80 papers
Dit onderzoek toont aan dat GCPII-gerichte PET-scanning een veelbelovende, niet-invasieve methode is om spierdenervatie en -re-innervatie bij perifere zenuwletsel te visualiseren en te monitoren, aangezien de opname van de tracer correleert met de denervatietoestand en afneemt bij herstel.
Deze studie toont aan dat de stralingsdoses voor CT-scans bij kinderen in een Zuid-Afrikaans ziekenhuis voldoen aan internationale veiligheidsnormen, hoewel er een lichte toename wordt waargenomen bij scans buiten kantooruren die verdere standaardisatie vereist.
Deze studie toont aan dat een diep-leermodel dat longitudinale digitale breast-tomosynthese-beelden gebruikt, de 5-jaren borstkankerrisicovoorzegging significant verbetert ten opzichte van modellen op basis van enkelvoudige momentopnames, FFDM-beelden en klinische risicomodellen.
Dit onderzoek van het SEIOMM-3D-DXA-project heeft leeftijds- en gespecifieerde referentiewaarden voor 3D-DXA-metingen van de heup vastgesteld bij Spaanse volwassenen, waarmee een betere diagnose en behandeling van osteoporose mogelijk wordt door specifieke bijkompartimenten te analyseren.
Deze studie introduceert een holistische AI-pipeline voor het detecteren, lokaliseren en rapporteren van longontstekingen op röntgenfoto's van de borstkas, waarbij het gebruik van een groot taalmodel voor het herschrijven van labels de prestaties aanzienlijk verbetert en de gevoeligheid en precisie boven die van radiologen en eerdere modellen uitbrengt.
Deze studie concludeert dat rekmetingen van de linkerventrikel en het linkerslaatholte gecombineerde maatstaven zijn voor de geometrie en functie van het linkerhart, waarbij MAPSE en de lengte van de linkerventrikel de longitudinale rek nauwkeurig kunnen voorspellen.
Deze studie introduceert een label-vrij, informatietheoretisch raamwerk dat de extractieparameters voor radiomics in multi-frequentie MR-elasografie optimaliseert op basis van objectieve criteria, waardoor de reproduceerbaarheid en generaliseerbaarheid van de resultaten aanzienlijk worden verbeterd ten opzichte van traditionele, heuristische keuzes.
Dit onderzoek toont aan dat ensemble-regressiemodellen, getraind op een combinatie van referentie- en referentievrije beeldkwaliteitsmetrieken en gekoppeld aan expertbeoordelingen, een transparante en schaalbare oplossing bieden voor de kwaliteitscontrole van generatieve medische beeldtranslatie.
Deze studie toont aan dat technische opnameparameters, met name het type radiografische projectie, de prestatieverschillen van AI-systemen voor borstfoto's aanzienlijk meer bepalen dan demografische factoren, wat directe implicaties heeft voor toekomstige regelgeving.
Dit onderzoek toont aan dat actieve tweetalige immersie de glymfaatsysteemfunctie verbetert door hersen-CSF-coördinatie en de structuur van het plexus choroideus te optimaliseren, wat wijst op neuroprotectieve voordelen voor de hersenreiniging.
PANDORA is een data-adaptief platform dat MRI-data van meer dan 80.000 UK Biobank-deelnemers comprimeert tot een efficiënte supervoxelrepresentatie, waardoor de opslag met tot 99% wordt gereduceerd en de computationele snelheid met een factor 10 wordt verhoogd zonder verlies van ruimtelijke detail of statistische kracht.
Dit onderzoek presenteert een gevalideerd deep learning-model op basis van ResNet-18 dat non-contrast head-and-neck CT-scans automatisch analyseert om verkalking van de wervelarterie te detecteren, waardoor een nauwkeurige en snelle risicoschatting mogelijk wordt voor vroegtijdige preventie van beroertes.
Deze studie toont aan dat Standard Model Imaging (SMI), vooral in combinatie met Diffusion Tensor Imaging (DTI), een waardevolle aanvulling biedt voor het karakteriseren van microstructurele veranderingen in diverse witte-stofweefselklassen bij multiple sclerose, hoewel de discriminatie tussen bepaalde weefseltypen beperkt blijft.
Dit onderzoek concludeert dat multi-schelp diffusion MRI, in combinatie met geavanceerde diffusiemodellen, een robuustere en informatievere karakterisering van microstructurele afwijkingen bij multiple sclerosis biedt dan traditionele single-schelp acquisities.
Deze multisite machine learning-studie toont aan dat het combineren van amyloïde PET en MRI-beelden de progressie naar cognitieve stoornissen bij preklinische Alzheimer-patiënten kan voorspellen en zo de statistische kracht van klinische trials voor ziektemodificerende therapieën kan verbeteren.
Deze pilootstudie onder 80 vrouwen toont aan dat het gebruik van een polygenische risicoscore (PRS) de huidige bevolkingsgerichte screeningsrichtlijnen kan verfijnen naar een meer gepersonaliseerde, op risico gebaseerde aanpak voor borstkanker, zonder dat dit leidt tot verhoogde angst bij de deelnemers.
Deze studie toont aan dat actieve, dynamische verdikking van de hersenschors, en niet statische structurele reserves, de belangrijkste drijvende kracht is voor motorisch herstel na een subcorticale beroerte, waarbij normatieve modellering essentieel is om deze heterogeniteit te onderscheiden.
Deze studie bevestigt dat het AI-systeem Lenek Intelligent Radiology Assistant (LIRA) in India een betrouwbare en nauwkeurige oplossing biedt voor het screenen en triageren van long- en hartafwijkingen op röntgenfoto's, waardoor het tekort aan radiologen kan worden opgevangen en de bestrijding van tuberculose wordt ondersteund.
Deze studie introduceert een nieuwe, niet-invasieve aanpak die multi-modale beeldvorming en deep learning combineert om op populatieniveau (134.000 personen) de heterogene veroudering van 39 specifieke organen te kwantificeren, waarbij wordt aangetoond dat versnelde orgaanspecifieke veroudering sterk voorspellend is voor ziekte en dat verschillende ziekten gekoppeld zijn aan veroudering van unieke organen.
Dit paper introduceert TumorCLIP, een lichtgewicht visueel-taalmodel dat radiologie-informatie en DenseNet-visualisatie combineert om de nauwkeurigheid, interpretatie en stabiliteit van MRI-gebaseerde hersentumorklassificatie te verbeteren.