Метод стадирования злокачественных новообразований на основе виртуальных информационных моделей > Полезные советы
Тысяча полезных мелочей    

Метод стадирования злокачественных новообразований на основе виртуальных информационных моделей

Метод стадирования злокачественных новообразований на основе виртуальных информационных моделей

Косых Н.Э. Савин С.З. Статья в формате PDF 104 KB Одним из путей существенного улучшения результатов лечения злокачественных новообразований является индивидуализация лечебных программ, осуществляемая с учетом распространенности и локализации опухолевого процесса. Вместе с тем принципы стадирования новообразований, применяемые в настоящее время в oнкoлoгии, далеко не совершенны. Одним из путей развития подходов к классификации распространенности опухолевого процесса может явиться применение предложенного нами метода виртуального информационного моделирования. Опухоль, представленная на серии послойных медицинских компьютерных томограмм, рассматривается как совокупность точек (пикселей) электронного изображения. Каждая точка хаpaктеризуется набором числовых показателей (признаков), оценивающих возможность радикального хирургического удаления опухоли из данной точки (Р1), вероятность метастазирования (выхода за пределы органа) из данной точки (Р2), а также степень угрозы жизни при поражении органа в конкретной точке (Р3). Числовые значения признаков присваиваются с помощью существующих методов экспертных оценок. Производится расчет объема опухоли, его отношения к площади поверхности опухоли, подсчитывается число точек с разными значениями Р1 и Р3 средние значения Р1 и Р3. Отдельно анализируются точки, очерчивающие поверхность опухоли. При этом подсчитывается число точек с максимальными значениями Р2.  Каждая опухоль хаpaктеризуется выборкой (множеством) точек с различными числовыми значениями признаков. Результатом соответствующих расчетов является определение коэффициента распространенности опухолевого процесса.  Значения  данного  коэффициента  могут быть представлены в виде непрерывной шкалы от 0 до 1, которая и используется для непосредственного стадирования опухолевого процесса. По сравнению с известной системой TNM данный способ стадирования является более универсальным, что позволяет применять его при оценке распространенности опухоли любой локализации. На основе изложенных выше принципов нами разработаны программы, используемые  для  оценки распространенности опухолей ЦНС в организме.


Внутривидовое разнообразие Yersinia pestis

Внутривидовое разнообразие Yersinia pestis Статья в формате PDF 131 KB...

27 04 2024 6:36:13

НАЧАЛЬНЫЕ ЭТАПЫ РАЗВИТИЯ КРАНИАЛЬНЫХ БРЫЖЕЕЧНЫХ ЛИМФАТИЧЕСКИХ УЗЛОВ У БЕЛОЙ КРЫСЫ. II. ЛИМФОИДНАЯ ЗАКЛАДКА

НАЧАЛЬНЫЕ ЭТАПЫ РАЗВИТИЯ КРАНИАЛЬНЫХ БРЫЖЕЕЧНЫХ ЛИМФАТИЧЕСКИХ УЗЛОВ У БЕЛОЙ КРЫСЫ. II. ЛИМФОИДНАЯ ЗАКЛАДКА Лимфоидная закладка краниальных брыжеечных лимфатических узлов определяется у плодов белой крысы 20-21 суток в результате инфильтрации лимфоцитами их стромальных зачатков. ...

02 04 2024 21:51:20

К ВОПРОСУ ЗАКРЫТИЯ РАН ПРИ ОЖИРЕНИИ

К ВОПРОСУ ЗАКРЫТИЯ РАН ПРИ ОЖИРЕНИИ Статья в формате PDF 116 KB...

23 03 2024 10:10:31

Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::