📄 radiology and imaging

The Effects of External Laser Positioning Systems for MRI Simulation on Image Quality and Quantitative MRI Values

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि एमआरआई सिमुलेशन के दौरान बाहरी लेजर पोजिशनिंग सिस्टम (ELPS) को सक्रिय करना आम तौर पर मात्रात्मक मानों को सुरक्षित रखता है, यह इमेज की गुणवत्ता को महत्वपूर्ण रूप से खराब कर देता है—विशेष रूप से एकीकृत बॉडी कॉइल का उपयोग करते समय सिग्नल-टू-नॉइज़ अनुपात में चार गुना गिरावट और ज्यामितीय विरूपण त्रुटियां उत्पन्न करता है—जिसके लिए इमेजिंग के दौरान ELPS हस्तक्षेप से बचने हेतु स्पष्ट नैदानिक दिशानिर्देशों की आवश्यकता है।

McCullum, L., Ding, Y., Fuller, C. D., Taylor, B. A.2026-03-07
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Real-Time Detection of Breast Cancer-Related Lymphedema with Shear-Wave Elastography: The Holder-Optimized Elastography Method

होल्डर-ऑप्टिमाइज्ड इलास्टोग्राफी (HOE) विधि अल्ट्रासाउंड प्रोब्स को स्थिर करके तरल पदार्थ से भरे लसीका अवरोधों (लिम्फैटिक ऑब्स्ट्रक्शंस) को हाई-वेलोसिटी एरिया के रूप में देखने के माध्यम से स्तन कैंसर से संबंधित लिम्फेडेमा का गैर-आक्रामक पता लगाने की प्रक्रिया को बढ़ाती है, जो संवेदनशीलता और विशिष्टता में वर्तमान सीमाओं के बावजूद उपचार प्रतिक्रिया की निगरानी के लिए एक आशाजनक सहायक विकल्प प्रदान करती है।

Hoe, Z. Y., Ding, R.-S., Chou, C.-P., Hu, C., Lee, C.-H., Tzeng, Y.-D., Pan, C.-T., Lee, M.-C., Lee, E. K.-L.2026-03-02
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The NLP-to-Expert Gap in Chest X-ray AI

यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करते हुए चेस्ट एक्स-रे एआई में "एनएलपी-टू-एक्सपर्ट गैप" (NLP-to-Expert Gap) की पहचान और समाधान करता है कि स्वचालित रिपोर्ट लेबल पर अनुकूलित मॉडल लेबलिंग त्रुटियों के प्रति ओवरफिट हो जाते हैं, जबकि बेहतर नैदानिक प्रदर्शन तब प्राप्त किया जाता है जब विशेषज्ञ लेबल को एक वैलिडेशन कंपास के रूप में उपयोग किया जाता है, मेमोराइजेशन (memorization) को रोकने के लिए अर्ली स्टॉपिंग (early stopping) का प्रयोग किया जाता है, और सीधे मेट्रिक ऑप्टिमाइजेशन के बजाय रेगुलराइजेशन के साथ फ्रोजन इमेजनेट (frozen ImageNet) फीचर्स पर भरोसा किया जाता है।

Fisher, G. R.2026-03-02
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Benchmarking Transfer Learning for Dense Breast Tissue Segmentation on Small Mammogram Datasets

यह शोध पत्र छोटे डेटासेट पर घने स्तन ऊतक (डेंस ब्रेस्ट टिश्यू) विभाजन के लिए ट्रांसफर लर्निंग रणनीतियों का बेंचमार्किंग करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि पूर्ण फाइन-ट्यूनिंग वाले सीएनएन (CNN), मल्टी-व्यू सेल्फ-सुपरवाइज्ड प्री-ट्रेनिंग और हाइब्रिड लॉस फंक्शन, एनोटेशन-सीमित मैमोग्राफी वर्कफ़्लो के लिए इष्टतम सटीकता और दक्षता प्राप्त करने हेतु ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडलों और पैरामीटर-एफिशिएंट अपडेट की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

Qu, B., Liu, W., Zhou, L., Guo, X., Malin, B., Yin, Z.2026-02-24
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Location patterns and longitudinal progression of white matter hyperintensities

यह अध्ययन एक सुदृढ़, डेटा-संचालित ढांचे को प्रस्तुत करता है जो बड़े समूहों में पांच विशिष्ट व्हाइट मैटर हाइपरइंटेंसिटी स्थानिक उपप्रकारों की पहचान करता है, जो संवहनी जोखिम कारकों के साथ उनके अद्वितीय संबंधों को प्रकट करता है और यह प्रदर्शित करता है कि क्षेत्रीय घाव पैटर्न केवल कुल घाव भार की तुलना में भविष्य की रोग प्रगति के लिए बेहतर भविष्य कहनेवाला मूल्य प्रदान करते हैं।

Zhao, X., Malone, I. B., Brown, T. M., Wong, A., Cash, D. M., Chaturvedi, N., Hughes, A. D., Schott, J., Barkhof, F., Ba (…)2026-02-23
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Quality versus quantity of training datasets for artificial intelligence-based whole liver segmentation

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि अत्यधिक क्यूरेटेड, छोटे डेटासेट बहुत बड़े मिश्रित-क्यूरेशन डेटासेट के समान 3D सेगमेंटेशन प्रदर्शन प्राप्त कर सकते हैं, उत्तरवर्ती बेहतर सामान्यीकरण और स्थानीय सुधार प्रदान करता है, जो यह संकेत देता है कि डेटा की गुणवत्ता और मात्रा के बीच इष्टतम संतुलन विशिष्ट प्रशिक्षण लक्ष्यों पर निर्भर करता है।

Castelo, A., O'Connor, C., Gupta, A. C., Anderson, B. M., Woodland, M., Altaie, M., Koay, E. J., Odisio, B. C., Tang, T. (…)2026-02-18
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Intraoperative Metabolomic-Guided Precision Surgery for Pediatric Brain Tumors: A Systematic Review of Multi-Modal Molecular Imaging Platforms and Artificial Intelligence Integration

यह व्यवस्थित समीक्षा बाल चिकित्सा मस्तिष्क ट्यूमर सर्जरी में इंट्राऑपरेटिव आणविक इमेजिंग और एआई (AI) एकीकरण के वर्तमान परिदृश्य का मूल्यांकन करती है, जो इंट्राऑपरेटिव एमआरआई (MRI) और चयनात्मक प्रतिदीप्ति मार्गदर्शन (fluorescence guidance) की सिद्ध प्रभावकारिता को उजागर करती है और उन महत्वपूर्ण अंतरालों की पहचान करती है जिन्हें बाल चिकित्सा-विशिष्ट मेटाबोलोमिक प्लेटफॉर्म और मानकीकृत प्रोटोकॉल के संदर्भ में संबोधित किया जाना चाहिए ताकि ऑन्कोलॉजिकल और न्यूरोडेवलपमेंटल परिणामों को अनुकूलित किया जा सके।

Sirkin, N. J., Harper, T., Lamey, E., Wilhelm, J. N., Rought, G., Yerrapragada, A.2026-02-12
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Brain-SAM: A SAM-based Model Tailored for Brain MRI Lesion Segmentation

यह शोध पत्र Brain-SAM प्रस्तुत करता है, जो SAM2 फ्रेमवर्क पर आधारित एक विशिष्ट मॉडल है जो Hiera एनकोडर और UNETR-प्रेरित डिकोडर के माध्यम से 3D ब्रेन MRI डेटा के अनुकूल होता है, और nnU-Net जैसे अत्याधुनिक तरीकों की तुलना में विभिन्न मस्तिष्क घावों (brain lesions) को सेगमेंट करने में बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करता है।

Pan, Y., Yuan, X., Liu, H., Yang, Y., Kang, G.2026-02-04
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Calibrated simulations for dynamic focusing of ultrasound through the temporal window

यह शोध पत्र 157 विषयों के माध्यम से टेम्पोरल विंडो (temporal window) के माध्यम से डायनेमिक फोकस्ड अल्ट्रासाउंड न्यूरोमॉड्यूलेशन के लिए ध्वनिक सिमुलेशन और सुरक्षा आकलन की सटीकता में सुधार करने हेतु, खोपड़ी के क्षीणन गुणांकों (skull attenuation coefficients) को अनुकूलित करने के लिए अक्षीय सममित प्रक्षेपणों (axisymmetric projections) और विरल नमूनाकरण (sparse sampling) का उपयोग करने वाले एक अंशांकन ढांचे (calibration framework) को प्रस्तुत करता है।

Dadgar-Kiani, E., Hebbale, V., Attalla, G., Alvarez, J. L., Dunsford, S., Caulfield, K. A., Good, C. H., Krystal, A. D. (…)2026-01-30
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A Hybrid CNN-Transformer Deep Learning Model for Differentiating Benign and Malignant Breast Tumors Using Multi-View Ultrasound Images

यह अध्ययन एक सुदृढ़ हाइब्रिड CNN-ट्रांसफॉर्मर डीप लर्निंग मॉडल प्रस्तुत करता है जो पारंपरिक सिंगल-इमेज विश्लेषण विधियों की तुलना में सौम्य और घातक स्तन ट्यूमर के बीच अंतर करने में श्रेष्ठ सटीकता प्राप्त करने के लिए मल्टी-व्यू अल्ट्रासाउंड छवियों को प्रभावी ढंग से एकीकृत करता है।

qi, z., Li, R., Pan, T., Jianxing, Z., Yang, G., Lin, Z., Zhang, M., Miao, C.2026-01-29