检索

标题
作者
Assessment of ovarian follicular reserve according to ultrasound data based on machine learning methods
Laputin F., Sidorov I., Moshkin A.
Multidisciplinary approach to postmortem diagnostics
Lozina M., Shiripenko I., Sidorova O., Soldatova A., Tarasova P., Kuznetsov V., Malygin B.
一名患有模仿神经母细胞瘤的肾上腺成熟性畸胎瘤的儿童的放射诊断难题
Shchelkanova E.S., Tereshchenko G.V., Krasnov A.S.
在记录12导联心电图时,创建一个具有心电图电极应用配置和转置的数据集
Gazashvili T.M., Drozdov D.V., Shutov D.V., Shkoda A.S.
COVID-19对莫斯科医疗机构计算机断层扫描期间患者剂量
Druzhinina U.V., Ryzhov S.A., Vodovatov A.V., Soldatov I.V., Lantukh Z.A., Mukhortova A.N., Lubencova Y.N.
脑洞畸形的放射诊断
Girya E., Sinitsyn V., Tokarev A.
根据结构性磁共振成像数据对慢性意识障碍进行鉴别诊断
Sergeeva A.N., Morozova S.N., Sergeev D.V., Kremneva E.I., Zimin A.A., Legostaeva L.A., Iazeva E.G., Krotenkova M.V., Ryabinkina Y.V., Suponeva N.A., Piradov M.A.
直肠癌术语:RSR、AOR和RATRO专家工作组达成的一致意见
Berezovskaya T.P., Rubtsova N.A., Sinitsyn V.E., Zarodnyuk I.V., Nudnov N.V., Mishchenko A.V., Trubacheva Y.L., Bergen T.A., Grishko P.Y., Balyasnikova S.S., Dayneko Y.A., Ryjkova D.V., Hodzhibekova M.M., Rucheva N.A., Turin I.E., Achkasov S.I., Nevolskikh A.A., Gordeev S.S., Droshneva I.V.
磁共振成像在腹腔肛管直肠癌切除术后降结肠坏死的诊断中的作用
Myalina S.A., Paziuk K.I., Berezovskaya T.P., Nevolskikh A.A., Potapov A.L., Ivanov S.A.
Experience in the use of ultrasound markers and clinical scales for predicting the severity of acute pancreatitis
Rudenko V., Kakaulina L.
磁共振成像诊断宫颈内膜腺癌的可能性和局限性
Antonova I.B., Aksenova S.P., Nudnov N.V., Kriger A.V.
Ultrasound diagnostics in the assessment of traumatic peripheral nerve damage in combat trauma
Tatarina A., Dubrovskikh S., Gumerova E.
胸部低剂量计算机断层扫描在COVID-19诊断中的应用:系统综述
Blokhin I.A., Rumyantsev D.А., Suchilova M.M., Gonchar A.P., Omelyanskaya O.V.
Multimodal ultrasound examination in the diagnosis of benign head and neck lesions
Begun I., Papkevich I., Tarasevich R.
用于放射诊断的仿真乳房模型:科学综述
Vasilev Y.A., Omelyanskaya O.V., Nasibullina A.A., Leonov D.V., Bulgakova J.V., Akhmedzyanova D.A., Shumskaya Y.F., Reshetnikov R.V.
Development of a portable spectrophotometer using artificial neural networks for non-invasive determination of glycated hemoglobin in blood by Raman spectroscopy
Poliker E., Zemskikh B., Koshechkin K.
机器智能、数字艺术和诊断的共存:有可能吗?
Vlasov A.V.
Unified diagnostic information system: the use of endoscopy results in the interpretation of computed tomography images of the neck and craniofacial area
Andreev D., Gorkovoy A., Dzagashtokova A., Koshkarov A., Murashko R.
在“超声诊断”专业教学过程中使用虚拟模拟器“Vimedix 3.2”的可行性
Vasilev V.А., Kondrichina S.N.
在放射诊断中监测患者剂量负荷的软件的能力
Shatenok M.P., Ryzhov S.A., Lantukh Z.A., Druzhinina Y.V., Tolkachev K.V.
肿瘤疾病放射诊断质量控制系统在放射组学中的作用
Khoruzhaya A.N., Ahkmad E.S., Semenov D.S.
人工智能程序在黄斑疾病诊断中的可行性研究
Khabazova M.R., Ponomareva E.N., Loskutov I.A., Katalevskaya E.А., Sizov A.Y., Gabaraev G.М.
Digital diagnostics: A computer application for lymph node metastases in cervical cancer
Kuznetsov A.
Low-dose computed tomography for the diagnosis of COVID-19
Rumyantsev D., Blokhin I., Gonchar A., Gombolevsky V., Reshetnkov R.
动脉粥样硬化成像的新方法
Syed M.B., Fletcher A.J., Forsythe R.O., Kaczynski J., Newby D.E., Dweck M.R., R. van Beek E.J.
Using neural networks for non-invasive determination of glycated hemoglobin levels, illustrated by the application of an innovative portable glucometer in clinical practice
Poliker E., Koshechkin K., Timokhin A., Klyukina E., Belyakova E., Brovko A., Lalayan A., Ermolaeva A.
Magnetic resonance imaging for non-invasive diagnosis of various forms of endometriosis in women with infertility
Efimova A., Sergienya O., Maschenko I., Zazerskaya I.
Thesaurus of radiology terms for preparing reports using speech recognition technology
Andrianova M., Kudryavtsev N., Petraikin A.
辐射诊断中的疲劳问题:一个很有前途的研究领域
Taylor-Phillips S., Stinton C.
Application of the modernized wavelet transform to highlight the dynamics of changes in the duration of intervals during electrocardiogram diagnostics
Alali C., Balalkin D.
语音识别技术在放射诊断中的应用
Kudryavtsev N.D., Bardasova K.A., Khoruzhaya A.N.
全俄放射诊断科评级:2020年竞赛结果
Semenov D.S., Panina O.Y., Khoruzhaya A.N., Kudryavtsev N.D., Vasilev Y.A., Ledikhova N.V., Shulkin I.M., Morozov S.P.
大脑海绵状畸形及其治疗的现代观点
Girya E.N., Sinitsyn V.V., Tokarev A.S.
1 - 33 的 33 信息

检索提示:

  • 检索的名词区分大小写
  • 常用字词将被忽略
  • 默认情况下只有在查询结果满足所有检索词才返回(例如,隐含AND)
  • 使用OR结合多个检索词,便于查找含有这些检索词的文章,例如education OR research
  • 使用括号来创建更复杂的查询; 例如:archive ((journal OR conference) NOT theses)
  • 使用引号检索一个完整的词组; 例如: "open access publishing"
  • 使用-或者NOT排除一个检索词; 例如:online -politics or online NOT politics
  • 在检索词里使用 *作为通配符匹配任何字符序列; 例如., soci* morality 将符合含有 "sociological" or "societal"的词语

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».