{"version":"1","article":{"id":"italy-mri-radiomics-glioma-encephalitis-2026","slug":"italy-mri-radiomics-glioma-encephalitis-2026","language":"tr","url":"https://haberpaper.com/tr/news/italy-mri-radiomics-glioma-encephalitis-2026","api_url":"https://haberpaper.com/api/v1/articles/italy-mri-radiomics-glioma-encephalitis-2026?lang=tr","title":"İtalya’daki küçük çalışma MR görüntülerinden beyin tümörü ve ensefaliti ayırmayı denedi","summary":"Roma’daki araştırmacılar 41 hastanın kontrastsız MR verileriyle radyomik ve makine öğrenmesi modellerini karşılaştırdı. En iyi FLAIR modeli için AUC 0,82 bildirildi; yazarlar daha büyük çok merkezli doğrulama gerektiğini belirtiyor.","category":"business","region":"world","topics":["ai"],"published_at":"2026-10-13T20:11:52+03:00","modified_at":"2026-10-13T20:11:52+03:00","publication_basis":"publication-record","event_period":"2026-10-10","event_period_basis":"event-or-reference-period","sources":[{"name":"Scientific Reports, Radiomics and machine learning analysis to differentiate low grade glioma and encephalitis on non-contrast MRI","url":"https://www.nature.com/articles/s41598-026-74097-z","checkedAt":"2026-10-13","publishedAt":"2026-10-10"}],"translations":[{"language":"tr","url":"https://haberpaper.com/tr/news/italy-mri-radiomics-glioma-encephalitis-2026","api_url":"https://haberpaper.com/api/v1/articles/italy-mri-radiomics-glioma-encephalitis-2026?lang=tr"},{"language":"en","url":"https://haberpaper.com/en/news/italy-mri-radiomics-glioma-encephalitis-2026","api_url":"https://haberpaper.com/api/v1/articles/italy-mri-radiomics-glioma-encephalitis-2026?lang=en"},{"language":"ar","url":"https://haberpaper.com/ar/news/italy-mri-radiomics-glioma-encephalitis-2026","api_url":"https://haberpaper.com/api/v1/articles/italy-mri-radiomics-glioma-encephalitis-2026?lang=ar"},{"language":"fr","url":"https://haberpaper.com/fr/news/italy-mri-radiomics-glioma-encephalitis-2026","api_url":"https://haberpaper.com/api/v1/articles/italy-mri-radiomics-glioma-encephalitis-2026?lang=fr"},{"language":"es","url":"https://haberpaper.com/es/news/italy-mri-radiomics-glioma-encephalitis-2026","api_url":"https://haberpaper.com/api/v1/articles/italy-mri-radiomics-glioma-encephalitis-2026?lang=es"}],"data_types":[],"data":null,"data_compilations":[],"data_downloads":[],"content":{"paragraphs":["Scientific Reports’ta 10 Ekim’de yayımlanan tek merkezli çalışma, acil başvuruda düşük dereceli gliom ile ensefalit ayrımının güç olduğu 41 hastanın kontrastsız 3T MR görüntülerini inceledi. Roma’daki Tor Vergata Üniversitesi ve ilişkili hastane birimlerinden araştırmacılar, T2-FLAIR, difüzyon ve T1 görüntülerinden çıkarılan radyomik özelliklerle rastgele orman sınıflandırıcıları kurdu. Kohortun 31 kişisi eğitim, 10 kişisi bağımsız doğrulama için ayrıldı. En iyi sonuç FLAIR tabanlı modellerde görüldü; radyomik ve klinik veriyi birleştiren çok dizili modelin AUC değeri 0,80 oldu.","Yazarlar çok dizili model için doğrulama kümesinde yüzde 100 duyarlılık, yüzde 80 özgüllük ve yüzde 90 doğruluk bildirdi. Bununla birlikte, yalnızca 10 kişilik doğrulama kümesi ve geniş güven aralıkları sonuç belirsizliğini artırıyor; FLAIR AUC’si için yüzde 95 güven aralığı 0,54–1,00 olarak verildi. Makale bunu kavram kanıtı olarak nitelendiriyor ve klinik kullanımdan önce daha büyük, çok merkezli doğrulama gerektiğini söylüyor."],"key_points":[],"sections":[]},"text":"Roma’daki araştırmacılar 41 hastanın kontrastsız MR verileriyle radyomik ve makine öğrenmesi modellerini karşılaştırdı. En iyi FLAIR modeli için AUC 0,82 bildirildi; yazarlar daha büyük çok merkezli doğrulama gerektiğini belirtiyor.\n\nScientific Reports’ta 10 Ekim’de yayımlanan tek merkezli çalışma, acil başvuruda düşük dereceli gliom ile ensefalit ayrımının güç olduğu 41 hastanın kontrastsız 3T MR görüntülerini inceledi. Roma’daki Tor Vergata Üniversitesi ve ilişkili hastane birimlerinden araştırmacılar, T2-FLAIR, difüzyon ve T1 görüntülerinden çıkarılan radyomik özelliklerle rastgele orman sınıflandırıcıları kurdu. Kohortun 31 kişisi eğitim, 10 kişisi bağımsız doğrulama için ayrıldı. En iyi sonuç FLAIR tabanlı modellerde görüldü; radyomik ve klinik veriyi birleştiren çok dizili modelin AUC değeri 0,80 oldu.\n\nYazarlar çok dizili model için doğrulama kümesinde yüzde 100 duyarlılık, yüzde 80 özgüllük ve yüzde 90 doğruluk bildirdi. Bununla birlikte, yalnızca 10 kişilik doğrulama kümesi ve geniş güven aralıkları sonuç belirsizliğini artırıyor; FLAIR AUC’si için yüzde 95 güven aralığı 0,54–1,00 olarak verildi. Makale bunu kavram kanıtı olarak nitelendiriyor ve klinik kullanımdan önce daha büyük, çok merkezli doğrulama gerektiğini söylüyor.","corrections":[],"editorial_illustration":{"kind":"symbolic-editorial-illustration","documentary":false,"scope":"section","asset_id":"business","url":"https://haberpaper.com/assets/illustrations/business-1536.webp","width":1536,"height":1024,"alt":"Makineler, depo ve vinçle üretimi anlatan temsili sanayi atölyesi.","language":"tr"},"section_illustration":{"kind":"symbolic-editorial-illustration","documentary":false,"scope":"section","asset_id":"business","url":"https://haberpaper.com/assets/illustrations/business-1536.webp","width":1536,"height":1024,"alt":"Makineler, depo ve vinçle üretimi anlatan temsili sanayi atölyesi.","language":"tr"}}}