Диагноз дфкм что это: Лечение мастопатии – симптомы и причины фиброзно-кистозной мастопатии

Ранняя диагностика и профилактика рака молочной железы

Этой статьей мы хотим обратиться к женщинам всех возрастов. Наша жизнь сложна, полна стрессов и высоких темпов, нам многое надо успеть сделать в этой жизни. Но когда-то наступает пора остановиться и задуматься, кто ответственен за наше здоровье?

Ответ на вопрос кто ответственен за наше здоровье очевиден: только мы сами.

Давайте теперь вспомним, когда вы в последний раз были у врача – на профилактическом осмотре, а не по поводу заболевания. Когда вы в последний раз делали ультразвуковое обследование, обследовали грудь самостоятельно или делали маммографию? Очень многие скажут себе, что достаточно давно или не делали вообще. К сожалению, есть неумолимая статистика, которая говорит, что россиянки гораздо легкомысленнее относятся к своему здоровью по сравнению с американками и жительницами Европы. Они редко посещают врача, не делают именно профилактических осмотров, пренебрегают самообследованием молочной железы и маммографией. Поэтому в нашей стране отмечается печальная статистика роста онкологических заболеваний молочной железы.

Заболевания молочных желёз – наиболее распространённая группа заболеваний среди женского населения. Они бывают доброкачественные и злокачественные, то есть онкологические. Доброкачественные изменения молочных желёз относятся к наиболее распространённым заболеваниям у женщин различных возрастных групп. Наибольшего внимания заслуживает фиброзно-кистозная болезнь, более известная как фиброзно-кистозная мастопатия. Фиброзно-кистозная болезнь, или мастопатия, по данным различных исследований выявляется примерно у 50-60% женщин, как правило, в возрасте от 30 до 50 лет, и гораздо реже у женщин в период менопаузы.

Фиброзно-кистозная болезнь – это доброкачественные изменения тканей молочных желез, как правило, не повышающие риск развития рака молочной железы, за исключением некоторых видов. Причина заболеваний фиброзно-кистозной мастопатии неизвестна полностью, однако известны факторы риска, которые могут провоцировать эту болезнь. Это курение, наследственность, различные гормональные нарушения у женщин. Развитию заболевания способствуют также хронические воспалительные заболевания половых органов, длительные стрессы и перегрузки, избыток насыщенных жиров в пище женщины, то есть неправильное питание, в котором превалирует жирная или жареная пища.

Также факторами риска фиброзно-кистозной мастопатии являются многие эндокринные заболевания у женщин, например, нарушение функции щитовидной железы, сахарный диабет (1 и 2 типа), метаболический синдром, синдром поликистозных яичников, врожденная дисфункция коры надпочечников.

Как проявляется данное заболевание? Как правило, женщина может чувствовать боли в молочных железах, усиливающиеся перед менструацией. Они чаще всего проходят и уменьшаются после окончания цикла. В ряде случаев боли приобретают очень интенсивный характер, распространяются на плечо, подмышечную область, лопатку. При пальпации определяются участки уплотнений (без четких границ, с четкими границами, в виде тяжей, мелкой зернистости). Могут быть выделения из молочных желёз.

Если вы заметили хотя бы один из перечисленных признаков, обязательно обращайтесь к врачу-маммологу для полного обследования. Далее, ориентируясь на осмотр и ваши жалобы, врач может назначить следующие исследования:

  • маммографию – это рентгенологическое исследование молочных желез без применения контрастного вещества. На специальном аппарате выполняют рентгенограммы в двух проекциях, при необходимости делают прицельные рентгенограммы с увеличением. Метод позволяет установить изменения структуры ткани молочной железы, подмышечных лимфатических узлов, выявить опухоль диаметром менее 10 мм, т.е. опухоль такого размера, которую врач, как правило, не может определить при пальпации, особенно если она расположена в глубоких отделах молочной железы большого размера. Поэтому очень важно женщинам среднего возраста 1 раз в год проводить такое обследование.
  • дуктографию молочной железы – рентгенографическое исследование протоков молочной железы после введения в них контрастного вещества. Проводится женщинам, которые пришли с жалобами на выделения из сосков. Область ареолы и соска обрабатывают спиртом. По капле секрета отыскивают наружное отверстие млечного протока. В него на глубину 5 – 8 мм вводят контрастное вещество. Анализ снимков позволяет судить о форме, очертаниях, дефектах наполнения протоков.
  • ультразвуковую эхографию – используется в качестве вспомогательного метода в диагностике рака и доброкачественных процессов в молочной железе, поскольку в злокачественных опухолях содержится больше плотных структур, отражающих звуковые волны, чем в доброкачественных.
  • магнитно-резонансную томографию – позволяет не только визуализировать патологический очаг в молочной железе, но и дать характеристику изменениям в очаге и окружающей его ткани молочной железы.
  • морфологическое исследование – является основным методом дифференциальной диагностики. Применяют исследование пунктата опухоли или выделений из соска на клеточном уровне.

Тем не менее, несмотря на такой широкий арсенал средств по постановке диагноза, очень важно постоянно оставаться внимательной к себе и периодически 1 раз в месяц проводить самообследование молочных желез. За последние 20 лет заболеваемость раком молочной железы в нашей стране увеличилась на 64%, так как почти исчезла система диспансеризаций. По данным маммологов нашей страны, каждый год такой диагноз ставят 50 000 женщин. Ежегодно эта печальная статистика увеличивается в среднем на 2%. Кроме того, рак молочной железы, который традиционно считался болезнью женщин старше 50 лет, сегодня заметно “помолодел” – нередки случаи заболевания сорокалетних, тридцатилетних и даже двадцатилетних женщин. Однако опыт московских маммологических центров показывает, что лишь у 3-5% женщин, обратившихся с жалобами к врачу-маммологу, выявляются онкологические заболевания молочной железы. Одним из важнейших методов, позволяющих своевременно обнаружить различные заболевания груди и обратиться к специалисту, является самообследование молочных желез.

Как и когда проводить самообследование. Самообследование необходимо проводить 1 раз в месяц на 6-12 день от начала менструации, то есть в первой половине цикла. Самообследование проводится лежа и стоя у зеркала, при принятии душа и перед зеркалом следующим образом:

  1. Разденьтесь до пояса встаньте перед зеркалом, опустите руки вниз и внимательно осмотрите молочные железы. Обратите внимание на все признаки :ассиметрии грудных желез, изменения цвета груди и околососкового кружка, усиление венозного рисунка, изменения формы сосков.
  2. Проделайте то же самое с поднятыми вверх руками. Поднимите левую руку и подушечками пальцев правой руки ощупайте левую грудь. Начинайте самообследование от периферии к центру прямой рукой, не сгибая пальцев. Сначала осмотрите подмышечные впадины, далее двигайтесь по спирали по направлению к соску молочной железы.
  3. Продолжите самообследование в положении лежа. Положите под левое плечо подушку, запрокиньте руку за голову или просто, без подушки, поднимите руку и заведите ладонь под голову и прощупайте пальцами правой руки левую грудь. Провести ощупывание пальцами круговыми движениями с легким надавливанием, начиная с краев молочной железы в направлении соска. Ощупывать все отделы железы. Далее исследуйте левую молочную железу аналогично правой груди.

Действие 1

Встаньте перед зеркалом. Проверьте обе груди, нет ли а них чего-то необычного, не нарушена ли симметрия, не втянут ли сосок, нет ли втяжения кожи либо ее отека. Для этого сначала положите руки на бедра, затем сцепите их за головой повернитесь вправо, влево. 

 

 

 


Действие 2

Следующий этап осмотра можно проделать под душем: пальцы легко скользят по коже, покрытой мыльной пеной, и вы можете полностью сконцентрироваться на поисках отклонений от нормы. 

 

 

 

 


Действие 3

Поднимите левую руку. Продвигаясь вращательными движениями с легким нажимом, тщательно прощупайте левую молочную железу. 

 

 

 

 

Делают это подушечками трех сомкнутых пальцев правой руки. 

 

 

 

 

 

Схемы осмотра:

Чтобы ничего не упустить, воспользуйтесь одной из двух возможных схем:

1. Начинайте осмотр с подмышечной впадины, далее двигайтесь по спирали по направлению к соску, пока не почувствуете его.

 

 

 

 

2. Двигайтесь по вертикалям сверху вниз, начиная с внутренней стороны груди вплоть до подмышечной впадины. Осмотрите этим методом   сначала одну молочную железу, затем другую.

 

 

 

 


Действие 4

Осторожно сожмите каждый сосок и посмотрите, нет ли выделений. Об их наличии могут свидетельствовать и пятна на белье.

 

 

 

 


Действие 5

Повторите все вышеуказанные манипуляции лежа на спине. При этом руку закиньте за голову, под лопатку подложите подушечку или сложенное полотенце: такая позиция делает грудь более плоской и облегчает обследование. Прощупайте также подмышечные впадины – чтобы убедиться, нет ли там уплотнений, а также участок тела между грудью и шеей.

 

 

 


Когда производить осмотр?

Осмотр молочных желез проводится в первой половине менструального цикла (оптимально на 7-10 день после начала менструации), когда молочные железы не напряжены. При отсутствии менструаций самообследование можно проводить, например, после первого числа каждого месяца. Помимо самообследования, раз в год обязателен осмотр у врача, который должен подтвердить, что с Вами все в порядке. Женщинам после 35 лет необходимо делать маммографию. Между 40 и 49 годами маммография делается раз в два года (если врач не порекомендует иную схему), а после 50 каждый год. До 40 лет каждая женщина должна 1 раз в год делать ультразвуковое обследование молочных желез, а после этого по показаниям врача – и маммографию. Женщинам старше 40 лет необходимо один раз в год пройти профилактическое маммографическое обследование. Помните, что самодиагностика и современные методы медицинской диагностики позволяют выявить все заболевания молочной железы на ранней стадии, а, следовательно, сохранить женщине не только здоровье, но и красоту. Таким образом, в любом возрасте женщина должна внимательно относиться к себе, проводить регулярно профилактические осмотры и исследования у врачей и помнить, что наше здоровье – это Ваше счастье и счастье Ваших родных, которые вас любят.

Фиброзно-кистозная мастопатия — причины, симптомы и лечение — Медкомпас

Фиброзно-кистозной мастопатией называется такое состояние молочной железы, при котором нарушается нормальное соотношение между эпителиальными и соединительно-тканными элементами. При этом в ткани молочной железы образуются всевозможные кисты, которые могут достигать различных размеров.

Частота распространенности этого патологического процесса достигает 70% среди женщин детородного возраста, причем в последнее время распространенность его возрастает. Чаще всего мастопатия сочетается с различными гиперпластическими процессами в половых органах.

Симптомы болезни

Симптомы фиброзно-кистозной мастопатии неспецифичны, поэтому требуется для выставления окончательного диагноза проведение дополнительных методов исследования. Основными клиническими проявлениями этого патологического состояния являются:

  • Наличие опухолевидного образования в молочной железы
  • Обычно оно безболезненно
  • Нагрубание молочных желез
  • Появление молозива при надавливании на соски.

Причины болезни

Основным патогенетическим фактором мастопатии принято считать повышенный уровень эстрогенов в организме женщины. Он может быть:

  • Относительно повышенным (уровень эстрогенов нормальный, а прогестерона резко снижен)
  • Абсолютно повышенным (уровень эстрогенов изначально высокий независимо от содержания прогестерона).

Развитие относительной или абсолютной гиперэстрогенемии возможно в следующих ситуациях, которые повышают вероятность фиброзно-кистозной мастопатии:

  • В анамнезе у женщины не было беременностей и родов
  • Первая беременность в возрасте 35 лет и старше
  • Прерывание беременности фармакологическими препаратами или хирургическим вмешательством
  • Лактация, которая слишком рано закончилась или длилась больше одного года
  • Заболевания печени, при которых нарушается белковосинтетическая активность
  • Различные дисгормональные состояния и т.д.

В последнее время в развитии фиброзно-кистозной мастопатии большая роль отводится гиперпролактинемии, то есть повышенному уровню пролактина. Это сопровождается появлением болезненности молочной железы и ее нагрубанием.

Диагностика

Диагностический поиск при подозрении на фиброзно-кистозную мастопатию включает в себя проведение следующих методов исследования:

  • Маммография – рентгенологическое исследование молочных желез
  • Ультразвуковое исследование молочных желез и половых органов, так как часто имеются общие патологические процессы
  • Пункция патологических образований в груди с последующим цитологическим исследованием
  • Биопсия и морфологическое исследование, которое является «золотым» стандартом диагностики в сложных случаях.

Осложнения

Основное осложнение фиброзно-кистозной мастопатии – это злокачественное перерождение кист. Такой процесс наблюдается в 30% случаев. Именно поэтому очень важно своевременно диагностировать и лечить мастопатию (доброкачественный пролиферативный процесс).

В отношении малигнизации, то есть злокачественного перерождения, принципиально выделять два основных вида кист при мастопатии:

  • Пролиферативные (в этом случае онкологический риск выше)
  • Непролиферативные (вызывают меньшую онкологическую настороженность).

Лечение болезни

Лечение фиброзно-кистозной мастопатии может быть:

  • Консервативным
  • Оперативным.

На первом этапе показано назначение гормональных препаратов. В 70% случаев это позволяет избежать операции. Рекомендуется использовать гестагенные препараты, которые позволяют нормализовать гормональный фон организма женщины. Также могут использоваться агонисты гонадолиберинов и антигонадотропины. Минимальная длительность гормонотерапии составляет 3 месяца. Ее необходимо проводить под динамическим ультразвуковым контролем.

Очаговый фиброз

В ряде случаев очаговый фиброз называют склерозом молочной железы, фиброзной мастопатией, фиброзом молочных желез, очаговой фиброзной болезнью. Заболевание характеризуется развитием соединительной ткани с мелкими клетками, включающей в себя атрофированные протоки и дольки. В основном очаговый фиброз возникает у женщин в предменопаузальный период, в возрасте 40-50 лет. Риск развития очагового фиброза в группе 30-40 лет составляет около 40%, в младших возрастных группах – еще меньше.

По своему типу очаговый фиброз представляет доброкачественный процесс, однако это не означает, что данный диагноз не требует к себе внимательного отношения. Любые доброкачественные заболевания молочной железы имеют риск озлокачествиться, в связи с чем подобные состояния необходимо диагностировать как можно раньше и проходить грамотное комплексное обследование.

Очаговый фиброз представляет собой плотный узел средних размеров, локализующийся в основном в верхнем квадранте молочных желез. Узлы могут быть как одиночными, так и множественными. На маммографии очаговый фиброз может выглядеть как объемное образование овальной, круглой, дольчатой формы с затемненными, хорошо очерченными или наоборот, плохо определяемыми контурами, на УЗИ – как объемное образование с центральной эхогенностью, напоминающей облако, изоэхогенное образование (образование, по плотности не отличающееся от плотности окружающих органов и тканей), гетерогенное образование или акустическая тень без наличия образования.

Очаговый фиброз довольно сложно определить невооруженным глазом. Само образование может прощупываться, лишь когда узел достигает более-менее среднего размера. Как правило, никакой болезненности при ощупывании женщина не ощущает, другие клинические симптомы, как правило, отсутствуют. С целью дополнительной диагностики проводится маммография и УЗИ молочных желез, окончательный диагноз ставится на основании данных цитологического и гистологического обследования.

Если Вам поставили диагноз «очаговый фиброз», это означает, что заболевание возникло, скорее всего, на фоне развития фиброзно-кистозной мастопатии – доброкачественного перерождения ткани молочной железы. Очаговый фиброз – не рак, но тем не менее, подразумевает особое внимание к своему здоровью и незамедлительное начало лечения. В подавляющем большинстве случаев начатая вовремя терапия очагового фиброза дает улучшение уже в течение ближайших дней, а окончательное излечение возможно через весьма небольшой промежуток времени. Конечно же, в дальнейшем необходимо провести профилактику развития фиброза, а также уделить особое внимание провоцирующим факторам, чтобы не допустить рецидивов. Важно понимать, что основной причиной развития фиброзно-кистозной мастопатии, следствием которой и служит очаговый фиброз, является в основном гормональный дисбаланс, поэтому необходимо пройти серьезное комплексное обследование у гинеколога и гинеколога-эндокринолога, а также совершать плановые осмотры у онколога-маммолога.

В маммологическом центре к лечению любых заболеваний молочных желез подходят комплексно. Комплексное обследование дает возможность установить причину возникновения фиброзно-кистозной мастопатии и провести эффективное лечение – коррекцию гормонального баланса с обязательным использованием иммуномодулирующих и биостимулирующих препаратов для поддержания и укрепления иммунитета, а также комплекс средств антигомотоксикологического ряда, не имеющих в своем составе химически синтезированные ингредиентов. Используемые нашими специалистами препараты созданы на базе натуральных компонентов – растительных и животных экстрактов, минералов, витаминов, ферментов, полезных веществ, легко усваиваются организмом и не обладают токсическим действием, что очень важно для проведения реабилитационной терапии. Все используемые средства прошли проверку в Российском центре стандартизации и метрологии, рекомендованы к использованию ВОЗ и Минздравом РФ и приняты маммологами всего мира в качестве метода «золотого стандарта» лечения неосложненного мастита.

Наши маммологии предупреждают об опасности самолечения: даже если Вы применяете очень эффективные средства, которые помогли Вашей подруге при схожем заболевании, это не значит, что они способны помочь Вам, т.к. течение болезни у каждого человека может быть абсолютно индивидуальным, и с этим необходимо считаться. Кроме того, применяемые при самолечении средства не устраняют причину, вызвавшую воспалительный процесс, и он продолжает развиваться. Ну и, в конце концов, пока Вы не поработаете с основной причиной, вызвавшей заболевание – нарушением гормональной сферы – болезнь никуда не уйдет. Не занимайтесь самолечением, доверьтесь профессионалам и радуйтесь жизни!

​”Доктор, у меня ЭТО” или ФКМ – Чёрная дыра маммологии.

 

Вот уже более двух лет как я вещаю для русскоязычной аудитории. Мой курс “256 оттенков серого: УЗД патологии молочных желез” слушают более чем в 22 странах мира. Вопросы, поступающие от курсантов, отличаются друг от друга незначительно – все мы сомневаемся в одном и том же. Однако! Существуют и вопросы, если можно так сказать, “территориальные”: в странах пост-советского пространства существует неведомый диагноз, остающийся загадочным даже для тех, кто упоминает его в своем заключении изо дня в день, из года в год… ФИБРОЗНО-КИСТОЗНАЯ МАСТОПАТИЯ.


Ай-яй-яй! Вы тоже хотели спросить именно о ФКМ? Ну что же, давайте поговорим.

Я поставила в названии “Черная дыра”, хотя правильнее было бы сказать, что ФКМ – это выгребная яма диагнозов. Здесь, на самом деле, нет никакой загадки. Просто сюда сливают то, чему не нашли обяснения или обоснования. Возможно, такой диагноз имел смысл во времена диагностики с помощью пальпации. Что-то определяется на ощупь? При этом болит и пугает? Наверное киста, а правильнее (завуалированнее) сказать — ФКМ! Но, позвольте! Ведь сегодня существуют методы лучевой и диагностики! Можно точно сказать, что вы там нащупали, а не гадать на кофейной гуще!


Давайте разложим по полочкам. Фиброзно – КИСТОЗНАЯ мастопатия. Значит ФКМ предполагает наличие кист – скорее всего множественных, разнотипных, разнообразных? Но ведь для каждого типа кистозных изменений существует свой алгоритм оценки, своя тактика ведения! Простые кисты – это категория BIRADS 2, они не требуют никаких дополнительных исследований. Атипичные или осложненные кисты – категория BIRADS 3, за котороыми требуется глаз да глаз. Комплексная киста – это вообще отдельная история, BIRADS 4 — здесь требуется ГИСТОлогическая (заметьте – не ЦИТОлогическая!) верификация! Так на каком основании вы под одну гребенку смели все имеющиеся кисты в одну выгребную яму?


Еще интересней ситуация, когда с диагнозом ФКМ приходит от маммолога пациентка, которой не было проведено ни УЗИ, ни ММГ. Вы спрашиваете ее: “Что вас, душечка, беспокоит?”, и она с гордостью отвечает: “Фиброзно-кистозная мастопатия”. Вы ставите датчик на ее МЖ и начинаете сканировать. Ни одной кисты!!! Не найдя патологии, но выслушав долгую историю о болях “вот здесь, доктор, прямо где вы давите!”, вы переносите ФКМ в свое УЗ заключение.


– Позвольте, а как же быть с частью «КИСТОЗНАЯ» ? Ведь вы не увидели ни одной кисты! – Вопрошаю я.
– Но ведь боли же! И пальпируется что-то. Да и маммолог написал… – Отвечаете вы.


Боли – это масталгия. ФКМ – это Фиброзно-Kистозные изменения. Обоснованным этот диагноз может быть только при выраженных изменениях тканей МЖ со множественными кистами, изменением перипротоковой стромы по типу перипротокового фиброза и т.п. Посмотрите видео петлю в карусели (1), демонстрирующую выраженные кистозно-фиброзные изменения. Здесь диагноз ФКМ будет уместен.

Вернемся к пациентке, у которой при УЗИ не выявлено ни одной кисты, но направительный диагноз – ФКМ. Kак здесь быть?


Прежде всего, помните, что вы должны описывать картинку, которую вы видите. Вы должны оценить ее в соответствии с риском вероятности присутствия злокачественного процесса. Конечно, вы должны найти причину симпроматики пациентки, поэтому, самое первое, что вы должны сделать, выяснить ее СИМПТОМЫ.


Я не стану останавливаться на масталгии, о причинах которой можно написать монографию. Помните только, что существует огромное множество болей в МЖ, которым мы не можем найти объяснения при УЗИ. Однако, вы должны понимать, что боль-боли рознь и уверенно исключить те виды патологии, которые сопровождаются болевым синдромом и которые вы можете и должны распознать при сканировании. Если же вы не нашли объяснения клинической симптоматики – так и должно быть сказано в вашем заключении: “Патологии при УЗИ не выявлено. При сохранении клинических симптомов и/или отрицательной динамике рекомендуются дополнительные методы исследования.” Точка! УЗИ – не карты таро, не волшебная палочка. Это диагностический метод, обладающий определенными ограничениями диагностических возможностей. Именно поэтому диагностика патологии МЖ должна быть мультимодальной!


Ситуация 2. Пациентка с пальпируемым образованием и направительным диагнозом ФКМ. Когда такой диагноз правомочен? Правильно – когда пальпируется киста, плюс присутствуют множественные кистозно-фиброзные изменения. Это мы усволили.

Но бывает и так – на месте пальпаторных изменений вы:
1. Выявляете что-то, не понятно что. Что делать? Оценить по системе BIRADS – то есть определить, есть ли риск присутствия злокачественного процесса. Все что BIRADS 4 и выше – трепан биопсия. В заключении вы описываете то, что видите на экране в зоне пальпации, а не ФКМ!


2. Выявляется четкое образование. Что делать? Смотри выше. BIRADS и соответствующая тактика. И снова – в заключении вы описываете то, что видите на экране в зоне пальпации, а не ФКМ!


3. Выявляете очаговое изменение без четкого образования, без четких границ и контуров. Что делать? Вы описываете то, что видите на экране в зоне пальпации, а не ФКМ! Что в заключении? Опять же – смотри выше.


4. Вы ничего не видите… Точно ничего??? Ведь пальпироваться могут и нормальные анатомические структуры – например, гребень Дюрета, жировые дольки и неявные очаговые изменения, которые невозможно увидеть без знания очаговой патологии… Что мы вынесем в заключение? Смотри выше! Именно: “В зоне пальпаторных изменений определяется нормалньная анатомическая структура по типу фиброзного гребня Дюрета. BIRADS 1. патологии не выявлено” или “Патологии, коррелирующей с пальпаторными изменениями, при УЗИ не выявлено. В зоне пальпации определяются нормальные ткани МЖ. BIRADS 1. При сохранении симптомов или развитии отрицательной динамики – рекомендуется дополнительные методы исследования”.

Можно ли поставить ФКМ? Ни в коем случае!!! Возможно вы не увидели патологии просто потому, что на УЗИ ее невозможно выявить и пациентке просто необходимо дообследование! Если вы вынесете ФКМ в качестве диагноза, то на этом диагностический поиск прекратится! А ведь помимо УЗИ существуют еще ММГ, МРТ!

Кстати говоря, если пациентка пришла к вам на осмотр до проведения ММГ, а возраст у нее самый что ни на есть подходящий для проведения маммографического исследования – не забудьте сказать ей об этом! Вы обязаны проинформировать пациентку о том, что ММГ и УЗИ ни в коем случае не заменяют друг друга! Что НЕЛьЗЯ сделать УЗИ ВМЕСТО ММГ!!!! Что определенные виды патологии возможно диагностировать только на ММГ и подтвердить на УЗИ ПОСЛЕ маммографии при проведении тщательной корреляции данных исследования. Это ваша прямая обязанность, потому как, очевидно, маммолог этого не сделал. А, возможно, и не знает, если в направительном диагнозе стоит ФКМ.

Ну и последнее. Tа часть, которая относится к ФИБРОЗНО-кистозной мастопатии. Фиброз может быть представлен:
1. Очаговым изменением без четких границ и контуров. В данном случае вы можете определить подозрительные на злокачественный процесс изменения (БИРАДС4 – биопсия) или доброкачественно выглядящие изменения (БИРАДС3 с переводом в 2 при отсутствии изменений на ММГ и динамики при УЗИ)
2. Образованием – БИРАДС 2,3 или 4 в зависимости от критериев оценки.
3. Может выглядеть, как нормальная ткань МЖ (чаще всего), то есть – вы ничего не увидите.
В любом случае, фиброз – это диагноз патологоанатомов.


Напоследок… Плотные ткани МЖ – это не патология! Вы об этом знаете? Это независимый фактор риска развития рака МЖ, но это вариант нормы В ЛЮБОМ ВОЗРАСТЕ! Высокая плотность тканей МЖ не требует лечения, но требует повышенного внимания в плане профилактических осмотров с целю ранней диагностики возможной онкологии. Поэтому ФКМ – это никак не синоним “тканей МЖ высокой плотности”

Ну, а если остались еще вопросы, встретимся на моем курсе. Свежую информацию по специальности, горячие обсуждения и ответы на все ваши вопросы гарантирую. Информация о расписании – на моем вебсайте ninaleto.com.

Дополнительные материалы

Для просмотра видео необходимо войти на сайт Понравилась запись? Считаете ее полезной или интересной? Поддержите автора!

Маммография – описание процедуры, показания и расшифровка результатов маммограммы

Маммография: описание процедуры, показания, расшифровка

Маммография – высокоточный вид диагностики заболеваний молочных желез. Благодаря обследованию врачи клиники «Здоровье» выявляют патологические изменения в структуре груди даже на ранних этапах развития. Подобным образом диагностируются рак, фиброаденоматоз, кисты или другие патологии.

Маммографию молочных желез рекомендуется делать как с диагностической, так и с профилактической целью. Процедура показана для ежегодного проведения всем женщинам, ей возраст старше 40 лет.

Виды маммографии

Выделяют несколько методов маммографии. Среди них:

  1. Пленочный. Результаты фиксируются на рентгеновскую пленку. Данный вид имеет ряд недостатков и редко применяется в связи с малой информативностью. Пленочная маммография оказывает большую лучевую нагрузку, чем другие виды обследования. Готовые снимки выдаются в единственном экземпляре.
  2. Цифровой. Обладает большей разрешающей способностью. Благодаря цифровой маммографии удается диагностировать даже незначительные изменения в структуре ткани молочной железы.
  3. Электроимпедансная. Исследование выполняется в режиме 3D.

Предпочтительным способом является цифровая маммография. Изображение исследуемой области показывается на экране компьютера. Это позволяет регулировать их разрешение, четкость и контрастность. Снимки можно делать в нескольких экземплярах. Результат считается более информативным. Кроме того, лучевая нагрузка при цифровом методе значительно ниже по сравнению с другими видами исследования.

Что можно выявить

С помощью маммографии может диагностировать следующие изменения:

  • Кисты. Распространенный вид изменений. Киста представляет собой новообразование, которое наполнено жидкостью. Не является признаком наличия злокачественной опухоли.
  • Фиброаденома. Доброкачественное новообразование, имеющее тенденцию к быстрому росту. При фиброаденоме необходимо выполнения оперативного вмешательства.
  • Кальцинаты. Представляют собой скопление кальциевых солей. Примечательно, что кальцинаты не определяются при пальпации.
  • Фиброзно-кистозная мастопатия. Часто диагностируемое изменение. Развивается на фоне гормонального сбоя. В зависимости от стадии предполагается медикаментозное или оперативное лечение.
  • Опухоль. Злокачественное новообразование, характеризующееся бесконтрольным и быстрым ростом. Опухолевые клетки прорастают в близлежащие органы и ткани. При выявлении опухоли решается вопрос о необходимости оперативного вмешательства.

Врачи-диагносты центра «Здоровье» в случае выявления каких-либо изменений, готовы дать рекомендации о посещении профильных специалистов.

Когда нужно делать

С профилактической целью маммографию молочных желез рекомендуется выполнять ежегодно всем женщинам старше 40 лет. Это связано с изменением гормонального фона, что повышает риск развития онкологических заболеваний. Женщинам младше 40 лет необходимо выполнить исследование при наличии следующих симптомов:

  • боли в области молочных желез;
  • патологические выделения из сосков;
  • наличие уплотнений или узелков, которые определяются при пальпации;
  • изменение формы;
  • увеличение близлежащих лимфатических узлов;
  • обследование перед оперативным вмешательством;
  • контроль за состоянием в реабилитационный период.

Направление на маммографию может дать врач-гинеколог, терапевт или маммолог.

Противопоказания

Противопоказаний к выполнению маммографии не много. Основными из них являются:

  • установленная беременность или подозрение на нее;
  • период лактации;
  • наличие грудных имплантатов;
  • нарушение целостности кожи молочных желез;
  • повреждения сосков.

Врачи клиники «Здоровье» готовы дать подробную консультацию, на которой определят наличие или отсутствие противопоказаний к выполнению исследования. Запись на консультацию осуществляется по телефону.

Подготовка

Проведение маммографии требует некоторой подготовки. Она необходима для получения максимально четких и показательных снимков.

Оптимальный вариант для прохождения исследования – 5-10 день менструального цикла. В этот период молочные железы находятся в спокойном состоянии, не увеличены и не чувствительны. Среди других подготовительных рекомендаций выделяют:

  • Отмена приема продуктов, содержащих кофеин за несколько дней до процедуры. Ограничение обусловлено тем, что продукты с кофеином могут повысить тревожность и усилить чувствительность груди.
  • Отказаться от использования антиперспирантов в день обследования. Вещества, входящие в состав средств для личной гигиены, могут восприняться как тканевая кальцификация молочной железы.
  • Отдать предпочтение раздельному нижнему белью. Это позволит провести диагностику в более комфортных условиях.
  • Снять все ювелирные украшения непосредственно перед диагностической процедурой.

Методика проведения

Средняя продолжительность процедуры – 10-15 минут. За это время выполняются снимки обеих молочных желез в двух проекциях.

Перед процедурой необходимо снять верхнюю одежду до пояса и украшения. Для защиты органов брюшной полости от облучения на область живота надевается специальный свинцовый фартук. Далее грудь зажимается специальными пластинами, расположенными в рентген-аппарате. За это время выполняется снимок.

Часто задаваемые вопросы

Многих женщин беспокоит вопрос о том, как делают маммографию и какие ощущение сопровождают процедуру. Воздействие аппарата минимально, поэтому неприятных ощущений быть не должно. Возможно развитие дискомфорта при сжатии только в том случае, когда в ней имеется образование или протекает воспалительный процесс.

Также пациенток беспокоит вопрос, как делать маммографию при маленьком размере груди. На эффективность маммографии не влияет размер молочных желез. Компетентные диагносты клиники «Здоровье» устанавливают пластины таким образом, чтобы процедура осуществилась точно и быстро. 

Опасна ли процедура? В медицинском центре «Здоровье» установлено современное оборудование, которое оказывает минимальную лучевую нагрузку. В результате польза от выполнения процедуры значительно превышает риск облучения.

Расшифровка результатов

По результатам исследования врач оценивает состояние лимфатических узлов, протоков, сосудов, структуру тканей. В соответствии со стандартами, заключения после маммографии разделены на 7 категорий:

  • Категория 0. Диагноз не может быть выставлен в связи с отсутствием необходимой информации. При этом требуется повторное проведение снимков.
  • Категория 1. Патологические изменения в структуре молочных желез отсутствуют. Это свидетельствует о том, что женщина здорова. Категория 1 – принятая норма.
  • Категория 2. Диагностировано доброкачественное новообразование. Это может быть фиброаденома, кальцификат или увеличенный лимфатический узел.
  • Категория 3. Диагностировано доброкачественное образование, которое требует дополнительного обследования. При этом женщина должна наблюдаться на диспансерном учете у врача-маммолога. Повторные снимки выполняются спустя 6 месяцев.
  • Категория 4. В описании указываются выявленные уплотнения неизвестного характера. Женщине рекомендуется пройти биопсию. В категории 4 выделят следующие уровни риска развития злокачественного новообразования: низкий (4А), промежуточный (4В), умеренный (4С).
  • Категория 5. Диагностированы опухолевые образования, которые вероятнее всего имеют злокачественный характер. Для подтверждения делают биопсию.
  • Категория 6. Подтвержденный ранее рак. Процедура выполняется с целью контроля за течением заболевания.

Что лучше: УЗИ или маммография?

Показания определяются лучащим врачом. Маммография молочных желез позволяет диагностировать различные заболевания даже на ранней стадии развития. Ультразвуковая диагностика не всегда позволяет своевременно определить начальные изменения. Согласно статистическим данным, более 80% женщин предпочитают маммографию, считая этот метод более информативным и надежным. В некоторых случаях врач может назначить оба исследования. В результате это повысить качество диагностики, что в свою очередь, необходимо для правильного заключения.

Пройти маммографию можно в многопрофильной клинике «Здоровье». Центр оснащен современным медицинским оборудованием. Оно оказывает минимальную лучевую нагрузку, что делает процедуру более безопасной. Расшифровкой полученных результатов занимаются квалифицированные врачи, имеющие многолетний опыт в рентгенодиагностике. Запись на обследование осуществляется по телефону.

Доверьте нам заботу о вашем здоровье!

Чем опасна фиброзно-кистозная мастопатия молочных желез + симптомы и лечение

Кистозно фиброзная мастопатия: что это такое

Мастопатия — это патологическое гормонозависимое состояние молочных желез, сопровождающиеся изменениями в железистой ткани. 

Симптомы: 

  • боли в молочной железе;
  • общее уплотнение ткани; 
  • чувство тяжести и нагрубания; 
  • пальпируемые уплотнения. 

Симптомы фиброзно-кистозной мастопатии молочных желез можно спутать с физиологическими состояниями. Отдельно нужно выделить такое состояние как мастодиния (масталгия) — боль в молочной железе, не связанная с патологическими изменениями в ткани молочной желез. Если это неприятные ощущения, появляющиеся за несколько дней до менструации, можно считать их физиологическими признаками, а справиться с этими симптомами помогут фитопрепараты (препараты и средства на основе трав), направленные на выведения лишней жидкости из организма.

У мастопатии множество факторов, но основной из них — гормональный дисбаланс, а именно — избыток эстрогенов при недостатке прогестерона. Именно эстроген запускает процессы разрастания патологической ткани в дольках и протоках молочной железы.

Не пропустите

К повышению уровня эстрогена и снижению прогестерона приводят:

  • стрессы;
  • нарушения обмена веществ; 
  • сниженная функция щитовидной железы;
  • гинекологические заболевания; 
  • избыточный вес;
  • прием комбинированных оральных контрацептивов;
  • отсутствие беременности и родов; 
  • короткий цикл грудного вскармливания;
  • ксено-эстрогены.

Ксено-эстрогены — чужеродные эстрогены, которые мы потребляем из продуктов питания, сами того не зная. Например, мы едим сою, пьем воду из пластиковых бутылок и употребляем в пищу другие продукты, упакованные в пластиковую тару. С пластиковой посудой нужно быть осторожными, потому что в ней содержится бисфенол А, стимулирующий выработку эстрогена. Ксено-эстрогены содержат также фрукты и овощи, выращенные с использованием пестицидов, любые виды мяса, выращенные с использованием гормональных стимуляторов. 

Мастопатия бывает двух типов:

  • с преобладанием кистозного компонента;
  • с преобладанием фиброзного компонента. 

Как лечить фиброзно-кистозную мастопатию

Исходя из того, какого типа проблема, можно говорить и о способах лечения. 

Кистозный вариант

Характерен для пациенток молодого возраста. Ткань представлена железистыми долями, в которых проходят множество млечных протоков, именно они, расширяясь, образуют округлые полости, заполненные жидкостью — кисты.  

Во второй фазе менструального цикла, когда происходит физиологическое расширение млечных протоков, почти у любой женщины можно найти единичные кисты до 3 мм, которые могут исчезнуть сами без внешнего воздействия, однако, когда дренажная функция протока нарушена, проток расширяется каждый цикл все больше и больше и может сформировать уже более крупную кисту до 1 сантиметра.

В таком случае это состояние требует лечения, назначения лекарственных препаратов, обладающих антиэстрогеновым эффектом, или пункции для удаления жидкости из полости кисты. Процедура не требует специальной подготовки, производиться прямо на приеме маммолога. Кожа обрабатывается раствором антисептика, под ультразвуковым наведением производиться прокол тонкой иглой в полость кисты, и жидкость откачивается шприцом, на экране аппарата узи можно видеть, как спадаются стенки образования, и киста исчезает. Вся манипуляция занимает несколько минут, и хорошо переносится пациенткой.

Следует отметить, что на сегодняшний день науке известны эффективные народные средства, о применении которых стоит посоветоваться с лечащим врачом.

Кисты — жидкостные образования, которые озлокачествляются менее, чем в 1% случаев. При длительном пребывании на солнце или в солярии, или посещении бань кисты могут воспалятся, поэтому крупные образования необходимо вовремя диагностировать и производить пункцию. Вообще, загорать и посещать баню нежелательно.

Фиброзный вариант 

Характеризуется разрастанием соединительной ткани вокруг железистых долей и увеличением общей плотности молочной железы. Это состояние более характерно для пациентов старшей возрастной группы. Особняком в структуре заболеваний молочных желез стоят узловые формы: фиброаденомы и узловые формы мастопатии.  

Фиброаденомы — доброкачественные опухоли молочной железы, причины появления которых до конца не изучены. Характеризуются плотной фиброзной капсулой и медленным ростом. Они не способны к озлокачествлению, вопреки распространённым стереотипам. Однако они не поддаются медикаментозному лечению и, в случае роста, лечатся только хирургическим путем.

Применять радикальный хирургический подход нужно лишь к очень небольшому проценту заболевших, у которых опухоли либо изначально крупные (более 15 мм), либо показали быстрый рост при динамическом наблюдении за короткий период времени. Как правило, при выявлении фиброаденом у пациенток до 40 лет, на первом этапе будет предложена пункция (цитологический анализ на выявления злокачественных клеток) образования. Далее по результатам цитологического исследования будет выбрана тактика лечения фиброзно-кистозной мастопатии.

В случае необходимости оперативного лечения, пациентам выполняется секторальная резекция молочной железы. Как правило разрез делается по контуру ареолы, удаляется непосредственно образование без окружающей ткани, и накладывается косметический шов. Такие операции проводятся в условиях стационара под общим наркозом, и в последующем удаленную опухоль дополнительно исследуют на предмет наличия злокачественных клеток. При правильно проведенной операции форма и размер груди не меняется, а шов становиться почти незаметным через 6-8 месяцев.

Так же существует метод ВАП — вакуум аспирационной биопсии – удаления небольших фиброаденом с помощью точечного разрушения опухоли ультразвуковой волной и последующей аспирацией. Такой метод лучше принимать при множественных мелких образованиях.

Не пропустите

Узловая форма мастопатии

Характерна для старшей возрастной группы после 40 лет, крайне редкий диагноз, характеризующийся формирование узла без четких границ (без капсулы). Чем опасна фиброзно-кистозная мастопатия узловой формы? Из всех форм мастопатии только этот тип склонен к озлокачествлению и требует пристального внимания, незамедлительной биопсии и хирургического лечения.  

Оперативные вмешательства при этой группе заболеваний отличаются только тем, что опухоль не имеет четких границ, и, чтобы быть уверенным в полном удалении образования, необходимо отступать до 10 мм в сторону здоровых тканей. В случае выявления на послеоперационном материале злокачественных клеток, такой отступ гарантирует, что операция была в пределах здоровых тканей, и опухоль удалили полностью. 

Рак молочной железы (РМЖ) — самостоятельная патология, не связанная с диффузной мастопатией. На начальных этапах протекает абсолютно бессимптомно. Это причина поздней диагностики и выявления заболевания на последних стадиях.

В структуре онкологических заболеваний рак молочной железы у женщин занимает 1 место по частоте новых случаев за год. Всем женщинам старше 35 лет необходимо проходить обследование 1 раз в год. Пациентам из группы риска подобное обследование стоит проходить два раза в год. 

В группу риска входят женщины:

  • имеющие ближайших родственников с диагнозами: рак молочной железы или яичников;
  • с избыточным весом;
  • имеющие опыт длительного приема гормональных таблеток; 
  • при отсутствии беременности и родов в анамнезе; 
  • с травмами молочных желез.  

Поэтому так важно следовать совету врачей: вести здоровый образ жизни, придерживаться адекватной диеты, принимать витамины, следить за питанием, не набирать вес, чтобы потом не лечить болезни и не принимать множество лекарств. 

Не пропустите

В стандартную диспансеризацию до недавнего времени входила только маммография для женщин старше 40, но практика показала, что для скрининга этого недостаточно. Большой процент женщин (более 40%) в группе от 35 до 55 лет имеют высокую маммографическую плотность молочной железы. Плотность — это соотношение фиброзно-железистого и жирового компонента. Чем больше железистой ткани и меньше жировой, тем хуже видны на снимках патологические образования.

По последним научным данным, высокая плотность молочной железы сама по себе повышает риск развития рака в 4 раза, что вкупе с плохой диагностикой приводит к позднему выявлению и, как следствие, неэффективному лечению. Это значит, что в стандартное обследование в обязательном порядке должно входить УЗИ молочных желез. 

Разрешающие способности аппаратов УЗИ тоже имеют не маловажное значение, только на аппаратах экспертного уровня хорошо визуализируются опухоли менее 10 мм в размере.  В настоящий момент можно говорить почти о 100% эффективности лечения при выявлении заболевания на начальных стадиях. Поэтому так важно взять за правило регулярно посещать маммолога, проводить УЗИ молочных желез и маммографию. 

%PDF-1.4 % 19 0 объект > эндообъект внешняя ссылка 19 78 0000000016 00000 н 0000001907 00000 н 0000002419 00000 н 0000002958 00000 н 0000002987 00000 н 0000003031 00000 н 0000003232 00000 н 0000003555 00000 н 0000003581 00000 н 0000003780 00000 н 0000003926 00000 н 0000004209 00000 н 0000004485 00000 н 0000004677 00000 н 0000004703 00000 н 0000004974 00000 н 0000005171 00000 н 0000005197 00000 н 0000005388 00000 н 0000005657 00000 н 0000005754 00000 н 0000006040 00000 н 0000006679 00000 н 0000006871 00000 н 0000007151 00000 н 0000007173 00000 н 0000008519 00000 н 0000008541 00000 н 0000008688 00000 н 0000009004 00000 н 0000009188 00000 н 0000009217 00000 н 0000009357 00000 н 0000009657 00000 н 0000009686 00000 н 0000009942 00000 н 0000009968 00000 н 0000011344 00000 н 0000011366 00000 н 0000011558 00000 н 0000011900 00000 н 0000012182 00000 н 0000013450 00000 н 0000013471 00000 н 0000014351 00000 н 0000014372 00000 н 0000014642 00000 н 0000014840 00000 н 0000015126 00000 н 0000016124 00000 н 0000016145 00000 н 0000017153 00000 н 0000017174 00000 н 0000018212 00000 н 0000018233 00000 н 0000035666 00000 н 0000079544 00000 н 0000115772 00000 н 0000152590 00000 н 0000155040 00000 н 0000155218 00000 н 0000155296 00000 н 0000155468 00000 н 0000155512 00000 н 0000155792 00000 н 0000155854 00000 н 0000156033 00000 н 0000156534 00000 н 0000156795 00000 н 0000157077 00000 н 0000204434 00000 н 0000204512 00000 н 0000204881 00000 н 0000216118 00000 н 0000216196 00000 н 0000220772 00000 н 0000001980 00000 н 0000002398 00000 н трейлер ] >> startxref 0 %%EOF 20 0 объект > эндообъект 95 0 объект > поток Hb“`b“ A؀,_dYjҁH&m}>~!’ST5j8g

8_I+a+d.DezA”}~;l>2)ih I20 J`[email protected]

Анализ КТ-изображений головного мозга с использованием нейронной сети с радиальной базисной функцией

Журнал оборонной науки, Vol. 62, № 4, июль 2012 г., стр. 212-218, DOI: 10.14429/dsj.62.1830

© 2012, ДЕСИДОК

Поступила в редакцию 13 марта 2012 г., исправлена ​​22 мая 2012 г., опубликована в Интернете 6 июля 2012 г.

Анализ КТ-изображений головного мозга с использованием нейронной сети с радиальной базисной функцией

Т. Джошва Девадас и Р.Ганесан
Технологический институт Сету, Тамил Наду, Индия
* Электронная почта: [email protected]

Обработка и анализ медицинских изображений — это инструмент, помогающий рентгенологам в процессе диагностики, чтобы получить более точный и быстрый диагноз. В этой работе мы разработали нейронную сеть для классификации компьютерной томографии (КТ) изображения опухоли головного мозга для автоматической диагностики. Эта система разделена на четыре этапа: улучшение, сегментация, извлечение признаков и классификация.На первом этапе используется краевой селективный медианный фильтр, чтобы улучшить видимость потери границы раздела серого и белого вещества на КТ-изображениях опухоли головного мозга. На втором этапе для сегментации используется модифицированная версия генетического алгоритма сдвига. На следующем этапе извлекаются текстурные особенности с использованием метода статистического анализа текстуры. Эти функции передаются в классификаторы, такие как BPN, Fuzzy k-NN и сеть радиальных базовых функций. Характеристики этих классификаторов анализируются на заключительном этапе с рабочей характеристикой приемника и кривой точности-отзыва.Результат показывает, что система САПР предназначена только для разработки инструмента для опухоли головного мозга, а предлагаемый метод очень точен, более эффективен в вычислительном отношении и требует меньше времени.

Ключевые слова:    Сеть функций радиального базиса, компьютерная томография, нечеткий классификатор k-ближайших соседей, рабочая характеристика приемника, кривая точности-отзыва, КТ-изображение опухоли головного мозга


Угловой во второй момент ASM
Компьютерная томография CT
Contrast Con
CRELELATION COR
Разница дисперсия DV
INTRANCY DE
ENTROPY ENT
Генетический алгоритм Median Filter ESMF
Genetic Algorithm GA
Информационная мера корреляции1 IMC1
Информационная мера корреляции2 IMC2
Обратный разностный момент                           IDM
Максимальный коэффициент корреляции                   MCC
Прецизионный отзыв                                                                                  На сетей RBFN
Селективный медианный фильтр SMF
Средний SM
SUM VERIANCE SV
SUM ENTROPY SE
Shift-Genetic Algorithm SGA
VAR

Шансы на успешное применение методов анализа изображений во многом зависят от выбора правильной проблемы и наличия простых высококачественных изображений, максимально свободных от отвлекающих элементов, таких как пыль, случайные волосы, отражения или тени.Полезно начинать с равномерно освещенных образцов, в то время как интересующие структуры должны быть достаточно отчетливыми, чтобы их можно было легко отделить от фона. Автоматизация анализа изображений полностью зависит от этих факторов. Если приложения вынуждены полагаться на постоянное участие оператора для обеспечения измерения правильных структур, то это потенциально подрывает попытки сократить трудозатраты, связанные с рутинной идентификацией. Ли 7 и др. упомянул также, что если навыки, необходимые для подготовки образцов перед анализом изображений, сопоставимы с навыками, необходимыми для таксономического анализа, то потенциальное применение автоматизированного анализа изображений будет строго ограничено.
Не случайно крылья насекомых послужили объектами для многих работ по анализу изображений в области таксономии. Их прозрачная двухмерная структура и очевидный рисунок жилкования делают их идеальными для этой цели. Неясно, как часто одно только жилкование крыльев может в достаточной степени охарактеризовать экземпляр для целей идентификации. Широкие возможности измерения характеристик современного программного обеспечения для обработки изображений предполагают, однако, что многие потенциально важные или новые функции теперь могут быть измерены, что приводит к очень подробным описаниям.Новые характеристики, описываемые анализом изображений, могут фактически использоваться в традиционной таксономии как обратная связь. Герц 17 , и др. . обсуждалось, что структуры головы и тела также могут служить объектами для анализа изображений, хотя их трехмерность может привести к искажениям при анализе двумерных изображений. Таким образом, распространение методов визуализации на организмы, которые не обладают структурами, поддающимися анализу изображений, может быть проблематичным.
Трудности, связанные с последовательным получением высококачественных сфокусированных изображений и измерений объективных признаков в плохо изученных символьных пространствах, могут ограничивать применение этих методов.Выбрать набор функций, который фиксирует информацию, необходимую для идентификации, непросто. Обычно необходимо получить как можно больше измерений характеристик в надежде получить требуемую информацию. Измерения характеристик должны быть скорректированы, чтобы компенсировать различия в освещении, ориентации и общем размере тела. В то время как освещение и ориентация могут быть стандартизированы с помощью различных алгоритмов обработки изображений, различия в размерах тела удобнее всего преодолевать с помощью ряда формальных безразмерных выражений, которые можно использовать в качестве дескрипторов формы.Сомнительно, должно ли быть известно точное значение любого конкретного дескриптора формы, прежде чем его можно будет использовать для идентификации. Предоставление дескриптора последовательной количественной оценки некоторого аспекта формы, его значение может быть в значительной степени неуместным.
Предлагаемая компьютерная томография (КТ) система анализа изображения головного мозга разработана с четырьмя фазами для автоматической диагностики, описанной Golemati 5 , et al. Это улучшение, сегментация, извлечение признаков и классификация. Фаза улучшения уменьшает шум, фаза сегментации выделяет подозрительную область, фаза выделения признаков извлекает текстурные особенности из сегментированных областей, а фаза классификации классифицирует изображение.
На этапе улучшения для улучшения видимости потери границы раздела серого и белого вещества на КТ-изображениях головного мозга используется краевой селективный медианный фильтр (ESMF). Потеря границы серого и белого вещества является одним из ранних признаков диагностики опухоли головного мозга. Здесь шум удаляется с помощью селективного медианного фильтра (SMF), при применении этого фильтра на основе карты краев игнорируются краевые пиксели. На этом этапе получают КТ-изображение без шумов и с сохраненными краями. На следующем этапе эта расширенная версия используется для сегментации подозрительных областей изображения мозга.Алгоритм Байеса — это инструмент для сегментации МРТ-изображения мягких тканей. Таким образом, мы также использовали тот же алгоритм для классификации производительности.
Данные медицинского изображения получены с биомедицинских устройств, в которых используются методы визуализации КТ, которые указывают на наличие или отсутствие поражения вместе с историей болезни пациента. Для диагностики и классификации изображения мы использовали классификатор сети радиальных базисных функций (RBFN). Пока нет классификации, использующей RBFN. Использование RBFN для классификации дает более точный результат.
Модифицированная версия генетического алгоритма (GA), а именно генетический алгоритм сдвига (sGA), используется в процессе сегментации, который вводит новый оператор кроссовера (на основе операций бинарного сдвига). На этапе выделения признаков Абрахам и Сорвар1 обсудили, что текстурные признаки были извлечены с использованием метода статистического анализа текстуры, называемого методом уменьшенной длины серого (GRLLM). Ганди и Шах 4 упомянули, что признаки Харалика извлекаются из этого метода и передаются в три разных классификатора: сеть обратного распространения (BPN), Fuzzy k-NN и RBFN.Характеристики классификаторов анализируются с помощью кривой ROC и PR. Основываясь на экспериментах и ​​результатах, предложенный метод анализа текстуры RGLRLM с RBFN показал лучшую производительность, чем другие.

1.1 Генетический алгоритм сдвига

ГА — это метод эвристического поиска или оптимизации для получения наилучшего возможного решения в огромном пространстве решений. Чтобы применить ГА, создается начальная популяция и оценивается пригодность каждого члена популяции.Затем алгоритм повторяет следующее: представители популяции отбираются для размножения в соответствии с их оценкой пригодности. Затем применяются операторы репродукции, которые обычно включают оператор кроссинговера, который моделирует обмен генетическим материалом между родительскими хромосомами, и оператор мутации для поддержания разнообразия и введения новых аллелей в поколение, или их комбинацию для создания потомства хромосом. новое поколение. Затем оценивается пригодность потомства, и алгоритм начинает новую итерацию.Алгоритм останавливается, когда либо найдено достаточно хорошее решение, либо после заданного количества итераций.
Наиболее важными параметрами, контролирующими ГА, которые могут значительно повлиять на производительность, являются размер популяции, скорость кроссовера и вероятность мутации. Первоначально изображения разбиваются на ядра размером 10×10 пикселей. Начальная популяция ГА строится путем случайного выбора ядер. Для каждой хромосомы генерируются два случайных числа, числа считаются координатами для выбора ядра.Затем числа преобразуются в двоичные числа для создания хромосомы. Размер начальной популяции равен 10. Среднее значение признака рассчитывается для каждого ядра как значение приспособленности. Оператор воспроизведения применяется для выбора ядер с высокой вероятностью на основе выбора колеса рулетки. И оператор мутации применяется для создания новой популяции с вероятностью 0,03. Из новой популяции рассчитывается оптимальное значение пригодности. Это оптимальное значение сравнивается с локальным оптимумом, если локальный оптимум больше нового, то локальный оптимум считается глобальным и следующая итерация продолжается со старой популяцией, в противном случае, если локальный оптимум меньше новый, то новая популяция копируется в старую популяцию, и новое значение считается глобальным оптимумом, а следующая итерация продолжается с новой популяцией.Этот процесс повторяется в течение 50 итераций, и глобальный оптимум последней итерации считается пороговым значением для сегментации изображений мозга.


Големати 5 и др. упомянул, что сеть радиальных базисных функций (RBFN) может использоваться для аппроксимации функций и распознавания образов. Он использует потенциальные функции Гаусса. Потенциальные функции Гаусса также используются в сетях, называемых сетями регуляризации. Пауэлл использовал радиальные базисные функции в точной интерполяции.При интерполяции мы имеем n точек данных x i R d и n действительных чисел t i R Задача состоит в том, чтобы найти в линейном пространстве функцию S такую, что S(x i ) = t i , i = 1,…,n. Функция интерполяции представляет собой линейную комбинацию базисных функций.

S(x)=∑i=1nwivi(x)[email protected]@[email protected]@+= feaagGart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaam4uaiaacI cacaWG4bGaaiykaiabg2da9maaqahabaGaam4DamaaBaaaleaacaWG PbaabeaakiaadAhadaWgaaWcbaGaamyAaaqabaaabaGaamyAaiabg2 da9iaaigdaaeaacaWGUbaaniabggHiLdGccaGGOaGaamiEaiaacMca ааа@[email protected] (1)

В качестве базисных функций bi радиальная базисная функция вида

vi(x) = φ(|| x−xi||) (2)

, где φ — отображение R + → R, а норма — евклидово расстояние.Следующие формы рассматривались как радиальные базисные функции.
(a) Мультиквадратная функция φ(r) = ( r 2 + c) 1/2 , где c — положительная константа, а r ∈ R.

(б)φ(r) = r
(в)φ(r) = r 2
(г)φ(r) = r 3
(д) φ(r) = exp(–r 2 )

Было доказано, что глобальные базисные функции могут иметь несколько лучшие интерполяционные свойства, чем локальные.
Архитектура радиальной базисной функции состоит из трех слоев: входного, скрытого и выходного слоев, как показано на рис. 2. Существует n входных нейронов и m выходных нейронов со скрытым слоем, существующим между входным и выходной слой. Взаимосвязь между входным слоем и скрытым слоем образует гипотетическую связь, а между скрытым и выходным слоем образует взвешенную связь. Алгоритм обучения используется для обновления весов во всех взаимосвязях.

Таблица 1 иллюстрирует различные меры с использованием пяти нормальных и аномальных характеристик изображения, которые взяты из сегментированного изображения и используются в качестве входных данных для классификатора 14 × 1 RBFN, на который ссылаются Wang и Yong9 и Harlic и Shapiro 16 . Угловой второй момент, контраст, корреляция, дисперсия, момент обратной разности, среднее значение суммы, дисперсия суммы, энтропия суммы, дисперсия разности, энтропия разности, информационная мера корреляции1, информационная мера корреляции2 и максимальный коэффициент корреляции являются расчетными показателями КТ головного мозга. значения характеристик текстуры обсуждаются в Channin 14,15 , et.аль . используются в формате 14 × 1 с классификатором взвешенной суммы RBFN


2.1   Функция активации и алгоритм обучения

Автор использовал RBFN, которому требуется функция активации Гаусса для корреляции выходных данных. Так как отклик такой функции неотрицательен при всех значениях x. Функция определяется как:
f (x) = exp(-x 2 )                  (3)
его производная определяется выражением
f’ (x) = -2x exp(-x 2 ) = -2x f (x)                   (4)
Функция радиального базиса отличается от сети обратного распространения, используемой в функции Гаусса.Алгоритм обучения сети задается следующим образом:
Шаг 1. Инициализируйте веса. (устанавливаются на небольшие случайные значения).
Шаг 2. Для каждого входа выполните шаги 3-9.
Шаг 3. Каждый входной блок (x i , i = 1,…,n) получает входные сигналы для всех блоков на уровне выше (скрытый блок).
Шаг 4. Вычислить радиальную базисную функцию.
Шаг 5. Выберите центры радиальных базисных функций. Центры выбираются из набора входных векторов. Необходимо выбрать достаточное количество центров, чтобы обеспечить адекватную выборку пространства входных векторов.
Шаг 6. Вывод i m единиц v i (x i ) в скрытом слое.

vi(xi)=e(−∑j=1r[xji−x∧ji]/σi2)[email protected]@[email protected]@+= feaagGart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaamODamaaBa aaleaacaWGPbaabeaakiaacIcacaWG4bWaaSbaaSqaaiaadMgaaeqa aOGaaiykaiabg2da9iaadwgadaqadaqaaiabgkHiTmaaqahabaWaam WaaeaacaWG4bWaaSbaaSqaaiaadQgacaWGPbaabeaakiabgkHiTmaa xacabaGaamiEaaWcbeqaaiabgEIizdaakmaaBaaaleaacaWGQbGaam yAaaqabaaakiaawUfacaGLDbaaaSqaaiaadQgacqGH9aqpcaaIXaaa baGaamOCaaqdcqGHris5aOGaai4lamaavadabeWcbaGaamyAaaqaai [email protected]@ (5)
где x ji = центр блока RBF для входных переменных, σ i = ширина блока i th RBF и
x∧[email protected]@[email protected]@+= feaagGart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaWaaCbiaeaaca WG4baaleqabaGaey4jIKnaaOWaaSbaaSqaaiaadQgacaWGPbaabeaa ааа@[email protected] = j th переменная входного шаблона
Шаг 7.Инициализируйте веса в выходном слое сети небольшими случайными значениями.
Шаг 8. Вычислите выход нейронной сети.

ynet=∑i=1Hwimvi(x)[email protected]@[email protected]@+= feaagGart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbuLwBLn hiov2DGi1BTfMBaeXatLxBI9gBaerbd9wDYLwzYbItLDharqqtubsr 4rNCHbGeaGqiVu0Je9sqqrpepC0xbbL8F4rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9 vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=x fr=xb9adbaqaaeGaciGaaiaabeqaamaabaabaaGcbaGaamyEamaaBa aaleaacaWGUbGaamyzaiaadshaaeqaaOGaeyypa0ZaaabCaeaacaWG 3bWaaSbaaSqaaiaadMgacaWGTbaabeaakiaadAhadaWgaaWcbaGaam yAaaqabaGccaGGOaGaamiEamaaBeaaleaacaWGPbaabeaakiaacMca cqGHRaWkcaWG3bWaaSraaSqaaiaaicdaaeqaaaqaaiaadMgacqGH9a [email protected]@ (6)
где, H = количество узлов скрытого слоя (функция RBF), y net = выходное значение узла m th в выходном слое для входящего шаблона n th , w im = вес между i -м блоком RBF и m -м выходным узлом, w 0 = коэффициент смещения в n -м выходном узле
. Шаг 9.Рассчитайте ошибку и проверьте условие остановки. Условием остановки может быть изменение веса, количество эпох и т.д.

Экспериментальный анализ рассматривает подход Лу и Венга 8 для оценки производительности классификатора RBFN, подход Фосетта 3 для анализа рабочих характеристик приемника и использует подход Дэвиса и Гоадрича 11 для расчета кривой точности-отзыва.

3.1   Анализ кривой рабочих характеристик приемника

Кривая рабочих характеристик приемника

(ROC) является одним из показателей эффективности для классификации. Кривые рабочих характеристик приемника измеряют прогностическую полезность, показывая компромисс между долей истинно положительных и долей ложноположительных результатов, присущих выбору конкретных пороговых значений, на которых могут основываться прогнозы. Площадь под этой кривой представляет собой вероятность того, что при положительном и отрицательном случае результат правила классификатора будет выше для положительного случая, и он не зависит от выбора порога принятия решения.Othman and Basri 13 описывает удобный способ отображения диагностической точности, выраженной в терминах чувствительности (или доли истинно положительных результатов) по сравнению с (1 – специфичностью) (или частотой ложноположительных результатов) при всех возможных пороговых значениях. Hand and Till 6 обсудили, что эффективность каждого теста характеризуется его способностью выявлять истинные положительные результаты при отклонении ложных положительных результатов со следующими определениями.

  • Истинный положительный результат (TP): поражения, называемые раком, но подтверждающие наличие рака
  • Ложноположительный результат (FP): поражения, называемые раком, которые оказались доброкачественными
  • Ложноотрицательный результат (FN): поражения считаются отрицательными или доброкачественными и оказываются раковыми
  • Истинно отрицательный (TN): поражения, которые называются доброкачественными и оказываются доброкачественными

Доля ложноположительных результатов (FPF) = FP/(TN–FP); Истинная положительная доля (TPF) = TP/(TP–FN);
Истинная отрицательная доля (TNF) = TN/(TN–FP); Доля ложноотрицательных результатов (FNF) = FN/(TP – FN)
Обратите внимание, что, поскольку каждый фактический положительный результат приводит либо к истинно положительному, либо к ложноотрицательному результату, в то время как каждый фактический отрицательный результат приводит либо к истинно отрицательному, либо к ложноположительному результату, TPF представляет собой отношение истинно положительных результатов (фактически положительных и заявленных положительных) к фактически положительным результатам. и TNF представляет собой отношение истинных отрицательных результатов к фактически отрицательным результатам.Две другие величины, представляющие интерес для характеристики производительности, определяются в терминах вышеуказанных величин следующим образом:

Чувствительность = TPF

Специфичность = TNF = 1,0 – FPF
Выбор значения порога c определяет «рабочую точку», при которой тест имеет определенное сочетание чувствительности и специфичности. График зависимости TPF от FPF для всех возможных рабочих точек представляет собой ROC-кривую для теста X, которая делает явным компромисс между чувствительностью и специфичностью теста.И TPF, и FPF находятся в диапазоне от 0 до 1, поэтому ROC часто отображается в пределах единичного квадрата. Полезно отметить, что тест, который «угадывает», то есть случайным образом присваивает каждому событию значение «истина» или «ложь», имеет геометрическое место рабочих точек по диагонали от нижнего левого до верхнего правого угла единичного квадрата. . Включите эту строку «догадки» в качестве ссылки, когда это уместно.
Macskassy и Provost 12 обсудили, что кривая ROC позволяет нам исследовать взаимосвязь между чувствительностью и специфичностью клинического теста для различных точек отсечения, что позволяет определить оптимальную точку отсечения.Для определения наличия или отсутствия заболевания автору часто приходится проводить тест, дающий результат на сплошном измерении. Исходя из этого необходимо решить, есть заболевание или нет, поэтому выбирается место среза. С одной стороны от этой точки отсечения, скажем, выше, заявите, что болезнь присутствует, а ниже этой точки отсечения, заявите, что болезнь отсутствует. Использование любого теста приведет к диагностическим ошибкам. Чувствительность — это вероятность диагностировать заболевание, когда оно действительно присутствует (истинно положительный показатель).Специфичность — это вероятность того, что болезнь идентифицируется как отсутствие, когда она действительно отсутствует (истинно отрицательный показатель).
Авторская CAD-система в идеале хочет, чтобы и чувствительность, и специфичность были одним целым. К сожалению, изменение точки отсечения для повышения либо чувствительности, либо специфичности обычно приводит к снижению другого показателя. Чтобы построить график ROC, ось X — это 1 минус специфичность (коэффициент ложноположительных результатов), а ось Y — это чувствительность (коэффициент истинно положительных результатов).
Показателем качества теста является площадь под кривой; совершенный тест имеет площадь 1.0, в то время как недискриминационный критерий (тот, который падает по диагонали) имеет площадь 0,5. Штрайнер и Норман 18 обсуждают это более подробно и приводят примеры.
Когда разные возможные ошибки, которые может допустить классификатор, имеют разную «стоимость», выбор соответствующей рабочей точки на ROC-кривой может максимизировать «прибыль». В практическом применении это требует, чтобы основными параметрами классификатора можно было легко управлять, чтобы облегчить выбор рабочей точки ROC.Брэдли 2 , и др. . упомянул, что AUC оцениваются с использованием правила трапеций для дискретных рабочих точек.
Этот тип аппроксимации кривой обычно используется для медицинских визуализирующих исследований, когда рабочие точки получаются путем представления читателю нормальных и аномальных изображений в случайном порядке, и читателю предлагается ранжировать каждое изображение по дискретной порядковой шкале из 5 или 6 категорий. от определенно нормального до определенно ненормального. Это известно как рейтинг доверия.Баллы ROC получаются путем последовательного рассмотрения все более и более широких категорий аномалий. Другими словами, пороги помечаются как аномальные. В то время как любые изображения с рейтингом ниже порога помечаются как нормальные. На рис. 3 показаны кривые ROC для сравнения характеристик классификации для предлагаемой системы. Кадам 10 , и др. . упомянул, что УЗТ и МРТ использовались в более ранней системе, но предлагаемая система использует изображения КТ головного мозга для классификации.


Рисунок 3.Анализ рабочих характеристик приемника классификаторов.

3.2   Прецизионный анализ кривых отзыва

Характеристические кривые оператора приемника обычно используются для представления результатов для бинарных задач решения в машинном обучении. Важным различием между пространством ROC и пространством точного отзыва (PR) является визуальное представление кривых. Глядя на кривые PR, можно выявить различия между алгоритмами. В пространстве PR отзыв откладывается по оси x, а точность — по оси y.Метрики рассчитываются как:
Точность = TP / (TP+FP)
Отзыв = TP / (TP+FN)
На рисунке 4 показаны кривые PR для сравнения характеристик классификации для предлагаемой системы, а в следующей таблице 2 показаны характеристики предлагаемой системы. В таблице 3 показаны результаты классификации.

Рисунок 4. Анализ кривых точности-отзыва классификаторов.



Таблица 3.Результат классификации всей базы данных изображений КТ головного мозга


Сети с прямой связью в последние годы стали предметом значительных исследований и составляют основу большинства современных приложений. Радиальная базисная функциональная сеть реализована для классификации изображений на нормальные и аномальные. Производительность предлагаемой системы анализируется с помощью ROC, и анализ кривой PR показывает, что RBFN превосходит другие классификаторы.

3.3   Экспериментальный результат

Предлагаемая классификация КТ-изображений головного мозга с использованием нейронной сети радиальной базисной функции разработана с использованием MATLAB ® 7 (выпуск 14). Channin и Furst 14 упомянули, что общая структура разработана как простое удобное программное обеспечение, использующее графический интерфейс, тогда как в более ранней системе использовались деревья решений, плакаты и демонстрации. Первоначально пользователь должен выбрать изображение, и пользователь должен выполнить такие шаги, как улучшение, сегментация, извлечение признаков и классификация один за другим.Кроме того, результаты каждого шага можно просмотреть в том же окне. Рентгенолог может использовать эту систему в качестве второго мнения для постановки диагноза. На рис. 5 показан снимок экрана с примерами результатов работы системы САПР.



Предложенные алгоритм и методология позволят легко и безошибочно идентифицировать аномалии, присутствующие в сканируемой области. Это позволит провести дальнейшее тестирование алгоритма в мозгу, поскольку успешная реализация здесь даст необходимые полномочия для успеха в других регионах.В этой статье мы разработали автоматизированную систему анализа изображений мозга. Мы изучили литературу, основанную на этих четырех фазах. Всегда будет необходимость продолжать исследования, пока не будет разработан метод, обеспечивающий классификацию со 100-процентной точностью. Очевидно, это спорный вопрос, произойдет ли это когда-либо.

Тем не менее, мотивация спасения человеческих жизней вдохновила исследователей на разработку точных и эффективных методов обнаружения и диагностики. 89% — очень хороший показатель классификации, достигнутый в экспериментах с использованием предложенного метода.Локальная база данных Нейроклиники используется для тщательного тестирования и экспериментирования стабильности предлагаемой системы. Хотя RBFN обладает впечатляющими возможностями, у него есть ограничения из-за нехватки времени и масштаба этого исследования. Эти ограничения включают обнаружение и диагностику только доброкачественных и злокачественных новообразований и отсутствие других аномалий или поражений. Разработанная RBFN является демонстрацией того, какой может быть система диагностики в реальной жизни. Чтобы стать жизнеспособной в качестве реальной системы, RBFN необходимо будет преодолеть ограничения.У него есть потенциал сделать это с некоторыми дальнейшими исследованиями и разработками, поскольку работа по созданию фундамента уже завершена. Кроме того, настоящая работа будет полезна для анализа КТ-изображений головного мозга с улучшенными характеристиками в медицинском секторе оборонного персонала.

1. Abraham & Sorwar, G. Классификация текстур на основе DCT с использованием подхода мягких вычислений. Малайзийский J. Comp. наук, 2004, 17 (1), 13-23.

2. Брэдли А.П. Использование площади под ROC-кривой при оценке алгоритмов машинного обучения. Распознавание образов, 1997, 30 (7), 1145-159.

3. Фосетт Т. Введение в ROC-анализ. Распознавание образов. Письма, 2006, 27 (8), 861-74.

4. Ганди, В. и Шах, С.К. Классификация изображений на основе текстурных признаков с использованием искусственной нейронной сети (ИНС). Electronics Telecom Engg., 2004, 84 , 72-77.

5. Големати, С.; Николаидес, А.Н.; Никита, К.С. и Стойцис, Дж.Модульная система программного обеспечения для помощи в интерпретации медицинских изображений — приложения к ультразвуковым изображениям сосудов. На Международном семинаре IEEE по системам и методам обработки изображений (IST), май 2004 г., стр. 135–140.

6. Хэнд, Д.Дж. и Тилль, Р.Дж. Простое обобщение площади под кривой ROC для задач классификации нескольких классов. Машинное обучение, 2001, 45 (2), 171-86.

7. Ли, Ю.; Окубо, М .; Секия, М. и Цай, Д.Классификация медицинских изображений с использованием подхода нечеткой логики на основе генетического алгоритма. J. Electronic Imaging, 2004, 13 (4), 780-88.

8. Lu, D. & Weng, Q. Обзор методов и приемов классификации изображений для повышения эффективности классификации. Междунар. J. Дистанционное зондирование, 2007, 28 (5), 823-70.

9. Ван З.З. и Йонг, Дж.Х. Текстурный анализ и классификация с помощью модели линейной регрессии на основе вейвлет-преобразования. IEEE Trans. Image Proc., 2008, 17 (8), 1421-430.

10. Кадам Д.Б.; Гейд, С.С.; Аплан, М.Д. и Прасад, Р.К. Обнаружение опухоли головного мозга на основе нейронной сети с использованием МРТ-изображений. Междунар. Дж. Комп. науч. Связь, 2011, 2 (2), 325-31.

11. Дэвис Дж. и Гоадрич М. Взаимосвязь между кривыми точности-отзыва и ROC. In Международная конференция ACM Proceeding 23 rd Международная конференция по машинному обучению, Питтсбург, Пенсильвания, 2006, 148 , стр.233-40.

12. Macskassy, ​​S.A. & Provost, F. Доверительные интервалы для кривых ROC: методы и эмпирическое исследование. В материалах первого семинара по ROC-анализу в ИИ (ROCAI-2004) на ECAI-2004. Питтсбург, Пенсильвания, август 2004 г., стр. 61-70.

13. Осман М.Ф. и Басри, М.А.М. Вероятностная нейронная сеть для классификации опухолей головного мозга. In 2 nd Международная конференция по интеллектуальным системам, моделированию и моделированию (ISMS), март 2011 г., стр. 136-38.

14. Чаннин, Д.; Ферст, JD; Лилли, Л.; Лимпсангсри, К.; Райку Д.С. и Сюй Д.Х. Классификация тканей в компьютерной томографии с использованием деревьев решений. На 90 -й научной ассамблее и ежегодном собрании Радиологического общества Северной Америки (RSNA04), Чикаго, Иллинойс, США, 28 ноября – 3 декабря 2004 г. (постер и демонстрация)

15. Сюй, Д.; Ли, Дж.; Райку, Д.С.; Ферст, Дж. Д. и Чаннин, Д. Текстурная классификация нормальных тканей в компьютерной томографии. In Ежегодное собрание Общества компьютерных приложений в радиологии, Орландо, Флорида, 2005 г.(Аннотация)

16. Харалик Р.М. и Шапиро, Л.Г. Компьютерное и роботизированное зрение. Аддисон Уэсли Паблишинг Ко., 1992.

17. Герц, Дж.; Крог, А. и Палмер, Р. Введение в теорию нейронных вычислений. Рединг, Массачусетс: Addison-Wesley, 1991.

.

18. Штрейнер Д.Л. и Норман, Г.Р. Шкалы измерения здоровья: практическое руководство по их разработке и использованию. Оксфорд: Издательство Оксфордского университета. 2 -е изд. , 1995 г.

Профессор Т.Джошва Девадас получил степень MTech (информатика и инженерия) и MSc (информатика). В настоящее время работает профессором кафедры информационных технологий Технологического института Сету, Тамилнаду, Индия. Он опубликовал более 13 научных статей в национальных и международных журналах. Его текущие области исследований включают: программный интеллектуальный анализ данных на основе агентов, обработку изображений, беспроводные сенсорные сети и агентное обучение для очистки данных с использованием алгоритмов машинного обучения и систем управления знаниями.

Д-р Р. Ганесан получил степень магистра медицины в Массачусетском технологическом институте, Университет Анны в 1999 г. и защитил докторскую диссертацию в 2010 г. В настоящее время работает профессором кафедры электротехники и электроники в Технологическом институте Сету, Тамилнаду, Индия. Он опубликовал более 16 научных статей в национальных и международных журналах. Его текущие области исследований включают: нейронные сети, генетический алгоритм, обработку изображений, системы управления, системы управления знаниями и контрольно-измерительные приборы.

%PDF-1.6 % 2 0 объект > >> эндообъект 5 0 объект > поток 2012-03-06T14:46:23+05:302012-04-03T12:44:17+05:30Adobe InDesign CS4 (6.0)

  • JPEG256256/9j/4AAQSkZJRgABAgEASABIAAD/7QAsUGhvdG9zaG9wIDMuMAA4QAAEABAA+0AAAEABAA+0AAQSkZJRgABAgEASABIAAD/7QAsUGhvdG9zaG9wIDMuMAA4QAAEABAA+0AAEABAA AQBIAAAAAQAB/+4AE0Fkb2JlAGSAAAAAAAQUAArFD/9sAhAAKBwcHBwcKBwcKDgkJCQ4RDasLDBEU EBAQEBAUEQ8RERERDxERFxoaGhcRHyEhISEFKy0tLSsyMjIyMjIyMjIyAQsJCQ4MDh8XFx8rIh0i KzIrKysrMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjI+Pj4+PjJAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQED/wAARCAEA ALUDAREAAhEBAxEB/8QBogAAAcBAQEBAQAAAAAAAAAAABAUDAgYBAAcICQoLAQACAgMBAQEBAQAA AAAAAAABAAIDBAUGBwgJCgsQAAIBAwMCBAIGBwMEAgYCcwECAxEEAAUhEjFBUQYTYSJxgRQykaEH FbFCI8FS0eEzFmLwJHKC8SVDNFOSorJjc8I1RCeTo7M2F1RkdMPS4ggmgwkKGBmElEVGpLRW01Uo GvLj88TU5PRldYWVpbXF1eX1ZnaGlqa2xtbm9jdHV2d3h5ent8fX5/c4SFhoeIiYqLjI2Oj4KTlJ WWl5iZmpucnZ6fkqOkpaanqKmqq6ytrq+hEAAgIBAgMFBQQFBgQIAwNtAQACEQMEIRIxQQVRE2Ei BnGBkTKhsfAUwdHhI0IVUmJy8TMkNEOCFpJTJaJjssIHc9I14kSDF1STCAkKGBkmNkUaJ2R0VTfy o7PDKCnT4/OElKS0xNTk9GV1hZWltcXV5fVGVmZ2hpamtsbW5vZHV2d3h5ent8fX5/c4SFhoeIiY qLjI2Oj4OUlZaXmJmam5ydnp+So6SlpqeoqaqrrK2ur6/9oADAMBAAIRAxEAPwCbeU/KflW58q6L cXGi6fNNNp9rJJJJaws7u0MbMzM0ZJJJ3OKpt/gzyf8A9WHTf+kOD/qnirv8GeT/APqw6b/0hwf9 У8ВД/гзыф/1ЫдН/6Q4П+кэку/вАГеТ/+рДпв/ШБ/вБУ8ВД/гзыф/вБВХТф+кОД/АКп4q7/Бнк// АКсом/8АШБ/1TxV3+DPJ/8A1YdN/wCkOD/qnirv8GeT/wDqw6b/АНИЧ/VPFXf4M8n/APVh03/p Dg/6p4q7/Bnk/wD6sOm/9IcH/VPFXf4M8n/9WHTf+kOD/qnirv8ABnk//qw6b/0hwf8AVPFXf4M8 n/8AVh03/pDg/wCqeKu/wZ5P/wCrDpv/AEhwf9U8Vd/gzyf/ANWHTf8ApDg/6p4q7/Bnk/8A6sOm /wDSHB/1TxV3+DPJ/wD1YdN/6Q4P+qeKu/wZ5P8A+rDpv/SHB/1TxV3+DPJ//Vh03/pDg/6p4q7/ AAZ5P/6sOm/9IcH/AFTxV3+DPJ//AFYdN/6Q4P8Aqnirv8GeT/8Aqw6b/wBIch/VPFXeTP8AlD9B /wC2bZ/8mI8VTrFXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYqkvkz/lD9 B/7Ztn/yYjxVOsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdiqS+TP+UP0 H/tm2f8AyYjxVOsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdiqS+TP+UP 0H/tm2f/ACYjxVOsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdiqS+TP8A LD9B/wC2bZ/8mI8VTrFXYq7FVK3mM8ZcjjSSSONX+7do6/TxxVVxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2Kt Yq3irsVdirsVdirsVdiqS+TP+UP0H/tm2f8AyYjxVOsVdirsVSDV55bfy5eSxXLWVJ5BLdIvJoYW uys8q7NukRZq0264qxX8vNXvb3zFqFrDqU+raYovHMks31lIyl2IrOj+kjRmSEM3HkwYDkD1VVXp OKuxV2KuxV2KuxVLb43KXCFeZVnChY2oOHEqzPVl6Fq7b9KYQQggpPN5g1Szt2eX0fUBDJbspZ+D n4SZEl40BBFadu/eETKRqt/xuzkIjken2rofNFxexww/V/RkldEd1foGfgSBx+/etO/fIzyiOXgS IXDiQetQ3MFwuoQikzComXkhrVvhLfGwIjoPfwHQY+rM4kEHZnhESCKTfyzeXl4k7XUhcLwoCa0Y hiRvQ/eMnpMk5gklGaMY1Se5ktTsVdirsVdirsVSXyZ/yh+g/wDbNs/+TEeKp1irsVdiqF0/+4f/ AIz3H/J6TFV1pY2VgjRWNvFapI5kdIUWMM7fachAKk064q3ekrZzssXrkRORFTlzPE/Bx716Yqt0 6VZ9PtZlYuskMbhmYMxDKDUsuxPviqJxV2KuxV2KoG+p68FHCuA5AI+0CUUivhVht3NMQpY7q1rY rcW9uYzGUjjQyDaMQoz8UoC7clr/AC0Pc+FGaUBIWSD5ORhwZZxJiAUPHb6dbSRP9ZarElWQiKMo RxbmK8q7bfFTc5RHwhkEuL8e9tlps/DXD9qNnvfrMkrQv6lupBuLaZd3ipxEkDK225Br2+kZdknd 9QOYa8UYyqPInkUy0O2WCSZ4doZ0jlUMPiUHlRCQxBpv/bksGMQFjkWrKTdHmE5y5rdirsVdirsV diqS+TP+UP0H/tm2f/JiPFU6xV2KuxVC6f8A3D/8Z7j/AJPSYquvr+y0y1a91GdLW2jKq80rBUUu yxryY7D4mAriqSx+aNM1bVm0XTZrXU4JbGe5eWyuo5ZFaJ4YjE0ajivMTjixk7HYUriqd2IkFlbi amwy+knONnMjI3EVUyEtyIP7Vd8VV8VdirsVdiqSeY57eOKEFnF0rF4PTNOO1GZvahp4n5VynPkE Y893I0uKU57Cx1Ubu3guHRrh2jcogjRW4yBhzLVkYmo/2IOx69BLLihP6mGLPkxj0/JjEkd6kc9s vGS5mVElWVo4zR1VhzkSN15cW3O69aHaua/LgiMoHydhhiJYTL8fc3axXyhV9GPRRLKpVarIv7yP gwX4geO7AU8AeuWSxzEuKIvvcMZByJruZrZRVuCUldoYqgICAiMFVAg4qvIABj8RNCflTPAADjkk mymWFDsVdirsVdirsVSXyZ/yh+g/9s2z/wCTEeKp1irsVdiqF0/+4f8A4z3H/J6TFVuqyTQ6fNPb pbySQgSKLyQwwLwIcvJII5SoQDl9nt264qw3y3rXmi/vtRm1e8RT9UlfTtPithHaSoqWzreRagss 8bDlJxK+qaVrt0CrKYDJf6fJCscMVrLZxrEqmsatJG3NOcMi8kVStCtPY+CqM0+L0bC1h5iX04Y0 9RejcVA5DrscVROKuxVZLIkMTzSEhI1LMQCTQCp2FScVYbcXaavem8jhL24j9ZlrwlKpx+Cj/CQf 2iO3QnMUZDPISeUd/k5fh+Hi85bJZp8FzqNzytuTgEq5YsFpVvjbkO5U/FTftktThhKNDefUtGOZ if6KIQxlBU0jVVEdTxoiqyqp4o42HEfx8cHVGRmadrgE4441ypet1c8eHrSEE8iOTURXlXqe+Slm yXzLZDT4SK4R8k+8rFuN0pJI5I25J3IYHr7AZl6XLPJZk6/X4MeIgRFc0/zJcJ2KuxV2KuxV2KpL 5M/5Q/Qf+2bZ/wDJiPFU6xV2KuxVC6f/AHD/APGe4/5PSYqlHnqCO58tTwSzLAjz2Y5yQPdqT9bt YENTErNLzPw8Kb1odsVS7RbO60msSXQLrV4bu3azuZYLW2sGs44wJQkpS4jeaMemz8TGBVajbFU0a a6Ae2SUMGgjhWSNgaSehcSGRpOfNUNF4sxrX2NcRySmunPHJp9rJECsbwxsisakKVBAJ8cUInFXY q1irCtfkj0y5awskosiq0pYhqirFRUrz+H59/nkRpTk2BqPXvZS1FHfcjk3od76MRE0TKFDTkK9K HiFoV5Kp5ACngfvFMLxTlE8uYZkeIARz5ISI3EF1HcOhkIjL/u1Aj9UkcS32uIUKzAU+LYdsx8Ux LikBy+9y85Majfl8Oq64YvISzlmUKHkKhGdlADF6++w9qDIamfFNy9Bi4MPv3ZbodolrYIykO84E jsBTqNl7/ZGZ2CAhAOr1WU5MhJTHLWh3KuxV2KuxV2KpL5M/5Q/Qf+2bZ/8AJiPFU6xV2KuxVC6f /cP/AMZ7j/k9JiqXecLa0u9Anhv6fVRJbSTcrgWgCRXEMpJnYfDTj7E9AVJqFWN+UbTRLk3Ws6Jp V7BbNaTwR3V1czSQ3AcxsRHHcSPL/usUcKB164qnLXsb2MYF0xt1to2tpTMVuiWtLlzLcPRgtUFQ ep2gTilPtPRY7C2jVSqpDGoUkEgBQKEgD9WKERirsVWSyJDE80h5pGpdj1oAKk7YqwTW7nTZbx5L JeaXB+HcIGmYMzcEKIe3Imprv072RJhuejiSjA6gVz/FLrK3WCM2t5IiJM6woqvyPNnVlZuwPrbc K9+tdswhISmeL+Lo7SMJxiJR/h6lE6RLZqx0pUW4W4J5yuQVfZn+FG9Sq7EipP8AADEYxnw18fcj PknkFk/goKWFY3khKiisylalhsadWJJ+nMXLOXGd3bYMUfCFDoziykiltIngRo4uICK4oQo2Hc9s 2WMgxFOkyxlGZB5ojJMHYq7FXYq7FXYqkvkz/lD9B/7Ztn/yYjxVOsVdirsVQun/ANw//Ge4/wCT 0mKrdU0rT9asZNN1SEXNpMUaSJiQGMbrKteJB+0g2xVC2/lfQrSWSe2tRHLNDJbO4dyTHKULr8Tn qUG+KpgbaPgUUsikUojFaDjw+GnT6MVVVHEAVJoKVPXFW8VdiqV61LbOsVhNL6Znarb0ooVqEmoH 2qU8cryASHCerPHE0SOjB7jT5TO9rIhISSpUA1LKR9gU5GtNttxgOprHwy3nyYjBE5OMJgXki9SR k5RWcgaJwyhWmJYIoataqPip9noOmYsIE5DIDfkHPzGEMYF89y15ZkIv5EMZkaMOhKiiqylBVefH YVK7fRtmaYwiQB0H6XXxmZWfNMNGi0y8u5o7gNIbh4lhJYgHkzSFRx4mvxfcPvxcUYZJysbuyzyy 4cUeE7V9rK0RI0WONQiIAqqooABsAAMzHWrsVdirsVdirsVdiqS+TP8AlD9B/wC2bZ/8mI8VTrFX Yq7FULp/9w//ABnuP+T0mKorFXYq7FXYq7FUDfavZ6fIsdwW5Mpf4VLUAr4fLITyxhzLZjwTyfSG ПанОневИхB9JNomKsCA+zs6EgnsabU/VTLJ4khGJcqGHwYGUx7lSeWxubt3tpFE80ZVZWBCxn4Y y6mit6hVyFAO9O2+TjLFKZo+rk4h5xEdyQX1yaw2C/vibeMGObccy396RV5Duwr9rYcRktCBPJYO 0dq/SnUyNWeZTXy9SOQKnp+pIAA0howUhnfh8NWNVX4eQ23/AGaZXiyxlmnff9iZwIgEbpOk3Cam Hk48bYhmNTUhg/GhC06jcVGDDglCXk5Oo1cMkKrc0yjMlwVqujl1U1MZ4t7Ggb9TYquxV2KuxV2K uxVJfJn/ACh+g/8AbNs/+TEeKp1irsVdiqF0/wDuH/4z3H/J6TFUVirsVdirsVdirG/NOoWcYity BLcI9SpDUUMvcrx8QaV7ZDLhlkGwBPmyw6kY51dJHa3NukEvpxl57iP05nMjMqllCtwiP2ajMOWY YSQIUXJMp5h6pK9hpEjXNrqEjiJRIBCrcwzAcTT09g1QrUY9BvSmXYYZJxF8ubTOcYnb3I+fQFaY ehNxQgng61NQf5wRt02pgOij0NL4x6qFpoz2s31qeWKOOKRZbl0kaisoXjVmQL+yoI22yOLSShME NYMp5gY1TLLZDHAisoVuILgU+0R8XT3zMaFXFVGG3ELyurE+tIZGHFBvxVP2UUmgXqan3xVWxV2K uxV2KuxVJfJn/KH6D/2zbP8A5MR4qnWKuxV2KoXT/wC4f/jPcf8AJ6TFUVirsVdiq13SNGkkYIiA szMaAAbkk4q1HLHMnqROSiEkBlIIqDQ7jwIxVg2vTyyai9xJF6cMioQrij0K0+Nfh36+2GGQcXCd i42q0vGOKPMJYEJmT0VIUsytyqG5A0+FWXcGp3r8snkrJAgtehy5DLcsm024Flp0Ut6VdXNEZFPI tzk6r8VKIi78u3bYZiY8whiBLsJY+KdB0Oq2st3FSN/VlrDzYAmrtGFAo3wg8e2wOShqoT2FsZYp Rq2RWazJaQLc0M4jX1SKAF6DkdtuuWoV8VdiqisspcK0DAFnHMFCoC/ZY/ED8XsMVVsVdirsVdir sVSXyZ/yh+g/9s2z/wCTEeKp1irsVdiqF0/+4f8A4z3H/J6TFUVirsVdiqHvIpZo0WNUcCRWdX8F +IcdiOQYAiv4dchlgZwICQaKS6ksM8TGUqoioZklI5J/KOO+/Jaqd6np1rmqy4JDb+Lo5GHLwS8k EHR4JtLuT8MScrZqLtwh3fHoe3avTMvS5TnxUeYZ6rGISEo8ixxOZkigLMPTbchQFPh36jptmZmy 3pzMdR97rcOl4NSSnU8TmztpZFdZIwQyBW4cHeT03Bpw5FU+LvuteorhZ8ZGAObjkDkQVnqL2eoR Tqx4RMFk4gF2WtHG9BvmVoNL+64jzPJr1GT1PQoZPWiSXi0fqKG4OKMtRWjDxGWMF+KuxVDR3ivM 0DRTRsJGjUtGSrcVVuYdeShTy25EVOKonFXYq7FXYq7FUl8mf8ofoP8A2zbP/kxHiqdYq7FXYqhd P/uH/wCM9x/yekxVFYq7FXYqgp9Ws4DIob1Xi2dY6Hie4JJC1HcVynNqceIgHmWcMUpAkIH6/FNJ I0y8g68Nh8JUM9FI5NuAfiPfNfn1cchvlXzbY6eYSe6d7e5gveRVyQjCvIGlWKgMO4LVNOmU6DLw y+1zpwM4GPehX0e6FwyxRtI7LtKg4xuKGjcviUdPGvT2zNOPLH93XptwROEvV1TNdUXUbp9NMZ4T NLHzqfgWPkpbeMrz5KtFb3/lpmUcglIwIY+ARATB/YlGn+lb6rDc6hyEMTszsw5cCgbh/d12BUU/ HBp9ZE4+A7EMcuE8XEGfRyRyoJImDo24Ybg5aDYa1+FXYqoxx3COxab1FZ2biyAcVIAVEK8dhSp5 VJxVWxV2KuxV2KuxVJfJn/KH6D/2zbP/AJMR4qnWKuxV2KoXT/7h/wDjPcf8npMVRWKuxVA6r9eN uqWLKjSPxkdq1VOLGqkdDUD/AD3yOQSMdubPEYCQ4uTFLltQhcJdM8byfvQCENd99wGB3O+arLpj A2Rz6u2w+Dm+np0cmoSBgzAODQU6bEipG2+2UHSiiGcsYNGK65uxLGvpEqSKsrAEUKsKh4BOOmgc cjddyPAkdz0TGCa+lu7SOY+pCyeoHQHi9E+2fbkdq+x65u5GXGK5dXSgCiDzSdpjJcNcheDs4lCm jcTy5r7bHNbKZE+Id7vceIHHwy7hae2ukWV4Ybk8gJv3kiA7ESORXqSPi9/bMz8tjyESdPLJLGTH uT6GGOCJIYhxSMBVHXYe5zIApp5r8KuxVYkUcZcxoqGRublQByagHJqdTQDFV+KuxV2KuxV2KpL5 M/5Q/Qf+2bZ/8mI8VTrFXYq7FULp/wDcP/xnuP8Ak9JiqKxVRu7mOzt3uZQSkYqQoqTU0FPvyM5i AssscDOQAYzJr4nLi8gElatCo+ypVlKgsQSDWhr7VAzhHhrASbDm5OzZACj70BEXT3c7TvtXZVJqF FBsNvEZjZM0spc3Bpo4B3lST0zIpcfBWjFacqVFaZWALFtpkaPDz/S1c847+KBLdZVUmRH5uqlD8 Ks/F/tFW9h42pmacGMC9vdv99uq/N5r3J2936kyu9TtDa/ULT1DSNfjFXiCkj4RI/wButD0rt4VG HLqIiJiPcnT6TIZiUvelSIYwEQMxZzQVZySxLGnU/IfQMxIx4yfd+x2M5+GB7/2/czTT7a6RYpJX jEYjUCJEYENxH7ZehH+xzZgUKdFKXESUwwodirWKpB5e/cyC0kLB4g6xRli3pokdkGRm2ViCw3Ff Y4AksgwodirsVdirsVSXyZ/yh+g/9s2z/wCTEeKp1irsVdiqF0/+4f8A4z3H/J6TFUViqS6tP68g t1P7qOvqDs7dKh3Hh5/LNV2lrKvGPi5mlw/xFJTYRBQSzIq7EA1rvRTVqnMSOaRlQ3cw5pCG5VPq 0MRpHDyWVuMnHif9k/Ntx8NNq5X48yNzya5QBlaHvYEhIdajnWqjcCnh4y7TzlL4OTjyXsVKC5RW ZJELmNeUTDkvBjUqQy0B+Ibj/M5kMoiKkOXL3tWbS+LLiiff5hSSdAHIoGjJV2bcKCqN0Yca79f7 cpnAGgP7W4CZkSTsnmnaTxMT3cVbjlyQAllRtypem3wgVr0r03pmyw6eOMA9XVanWSykj+FkiLwR UqTxFKnqfuy5xl2KuxVrFUl0t5jfSOrcluHleVCePHhFaR/ZIJJDDsSAD1rtilO8UOxV2KuxV2Kp L5M/5Q/Qf+2bZ/8AJiPFU6xV2KuxVC6f/cP/AMZ7j/k9JiqJJAFTsB1OKsXnvrW5uppI5a+oy8OY KjcBFC8lSv2a065o9dc8xIHp8nZ4cUseMXzWnkwRgaKSOZNFop6kcgaU675jwjDiMTsiZlwgjdUu nsysAtOWzhfUWpVlCPTkxPxAk/a3qcvyTjwmNNWKMr4ktvZfVlAGwjFO1an7W4J9sGCHBE+bsdPG xxKF/O+mgWzJC0qsKnjzdQwruXVxxoR2613zbYMEzYHD526vU6kSNgmuius8clL2OJEkgdGkjBKK 4apTip5cfsUO3v7ZQJRMRKqIO7dhlOUjAmwQyHRZ4bqee5hjNHVAzlQAGqx41DsCaEVp/SmbGYk4 U8ZhzKcZJg7FXYqpXBlEY9EEtzjrx4g8ea8/t7U41r38N8VSjRLe+ilDXacDR+g6cktKAtRORqjb kV+7G0p5ih3KuxV2KuxVJfJn/KH6D/2zbP8A5MR4qnWKuxV2KoXT/wC4f/jPcf8AJ6TFVW4SSS3l jhf05HRlRx1ViKBtwehxViWqW0dndxxTxfVlmrxeJucYAr8SqY13+IVWvTp74mXCOLlt3/rczFrJ xFE39/wUg01qqyxSLPbSfZcVI3FQpBoyNQA8cwtRowN/tczFmhqDttJV+uRyw09X0JgAxUUJqtGZ V5qOQPQ0/A5iDBIS5WFkDddUDQysElfiJDR5afZB+05ApQDqczsMQZim3UEwwm/d9ijdrFdXQnKh FqI4lfqqkgKrNV/BQcyoakyJiK9XXydPLHQBPRfoTdtDZRvHChYiEu3FXZqUMhHIFmIoNu9BlW+Q 8Mdg7COOGnhxn1FmWn2aWFqlsh5caktSlSe9MzscOCNOty5DkkSickwdirsVdirsVdirsVdirsVd iqS+TP8AlD9B/wC2bZ/8mI8VTrFXYq7FULp/9w//ABnuP+T0mKorFXneutM2rXPrVqHPCoI+D9mg b2zLxAcLWTut0m8Frcqk0imGRlQxvT4gxpx3DFqE1UAV7dMwdTgGPIDEbS2Ib8eQyjz3HIoy8g9G 6хVduR4DvQnbNdmhwZKDu9NlGXECfihZEZZjE5YMg+IUIAJJUjlXc7bjtt36MpDGK6uHqMhzGr9 K+MqQUjIM0tYgpU1C7cqN0qeQHsP9YZPDMwh5lhDTxySs7CIZpp+m29nBDWGMXCIOcgHI8yPjo7A NTM+MQHClMy6o3JMUtjtLL0bQtbxFpgAxMasSfTZ+u3h23xVVmttJt0aSW3hVUoWpGpI5HiNlUnc 4qpuuiJH6rQwBC0iV9Ih5oufqDZe3pt92Kr5LXTkiWVLOJw7RqB6ag0kZUruvblXFUFf2tvDqdl6 MUca8WYhAFJYXFkqmgArQO334qneKuxV2KuxV2KpL5M/5Q/Qf+2bZ/8AJiPFU6xV2KuxVC6f/cP/ AMZ7j/k9JiqKxVLNZ0S01ZFaWJWnjoFdgPs13BqD4mn+3kMmPjFMoy4SkJ0/S9N9KVixjcsEgEVF Z1qCJKLQDbvTp9GUHBjxeqRstuM5Mx4Yh2tJY3V4Li9nCSuXlS3JpVYyq/Eze7bDatNqrXBiEZS4 5EOVnlOEPDiD70xTStOmla7RjMrsXoH5Jz5Vbcb/AGgdq07UywafGZcXNwjknEcPJfBpdhLqayfu 4mtRyjgjARyapIZCUIPHlSop165M4hxA9zIZyMZj3p7ljS7FUrstTtJo7eCGSrxyi0lVgyESrAZ+ Nh51+CjClQRviqB8wXSRaFdajcjmDFbsRbShVI9aq+nM67/a3PHcfPBVpHNq8ktzAkUcVeb6l+5E OTmV9cSMryLyDsx24/ZDH9kYaVUEouNM0Z41aUFrKVUZ0dyHU/FJWgbivxVUHcVFKVCEIm/mV721 VDUHlWiqRVLqzQ/HXkCD2Gx79BiqbYq7FXYq7FXYqkvkz/lD9B/7Ztn/AMmI8VTrFXYq7FULp/8A cP8A8Z7j/k9JiqKxV2KoO40nTrli80Cs7UqwqDsS3VSO5JyMscZcwzhlnDkUol8sMkMrRTmSWtY1 IoONdw1K1PH5b5QdHByo9o5bCTrDfWUqIqywvK3pjkXUt2oCftbtmLGGWB22c6eTT5I2dwGY2MDx wpJcgG5ZBzNBVagVSq18PHrmyiCBu6aZBJobIrCxdiqTW9hcwTLMyswkmR+IaMiPjaGEyGscbglh xpyfsdhUCM74TXNIVdRTU2j/ANC5cqDoQN6tXqfCmYfDqPs+23K05wg+pZqyauyJ+j+Vf3nLiVHU Lw+0R3rmWeLxI93VxhXCe9V01NSUv9dJp6dvx5EN8QT999k/zZZKr2aMYnxyvltStexzySw+mCY1 KlwDtUTQMDT/AFVbA2ozFXYq7FXYq7FUl8mf8ofoP/bNs/8AkxHiqdYq7FXYql8dtqkPNIZ7f02k kkUPE5YCR2koSJh05eGKr+Gsf7/tv+RL/wDVfFXcNY/3/bf8iX/6r4q7hrH+/wC2/wCRL/8AVfFX cNY/3/bf8iX/AOq+KtenrH+/rb/kTJ/1XxVvhrH+/rb/AJEv/wBV8Vdw1j/f9t/yJf8A6r4q7hrH +/7b/kS//VfFXcNY/wB/23/Il/8AqviruGsf7/tv+RL/APVfFXcNY/3/AG3/ACJf/qviruGsf7/t v+RL/wDVfFXcNY/3/bf8iX/6r4qrW63g5fW3ifpx9JGSnjXk74qr4q7FXYq7FUl8mf8AKH6D/wBs 2z/5MR4qnWKuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxVJfJn/KH6D/2z bP8A5MR4qnWKuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxVJfJn/KH6D/2 zbP/AJMR4qnWKuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxVJfJn/KH6D/ ANs2z/5MR4qnWKuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxVh/lPzZ5Vt vKui29xrWnwzQ6faxyRyXUKujrDGrKytICCCNxiqbf4z8n/9X7Tf+kyD/qpirv8AGfk//q/ab/0m Qf8AVTFXf4z8n/8AV+03/pMg/wCqmKu/xn5P/wCr9pv/AEmQf9VMVd/jPyf/ANX7Tf8ApMg/6qYq 7/Gfk/8A6v2m/wDSZB/1UxV3+M/J/wD1ftN/6TIP+qmKu/xn5P8A+r9pv/SZB/1UxV3+M/J//V+0 3/pMg/6qYq7/ABn5P/6v2m/9JkH/AFUxV3+M/J//AFftN/6TIP8Aqpirv8Z+T/8Aq/ab/wBJkH/V TFXf4z8n/wDV+03/AKTIP+qmKu/xn5P/AOr9pv8A0mQf9VMVd/jPyf8A9X7Tf+kyD/qpirv8Z+T/ APq/ab/0mQf9VMVd/jPyf/1ftN/6TIP+qmKu/wAZ+T/+r9pv/SZB/wBVMVd/jPyf/wBX7Tf+kyD/ AKqYq7/Gfk//AKv2m/8ASZB/1UxV3+M/J/8A1ftN/wCkyD/qpirv8Z+T/wDq/ab/ANJkH/VTFX// 2Q==
  • 2012-04-30T15:55:30+05:45uuid:3a48b59f-3846-45aa-823d-ed9c3df0da18xmp.сделал:74FF72A85767E1118B0ACD17A3FDB45Fxmp.did:E2DC6D8FCC4FE11188AEAEB3895229B0proof:pdf
  • createdxmp.iid:E2DC6D8FCC4FE11188AEAAB3895229B02012-02-05Ado+16:05:13
  • сохраненоxmp.iid:E3DC6D8FCC4FE11188AEAAB3895229B02012-02-05T13:40:51+05:45Adobe InDesign 6.0/
  • savexmp.iid:E4DC6D8FCC4FE11188AEAAB3895229B02012-02-05T13:40:51+05:45Adobe InDesign 6.0/метаданные
  • сохраненоxmp.iid:E5DC6D8FCC4FE11188AEAAB3895229B02012-02-05T14:00:29+05:45Adobe InDesign 6.0/
  • сохраненоxmp.iid:E6DC6D8FCC4FE11188AEAAB3895229B02012-02-05T14:01:42+05:45Adobe InDesign 6.0/
  • сохраненоxmp.iid:064272DDD24FE1119E089BB7942D5C8E2012-02-05T14:09:47+05:45Adobe InDesign 6.0/
  • сохраненоxmp.iid:EC40B6992150E111AF42ECDD5A259FB62012-02-05T23:33:24+05:45Adobe InDesign 6.0/
  • сохраненоxmp.iid:3B56D8B76D50E1119DD2FB40832AE4A02012-02-06T08:38:16+05:45Adobe InDesign 6.0/
  • сохраненоxmp.iid:E33F97A16F50E11180BBC23F25FB9E742012-02-06T08:51:58+05:45Adobe InDesign 6.0/
  • сохраненоxmp.iid:E43F97A16F50E11180BBC23F25FB9E742012-02-06T09:01:44+05:45Adobe InDesign 6.0/
  • сохраненоxmp.iid:E53F97A16F50E11180BBC23F25FB9E742012-02-06T09:04:29+05:45Adobe InDesign 6.0/
  • сохраненныйxmp.iid:E63F97A16F50E11180BBC23F25FB9E742012-02-06T09:05:06+05:45Adobe InDesign 6.0/
  • сохраненныйxmp.iid:E73F97A16F50E11180BBC23F25FB9E742012-02-06T09:07:51+05:45Adobe InDesign 6.0/
  • сохраненоxmp.iid:1BBB14977E54E111ADDE99AA25013BDA2012-02-11T12:49:07+05:45Adobe InDesign 6.0/
  • сохраненоxmp.iid:1103DF77AE5EE111B5C2E6FAD5DEB6212012-02-24T11:57:02+05:45Adobe InDesign 6.0/
  • сохраненоxmp.iid:1203DF77AE5EE111B5C2E6FAD5DEB6212012-02-24T12:24:17+05:45Adobe InDesign 6.0/
  • сохраненоxmp.iid:1303DF77AE5EE111B5C2E6FAD5DEB6212012-02-24T12:24:35+05:45Adobe InDesign 6.0/
  • сохраненоxmp.iid:1F473ED8B95EE1118E0AC9B8E77C34602012-02-24T13:18:28+05:45Adobe InDesign 6.0/
  • сохраненоxmp.iid:20473ED8B95EE1118E0AC9B8E77C34602012-02-24T13:18:52+05:45Adobe InDesign 6.0/
  • сохраненоxmp.iid:21473ED8B95EE1118E0AC9B8E77C34602012-02-24T13:48:20+05:45Adobe InDesign 6.0/
  • сохраненоxmp.iid:CDCD78BECE5EE1119B979F6B27281A882012-02-24T15:48:04+05:45Adobe InDesign 6.0/
  • savexmp.iid:71FF72A85767E1118B0ACD17A3FDB45F2012-03-06T12:28:18+05:45Adobe InDesign 6.0/метаданные
  • сохраненоxmp.iid:72FF72A85767E1118B0ACD17A3FDB45F2012-03-06T12:28:18+05:45Adobe InDesign 6.0/;/метаданные
  • сохраненоxmp.iid:73FF72A85767E1118B0ACD17A3FDB45F2012-03-06T12:38+05:45Adobe InDesign 6.0/метаданные
  • сохраненоxmp.iid:74FF72A85767E1118B0ACD17A3FDB45F2012-03-06T12:38+05:45Adobe InDesign 6.0/
  • сохраненоxmp.iid:75FF72A85767E1118B0ACD17A3FDB45F2012-03-06T12:51:36+05:45Adobe InDesign 6.0/
  • сохраненоxmp.iid:76FF72A85767E1118B0ACD17A3FDB45F2012-03-06T13:01:26+05:45Adobe InDesign 6.0/
  • сохраненоxmp.iid:77FF72A85767E1118B0ACD17A3FDB45F2012-03-06T13:26:10+05:45Adobe InDesign 6.0/
  • сохраненоxmp.iid:78FF72A85767E1118B0ACD17A3FDB45F2012-03-06T13:27:53+05:45Adobe InDesign 6.0/
  • сохраненоxmp.iid:79FF72A85767E1118B0ACD17A3FDB45F2012-03-06T13:29:46+05:45Adobe InDesign 6.0/
  • сохраненоxmp.iid:7AFF72A85767E1118B0ACD17A3FDB45F2012-03-06T13:38:04+05:45Adobe InDesign 6.0/
  • сохраненоxmp.iid:36E98B2A6267E1118B0ACD17A3FDB45F2012-03-06T13:43:31+05:45Adobe InDesign 6.0/
  • сохраненоxmp.iid:37E98B2A6267E1118B0ACD17A3FDB45F2012-03-06T13:44:01+05:45Adobe InDesign 6.0/
  • сохраненоxmp.iid:38E98B2A6267E1118B0ACD17A3FDB45F2012-03-06T14:07:33+05:45Adobe InDesign 6.0/
  • сохраненоxmp.iid:39E98B2A6267E1118B0ACD17A3FDB45F2012-03-06T14:08:25+05:45Adobe InDesign 6.0/
  • сохраненоxmp.iid:0DFD7BDE6A67E1119BCFC893C45A086E2012-03-06T14:45:49+05:45Adobe InDesign 6.0/
  • xmp.iid: 73FF72A85767E1118B0ACD17A3FDB45Fxmp.did: 72FF72A85767E1118B0ACD17A3FDB45Fxmp.did: E2DC6D8FCC4FE11188AAEAB3895229B0default
  • ReferenceStream300.00300.00Inchesxmp.iid: 1888B4BF6167E11191609782528CEF3Exmp.did: 1788B4BF6167E11191609782528CEF3E
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:893296e3-f5bf-4376-adf8-42c1b83c2098uuid:25591920-e4d6-461d-a1d1-5122599ccdc2
  • ReferenceStream300.00300.00Inchesxmp.iid:F506F434A85EE11187D797F316DAA56Bxmp.did:DBB58B14E156E11182D9D628BE19FF8E
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:893296e3-f5bf-4376-adf8-42c1b83c2098uuid:25591920-e4d6-461d-a1d1-5122599ccdc2
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:893296e3-f5bf-4376-adf8-42c1b83c2098uuid:25591920-e4d6-461d-a1d1-5122599ccdc2
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:893296e3-f5bf-4376-adf8-42c1b83c2098uuid:25591920-e4d6-461d-a1d1-5122599ccdc2
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:893296e3-f5bf-4376-adf8-42c1b83c2098uuid:25591920-e4d6-461d-a1d1-5122599ccdc2
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:893296e3-f5bf-4376-adf8-42c1b83c2098uuid:25591920-e4d6-461d-a1d1-5122599ccdc2
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • Референсный поток72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • ReferenceStream72.0072.00Inchesuuid:9a0c0a3d-1e47-494f-b2f1-972be27886fauuid:41de2764-d4c5-4c0b-ad61-7e4d6d806ffa
  • 384application/pdfFalsePDF-XChange Viewer [Версия: 2.0 (сборка 54.0) (12 июля 2010 г.; 13:12:40)] конечный поток эндообъект 3 0 объект > поток x]mob%AQy!b9 ֨A

    Может ли краудсорсинговое приложение для медицинской диагностики с искусственным интеллектом превзойти вашего врача?

    Шантану Нанди распознал симптомы ревматоидного артрита, когда его 31-летний пациент, страдающий от парализующей боли в руке, зарегистрировался в Центре Мэри в Вашингтоне, округ Колумбия.C. Однако вместо того, чтобы немедленно начать лечение, Нанди решил сначала перепроверить свой диагноз, используя приложение для смартфона, которое помогает в сложных медицинских случаях, запрашивая советы у врачей по всему миру. В течение дня догадка Нанди подтвердилась. Приложение использовало искусственный интеллект (ИИ) для анализа и фильтрации советов нескольких медицинских специалистов в общий рейтинг наиболее вероятных диагнозов. Приложение, созданное Human Diagnosis Project (Human Dx) — организацией, которой руководит Нанди, — является одним из последних примеров растущего интереса к сотрудничеству человека и ИИ для улучшения здравоохранения.

    Human Dx выступает за использование машинного обучения — популярного метода искусственного интеллекта, который автоматически учится на основе классификации закономерностей в данных — для краудсорсинга и использования лучших медицинских знаний тысяч врачей из 70 стран. Врачи в нескольких крупных медицинских исследовательских центрах рано проявили интерес к приложению. В четверг Human Dx объявила о новом партнерстве с ведущими медицинскими организациями, включая Американскую медицинскую ассоциацию и Ассоциацию американских медицинских колледжей, для продвижения и расширения системы Human Dx.Цель состоит в том, чтобы предоставить своевременные и доступные специализированные консультации врачам общей практики, обслуживающим миллионы людей во всем мире, в частности так называемым больницам и клиникам «сети безопасности» на всей территории США, которые предлагают доступ к медицинской помощи независимо от платежеспособности пациента.

    «Нам нужно найти решения, которые расширят возможности существующих врачей, чтобы обслуживать больше пациентов по той же или более низкой цене», — говорит Джей Комарнени, основатель и председатель Human Dx. Примерно 30 миллионов незастрахованных американцев полагаются на службы социальной защиты, которые, как правило, имеют ограниченный доступ к медицинским специалистам или вообще не имеют его.По словам Комарнени, эти пациенты часто сталкиваются с жестким выбором: либо платить из своего кармана за дорогостоящую личную консультацию, либо месяцами ждать, пока их примет несколько специалистов, работающих в государственных больницах, которые получают государственное финансирование для оплаты лечения пациентов. В то же время исследования показали, что от 25 до 30 процентов (pdf) таких дорогостоящих визитов к специалистам могут быть проведены посредством онлайн-консультаций между врачами, что избавляет пациентов от дополнительных затрат или длительного времени ожидания.

    Комарнени предполагает «увеличение или расширение возможностей врачей с помощью ИИ», чтобы закрыть этот «недостаток специалистов». По словам Комарнени, в течение пяти лет Human Dx станет доступным для всех 1300 общественных медицинских центров и бесплатных клиник сети социальной защиты в США. Те же услуги удаленных консультаций могут также быть доступны миллионам людей во всем мире, у которых нет доступа к медицинским специалистам.

    Как это работает

    Когда врачу нужна помощь в диагностике или лечении пациента, он открывает приложение для смартфона Human Dx или посещает веб-страницу проекта и вводит свой клинический вопрос, а также свой рабочий диагноз.Врач также может загружать изображения и результаты анализов, связанные со случаем, и добавлять такие сведения, как лекарства, которые пациент регулярно принимает. Затем врач обращается за помощью либо к конкретным коллегам, либо к сети врачей, присоединившихся к сообществу Human Dx. В течение следующего дня или около того программа искусственного интеллекта Human Dx объединяет все ответы в один отчет. Это новый цифровой эквивалент «консультации на обочине», когда врач может попросить друга или коллегу быстро рассказать о медицинском случае, не назначая официальную дорогостоящую консультацию, говорит Атеев Мехротра, доцент кафедры политики здравоохранения и медицины. в Гарвардской медицинской школе и врачом в Медицинском центре Бет Исраэль Диаконисс.«Интуитивно понятно, что [советы краудсорсинга] были бы лучшим советом, — говорит он, — но насколько лучше — это открытый научный вопрос». Тем не менее, добавляет он, «я думаю, также важно признать, что диагностические ошибки врачей довольно распространены». Один из коллег Мехротры из Гарварда изучает, как работает система Human Dx, усиленная искусственным интеллектом, по сравнению с отдельными медицинскими специалистами, но еще не опубликовал результаты.

    Предостережение Мехротры исходит из исследования, которое он и Нанди опубликовали в прошлом году в JAMA Internal Medicine .В этом исследовании служба Human Dx использовалась в качестве нейтральной платформы для сравнения диагностической точности врачей-людей со сторонними веб-сайтами и приложениями для проверки симптомов, используемыми пациентами для самодиагностики. В этом случае люди ловко превзошли компьютерные алгоритмы проверки симптомов. Но даже врачи ставили неверные диагнозы примерно в 15% случаев, что сравнимо с прошлыми оценками диагностических ошибок врачей.

    Human Dx может в конечном итоге помочь улучшить медицинское образование и подготовку врачей-людей, говорит Санджай Десаи, врач и директор программы медицинского обучения Ослера в Университете Джона Хопкинса.В качестве первого шага в проверке возможностей сервиса он и его коллеги провели исследование, предварительные результаты которого показали, что приложение может определить разницу между диагностическими способностями ординаторов и полностью обученных врачей. Десаи хочет, чтобы служба стала системой, которая могла бы отслеживать клиническую эффективность отдельных врачей и давать целевые рекомендации по улучшению определенных навыков. Такие объективные оценки могут быть улучшением по сравнению с нынешним методом, когда врачи-люди качественно оценивают своих менее опытных коллег.Открытый вопрос, говорит Десаи, заключается в том, могут ли «алгоритмы быть созданы для более точного понимания сильных и слабых сторон [отдельного] врача в клинических рассуждениях».

    Здравоохранение с искусственным интеллектом

    Human Dx — одна из многих систем искусственного интеллекта, которые тестируются в здравоохранении. Подразделение IBM Watson Health, пожалуй, самое известное: компания в течение последних нескольких лет утверждает, что ее ИИ помогает крупным медицинским центрам и больницам в таких задачах, как генетическое секвенирование опухолей головного мозга и сопоставление онкологических больных с клиническими испытаниями.Исследования показали, что ИИ может помочь предсказать, какие пациенты будут страдать от сердечных приступов или инсультов через 10 лет, или даже предсказать, кто умрет в течение пяти лет. Технологические гиганты, такие как Google, присоединились к стартапам в разработке искусственного интеллекта, который может диагностировать рак по медицинским изображениям. Тем не менее, ИИ в медицине находится в зачаточном состоянии, и его истинную ценность еще предстоит увидеть. Watson, похоже, добился успеха в Мемориальном онкологическом центре имени Слоуна-Кеттеринга, но потерпел неудачу в онкологическом центре доктора медицины Андерсона Техасского университета, хотя неясно, были ли проблемы вызваны технологией или ее внедрением и управлением.

    По словам Мехротры и Десаи, проект Human Dx также сталкивается с проблемами в достижении широкого распространения. Одна из важных задач заключается в том, чтобы привлечь достаточное количество врачей, готовых пожертвовать своим временем и бесплатной рабочей силой, чтобы удовлетворить потенциальный рост спроса на удаленные консультации. Другая возможная проблема заключается в том, как контроль качества искусственного интеллекта Human Dx будет решать пользователей, которые постоянно ставят совершенно неправильные диагнозы. Службе также потребуется значительная пользовательская база медицинских специалистов, чтобы помочь решить те более сложные случаи, когда врачи общей практики могут оказаться в затруднительном положении.

    В любом случае, лидеры Human Dx и врачи, помогающие подтвердить полезность платформы, похоже, согласны с тем, что в ближайшем будущем ИИ не возьмет на себя медицинскую помощь. Вместо этого Human Dx стремится использовать как машинное обучение, так и краудсорсинговую мудрость врачей-людей, чтобы максимально использовать ограниченные медицинские ресурсы, даже несмотря на то, что спрос на медицинскую помощь продолжает расти. «Сложность практической медицины в реальной жизни потребует, чтобы для решения проблем использовались как люди, так и машины, — говорит Комарнени, — в отличие от чистого машинного обучения.”

    Медицинский колледж Катманду |

    +97714469064

    Онлайн-отчет КМК Таймс
    • Дома
      • О нас
        • Видение миссии и цели
        • Совет директоров
        • Контакт
      • Услуги
        • Скорая помощь
      • Департаменты
        • Академический
          • Академические программы
          • Принадлежность
          • Отделы
          • Академическое сотрудничество
          • Наши постройки
        • Клинический
          • Клинические услуги
          • Клинические наборы
          • Отделы
          • Другие отделы
          • Планы на будущее
        • Исследование
          • Исследования
          • Комитет по институциональному обзору
          • Новости
        • Уведомления
          • Журналы
            • Вакансия
              • Онлайн-отчет
              • КМК Таймс

              Извините, эта страница не найдена.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.