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यह नैदानिक पायलट अध्ययन प्रदर्शित करता है कि 40-49 आयु वर्ग की महिलाओं के स्तन कैंसर स्क्रीनिंग में पॉलीजेनिक रिस्क स्कोर को शामिल करना, प्रतिभागियों में महत्वपूर्ण चिंता उत्पन्न किए बिना, प्रभावी रूप से जोखिम का वर्गीकरण और स्क्रीनिंग अनुशंसाओं को व्यक्तिगत बना सकता है।
यह शोध पत्र एइम्स (AIMS) नॉर्वे रैंडमाइज्ड कंट्रोल्ड ट्रायल के प्रोटोकॉल की रूपरेखा प्रस्तुत करता है, जिसका उद्देश्य यह निर्धारित करना है कि क्या एक एआई-स्तरीकृत मैमोग्राफी रीडिंग रणनीति—जहाँ कम जोखिम वाले मामलों को एक रेडियोलॉजिस्ट द्वारा और उच्च जोखिम वाले मामलों को दो द्वारा पढ़ा जाता है—स्क्रीन-डिटेक्टेड ब्रेस्ट कैंसर दरों के मामले में मानक डबल रीडिंग की तुलना में गैर-हीन (non-inferior) है।
यह अन्वेषणात्मक अध्ययन प्रदर्शित करता है कि फोटोअकौस्टिक इमेजिंग m.3243A>G माइटोकॉन्ड्रियल मायोपैथी वाले रोगियों और स्वस्थ नियंत्रणों के बीच मांसपेशियों के जल, लिपिड और हीमोग्लोबिन अनुपात में महत्वपूर्ण अंतरों का गैर-आक्रामक रूप से पता लगा सकता है, जो रोग की प्रगति की निगरानी के लिए एक नवीन बायोमार्कर के रूप में इसकी क्षमता को रेखांकित करता है।
यह अध्ययन प्रकट करता है कि ऑटिज्म स्पेक्ट्रम डिसऑर्डर वाले व्यक्तियों में व्हाइट मैटर नेटवर्क के भीतर बढ़ी हुई कार्यात्मक कनेक्टिविटी, न कि व्हाइट और ग्रे मैटर के बीच, सामाजिक अक्षमता की गंभीरता से महत्वपूर्ण रूप से जुड़ी हुई है, जो इस विकार के अंतर्निहित तंत्र के बारे में नई अंतर्दृष्टि प्रदान करती है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक ट्रांसफर लर्निंग-आधारित nnU-Net मॉडल, जिसे TOF-MRA पर प्रीट्रेन किया गया है और 7T 4D फ्लो एमआरआई डेटा पर फाइन-ट्यून किया गया है, इंट्राक्रानियल धमनी विभाजन (सेगमेंटेशन) में मौजूदा डीप लर्निंग आर्किटेक्चर से बेहतर प्रदर्शन करता है और सबसे सटीक, स्वचालित हेमोडायनामिक परिमाणीकरण (क्वांटिफिकेशन) प्रदान करता है, जिससे यह पुष्टि होती है कि विभाजन की सटीकता सीधे प्राप्त प्रवाह मेट्रिक्स की विश्वसनीयता को प्रभावित करती है।
यह शोध पत्र एक संसाधन-कुशल, दो-चरणीय कंडीशनल डिफ्यूजन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो सीटी डेटा से सिंथेटिक पीईटी स्कैन उत्पन्न करता है ताकि सिम्युलेटेड निम्न-संसाधन इमेजिंग स्थितियों के तहत एसयूवी (SUV) जैसे महत्वपूर्ण मेटाबॉलिक बायोमार्कर को संरक्षित करते हुए ग्रामीण परिवेश में न्यायसंगत ऑन्कोलॉजी स्क्रीनिंग को सक्षम बनाया जा सके।
यह भावी R-IDEAL स्टेज 0-2a अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक 6-पॉइंट क्वांटिटेटिव डिक्सन सीक्वेंस, 2- और 3-पॉइंट विधियों की तुलना में 1.5T और 3T MR-सिमुलेशन और MR-लिनैक उपकरणों में PDFF और R2* अनुमान के लिए बेहतर ज्यामितीय सटीकता, मात्रात्मक सामंजस्य और पुनरुत्पादकता प्रदान करता है, जिससे पेल्विस और हेड एंड नेक में एडेप्टिव रेडिएशन थेरेपी और बोन मैरो लक्षण वर्णन के लिए इसके उपयोग की पुष्टि होती है।
यह अध्ययन 1.5T MR-Linac पर 3D-QALAS को लागू करने की तकनीकी व्यवहार्यता को प्रदर्शित करता है ताकि 7 मिनट के अधिग्रहण समय के भीतर उच्च सटीकता और पुनरुत्पादकता के साथ संपूर्ण-मस्तिष्क, 1 मिमी आइसोट्रोपिक मात्रात्मक T1, T2, और PD मैपिंग प्राप्त की जा सके, जो इन बायोमार्करों को एडेप्टिव रेडिएशन थेरेपी वर्कफ़्लो में एकीकृत करने का मार्ग प्रशस्त करता है।
यह बहु-संस्थानिक अध्ययन प्रदर्शित करता है कि चेस्ट रेडियोग्राफ को 16-बिट से 8-बिट गहराई में परिवर्तित करने से लिंग, आयु और मोटापे को वर्गीकृत करने में डीप लर्निंग मॉडलों के प्रदर्शन पर महत्वपूर्ण प्रभाव नहीं पड़ता है, जो यह सुझाव देता है कि नैदानिक सटीकता से समझौता किए बिना 8-बिट छवियों का उपयोग कुशल डेटा भंडारण और प्रसंस्करण के लिए किया जा सकता है।
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक मेडिकल फाउंडेशनल सेगमेंटेशन मॉडल (MedSAM2) से प्राप्त मास्क-अवेयर एम्बेडिंग्स को जब क्लिनिकल डेटा के साथ फ्यूज किया जाता है, तो वे क्लिनिकल-ओनली या रेडियोमिक्स बेसलाइन की तुलना में मल्टीपल मायलोमा रोगियों में प्रोग्रेशन-फ्री सर्वाइवल के पूर्वानुमान में महत्वपूर्ण रूप से सुधार करते हैं।