检索

标题
作者
放射方法诊断去势抵抗性前列腺癌骨转移的可能性(文献综述)
Karpova A.A., Sergeev N.I., Borisova O.A., Nikitin P.A., Fomin D.K., Solodkiy V.A.
前列腺癌生化复发的放射学诊断方法比较研究
Rostovtseva T.M., Dolgushin M.B., Karalkina M.A., Koroid O.A., Sinitsyn V.E.
在PSMA受体分子成像控制下的前列腺癌精确近距离照射
Sviridov P.V., Rumiantsev P.O., Degtyarev M.V., Serzhenko S.S., Sanin D.B., Styrov S.V., Agibalov D.Y., Korenev S.V.
在肥厚型心肌病术前诊断中心脏计算机断层扫描的诊断能力
Dariy O.Y., Yurpolskaya L.A., Rychina I.E., Dorofeev A.V., Golukhova E.Z.
正电子发射断层扫描和计算机断层扫描相结合对EGFR基因突变的非小细胞肺癌患者的各种靶向治疗方案效果的比较评估
Strutynsky V.A., Sinitsyn V.E., Platonova O.E.
二尖瓣钙化作为心血管成像的一个重要发现
Filatova D.A., Mershina E.A., Plotnikova M.L., Lisitskaya M.V., Sinitsyn V.E.
腹主动脉分割的计算机断层扫描血管造影数据集
Kodenko M.R., Vasilev Y.A., Solovev A.V., Gatin D.V., Yasakova E.P., Guseva A.V., Reshetnikov R.V.
弥散加权全身成像与18F-前列腺特异性膜抗原-1007正电子发射计算机断层显像联合计算机断层扫描在前列腺癌骨转移检测中的诊断准确性比较评估
Gelezhe P.B., Reshetnikov R.V., Blokhin I.A., Kodenko M.R.
双能量计算机断层扫描的原理和在膀胱癌中的新应用
Masino F., Eusebi L., Montatore M., Muscatella G., Gifuni R., Ferrara V., Marcellini M., Guglielmi G.
基于心肌灌注显像与X线计算机断层扫描数据结合的左心室电极植入优化方案
Mishkina A.I., Atabekov T.A., Sazonova S.I., Batalov R.E., Popov S.V., Zavadovsky K.V.
基于脑部计算机断层扫描的人工智能辅助颅内出血诊断
Khoruzhaya A.N., Arzamasov K.M., Kodenko M.R., Kremneva E.I., Burenchev D.V.
肺动脉急性栓塞的影像学诊断方法的应用
Oganesyan A.A., Sinitsyn V.E., Mershina E.A., Pershina E.S.
计算机断层扫描在二尖瓣区心内占位性病变鉴别诊断中的作用:临床病例系列
Onoyko M.V., Mershina E.A., Arakelyants A.A., Sinitsyn V.E.
2例证实的孤立性嗜酸性肉芽肿 CT、MRI和18F-FDG PET/CT成像
Gelezhe P., Bulanov D.
U-Net神经网络架构在医学图像分割任务中的改型比较分析
Dostovalova A.M., Gorshenin A.K., Starichkova J.V., Arzamasov K.M.
使用胸部计算机断层扫描与人工智能技术诊断胸主动脉瘤与肺动脉干异常扩张:现代方法与前景展望(文献综述)
Solovev A.V., Sinitsyn V.E., Vladzymyrskyy A.V., Pamova A.P.
自发性肝破裂病例及影像学的作用:从计算机断层扫描到干预治疗
Montatore M., Masino F., Muscatella G., Gifuni R., Tupputi R., Quinto F., Guglielmi G.
利用人工智能检测肺癌新病例:COVID-19大流行2年后计算机断层扫描结果回顾性分析的临床和经济评估
Zukov R.A., Safontsev I.P., Klimenok M.P., Zabrodskaya T.E., Merkulova N.A., Chernina V.Y., Belyaev M.G., Goncharov M.Y., Omelyanovskiy V.V., Ulianova K.A., Soboleva E.A., Blokhina M.E., Nalivkina E.A., Gombolevskiy V.A.
利用锥形束和多层螺旋计算机断层扫描数据测定骨矿物质密度的X射线对比模板
Hossain S.D., Petraikin A.V., Muraev A.A., Danaev A.B., Burenchev D.V., Dolgalev A.A., Vasilev Y.A., Sharova D.E., Ivanov S.Y.
人工智能在椎体压缩性骨折诊断中计算机断层扫描数据的应用经验:从测试到验证
Artyukova Z.R., Petraikin A.V., Kudryavtsev N.D., Petryaykin F.A., Semenov D.S., Sharova D.E., Belaya Z.E., Vladzimirskyy A.V., Vasilev Y.A.
特发性肠套叠:急诊腹部病理成像结果
Balzano R., Lattanzio F., Fascia G., Montatore M., Balbino M., Masino F., Mannatrizio D., Guglielmi G.
核心脏病学放射性核素成像模拟计算机建模虚拟平台。与临床数据比较
Denisova N.V., Gurko M.A., Kolinko I.P., Ansheles A.A., Sergienko V.B.
双能计算机断层扫描用于头和颈癌
Petrovichev V.S., Neklyudova M.V., Sinitsyn V.Е., Nikitin I.G.
计算机断层扫描中偶然发现的病因不明的内脏器官完全移位
Montatore M., Balbino M., Masino F., Ruggiero T., Guglielmi G.
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.
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.
胃肠道间质瘤的放射组学诊断潜力:科学综述
Martirosyan E.A., Karmazanovsky G.G., Kondratyev E.V., Sokolova E.A., Nechaev V.A., Kuzmina E.S., Galkin V.N., Glotov A.V.
单侧肺静脉闭锁:放射诊断中的难题
Zharikova V.V., Nechaev V.A., Kulikova E.A., Yudin A.L.
包裹性坏死性胰腺炎
Kitavina S.I., Petrovichev V.S., Ermakov A.N., Ermakov N.A., Nikitin I.G.
利用深度机器学习技术对光学相干断层扫描图片进行分类
Arzamastsev A.A., Fabrikantov O.L., Kulagina E.V., Zenkova N.A.
Erratum in “Volumetry versus linear diameter lung nodule measurement: an ultra-low-dose computed tomography lung cancer screening study” (doi: 10.17816/DD117481)
Suchilova M.M., Blokhin I.A., Aleshina O.O., Gombolevskiy V.A., Reshetnikov R.V., Bosin V.Y., Omelyanskaya O.V.
Preoperative computed tomography in the planning of median resternotomy in children
Korochkina E., Khasanova K., Abramyan M., Bedin A.
在计算机断层扫描中估计病人剂量的标准的新方法的论证
Matkevich E.I., Sinitsyn V.Е., Ivanov I.V.
年轻男性患者梅克尔憩室穿孔:一份病例报告
Tupputi U., Carpagnano F.A., Carpentiere R., Guglielmi G.
人工智能如何影响胸部CT扫描对COVID-19中肺损伤的评估?
Morozov S., Chernina V., Andreychenko A., Vladzymyrskyy A., Mokienko O., Gombolevskiy V.
将活检标本的组织学检查作为诊断“金标准”的局限性:一个例子
Akhmedzyanova D.A., Yutsevich O.K., Reshetnikov R.V., Tashchyаn O.V., Pirogov S.S., Mazurova M.P., Volchenko N.N., Kamalov A.K., Shumskaya Y.F., Mnatsakanyan M.G.
Review of tissue-mimicking materials for anthropomorphic modeling of arterial vessels
Abyzova D., Kodenko M.
Abernethy畸形:临床病例
Panyukova A.V., Sinitsyn V.E., Mershina E.A., Rucheva N.A.
一例66岁女性“上部鸡胸” (Currarino-Silverman综合征)病例
Mannatrizio D., Fascia G., Guglielmi G.
评价当前COVID-19不同严重程度的光动脉直径 (根据肺的非敏感性计算机断层扫描)
Aliev A.F., Kudryavtsev N.D., Petraikin A.V., Artyukova Z.R., Shkoda A.S., Morozov S.P.
类风湿性关节炎患者肩关节磁共振成像上的米粒体症状
Ageeva S.F., Filatova D.A., Mershina E.A., Sinitsyn V.Е.
Epidemiological analysis of pulmonary artery dilation prevalence in Moscow: automated computed tomography image analysis
Solovev A., Sinitsyn V., Sokolova M., Kudryavtsev N., Vladzymyrskyy A., Semenov D.
电子计算机断层扫描在不明原因发热诊断中的应用:病例描述
Shumskaya Y.F., Kostikova N.V., Akhmedzyanova D.A., Suleymanova M.M., Fominykh E.V., Mnatsakanyan M.G., Reshetnikov R.V.
放射治疗方法在原发性和复发性恶性卵巢甲状腺肿诊断中的应用:临床病例
Nudnov N.V., Ivashina S.V., Aksenova S.P.
体重指数对CT 0-4量表可靠性的影响: 计算机断层扫描协议的比较
Blokhin I.A., Gonchar A.P., Kodenko M.R., Solovev A.V., Gombolevskiy V.A., Reshetnikov R.V.
根据计算机断层扫描数据评估通过增材制造复制三维模型引起的几何偏差
Shirshin A.V., Zheleznyak I.S., Malakhovsky V.N., Kushnarev S.V., Gorina N.S.
CT诊断的准确率,以确定COVID-19患者的住院需求
Morozov S., Reshetnikov R., Gombolevskiy V., Ledikhova N., Blokhin I., Mokienko O.
计算机断层扫描和磁共振图像纹理分析在膀胱癌诊断中的应用困难与前景
Kovalenko A.A., Sinitsyn V.E., Petrovichev V.
计算机视觉在腹部和腹膜后计算机断层扫描图片上检测泌尿系统结石和肝肾肿块的应用前景
Vasilev Y.A., Vladzymyrskyy A.V., Arzamasov K.M., Shikhmuradov D.U., Pankratov A.V., Ulyanov I.V., Nechaev N.B.
Medical phantom of the knee joint for computed tomography studies
Belyakova E., Nasibullina A., Bulgakova J., Vlasova O., Grebennikova V., Omelyanskaya O., Petraikin A., Leonov D.
全球和国内医疗保健中的放射尸检:文献分析和俄罗斯专家的观点
Shchegolev A.I., Tumanova U.N.
双能量计算机断层扫描在诊断痛风和其他结晶性关节病中的作用:文献综述
Onoyko M.V., Mershina E.A., Georginova O.A., Plotnikova M.L., Panyukova A.V., Sinitsyn V.E.
以肾绞痛为背景的计算机断层扫描显示的泌尿淋巴瘘管
Gelezhe P.B., Goryacheva K.M.
CT 图像读取器之间的观察者间变异性:全部为一个,一个为全部
Kulberg N.S., Reshetnikov R.V., Novik V.P., Elizarov A.B., Gusev M.A., Gombolevskiy V.A., Vladzymyrskyy A.V., Morozov S.P.
某专科医院COVID-19流行前后社区获得性肺炎发生频率和性质比较
Yaremenko S., Rucheva N., Zhuravlev K., Sinitsyn V.
利用人工智能系统组织对视网膜黄斑病变患者的防治观察
Chuprov A.D., Bolodurina I.P., Lositskiy A.O., Zhigalov A.Y.
Complex morphological and computed tomographic characteristics of vascularization of monochorionic diamniotic placentas with discordant weight of newborns
Frolova E., Tumanova U., Sakalo V., Gladkova K., Bychenko V., Shchegolev A.
当对孕妇进行电子计算机断层扫描时胎儿吸收剂量的评估:系统综述
Vodovatov A.V., Golchenko O.A., Mashchenko I.A., Alekseeva D.V., Chipiga L.A., Khutornoy I.V., Kozlova P.V., Trufanov G.E., Druzhinina P.S., Ryzhov S.A., Soldatov I.V.
二尖瓣粘液瘤
Vishniakova M.V., Abramenko A.S., Vishniakova M.V., Shumakov D.V.
由典型的类癌引起的支气管囊肿的悠久历史
Prusakova K.V., Gavrilov P.V.
基于胸部CT的实验室验证COVID-19预后预测:38,051例患者的回顾性分析
Morozov S., Chernina V., Blokhin A., Gombolevskiy V.
Application of machine learning methods and medical image processing in solving the problem of detecting stenoses of the middle cerebral artery according to computed tomographic angiography data
Solominov M., Pakhomov D., Zagriazkina T.
电子计算机断层扫描确定的法洛四联症修复患儿各种心脏并发症的发生率
Kabdullina A.M., Sinitsyn V.E., Rakhimzhanova R.I., Dautov T.B., Saduakassova A.B., Kaliyev B.B., Bastarbekova L.A., Moldakhanova Z.A.
旨在从胸部电子计算机断层扫描中识别十种病理检查所见的综合人工智能算法使用的诊断和经济评估
Chernina V.Y., Belyaev M.G., Silin A.Y., Avetisov I.O., Pyatnitskiy I.A., Petrash E.A., Basova M.V., Sinitsyn V.E., Omelyanovskiy V.V., Gombolevskiy V.A.
蝶骨翼突单侧孤立性骨折:临床病例
Balzano R.F., Testini V., Cammarota A., Guglielmi G.
人工智能系统对从胸部计算机断层扫描数据中改进主动脉瘤检测的贡献
Solovev A.V., Vasilev Y.A., Sinitsyn V.E., Petraikin A.V., Vladzymyrskyy A.V., Shulkin I.M., Sharova D.E., Semenov D.S.
Diagnosis of pulmonary embolism in patients with viral pneumonia using multislice spiral computed tomographic angiography
Kalinina E., Belova I.
Computed tomography in the diagnosis of oncopathology in end-stage renal disease: A case report
Tanirkhanova E., Zhussupbekova L., Turebekov D., Zhakeyeva B., Baimukanova T., Zhantugan A.
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.
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.
Anthropomorphic abdominal aortic phantoms for computed tomography angiography
Guseva A., Kodenko M.
Artificial intelligence in the diagnosis of thoracic aortic aneurysms in a retrospective chest computed tomography scan analysis
Solovev A., Sinitsyn V., Petraikin A., Vladzymyrskyy A., Reshetnikov R.
根据通过低剂量计算机断层扫描的肺癌筛查数据对肺部病灶线性尺寸和体积进行的测量比较
Suchilova M.M., Blokhin I.A., Aleshina O.O., Gombolevskiy V.A., Reshetnikov R.V., Bosin V.Y., Omelyanskaya O.V., Vladzymyrskyy A.V.
在计算机断层扫描期间减少辐射负荷以评估COVID-19肺特性变化的可能性:使用自适应统计迭代重建
Filatova D.A., Sinitsin V.E., Mershina E.A.
1 - 74 的 74 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».