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radiology and imaging

97 पेपर

📄 रेडियोलॉजी और इमेजिंग

Adaptive Post-Processing Recovers Most of the Gap to nnU-Net v2 in Head and Neck GTV Segmentation: A Paired Three-Arm HECKTOR 2025 Benchmark

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।

Oyarzun Silva, R., Hernandez Hernandez, P.2026-08-31
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Image transmission through a multimode fibre in reflection mode with physics-guided deep learning towards ultrathin endoscopy

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।

Ye, Z., He, F., Zhao, T., Xia, W.2026-08-31
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AUTONOMOUS LOOP CONSTRUCTION AND SUPERVISION FOR CLINICIAN-ORIENTED MEDICAL-AI RESEARCH

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।

Chen, X., Jiang, X., Shan, C., Wang, Z., Li, D., Zhao, C.2026-08-25
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Label-Free Threshold Selection for Out-of-Distribution Detection in Liver CT Segmentation

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।

Nielsen, M., Castelo, A., Altaie, M., Bennett, J., Anthony, A., Siddiqi, N. S., Gupta, A. C., Brock, K. K., Woodland, M.2026-08-24
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SEEG Contact Detector: A 3D Slicer Extension for Automated Localisation of Intracranial Electrode Contacts

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।

Smid, J., Jezdik, P., Kalina, A., Kudr, M., Janca, R.2026-08-19
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Quantifying Human-AI Workflow in Abdominal Ultrasound: A Prospective Randomised Crossover Study

यह संभावित यादृच्छिक क्रॉसओवर अध्ययन प्रदर्शित करता है कि वेंडर-एकीकृत एआई सॉफ्टवेयर पेट के अल्ट्रासाउंड करने वाले सोनोग्राफरों के लिए परिचालन दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार करता है और मानसिक मांग एवं शारीरिक प्रयास को कम करता है, हालांकि समय की बचत का परिमाण ऑपरेटरों के बीच भिन्न होता है और तकनीक वर्कफ़्लो को समाप्त करने के बजाय उसे नया रूप देती है।

Hsiao, N., Clifford, M., Lin, S.-Z., Premasiri, S., Roots, J., Allen, H., Robertson, A. P., Moafa, K., Wardle, J., Edwar (…)2026-08-19
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Small but systematic bias introduced by EEG electrodes in PET imaging

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि ईईजी (EEG) इलेक्ट्रोड के साथ सीटी (CT) छवियों और एक विस्तारित हौन्सफील्ड यूनिट (Hounsfield unit) रेंज का उपयोग करना समवर्ती पेट/ईईजी (PET/EEG) इमेजिंग के लिए सबसे सटीक क्षीणन सुधार (attenuation correction) प्रदान करता है, जो बिना इलेक्ट्रोड वाले स्कैन की तुलना में केवल एक छोटा, व्यवस्थित पूर्वाग्रह पेश करता है, जबकि धातु आर्टिफैक्ट न्यूनीकरण तकनीकें न्यूनतम अतिरिक्त लाभ प्रदान करती हैं।

Stöhrmann, P., Ponce de Leon, M., Dörl, G., Milz, C., Graf, S., Eggerstorfer, B., Murgas, M., Reed, M. B., Falb, P. C. (…)2026-08-13
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Clinical selectivity and failure modes of automated chest radiograph report evaluation metrics: a cross-dataset analysis of ReXErr-v1 and RadEvalX

यह क्रॉस-डेटासेट विश्लेषण यह प्रकट करता है कि जहाँ BLEU और ROUGE जैसे मानक स्वचालित मेट्रिक्स पाठ्य परिवर्तनों के प्रति अत्यधिक संवेदनशील हैं, वहीं वे नैदानिक रूप से सार्थक त्रुटियों के बीच अंतर करने में विफल रहते हैं, जिसमें चेक्सबर्ट (CheXbert) मध्यम समग्र प्रदर्शन के बावजूद रेडियोलॉजी रिपोर्ट की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए सबसे अधिक संरेखित मीट्रिक के रूप में उभरता है।

Naidu, J., Muralidharan, S., Prashani, A., Baskaradoss, V.2026-08-12
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Pushing a Frozen CXR Foundation Model: A LoRA Partial-Fine-Tuning Study on NIH ChestX-ray14 with a Model-Conditional Label-Flip Sensitivity Analysis

यह पूर्वव्यापी अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक फ्रोजन (frozen) Rad-DINO ViT-B/14 फाउंडेशन मॉडल पर लो-रैंक एडेप्टेशन (LoRA) लागू करने से NIH ChestX-ray14 डेटासेट पर मल्टी-लेबल वर्गीकरण प्रदर्शन में सुधार होता है, जबकि स्पष्ट रूप से यह स्पष्ट करता है कि रिपोर्ट किए गए परिणाम टेस्ट लेबल्स के पूर्व एक्सपोज़र के कारण वर्णनात्मक (descriptive) हैं न कि पुष्टिकारक (confirmatory), और काउंटरफैक्चुअल लेबल-फ्लिप विश्लेषणों के प्रति मेट्रिक्स की संवेदनशीलता को उजागर करता है।

BAI, T.-C., YEH, S.-C.2026-08-11
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CT ECV Mapper: an interactive 3D Slicer application with a batch-capable pipeline for voxelwise CT-derived extracellular volume mapping of the liver and hepatic tumors

लेखक CT ECV Mapper प्रस्तुत करते हैं, जो एक ओपन-सोर्स 3D Slicer एप्लिकेशन है जो पारंपरिक सिंगल-एनर्जी मल्टीफेज CT का उपयोग करके यकृत और हेपेटिक ट्यूमर के लिए वोक्सेलवाइज एक्स्ट्रासेलुलर वॉल्यूम मैपिंग के इंटरैक्टिव और अनअटेंडेड बैच प्रोसेसिंग को सक्षम बनाता है, जो एक बड़े सार्वजनिक डेटासेट पर उच्च व्यवहार्यता और मजबूत गुणवत्ता नियंत्रण प्रदर्शित करता है।

Suzuki, M.2026-08-11