Поиск

Выпуск
Название
Авторы
Набор данных компьютерной томографической ангиографии, содержащих сегментацию брюшного отдела аорты
Коденко М.Р., Васильев Ю.А., Соловьев А.В., Гатин Д.В., Ясакова Е.П., Гусева А.В., Решетников Р.В.
Возможности методов визуализации в диагностике острой тромбоэмболии лёгочной артерии
Оганесян А.А., Синицын В.Е., Мершина Е.А., Першина Е.С.
Сравнение бесконтрастной магнитно-резонансной перфузии и фазово-контрастной ангиографии в количественной оценке церебрального кровотока: проспективное одномоментное исследование
Попов В.В., Станкевич Ю.А., Богомякова О.Б., Тулупов А.А.
Диагностические возможности компьютерной томографии сердца в предоперационной диагностике гипертрофической кардиомиопатии
Дарий О.Ю., Юрпольская Л.А., Рычина И.Е., Дорофеев А.В., Голухова Е.З.
Применение методов машинного обучения и обработки медицинских изображений в решении задачи обнаружения стенозов средней мозговой артерии по данным компьютерно-томографической ангиографии
Соломинов М.В., Пахомов Д.В., Загрязкина Т.А.
Диагностика тромбоэмболии лёгочных артерий у пациентов с вирусной пневмонией с использованием мультиспиральной компьютерной томографической ангиографии
Калинина Е.П., Белова И.Б.
Создание антропоморфных тест-объектов брюшного отдела аорты для компьютерно-томографической ангиографии
Гусева А.В., Коденко М.Р.
Интралобарная секвестрация лёгкого с редким источником кровоснабжения
Винокуров А.С., Смирнова А.Д., Беленькая О.И., Юдин А.Л.
Устройство для имитации пульсового кровенаполнения брюшного отдела аорты
Коденко М.Р., Гусева А.В.
Мальформация Абернети: клинический случай
Панюкова А.В., Синицын В.Е., Мершина Е.А., Ручьёва Н.А.
Лучевые методы в диагностике первичной и рецидивной злокачественной струмы яичников: клинический случай
Нуднов Н.В., Ивашина С.В., Аксенова С.П.
Обзор тканеимитирующих материалов для антропоморфного моделирования артериальных сосудов
Абызова Д.И., Коденко М.Р.
1 - 12 из 12 результатов
Подсказки:
  • Ключевые слова чувствительны к регистру
  • Английские предлоги и союзы игнорируются
  • По умолчанию поиск проводится по всем ключевым словам (агенс AND экспериенцер)
  • Используйте OR для поиска того или иного термина, напр. образование OR обучение
  • Используйте скобки для создания сложных фраз, напр. архив ((журналов OR конференций) NOT диссертаций)
  • Для поиска точной фразы используйте кавычки, напр. "научные исследования"
  • Исключайте слово при помощи знака - (дефис) или оператора NOT; напр. конкурс -красоты или же конкурс NOT красоты
  • Используйте * в качестве версификатора, напр. научн* охватит слова "научный", "научные" и т.д.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).