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Large Language Models to Label CT Radiology Reports for Incidental Findings Found in Lung Cancer Screening: A Comparative Analysis

यह पूर्वव्यापी अध्ययन प्रदर्शित करता है कि विभिन्न लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स, विशेष रूप से GPT-5, फेफड़ों के कैंसर स्क्रीनिंग सीटी रिपोर्टों में विशिष्ट आकस्मिक निष्कर्षों को लेबल करने में रेडियोलॉजिस्ट के साथ पर्याप्त से लेकर लगभग पूर्ण सहमति प्राप्त कर सकते हैं, हालांकि कोई भी एकल मॉडल-प्रॉम्ट संयोजन सभी निष्कर्ष प्रकारों के लिए इष्टतम सिद्ध नहीं हुआ।

van der Graaf, F., Antonissen, N., Scholten, E. T., Schalkx, H., Prokop, M., Jacobs, C.2026-11-11
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Disability-relevant demyelination in multiple sclerosis: five-year evolution following diagnosis

यह अनुदैर्ध्य अध्ययन प्रदर्शित करता है कि मल्टीपल स्क्लेरोसिस के निदान के पहले वर्ष के भीतर MTsat द्वारा मापा गया सामान्य दिखने वाले और घाव वाले श्वेत द्रव्य (व्हाइट मैटर) में प्रारंभिक, प्रगतिशील डिमाइलिनेशन, बाद में होने वाली विकलांगता की प्रगति से स्वतंत्र रूप से जुड़ा हुआ है, जो एक महत्वपूर्ण प्रारंभिक चिकित्सीय विंडो का सुझाव देता है जिसे पारंपरिक सूजन संबंधी एमआरआई मार्करों द्वारा नहीं पकड़ा जा सकता है।

York, E. N., Meijboom, R., Thrippleton, M. J., Bastin, M., Kampaite, A., Martin, S.-J., Kearns, P. K. A., Hunt, D., Chan (…)2026-11-06
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Similar discrimination, different behaviour under synthetic occlusion: confidence and attribution reproducibility of deep learning models for intraoral ultrasonography

यद्यपि कई डीप लर्निंग आर्किटेक्चर इंट्राओरलल अल्ट्रासोनोग्राफी के लिए समान रूप से उच्च बेसलाइन भेदभाव प्राप्त करते हैं, फिर भी वे सिंथेटिक ऑक्लूजन (synthetic occlusion) के तहत नाटकीय रूप से भिन्न और अक्सर अविश्वसनीय व्यवहार प्रदर्शित करते हैं, जिसमें अन्य मॉडलों की तुलना में EfficientNet-B0 गंभीर प्रदर्शन पतन, अति-आत्मविश्वास और खराब पुनरुत्पादकता प्रदर्शित करता है।

Jung, G., Heo, Y.-R., Hu, K.-S., Kim, H.-J.2026-11-05
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Current gaps in downstream applications of fMRI foundation models: lessons learned from BrainLM & BrainHarmonix on Prevent-AD

यह अध्ययन Prevent-AD डेटासेट पर fMRI फाउंडेशन मॉडल्स BrainLM और BrainHarmonix का मूल्यांकन करता है और पाता है कि, भाषा और विज़न डोमेन के विपरीत, वे वर्तमान में नैदानिक ​​पूर्वानुमान कार्यों के लिए सरल बेसलाइन्स से बेहतर प्रदर्शन करने में विफल रहते हैं जबकि उन्हें पर्याप्त कोड अनुकूलन की आवश्यकता होती है जो स्वतंत्र शोधकर्ताओं द्वारा उनके व्यावहारिक अंगीकरण में बाधा डालता है।

Wang, H.-T., Pichet Binette, A., Sainath, P., Farrugia, N., Villeneuve, S., Bellec, L.2026-11-03
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Real-time Volumetric Imaging for Minimally-Invasive Thoracic Interventions: A Deformable Phantom Study

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि VoxelMap, एक डीप लर्निंग फ्रेमवर्क, डिफॉर्मेबल फैंटम का उपयोग करके, एक क्लिनिकल सी-आर्म सिस्टम पर 2D फ्लोरोस्कोपिक प्रोजेक्शन से श्वसन गति के सटीक, वास्तविक समय के 3D वॉल्यूमेट्रिक चित्र उत्पन्न कर सकता है, जिसमें मॉडल अनिश्चितता (model uncertainty) भविष्यवाणी की सटीकता के एक विश्वसनीय संकेतक के रूप में कार्य करती है।

Lin, A. S., Biju, A., Goode, A. R., Im, J. Y., Noel, P. B., Bazalova-Carter, M., Reynolds, T., Hindley, N.2026-11-02
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Voxel-wise temporal decomposition of hypoxia-powered BOLD MRI: method development and proof-of-concept application in glioblastoma

यह शोध पत्र GLIODISSECT को प्रस्तुत करता है, जो हाइपोक्सिया-संचालित BOLD MRI प्रतिक्रियाओं को विशिष्ट टेम्पोरल (temporal) और एम्प्लीट्यूड (amplitude) घटकों में विघटित करने के लिए एक नवीन वोक्सेल-वाइज (voxel-wise) फ्रेमवर्क है, जो स्वस्थ नियंत्रणों और ग्लियोब्लास्टोमा रोगियों में एकल-एम्प्लीट्यूड सारांशों की तुलना में इसकी व्यवहार्यता और श्रेष्ठ वर्णनात्मक क्षमता को प्रदर्शित करता है।

Schmidlechner, T., Stumpo, V., Jehli, E., Zerweck, L., Bellomo, J., Gönel, M., Müller, F., Cantavella Franch, N., Sebo (…)2026-10-30
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Development and evaluation of automated organ segmentation models for abdominal ultrasound in injured children

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि डीप लर्निंग मॉडल, विशेष रूप से EVIT U-Net, उच्च सटीकता और विशेषज्ञ-सत्यापित स्वीकार्यता के साथ बाल चिकित्सा आघात अल्ट्रासाउंड में प्रमुख उदर अंगों को प्रभावी ढंग से और तेजी से स्वचालित रूप से सेगमेंट कर सकते हैं, जिससे बड़े पैमाने पर डेटासेट विकास को गति देने के लिए मैनुअल सेगमेंटेशन की बाधाओं को दूर किया जा सकता है।

Addo, N., Narang, K., Sinha, R., Sabbineni, N., Din, S., Huang, W., Firnberg, M., Lin-Martore, M., Mongan, J., Kornblith (…)2026-10-29
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Motion-robust high-resolution 3D-GRASE pseudo-continuous ASL perfusion imaging at 3T

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि अनुकूलित अधिग्रहण रणनीतियों (मजबूत बैकग्राउंड सप्रेशन, वॉटर एक्साइटेशन) को एक नवीन नियमितीकृत मोशन-कंपनसेटेड पुनर्निर्माण के साथ संयोजित करना 3T पर मजबूत, उच्च-रिज़ॉल्यूशन (2.0-मिमी आइसोट्रोपिक) 3D-GRASE pCASL परफ्यूजन इमेजिंग को सक्षम बनाता है जो मोशन-संबंधित गिरावट को प्रभावी ढंग से कम करता है।

HU, M., Lange, F. J., Jezzard, P., Chiew, M., Okell, T. W.2026-10-26
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Feasibility study on using the diffusion-weighted imaging liver pulsation artifact as marker of liver fibrosis

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि लेफ्ट-लोब डिफ्यूजन-वेटेड इमेजिंग में कार्डिएक पल्सेशन आर्टिफैक्ट्स के कारण होने वाला सिग्नल लॉस लिवर की जकड़न (लिवर स्टिफनेस) के व्युत्क्रमानुपाती (इनवर्सली कोरिलेटेड) है, जो इसे एक सरल, अंतर्निहित मार्कर के रूप में स्थापित करता है जो सिरोसिस वाले और गैर-सिरोसिस वाले लिवर के बीच सटीक रूप से अंतर करने में सक्षम है।

Gross, F. J., Guillaume, F., Chaudry, O., Nguyen, T.-T., Abbas, I., Bickelhaupt, S., Mathy, S., Arnold, C., Bäuerle, T. (…)2026-10-24
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Neurochemical fingerprinting of the Alzheimers disease continuum using 7 T short-echo-time brain single voxel 1H-MRS.

इस अध्ययन ने अल्जाइमर रोग के निरंतरता (कंटीनुअम) के न्यूरोकेमिकल प्रोफाइल को चित्रित करने के लिए 7 T शॉर्ट-इको-टाइम 1H-MRS और OPLS-DA वर्गीकरण का उपयोग किया, जो मायो-इनोसिटॉल और एस्कॉर्बेट जैसे प्रमुख मेटाबोलाइट्स के साथ- विशिष्ट मैक्रोमोलेक्यूलर घटकों की पहचान करके, अल्जाइमर रोग को स्वस्थ नियंत्रणों से उच्च सटीकता के साथ सफलतापूर्वक अलग करने में सफल रहा।

Dell'Orco, A., Göschel, L., Riemann, L. T., Aydin, S., Flöel, A., Tietze, A., Scheel, M., Fillmer, A.2026-10-19