Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0224U032795, (0122U000161) , Науково-дослідна робота Назва роботи Оптимізація радіологічної діагностики у хворих на лімфоми і рак легені Назва етапу роботи Оптимізація радіологічної діагностики у хворих на лімфоми і рак легені Керівник роботи Галайчук Ігор Йосифович, д.мед.н. Дата реєстрації 05-12-2024 Організація виконавець Тернопільський національний медичний університет імені І. Я. Горбачевського Міністерства охорони здоров'я України Опис роботи Покращення ефективності диференційної комп'ютерно-томографічної діагностики дрібновузлових легеневих утворів у хворих на рак легень та вивчити динаміку змін стану кісткової тканини в хворих на дифузну В-крупноклітинну лімфому Опис етапу  Звіт про НДР: 45 с., 5 табл., 17 рис., 40 джерел. ОСТЕОПОРОЗ; МІНЕРАЛЬНА ЩІЛЬНІСТЬ КІСТКОВОЇ ТКАНИНИ; КОМП'ЮТЕРНА ТОМОГРАФІЯ; ЛІМФОМА; ХІМІОТЕРАПІЯ; ПРОГНОЗУВАННЯ; РАК ЛЕГЕНІ; ФРАКТАЛЬНИЙ АНАЛІЗ; МЕТАСТАЗИ В ПЕЧІНЦІ. Об'єкт дослідження - комп'ютерні томограми хворих на рак легені, лімфоми і при метастазах в печінці. Мета: обґрунтувати застосування методів фрактального аналізу і математичного прогнозування для оптимізації радіологічної діагностики у хворих на лімфоми і рак легені та у хворих з метастатичним ураженням печінки. У дослідження включено 55 хворих на рак легені ІІ-ІІІ-IV стадії віком від 45-65 років. Згідно з рекомендаціями Флейшнерівського товариства прослідковано в динаміці за розміром, об'ємом та часом подвоєння вибраних вузликів, на основі чого сформовано дві когорти об'єктів для фрактального дослідження. З легеневих вузликів зі стабільними КТ характеристиками сформовано когорту "доброякісні" (n=120 вузликів). З інших вузликів, які в КТ динаміці зазнали змін, тобто метастатичного перетворення, сформовано когорту "злоякісні" (n=75 вузликів). Методами нелінійної математики показано значні відмінності фрактальної розмірності між легеневими вузликами доброякісного та злоякісного походження. Бінарні класифікатори продемонстрували якісну роботу запропонованого алгоритму дослідження: дерева рішень (Classification tree) та k- найближчих сусідів (Nearest Neighbor) розрізняють доброякісні зміни та злоякісну патологію на 100 %. Опис продукції Автори роботи Додано в НРАТ 2024-12-05 Закрити