Ретроспективный анализ визуализации 35 подтверждённых случаев эндометриальной стромальной саркомы выявил характерные признаки: симптом разрыва/канала матки, сотовидные сосудистые тени и прогрессирующее центростремительное контрастирование. Низкодифференцированные формы чаще имели большие размеры и обширную инвазию в малый таз.

Исследователи разработали радиомную модель на основе диффузионно-взвешенной МРТ, которая показала хорошую способность стратифицировать риск прогрессирования у пациентов с плоскоклеточным раком гортаноглотки до начала химиолучевой терапии (C-index 0.904 в обучающей и 0.858 в валидационной когорте).

Глубокое обучение на основе карт ADC позволяет создавать вероятностные карты резистентных зон внутри GTV глиобластомы: ROC AUC 69%, PR AUC 80%. Базовая UNet превосходит предобученные модели по чувствительности и F1-score.

Одноцентровое ретроспективное исследование 350 пациентов с уротелиальной карциномой мочевого пузыря показало, что комбинированная номограмма, включающая радиомные признаки мпМРТ, VI-RADS и клинико-радиологические данные, достигла AUC 0.897 в валидационной когорте для прогнозирования мышечно-инвазивного рака, превосходя изолированные модели.

Ретроспективное исследование 17 гистологически подтверждённых очагов показало, что стандартная МРТ с оценкой признаков «воспалительного облака», неполного кольцевого усиления, повышенных значений ADC и градации ITSS позволяет различить радионекроз и рецидив метастаза с точностью 76% (чувствительность 82%, специфичность 67%).

Клинический случай демонстрирует преимущество 18F-FAPI ПЭТ/КТ перед 18F-FDG ПЭТ/КТ и МРТ в визуализации редкой низкодифференцированной папиллярной аденокарциномы носоглотки: чёткая граница опухоли на FAPI-сканировании точно соответствовала патоморфологическим данным.

Ретроспективный анализ 506 DWIBS-МРТ-скринингов выявил 6 преимущественно ранних раков при первом обследовании (CDR 1,7%; 95% ДИ 0,6–3,6%), но ни одного — при повторных (n=146). Метод позволяет избежать компрессии и контраста, однако требует проспективных исследований для оценки точности и клинической пользы.

Мультиканальная модель глубокого обучения на основе DCE-MRI в сочетании с клиническими предикторами достигла AUC 0.887 для неинвазивной предоперационной дифференциации гепатоцеллюлярной карциномы и массформирующей холангиокарциномы.

Исследование показало, что для автоматической сегментации опухоли Вильмса на МРТ достаточно обучающей выборки всего из 10 пациентов для достижения Dice score >0.80, однако с высокой вариабельностью результатов между отдельными случаями.

Комбинированная модель с параметрами D1 (VDC) и ADCslow (IVIM) показала AUC 0.924 в предсказании пролиферативной активности аденокарциномы прямой кишки, превосходя стандартную ДВИ.