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Este estudo demonstra que o modelo 3D nnU-Net, treinado exclusivamente com imagens de tomografia computadorizada (CT), oferece uma solução automatizada, econômica e escalável para a segmentação precisa de tumores de cabeça e pescoço, melhorando o planejamento de radioterapia e reduzindo a variabilidade interobservador.
Este estudo prospectivo demonstra que a elastografia harmônica temporal por ultrassom, ao avaliar a heterogeneidade de rigidez tumoral e a viscosidade do habitat, oferece um método eficaz para diferenciar lesões hepáticas malignas de benignas, especialmente em tumores maiores.
Este artigo apresenta um framework estatístico baseado em projeções que estima de forma eficiente e prática o viés induzido por ruído na tomografia computadorizada espectral, oferecendo resultados consistentes com simulações de Monte Carlo, mas com apenas 0,5% do tempo de execução, permitindo assim a otimização rápida de parâmetros de aquisição para sistemas de CT quantitativa.
Este estudo exploratório demonstra que a imagem fotoacústica é uma técnica promissora e não invasiva para identificar alterações moleculares específicas nos músculos de pacientes com miopatia mitocondrial, oferecendo um potencial biomarcador para monitorar a progressão da doença sem a necessidade de biópsias.
Este estudo retrospectivo multicêntrico internacional demonstra que o modelo de aprendizado profundo DeepMS, ao integrar características de lesões e da substância branca aparentemente normal em ressonâncias magnéticas de rotina, supera os critérios diagnósticos atuais para esclerose múltipla, oferecendo uma ferramenta precisa e validada para casos ambíguos.
Este estudo demonstra que a desconectividade funcional aumentada nas redes de substância branca intra-associada ao Transtorno do Espectro Autista está significativamente correlacionada com a gravidade dos sintomas sociais, oferecendo novos insights sobre os substratos neurais da condição.
Este estudo demonstra que um modelo de segmentação automatizada baseado em aprendizado por transferência com nnU-Net, pré-treinado em TOF-MRA e ajustado em dados de 4D Flow MRI, supera outros métodos de deep learning ao fornecer segmentações precisas que garantem quantificação hemodinâmica confiável, evidenciando a relação direta entre a acurácia da segmentação e a precisão das métricas hemodinâmicas derivadas.
Este estudo estabeleceu faixas de referência específicas para idade e sexo para a estrutura e função cardíaca na Alemanha, utilizando dados de ressonância magnética cardiovascular de uma grande coorte nacional para fornecer um quadro normativo baseado na população.
Este estudo propõe um framework de difusão condicional otimizado para recursos, que gera imagens PET sintéticas a partir de tomografias computadorizadas (CT) para superar a falta de acesso a exames PET em áreas rurais, garantindo a precisão metabólica necessária para o rastreamento oncológico equitativo.
Este estudo prospectivo avaliou a viabilidade técnica e o desempenho quantitativo de sequências Dixon de 2, 3 e 6 pontos em dispositivos MR-Simulação e MR-Linac para a pelve e cabeça/pescoço, concluindo que a sequência de 6 pontos oferece a maior precisão e concordância para a quantificação de PDFF e R2*, sendo a mais adequada para futuras aplicações em biomarcadores e radioterapia adaptativa.
Este estudo de desenvolvimento tecnológico confirmou a viabilidade técnica da implementação da técnica 3D-QALAS em um MR-Linac de 1,5T para o cérebro, permitindo a aquisição de mapas quantitativos de T1, T2 e PD com resolução isotrópica de 1 mm em apenas sete minutos com alta precisão e reprodutibilidade.
Os autores desenvolveram e validaram clinicamente, em pacientes com câncer de próstata, um sistema pioneiro de localização acústica de feixe por radiação ionizante (iRABL) que permite o mapeamento em tempo real e com resolução espacial subdifrativa da deposição de dose durante a terapia de prótons, superando as incertezas de alcance atuais e abrindo caminho para uma "cirurgia de prótons" guiada por imagem.
Este estudo multicêntrico demonstra que a redução da profundidade de bits das radiografias torácicas de 16 para 8 bits não impacta significativamente o desempenho de modelos de aprendizado profundo na classificação de sexo, idade e obesidade, indicando que a conversão é segura para aplicações médicas visando maior eficiência no armazenamento e processamento de dados.
Este estudo demonstra que embeddings compactos e conscientes de máscaras, extraídos de um modelo de segmentação médica fundamental (MedSAM2) para imagens de PET/CT, quando combinados com dados clínicos, melhoram significativamente a estratificação de risco e a previsão da sobrevivência livre de progressão em pacientes com mieloma múltiplo, superando as abordagens tradicionais de radiômica e modelos baseados apenas em dados clínicos.
Este artigo propõe um pipeline de aprendizado de fenótipos centrado na lesão para ultrassonografia mamária, que utiliza máscaras de segmentação para gerar embeddings interpretáveis e calibrados, permitindo a descoberta de fenótipos latentes e alcançando uma alta precisão na detecção de malignidade (AUC 0,982) superior a métodos tradicionais.
Este estudo demonstra que a ativação de sistemas de posicionamento a laser externos durante a simulação de ressonância magnética para radioterapia pode introduzir ruído eletrônico que degrada a qualidade da imagem e a precisão de valores quantitativos, especialmente quando se utiliza a bobina corporal integrada, exigindo a implementação de diretrizes clínicas para desativar esses lasers durante a aquisição de imagens.
Este estudo prospectivo demonstra que a elastografia por ressonância magnética, especialmente ao normalizar os módulos viscoelásticos em relação ao parênquima cerebral adjacente e analisar a topologia da interface lesional, consegue distinguir mecanicamente a necrose por radiação (mais rígida e dissipativa) de metástases cerebrais recorrentes, superando as limitações da ressonância magnética convencional.
Este estudo integra ressonância magnética estrutural e transcriptômica para identificar dois subtipos de envelhecimento cortical distintos — um de declínio normativo ligado a genes metabólicos e imunes, e outro compensatório associado a genes de reparo e resposta ao estresse — oferecendo novos marcadores biológicos para diferenciar o envelhecimento típico da adaptação compensatória.
Este estudo, baseado em uma grande coorte populacional dinamarquesa, demonstra que análises de ressonância magnética clínica em cenários do mundo real podem detectar alterações neuroanatômicas compartilhadas, como volumes cerebrais reduzidos e córtex mais fino, entre pacientes com diversos transtornos mentais e controles, validando o potencial desses dados para estratificação de pacientes e acompanhamento da progressão da doença.
Este artigo apresenta um sistema de assistência inteligente para ultrassom portátil baseado em aprendizado por reforço e redes neurais, que automatiza a navegação da sonda e o diagnóstico de artérias carótidas e tireoide, reduzindo a dependência do operador e mantendo precisão diagnóstica comparável à de especialistas.