@RadxAI_Journal

放射線診断・治療・医療AIの新着論文を毎日要約。 Xでは注目論文を紹介します！雑誌の追加ご希望あれば連絡ください！

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#RT #放射線治療 【Radiother Oncol】 🧠NPC RT後RICAI予測、MRIベースのRad-SRad-SwinT融合モデルが外部検証でAUC 0.871、ACC 0.815と高精度 (多施設Retro)。リスク層別化に有望。👉 pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/4158…

MRI-based multilevel radiomics and transformer features for predicting radiation-induced carotid...

Integrating multilevel radiomics with Transformer-derived deep learning features enhances prediction of RICAI after NPC radiotherapy and shows promise as a noninvasive risk-stratification tool.

pubmed.ncbi.nlm.nih.gov
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#MedAI #医療AI 【IEEE Trans Med Imaging】 EPPNetがFew-shot医療画像セグメンテーションでSOTA超え🚀。U-Net補助枝とプロトタイプ精製で境界特徴の汚染を抑制、データ不足課題を解決。👉 pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/4270…

EPPNet: Edge Prototype Purification with Auxiliary Supervision for Few-Shot Medical Image Segment...

Medical image segmentation plays a pivotal role in computer-aided diagnosis. However, the scarcity of annotated data severely hinders the deployment of deep learning models. Few-shot learning (FSL)...

pubmed.ncbi.nlm.nih.gov
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#RadDiag #放射線診断 【Eur Radiol】 EGPA肺病変CT、LCAで4病型を同定📊。混合型は1年再燃リスク高⚠️。再現性良好(κ=0.85)。(Retro) 👉 pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/4290…
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#RT #放射線治療 【Radiother Oncol】 ACへの骨温存CRT、1年PIF率27.8%を達成🦴。従来の50%から有意に減少(目標35%以下)。標的被覆・他臓器毒性増悪なし(P2)。👉 pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/4215…

Bone-sparing chemoradiotherapy for anal cancer - Results of a phase II trial by the Danish Anal...

This is the first study to demonstrate that bone-sparing radiotherapy reduced PIF rates compared to historical data without compromising target coverage or increasing OOI toxicity.

pubmed.ncbi.nlm.nih.gov
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#MedAI #医療AI 【NPJ Digit Med】 🩺医療AI診断・予測モデル向け5段階評価フレームワーク提案。技術から実世界統合まで、臨床的利益と信頼性確保へ。👉 pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/4269…
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#RadDiag #放射線診断 【Radiology】 急性期脳卒中EVT後、24h灌流画像でDT > 4秒病変がno-reflowの最適定義。90日予後不良予測AUC 0.72 (Retro)。梗塞増大と関連。🧠🚨👉 pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/4289…

No Reflow at Perfusion Imaging: Thresholds That Distinguish Functional and Tissue Outcome Groups in...

Background Poor outcome after successful endovascular thrombectomy (EVT) may reflect microvascular dysfunction, or no-reflow phenomenon, but operational definitions are lacking. Purpose To identify...

pubmed.ncbi.nlm.nih.gov
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#RT #放射線治療 【Int J Radiat Oncol Biol Phys】 🧩放射線治療データ標準の比較分析。RT特有項目はO3が74%とOMOP(24%)等を凌駕。汎用項目はOMOP/FHIRが優位。O3を基盤としたFHIR/OMOP/CDISCへのマッピングによる調和を提唱。国際協力が不可欠。👉 pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/4291…
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#MedAI #医療AI 【Med Image Anal】 🩺MambaX-Net、前立腺MRI縦断セグメンテーションでU-Net/Transformerを凌駕。MambaとCross-Attentionで過去データ活用、AS自動化へ高精度分割。👉 pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/4261…
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#RadDiag #放射線診断 【Eur Radiol】 深頸部膿瘍US-PCD、初回治療成功率84%を達成🏥 (Retro)。重篤な合併症（縦隔炎、敗血症等）がドレナージ失敗の独立予測因子。安定例に低侵襲選択肢。👉 pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/4288…
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#RT #放射線治療 【Radiother Oncol】 PSMA-PETガイド下オリゴ再発前立腺癌へのMDRT反復、2年ADT-FSは50.2%と良好。MDRT間隔と病変数でADT-FSを予測可能✅ (多施設Retro)。👉 pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/4287…
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#MedAI #医療AI 【Comput Biol Med】 👁️糖尿病網膜症(DR)スクリーニング・重症度分類に2段階DLシステム。EfficientNet-B4ベース。スクリーナーAUC 0.9789、外部検証AUC 0.8685。グレーダーQWK 0.7731。専門医不足解消へ。データ不足が課題。👉 pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/4259…
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#RadDiag #放射線診断 【Eur Radiol】 🎀乳房MRI、仮想DCE (vDCE) は標準DCE比で感度92% vs 96%と低値、特異度65% vs 64%は同等。診断精度76% vs 77%。病変サイズに偏りあり。造影剤フリーの可能性も、さらなる最適化が必要 (Retro)。👉 pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/4289…

Influence of virtual dynamic contrast enhanced breast MRI on lesion size, BI-RADS scores and reader...

Question Breast MRI relies on GBCAs, creating procedural and environmental burdens, while clinically validated contrast-agent-free approaches for BI-RADS-based assessment remain unavailable. Findings...

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#RT #放射線治療 【Lancet Oncol】 乳癌術後RT、寡分割 vs 通常分割10年成績。LRRは寡分割12.0% vs 通常分割10.3% (HR 1.19)。重篤な晩期AE増加なく、同等の局所制御を維持✅ (P3 RCT)。👉 pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/4280…

Hypofractionated versus conventional fractionated postmastectomy radiotherapy for patients with...

Noncommunicable Chronic Diseases-National Science and Technology Major Project, National Natural Science Foundation of China, National High Level Hospital Clinical Research Funding, Cooperation Fund...

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#MedAI #医療AI 【Radiol Artif Intell】 ⚙️脊椎インプラント画像AI、ARNAIでアーチファクト除去。セグメンテーションDICE 0.870、L4-L5 SCA MAE 4.7°。術後計測の頑健性向上。👉 pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/4284…

ARNAI: Artifact Removal Network Based on Autoencoding and Inpainting for Robust Spinal Image...

Purpose To develop an artificial intelligence framework, robust to spinal implants, for automated measurement of spinopelvic parameters on postoperative radiographs. Materials and Methods Lateral...

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#RadDiag #放射線診断 【Radiology】 肥満患者CT、PCCTがEID CTに対し画質向上・線量低減を達成📊 (Retro)。SNR向上、CTDIvol/DLP有意減。主観的画質も優位。👉 pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/4289…

Intraindividual Comparison of Radiation Dose and Image Quality: Photon-counting versus Energy-int...

Background Maintaining diagnostic CT image quality in patients with obesity remains challenging because increased x-ray attenuation is often offset by higher radiation exposure. Photon-counting CT...

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#RT #放射線治療 【Radiother Oncol】 腎癌オリゴ転移、初回MDT単独はSTベース管理より5年OSを改善(73.0% vs 58.6%, HR 0.45, p=0.004)📈(Retro)。PFS差なし。👉 pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/4286…
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#MedAI #医療AI 【NPJ Digit Med】 ⚽️女子サッカー傷害予測、MLと生存分析統合フレームワークが既存分類器を凌駕し識別能力向上。疲労関連指標が鍵。選手可用性向上へ。👉 pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/4242…

Injury prediction in elite women's football: an integrative machine learning-based decision-support...

Injuries in elite sports disrupt team performance, shorten careers, and incur significant financial costs, highlighting the critical need for accurate predictions to inform optimal decisions that...

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#RT #放射線治療 【Radiother Oncol】 無増悪生存期間が情報提供に失敗するとき：オリゴ転移性放射線治療試験におけるイベントレベル報告の必要性 (詳細抄録なし) 👉 pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/4268…

When progression-free survival fails to inform: the need for event-level reporting in oligometast...

Progression-free survival treats biologically and clinically distinct progression events equivalently, limiting its interpretability in oligometastatic radiotherapy trials. Across 21 randomized...

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#MedAI #医療AI 【Med Phys】 🎀乳腺超音波病変セグメンテーション、HRF U-NetがDICE係数86.86%を達成✅。HRFMとLKAMでSOTAを凌駕。外部検証で高精度。👉 pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/4177…

Hybrid receptive field U-Net for lesion segmentation in breast ultrasound images - PubMed

The HRF U-Net proposed in this paper improves the segmentation accuracy of breast ultrasound images.

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#RadDiag #放射線診断 【Invest Radiol】 🩻全身MRI体組成分析、FWBLからCycleGAN合成T2-HASTEで加速化(Retro)。筋肉・SAT誤差低く、サルコペニア指数・筋肉/SAT比の層別化一致率高(κ>0.9)。Dice係数も高値。👉 pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/4270…
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