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Japanese Journal of Radiology

Ausgabe 10/2024

Inhalt (15 Artikel)

Extratesticular masses focusing on MRI findings

  • Open Access
  • Invited Review

Hiromi Edo, Fumiko Yagi, Mariko Mizuno, Masahiro Okada, Eiko Hyoe, Ippei Ozaki, Hirotaka Akita, Masahiro Jinzaki, Hiroshi Shinmoto

Data set terminology of deep learning in medicine: a historical review and recommendation

  • Invited Review

Shannon L. Walston, Hiroshi Seki, Hirotaka Takita, Yasuhito Mitsuyama, Shingo Sato, Akifumi Hagiwara, Rintaro Ito, Shouhei Hanaoka, Yukio Miki, Daiju Ueda

The time-course augmentation of perivascular space enlargement in the basal ganglia among a community-dwelling elder population

  • Open Access
  • Original Article

Yasuhiro Sugai, Toshitada Hiraka, Akiko Shibata, Ayato Taketa, Taiyo Tanae, Yosuke Moriya, Masanori Komatsu, Chifumi Iseki, Yasuyuki Ohta, Masafumi Kanoto

Tortuous occipital emissary vein combined with dural venous sinus stenosis in contrast-enhanced MRV for evaluation of idiopathic intracranial hypertension

  • Original Article

Yunus Emre Senturk, Ahmet Peker, Kubilay Aydin, Evrim Ozmen, Murat Serhat Aygun, Hande Ozen Atalay, Ali Yusuf Oner

Evaluating the glymphatic system via magnetic resonance diffusion tensor imaging along the perivascular spaces in brain tumor patients

  • Open Access
  • Original Article

Gabriela Villacis, Aileen Schmidt, Justus C. Rudolf, Hannes Schwenke, Jan Küchler, Peter Schramm, Patricia Ulloa

Correlation of CT-based radiomics analysis with pathological cellular infiltration in fibrosing interstitial lung diseases

  • Open Access
  • Original Article

Akira Haga, Tae Iwasawa, Toshihiro Misumi, Koji Okudela, Tsuneyuki Oda, Hideya Kitamura, Tomoki Saka, Shoichiro Matsushita, Tomohisa Baba, Yayoi Natsume-Kitatani, Daisuke Utsunomiya, Takashi Ogura

Evaluating ChatGPT-4V in chest CT diagnostics: a critical image interpretation assessment

  • Open Access
  • Original Article

Reza Dehdab, Andreas Brendlin, Sebastian Werner, Haidara Almansour, Sebastian Gassenmaier, Jan Michael Brendel, Konstantin Nikolaou, Saif Afat

Efficacy of 18F-Fluorodeoxyglucose positron emission tomography/computed tomography for detecting renal cell carcinoma in patients with end-stage renal disease

  • Open Access
  • Original Article

Hiromi Hirasawa, Ayako Taketomi-Takahashi, Natsumi Katsumata, Tetsuya Higuchi, Yoshitaka Sekine, Kazuhiro Suzuki, Yoriaki Kaneko, Keiju Hiromura, Yasuhiro Fukushima, Yoshito Tsushima

Fully automatic quantification for hand synovitis in rheumatoid arthritis using pixel-classification-based segmentation network in DCE-MRI

  • Original Article

Wanxuan Fang, Yijun Mao, Haolin Wang, Hiroyuki Sugimori, Shinji Kiuch, Kenneth Sutherland, Tamotsu Kamishima

Correction to: Fully automatic quantification for hand synovitis in rheumatoid arthritis using pixel-classification-based segmentation network in DCE-MRI

  • Correction

Wanxuan Fang, Yijun Mao, Haolin Wang, Hiroyuki Sugimori, Shinji Kiuch, Kenneth Sutherland, Tamotsu Kamishima

The usefulness of combined analysis using CIScore and VSRAD parameters for differentiating between dementia with Lewy body and Alzheimer’s disease

  • Open Access
  • Original Article

Gaku Honda, Shigeki Nagamachi, Mai Takahashi, Yukie Higuma, Tomonobu Tani, Kosuke Hida, Kengo Yoshimitsu, Koji Ogomori, Yoshio Tsuboi

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Abdominale CT bei Kindern: 40% mit Zufallsbefunden

Wird bei Kindern mit stumpfem Trauma eine CT des Bauchraums veranlasst, sind in rund 40% der Fälle Auffälligkeiten zu sehen, die nichts mit dem Trauma zu tun haben. Die allerwenigsten davon sind klinisch relevant.

Genügt die biparametrische MRT für die Prostatadiagnostik?

Die multiparametrische Magnetresonanztomografie hat einen festen Platz im Screening auf klinisch signifikante Prostatakarzinome. Ob auch ein biparametrisches Vorgehen ausreicht, ist in einer Metaanalyse untersucht worden.

Höhere Trefferquoten bei Brustkrebsscreening dank KI?

Künstliche Intelligenz unterstützt bei der Auswertung von Mammografie-Screenings und senkt somit den Arbeitsaufwand für Radiologen. Wie wirken sich diese Technologien auf die Trefferquote und die Falsch-positiv-Rate aus? Das hat jetzt eine Studie aus Schweden untersucht.

KI-gestütztes Mammografiescreening überzeugt im Praxistest

Mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz lässt sich die Detektionsrate im Mammografiescreening offenbar deutlich steigern. Mehr unnötige Zusatzuntersuchungen sind laut der Studie aus Deutschland nicht zu befürchten.

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