Поиск по каталогу |
(строгое соответствие)
|
- Профессиональная
- Научно-популярная
- Художественная
- Публицистика
- Детская
- Искусство
- Хобби, семья, дом
- Спорт
- Путеводители
- Блокноты, тетради, открытки
Validity of US in Predicting CLNs Metastasis in Patients with OSCC.
В наличии
Местонахождение: Алматы | Состояние экземпляра: новый |
Бумажная
версия
версия
Автор: Rand Al-Ani,Usama Ibrahim and Qais Najim
ISBN: 9783330329089
Год издания: 2017
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 152
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 34220 тг
Положить в корзину
Способы доставки в город Алматы * комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней |
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK) |
Курьерская доставка CDEK из города Москва |
Доставка Почтой России из города Москва |
Аннотация: Oral Squamous Cell Carcinoma (OSCC) is the most common malignant tumor in the world despite the advances in diagnosis and radiological imaging. Ultrasonography can improve the diagnostic accuracy, but good results are dependent on the operator expertise. In this book we presented two ways that can help in predicting metastatic cervical lymph node (CLN) images in patients with OSCC, independent on ultrasound (US) diagnostic criteria and operator expertise: 1. A Discriminant model that depends on the strongest predictive US criteria for metastasis. The model equation provides the physician a reliable probability guidance for managing cervical LN metastasis. It helps in managing controversial CLNs in patients with low-risk metastasis to be under observation rather than performing subsequent biopsies and neck dissections. 2. A Programming Code that works independently on US diagnostic criteria and operator expertise. The technique of the Code is based on the center of graph (C.O.G) in the Y axis of the histogram calculation for the node area. To our knowledge, this might be the first study that has used the C.O.G of image histogram to diagnose metastatic CLNs.
Ключевые слова: Metastasis, oral squamous cell carcinoma, cervical lymph nodes, image processing