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बाल्टीमोर लोंगीटुडिनल स्टडी ऑफ एजिंग के संज्ञानात्मक रूप से अक्षुण्ण व्यक्तियों में, अन्य प्लाज्मा बायोमार्कर की तुलना में प्लाज्मा p-tau217 ने आगामी अल्जाइमर रोग संबंधी मनोभ्रंश और AD-विशिष्ट मस्तिष्क शोष पैटर्न में अनुदैर्ध्य परिवर्तनों, दोनों के साथ सबसे मजबूत संबंध प्रदर्शित किया।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि दृश्य/निकट-अवरक्त हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग, विशेष रूप से जब फुल-स्पेक्ट्रम मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके विश्लेषण किया जाता है, विविध त्वचा पिग्मेंटेशन प्रकारों वाले आपातकालीन विभाग के रोगियों में सेल्युलाइटिस, गैर-सेल्युलाइटिस एडिमा और स्वस्थ निचले-पैर के ऊतकों को सटीक और तेज़ी से वर्गीकृत कर सकती है।
इस प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट अध्ययन ने गैडोक्सेटिक एसिड-एन्हांस्ड एमआरआई से रेडियोमिक्स विशेषताओं के एक ऐसे सेट की पहचान की है जो पुनरुत्पादनीय (reproducible) और दोहराने योग्य (repeatable) हैं और जो मात्रात्मक यकृत कार्य सूचकांकों के साथ महत्वपूर्ण रूप से सह-संबंधित हैं, जिससे भविष्य के यकृत कार्य-संबंधी रेडियोमिक्स अनुसंधान के लिए एक आधार स्थापित हुआ है।
यह फैंटम अध्ययन भौतिक ग्राउंड ट्रुथ के विरुद्ध इंट्राक्रैनियल वाहिका व्यास को मापने में CTA, 3DRA और 2D DSA की सटीकता का मूल्यांकन करता है, जो यह प्रकट करता है कि हालांकि सभी मोडैलिटीज आम तौर पर वास्तविक आयामों के 0.5 मिमी के भीतर मापन करती हैं, वे वाहिका के आकार, कंट्रास्ट सांद्रता और डिटेक्शन एल्गोरिदम के आधार पर भिन्न होने वाले सुसंगत पूर्वाग्रह प्रदर्शित करती हैं, जिसमें अधिकतम-ग्रेडिएंट एज डिटेक्शन, FWHM और फिक्स्ड-HU विधियों की तुलना में श्रेष्ठ सिद्ध हुआ है।
यह शोध पत्र रेजिडुअल एंडपॉइंट फ्लो मैचिंग (REFM) को प्रस्तुत करता है, जो एक सिंगल-स्टेप डीप लर्निंग विधि है जो लो-डोज़ और स्टैंडर्ड-डोज़ सीटी छवियों के बीच अंतर्निहित शारीरिक समानता का लाभ उठाती है ताकि इटरेटिव डिफ्यूजन मॉडल्स के तुलनीय वास्तविक समय में, उच्च-गुणवत्ता वाली डैनोइजिंग प्राप्त की जा सके और साथ ही गणनात्मक लागतों को भारी रूप से कम किया जा सके।
यह HECKTOR 2025 बेंचमार्क प्रदर्शित करता है कि जबकि एडेप्टिव पोस्ट-प्रोसेसिंग हेड एंड नेक ट्यूमर सेगमेंटेशन के लिए एक लाइटवेट MiniUNet3D और बड़े nnU-Net v2 के बीच प्रदर्शन के अंतर को काफी हद तक कम कर देती है, फिर भी यह नोडल डिजीज की सटीकता में अंतर को पूरी तरह से समाप्त करने या छोटे प्राइमरी ट्यूमर पर उच्च दर वाली कैटास्ट्रोफिक विफलताओं को रोकने में विफल रहती है।
यह शोध पत्र एक भौतिकी-निर्देशित (physics-guided) डीप लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो रिफ्लेक्शन मोड में मल्टीमोड फाइबर्स के माध्यम से सिंगल-शॉट, फेज-रिट्रीवल-मुक्त इमेज रिकवरी को सक्षम करने के लिए एक रिफ्लेक्टेड रियल-वैल्यूड इंटेंसिटी ट्रांसमिशन मैट्रिक्स को इमेज रेस्टोरेशन नेटवर्क्स के साथ जोड़ता है, जो अल्ट्राथिन एंडोस्कोपी के लिए इमेज की गुणवत्ता और सामान्यीकरण क्षमता में महत्वपूर्ण सुधार करता है।
यह शोध पत्र MARLA को प्रस्तुत करता है, जो एक एजेंटिक फ्रेमवर्क है जो चिकित्सकों को उच्च-स्तरीय अध्ययन उद्देश्यों को निष्पादनीय, स्व-सुधारात्मक अनुसंधान लूपों में स्वचालित रूप से अनुवादित करके जटिल मल्टीमॉडल मेडिकल AI अनुसंधान स्वायत्त रूप से करने में सक्षम बनाता है, जिससे विशेष AI विशेषज्ञता की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।
यह शोध पत्र लिवर सीटी (liver CT) सेगमेंटेशन में आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन (out-of-distribution) डिटेक्शन थ्रेशोल्ड को कैलिब्रेट करने के लिए एक लेबल-मुक्त फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है, जो पेयरवाइज सरफेस डीएससी (pairwise surface DSC) स्कोर पर लॉग-टी (log-t) वितरण को फिट करके सक्षम होता है, जिससे विशेषज्ञ-लेबल वाले विफलता डेटा की आवश्यकता के बिना सांख्यिकीय रूप से सिद्धांत-आधारित विफलता जोखिम वर्गीकरण संभव हो पाता है।
यह शोध पत्र एक ओपन-सोर्स 3D Slicer एक्सटेंशन प्रस्तुत करता है जो SEEG विश्लेषण के लिए इंट्राक्रानियल इलेक्ट्रोड कॉन्टैक्ट्स के सटीक स्थानीयकरण को स्वचालित करता है, जो न्यूनतम मैनुअल सुधार के साथ उच्च सटीकता प्राप्त करता है और नैदानिक वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करने के लिए एक उपयोगकर्ता के अनुकूल, एकीकृत समाधान प्रदान करता है।