisition

Este estudio demuestra que la adquisición de imágenes de resonancia magnética de difusión multiconcha (multi-b shell) combinada con múltiples modelos microestructurales ofrece una caracterización más robusta y discriminativa de las lesiones de esclerosis múltiple en comparación con las adquisiciones de una sola concha.

Jin, C., Tubasi, A., Xu, K. + 6 more2026-03-17📄 radiology and imaging

Predicting future cognitive impairment in preclinical Alzheimer's disease using amyloid PET and MRI: a multisite machine learning study

Este estudio demuestra que los modelos de aprendizaje automático entrenados con datos de PET de amiloide y resonancia magnética de múltiples sitios pueden predecir con precisión la progresión futura a deterioro cognitivo en individuos con enfermedad de Alzheimer preclínica, mejorando así la potencia estadística para la selección de pacientes en ensayos clínicos de terapias modificadoras de la enfermedad.

Yang, B., Earnest, T., Bilgel, M. + 14 more2026-03-16📄 radiology and imaging

A Retrospective Multi-Source Clinical Validation of Lenek Intelligent Radiology Assistant: An Artificial Intelligence-Based Chest Radiograph Screening and Triage System for High-Burden Pulmonary and Cardiac Conditions in India

Este estudio valida retrospectivamente el sistema de inteligencia artificial LIRA en India, demostrando su alta precisión y sensibilidad para la detección de anomalías generales, tuberculosis y otras patologías torácicas en radiografías de diversas instituciones, lo que lo convierte en una herramienta eficaz para mitigar la escasez de radiólogos y apoyar los objetivos de eliminación de la tuberculosis.

Singh, V., Jhamb, A., Sil, S. + 7 more2026-03-16📄 radiology and imaging

Anatomy of aging through organ-resolved multi-modal imaging and deep learning

Este estudio presenta un paradigma innovador que combina imágenes multimodales y aprendizaje profundo para analizar el envejecimiento específico de 39 órganos en 134.000 individuos, revelando una heterogeneidad significativa en el ritmo de envejecimiento que predice enfermedades y responde de manera divergente a factores del estilo de vida.

Eames, A., Glubokov, D., Moldakozhayev, A. + 6 more2026-03-16📄 radiology and imaging