CCL

Összesen 5 találat.
#/oldal:
Részletezés:
Rendezés:

1.

001-es BibID:BIBFORM088017
Első szerző:Árokszállási Anita (orvos)
Cím:Immunhisztokémiai vizsgálattal igazolt SSTR2-expresszió alapján indikált PRRT-kezelés Gr2 metasztatikus neuroendokrin tumorban a SSTR-szcintigráfia negativitása mellett - esetbemutatás / Árokszállási Anita, Tóth László, Wild Damian, Nicolas Guillaume, Barna Sándor, Varga Enikő, Árkosy Péter, András Csilla
Dátum:2019
Tárgyszavak:Orvostudományok Klinikai orvostudományok idézhető absztrakt
folyóiratcikk
Megjelenés:Magyar Onkológia. - 63 : Suppl1 (2019), p. 8. -
További szerzők:Tóth László (1971-) (patológus) Damian, Wild Guillaume, Nicolas Barna Sándor (1982-) (kutató orvos) Varga Enikő Árkosy Péter (1962-) (általános sebész, mellkassebész) András Csilla (1961-) (onkológus szakorvos)
Internet cím:Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

2.

001-es BibID:BIBFORM089806
035-os BibID:(Scopus)85086355308
Első szerző:Balkay László (biofizikus)
Cím:A textúraanalízis módszere és lehetőségei a PET-diagnosztikában / Balkay László, Béresová Monika, Vas Norman Félix, Kallos-Balogh Piroska, Forgács Attila
Dátum:2020
ISSN:0025-0244
Megjegyzések:Az orvosi képalkotás egyik aktuális kutatási célja az, hogy diagnosztikai felvételeken megjelenő tumorok mintázatait jellemezze (textúrák), és az ehhez rendelhető számszerű adatok prognosztikai értékét megállapítsa. A PET/CT vizsgálatokban számos daganattípus esetén (tüdő, prosztata, méhnyak, vastagbél, fej-nyak) sikerült igazolni adott textúraparaméterek diagnosztikai és prognosztikai értékét. Azonban az eredmények gyakran ellentmondásosak, különböző publikációk különböző textúraparamétereket találnak hasznosnak ugyanannál a daganattípusnál. Az ellentmondások oka, úgy tűnik, részben metodikai jellegű, ugyanis a textúraadatok meghatározása igen komplex folyamat, amely standardizáció hiányában ellentmondásos eredményekhez vezet. A vizsgálati protokoll definiálása, a képrekonstrukció módja, a tumor szegmentálása, a voxelek ún. újra-mintavételezése, valamint a konkrét textúraszámolási algoritmusok formája is mind része a kiértékelési folyamatnak. A legújabb irodalmi eredmények azt mutatják, hogy a részlépések szükségszerű és megfelelő harmonizálásával a textúraadatok prognosztikai ereje, illetve megbízhatósága javítható. A harmonizáció legoptimálisabb módja olyan speciális fantom-méréssorozat képi anyaga lehetne, amely szimulálná a tumorszövetekre tipikusan jellemző inhomogén eloszlásokat magas reprodukálhatósággal.
Tárgyszavak:Orvostudományok Klinikai orvostudományok magyar nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:Magyar Onkológia. - 64 : 2 (2020), p. 159-167. -
További szerzők:Béres Mónika (1982-) (képalkotó diagnoszta, eü. mérnökinformatikus) Vas Norman Félix Kallos-Balogh Piroska (1996-) Forgács Attila (1985-) (fizikus)
Internet cím:Szerző által megadott URL
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

3.

001-es BibID:BIBFORM089191
035-os BibID:(Scopus)85086354606
Első szerző:Emri Miklós (fizikus)
Cím:A mesterséges intelligencia módszerei és alkalmazásuk a képalkotó diagnosztikában / Emri Miklós
Dátum:2020
ISSN:0025-0244
Megjegyzések:A mesterséges intelligencia egy dinamikusan fejlődő módszertan, és mivel eszköztára rendkívül gazdag, megjelenése nemcsak az iparban, hanem minden tudományterületen érezhető. A diagnosztikai műszergyártók viszonylag hamar felismerték, hogy az ilyen típusú algoritmusokkal minőségi javulást és a mérési vagy vizsgálati idő csökkentését lehet elérni, ami számukra piaci előnyt, a felhasználók számára pedig hatékonyabb betegellátást jelenthet. Ebben az öszszefoglalóban a módszertani áttekintés után a képalkotás és a képfeldolgozás területén megismert újabb alkalmazásokra mutatunk példákat. A közlemények elemzése is alátámasztotta a szakértők által gyakran hangoztatott feltételt, miszerint a gépi tanulás alkalmazása és fejlesztése csak megfelelő mennyiségű és minőségű adatokkal lehetséges. Ilyen adatokat csak olyan projektekkel lehet összerendezni, amelyek a XXI. századi technológiai igényeknek megfelelő adattárházak kialakítását biztosítják. A Big Data módszertanának a mesterséges intelligencia ilyen típusú integrálásával a sokszor még rejtett klinikai adatvagyon válhat elérhetővé a korszerű adattudományi eszközök számára. Ez a lehetőség megfelelő klinikai kérdésekkel együtt új K+F+I projektek bázisát jelentheti majd. Magy Onkol 64:145?152, 2020
Tárgyszavak:Orvostudományok Klinikai orvostudományok magyar nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban
folyóiratcikk
Megjelenés:Magyar Onkologia. - 66 : 2 (2020), p. 145-152. -
Pályázati támogatás:NKFIH-1150-6/2019
NKFIH
Internet cím:DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

4.

001-es BibID:BIBFORM097525
035-os BibID:(Scopus)85116643335
Első szerző:Képes Zita (orvos)
Cím:Nukleáris medicinai módszerek a hasnyálmirigy-daganatok diagnosztikájában / Zita Képes, Ildikó Garai, Katalin Borbély
Dátum:2021
ISSN:0025-0244
Megjegyzések:The prognosis of pancreatic cancer is closely related to the histological origin of the tumors and the stage of the disease. As recognition is advanced in most cases, treatment options are limited. The development of nuclear medicine hybrid techniques (SPECT/CT, PET/CT, PET/MRI) and new therapies plays an important role in the recognition and treatment of pancreatic tumors. These measurements are useful in characterizing biological behavior, based on which tumors can be recognized at an early stage, promote the treatment, the selection of optimal therapies (e.g., targeted therapies). The authors discuss the role of nuclear medicine techniques in the management of patients suffering from pancreatic tumors.
Tárgyszavak:Orvostudományok Klinikai orvostudományok magyar nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban
folyóiratcikk
pancreastumorok
SPECT-
PET alapú hybrid mérési technikák
Megjelenés:Magyar Onkologia. - 65 : 3 (2021), p. 231-235. -
További szerzők:Garai Ildikó (1966-) (radiológus) Borbély Katalin
Internet cím:Szerző által megadott URL
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:

5.

001-es BibID:BIBFORM118927
Első szerző:Kovács Ákos
Cím:A mesterséges és emberi intelligencia értéke a csontszcintigráfia példáján keresztül / Kovács Ákos, Légrádi Gábor, Wirth András, Nagy Ferenc, Forgács Attila, Barna Sándor Kristóf, Garai Ildikó, Bükki Tamás
Dátum:2020
ISSN:0025-0244
Megjegyzések:Bemutatjuk a mesterséges intelligencián (MI) alapuló módszerek egy lehetséges klinikai alkalmazását, mely képes a jelentős zajjal terhelt csontszcintigráfiás felvételek hatékony zajszűrésére. A speciális MI-alkalmazás az előzetes vizsgálatok alapján lehetővé teszi, hogy számottevően csökkenthessük a vizsgálati időt vagy a betegnek beadott aktivitást, így csökkentheti a beteget, asszisztenst, orvost ért sugárterhelést. Bemutatjuk az MI-szűrő alkalmazása működésének sajátosságait, tanítási folyamatát, melyet fontos érteni ahhoz, hogy a leletező orvos biztonsággal, ?másodlagos megbízható véleményként" figyelembe vehesse az MI-feldolgozott képet, és ezáltal pontosabb diagnózist fogalmazhasson meg a segítségével. Kitérünk az algoritmus robusztusságvizsgálatára, valamint a komplex klinikai ellenőrzés sajátosságaira és kihívásaira is.
Tárgyszavak:Orvostudományok Klinikai orvostudományok magyar nyelvű folyóiratközlemény hazai lapban
folyóiratcikk
mesterséges intelligencia
csontszcintigráfia
klinikai validáció
zajcsökkentés
jel-zaj viszony javítása
Megjelenés:Magyar Onkologia. - 64 (2020), p. 153-158. -
További szerzők:Legrádi Gábor Wirth András Nagy Ferenc (1984-) (fizikus) Forgács Attila (1985-) (fizikus) Barna Sándor (1982-) (kutató orvos) Garai Ildikó (1966-) (radiológus) Bükki Tamás
Internet cím:Szerző által megadott URL
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Rekordok letöltése1 
Corvina könyvtári katalógus v8.2.27 © 2023 Monguz kft. Minden jog fenntartva.