Второе издание книги ''Малодозовая цифровая рентгенография'' И.Б.Белова, И.М.Китаев [Дайджест новостей]


Новости лучевой диагностики

Выпущено второе издание книги "Малодозовая цифровая рентгенография" И.Б.Белова, И.М.Китаев для врачей лучевых диагностов (рентгенологов), фтизиатров, онкологов, организаторов здравоохранения, а также терапевтов общей практики. В монографии приведен опыт работы на МЦРУ Сибирь-Н. Данная книга – одна из первых в отечественной литературе, посвещенная цифровой рентгенографии.

На материале 2800 исследований с помощью цифровой рентгенофлюорографии легких и средостения различных групп населения (диспансерной, скринингововой и больных с уже выявленной патологией легких и средостения), осуществленных в постоянном сравнении с данными обычной пленочной рентгенографии и флюорографии легких. Авторы, высоко оценив цифровую рентгенофлюорографию в первичной диагностике туберкулеза, рака, воспалительных заболеваний легких и опухолей средостения, предлагают организационно-методическую схему ее проведения. В пособии подчеркивается необходимость разумного, поэтапного вхождения этого метода в практическое здравоохранение страны, исключающее его популистско-коммерческую направленность с быстрой полной заменой ныне действующей системы так называемых массовых обследований населения с помощью более чем 6000 имеющихся пленочных флюорографов.



  1. 2004-10-03 04:31:53 Аноним
    Перспективы применения цифровой рентгенографии для диагностики заболеваний системы кровообращений
    О.С. Антонов — д.м.н., проф., А.О. Антонов*, А.В. Гутов, Е.В. Ленько — д.м.н., Н.Т. Пак
    ГУ НИИ патологии кровообращения им. акад. Е.Н. Мешалкина МЗ РФ, * НК фонд «Медсанчасть №168»
    Для корреспонденции:
    630087, Новосибирск, ул. Речкуновская, 15 Тел. (3832) 32-17-50


    Цифровые рентгеновские изображения органов грудной клетки пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями (с врожденными и приобретенными пороками сердца) и здоровых людей (без патологии системы кровообращения) подвергались компьютерной обработке. Количественные показатели, полученные в результате, были использованы для построения паттернов (описательных моделей) при помощи Data Mining. Эти паттерны позволяют с высокими чувствительностью и специфичностью различать «норму» и «патологию», а также дифференцировать различные патологические состояния легочного сосудистого рисунка при врожденных пороках сердца и дифференцировать наиболее распространенные приобретенные клапанные пороки сердца по форме и размерам силуэта срединной тени 8 перспективе на основе полученных паттернов возможно создание автоматических систем для диагностики сердечно-сосудистых заболеваний по цифровым рентгенограммам.

    Подробности: http://medafarm.ru/php/content.php?group=2¶m=print&id=5008
    Ответить на это

    Поместить комментарий

    Ваше имя: [ Новый пользователь ]