Способ прогнозирования вероятности интраоперационных и ранних послеоперационных осложнений при органосохраняющих операциях при опухолях паренхимы почек



Способ прогнозирования вероятности интраоперационных и ранних послеоперационных осложнений при органосохраняющих операциях при опухолях паренхимы почек
Способ прогнозирования вероятности интраоперационных и ранних послеоперационных осложнений при органосохраняющих операциях при опухолях паренхимы почек
Способ прогнозирования вероятности интраоперационных и ранних послеоперационных осложнений при органосохраняющих операциях при опухолях паренхимы почек
Способ прогнозирования вероятности интраоперационных и ранних послеоперационных осложнений при органосохраняющих операциях при опухолях паренхимы почек
Способ прогнозирования вероятности интраоперационных и ранних послеоперационных осложнений при органосохраняющих операциях при опухолях паренхимы почек
A61B6/00 - Приборы для радиодиагностики, например комбинированные с оборудованием для радиотерапии (рентгеноконтрастные препараты A61K 49/04; препараты, содержащие радиоактивные вещества A61K 51/00; радиотерапия как таковая A61N 5/00; приборы для измерения интенсивности излучения, применяемые в ядерной медицине, например измерение радиоактивности живого организма G01T 1/161; аппараты для получения рентгеновских снимков G03B 42/02; способы фотографирования в рентгеновских лучах G03C 5/16; облучающие приборы G21K; рентгеновские приборы и их схемы H05G 1/00)

Владельцы патента RU 2709837:

федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова Министерства здравоохранения Российской Федерации (Сеченовский Университет) (ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет) (RU)

Изобретение относится к области медицины, а именно к урологии, онкоурологии, и может быть использовано для предоперационного планирования и оценки интра- и ранних послеоперационных осложнений. Диагностическими признаками являются количество артерий, питающих опухоль (х1), объем опухоли (х2), максимальный размер опухоли (x3), наибольший диаметр артерий, питающих опухоль (x4), расстояние от ближайшего края опухоли до мочеточника или ЧЛС (x5), расстояние от края опухоли до магистральных сосудов (х6). По заявленным формулам определяют D1 и D2. Сравнивают рассчитанные значения D1 и D2. При этом в случае получения большего значения у функции D2 делают вывод о высокой вероятности осложнений. В случае получения большего числа в функции D1 делают вывод о высокой вероятности отсутствия осложнений. Способ обеспечивает возможность получения более объективной прогнозной оценки посредством использования комплекса диагностических признаков, измеренных на 3D-модели патологического очага, полученной по итогам лучевых методов исследования. 2 ил., 3 табл., 3 пр.

 

Область техники, к которой относится изобретение

Изобретение относится к области медицины, а именно урологии, онкоурологии, и может быть использовано для предоперационного планирования и оценки интра - и ранних послеоперационных осложнений, включающих возникновение кровотечений и образование мочевых свищей в первые трое суток после проведения органосохраняющей операции при опухолях паренхимы почек.

Уровень техники

Из уровня техники известны способ оценки интра - и послеоперационных осложнений, наиболее известными среди них являются: шкала PADUA - Preoperative aspects and dimensions used for an anatomical), С-индекс - отношение расстояния от центра опухоли (см) до центра почки к радиусу опухоли (см), а также шкала R.E.N.A.L. [Simmons MN, Ching СВ, Samplaski MK, Park СН, Gill IS. Kidney tumor location measurement using the С index method. J Urol. 2010; 183:1708-13. [PubMed] Kutikov A, Uzzo RG. The R.E.N.A.L. Nephrometry score: A comprehensive standardized system for quantitating renal tumor size, location and depth. J Urol. 2009; 182:844-53. [PubMed] Ficarra V, Novara G, Secco S, Macchi V, Porzionato A, De Caro R, et al. Preoperative aspects and dimensions used for an anatomical (PADUA) classification of renal tumours in patients who are candidates for nephron-sparing surgery. Eur Urol. 2009; 56:786-93. [PubMed].

Однако известные способы являются субъективными, т.к. оценка основана на данных, полученных на основании МСКТ (мультиспиральной компьютерной томографии), которые, в частности, не дают подробной информации о соотношении опухоли с чашечно-лоханочной системой и ее связи с сосудами.

Наиболее близким к заявляемому решению является способ прогнозирования вероятности интра - и ранних послеоперационных осложнений при органосохраняющих операциях при опухолях паренхимы почек с использованием шкалы R.E.N.A.L. [Kutikov A, Uzzo RG. The R.E.N.A.L. Nephrometry score: A comprehensive standardized system for quantitating renal tumor size, location and depth. J Urol. 2009; 182:844-53. [PubMed]. Способ основан на определении следующих параметров: R (radius, размер опухоли в см), Е (exophytic/endophytic - экзофитный или эндофитный характер опухоли), N (nearness, близость опухоли к полостной системе почки или ее синусу, мм), A (anterior, расположение опухоли по передней или задней поверхности почки), L (location, локализация опухоли относительно поперечных линий, проведенных через края почечного синуса), каждый из которых оценивают по изображениям МСКТ в баллах, по сумме которых строят прогноз вероятности интра - и ранних послеоперационных осложнений.

Однако, данный способ основан только на интерпретации изображения МСКТ, и не учитывает комплекс иных значимых анатомических параметров, которые можно получить по итогам 3D моделирования опухоли, что снижает достоверность и точность получения прогнозных оценок. Кроме того, данный способ является сложным для предоперационного планирования, осуществляемого урологом/онкологом, поскольку требует использования специальных знаний в области лучевой диагностики и владения соответствующим программным обеспечением, что повышает риск получения ошибочных умозаключений.

Раскрытие изобретения

Технической проблемой, решаемой изобретением, является создание способа прогнозирования вероятности интра - и ранних послеоперационных осложнений при органосохраняющих операциях по поводу опухолей паренхимы почек, обеспечивающего получение более достоверных и точных прогнозных оценок. Способ основан на построении 3D модели патологического очага, с последующей оценкой оригинального комплекса параметров по 3D нефрометрической шкале.

Техническим результатом, на достижение которого направлено заявленное изобретение, является возможность получения более объективной прогнозной оценки посредством использования комплекса критериев, измеренных на 3D-модели патологического очага, полученной по итогам лучевых методов исследования (например, КТ, микро КТ, МРТ, МСКТ).

Технический результат достигается при реализации способа прогнозирования вероятности интра - и ранних послеоперационных осложнений при органосохраняющих операциях при опухолях паренхимы почек, включающего проведение исследования опухоли паренхимы почек лучевыми методами с построением 3D-модели патологического очага, определение диагностических признаков, в качестве которых используют:

количество артерий, питающих опухоль (x1), которое измеряют в баллах, при этом отсутствие артерий определяют как 0 баллов, наличие от 1 до 3 артерий включительно - 1 балл, более 3-2 балла;

объем опухоли (х2), который измеряют в баллах, при этом опухоли объемом до 20000 voxel присваивают 0 баллов, 20000-40000 voxel - 1 балл, 40001-60000 voxel - 2 балла, более 60000 - 3 балла;

максимальный размер опухоли (x3), который измеряют в мм;

наибольший диаметр артерий (сосудов), питающих опухоль (х4), который измеряют в мм;

расстояние от ближайшего края опухоли до мочеточника или ЧЛС (x5), которое определяется минимальным расстоянием от края опухоли до ближайшей из указанных структур, которое измеряют в мм;

расстояние от края опухоли до магистральных сосудов (х6), которое измеряют в мм, (наименьшее расстояние между опухолью и ближайшим магистральным сосудом, т.е. расстояние от ближайшего края опухоли до ближайшего магистрального сосуда - артерии 1 или 2 порядка).

По полученным значениям рассчитывают значения функций D1 и D2,

D1 = -9,501 + 1,663х1 - 2,212x2 + 0,310х3 + 1,005х4 + 0,437х5 + 0,132х6

D2 = -9,915 + 2,734x1 - 1,663х2 + 0,296х3 + 0,890x4 + 0,336х5 + 0,143х6,

где линейная дискриминантная функция D1 характеризует отсутствие осложнений, линейная дискриминантная функция D2 - наличие осложнений, x1-x6 - значения признаков, включенных в модель.

Согласно способу сравнивают рассчитанные значения D1 и D2, при этом в случае получения большего значения у функции D2 делают вывод о высокой вероятности осложнений, в случае получения большего числа в функции D1 делают вывод о высокой вероятности отсутствия осложнений.

В качестве лучевых методов используют КТ, микро КТ, МРТ.

Краткое описание чертежей

Изобретение поясняется чертежами, где на фиг. 1 представлены ROC-кривые прогнозирования осложнений при оперативном лечении рака почки, полученные при использовании заявляемого способа и другими существующими методами; на фиг. 2 представлена построенная 3D модель опухоли паренхимы почки на основании полученных данных МСКТ.

Осуществление изобретения

Ниже представлено более детальное описание заявляемого способа.

При разработке способа авторами было исследовано 264 пациента, которые были поделены на 2 группы - 221 человек, у которых инра- и послеоперационный период протекал без осложнений (без возникновения кровотечений и образования мочевых свищей в первые трое суток) и 43 пациента, у которых были отмечены осложнения в виде кровопотери более 600 мл и/или образование свищей.

При исследовании проводилась оценка степени связи различных показателей (признаков), характеризующих опухоль паренхимы почек, с прогнозными выводами об интра- и ранних послеоперационных осложнениях с использованием стандартных статистических методик (метод дискриминантного анализа). В результате были отобраны те из них, которые дали коэффициенты корреляции наиболее близкие к 1, что говорит о наиболее сильной взаимосвязи показателей с оцениваемым событием.

В итоговую модель было включено 6 классификационных признаков, на основе которых была сформирована каноническая дискриминантная функция:

максимальный размер опухоли (мм);

расстояние от ближайшего края опухоли до мочеточника или ЧЛС, которое определяется минимальным расстоянием от края опухоли до ближайшей из указанных структур (мм);

количество артерий, питающих опухоль (баллы);

расстояние до магистральных сосудов (мм), т.е. расстояние от ближайшего края опухоли до ближайшего магистрального сосуда - артерии 1 или 2 порядка;

наибольший диаметр сосудов (артерий), питающих опухоль (мм);

объем опухоли (баллы).

Для классификации единиц наблюдения по признакам одного пациента производился расчет линейных дискриминантных функций с коэффициентами каждой из групп. Прогнозируемый случай относится к той группе, для которой дискриминантная функция принимает максимальное значение. Для проверки гипотезы об однородности ковариационных матриц исследуемых групп использовался многомерный М-критерий Бокса. Чувствительность и специфичность комплекса критериев оценивалась при помощи ROC-анализа. Количественная интерпретация результатов проводилась по ROC-кривым с оценкой показателя AUC (Area under ROC curve - площадь под ROC-кривой).

Структурная матрица корреляции дискриминантных переменных с канонической дискриминантной функцией, на основании которой были отобраны переменные, представлена в таблице 1.

Каноническая корреляция, описывающая меру связи между дискриминирующей функцией и сопоставляемыми подгруппами, составила 0,304, что объясняет 30,4% дисперсии исходной бинарной переменной наличия или отсутствия осложнений. Лямбда Уилкса при оценке канонической дискриминантной функции составила 0,908 (χ2=25,114; р<0,001).

Наибольший вклад в результаты классификации из отобранных переменных вносят показатели: количество артерий, питающих опухоль, объем опухоли, расстояние до мочеточника.

Матрицы ковариаций (дисперсий) в группах наблюдения статистически значимо отличались друг от друга по критерию М Бокса (р=0,002).

Коэффициенты линейных моделей дискриминантной функции, включающих в себя классификационные признаки, которые характеризуют принадлежность пациентов к группе с отмеченными интра- или поле операционными осложнениями, представлены в таблице 2.

Исходя из таблицы 2, прогнозирование вероятности интра - и ранних послеоперационных осложнений (при возникновении кровотечений с кровопотерей более 500 мл. и/или образования мочевых свищей в первые трое суток) при оперативном лечении рака почки осуществляют посредством определения D1 и D2.

где D1 - линейная дискриминантная функция, моделирующая отсутствие осложнений; D2 - линейная дискриминантная функция, моделирующая наличие осложнений (кровопотеря более 500 мл и/или возникновение свища); x1-x6 - значения признаков, включенных в модель.

При получении двух значений функций D1 и D2 производят их сравнение, и в случае получения большего значения у функции D2 делают вывод о высокой вероятности осложнений, в случае получения большего числа в функции D1 делают вывод о высокой вероятности отсутствия осложнений.

Итоговая классификация наблюдений на основании полученных дискриминантных функций представлена в таблице 3.

Чувствительность данной модели в плане предсказания осложнений составила 69,8%, специфичность модели составила 65,2%. Общая точность модели - 65,9%.

Для сравнения, для аналогичной дискриминантной модели с использованием в качестве предиктора индекса RENAL чувствительность составила 72,1%, специфичность - 53,2%, общая точность - 56,3%; для модели с использованием индекса PADOVA - чувствительность 67,4%, специфичность - 66,5%, общая точность - 66,7%. Модель с включением С-индекса показывает чувствительность 72,1%, при этом отмечена самая низкая специфичность - 46,6%, общая точность модели с использованием С-индекса составила 50,8%. Таким образом, прогностическая точность модели с использованием набора предикторов осложнений сопоставима с моделью с использованием индекса PADOVA, а по специфичности и общей точности превосходит R.E.N.A.L. и С-индекс (фиг. 1).

Для реализации заявляемого способа всем пациентам перед оперативным лечением выполняют лучевую диагностику, например, КТ, микро КТ, МРТ, МСКТ. По полученным данным сроят 3D-модель патологического очага. Построение 3D-модели может быть осуществлено с использованием любых известных из уровня техники программно-реализуемых средств, обеспечивающих адекватную визуализацию анатомических структур, оцениваемых по предложенной шкале (максимальный размер опухоли, расстояние до мочеточника и\или ЧЛС, количество артерий, питающих опухоль, расстояние до магистральных сосудов, диаметр сосудов (артерий), питающих опухоль, объем опухоли (voxel)).

В качестве ПО может быть использована, например, программа Amira версии 5.4.5. (https://amira.software.informer.com/5.6/). В случае необходимости корректировки полученной 3D-модели - она может быть осуществлена, например, с помощью программного обеспечения Amira (VisageImaging).

Для построения 3D модели в программе Amira полученные данные (изображения) с помощью КТ, микро КТ, МРТ, 3D микроскопии и другими методами, загружают в программу Amira, производят фильтрацию (удаление артефактов) и предварительную обработку изображений, формируют 3D-изображение из полученных данных. На полученной модели выделяют анатомические структуры, которые измеряют и анализируют, визуализируют их пространственное взаимоотношение.

3D-моделирование позволяет без искажений эффективно совместить на одном интегральном изображении все четыре фазы визуализации (контрастирования): 1 - нативное исследование, 2 - артериальную фазу, 3 - паренхиматозную, 4 - экскреторную, что дает исчерпывающую информацию об анатомических особенностях пораженной опухолевым процессом почки, такие как количество сосудов, питающих опухоль, их диаметр, соотношение опухоли и ЧЛС и т.д.

Оценку риска/вероятности интра - и ранних послеоперационных осложнений при органосохраняющих операциях при опухолях паренхимы почек производят по указанным выше формулам с использованием измеренных параметров (см. Таблицу 1).

Ниже представлены примеры реализации заявляемого изобретения.

Пример 1. Пациент А., 47 лет.

Анамнез: случайно выявленное образование при ультразвуковом исследовании. По данным МСКТ выявлена опухоль правой почки размером до 50 мм. На основании полученных данных МСКТ выполнено 3D моделирование (фиг. 2).

В качестве предоперационного планирования выполнен расчет вероятности осложнений при органосохраняющем пособии.

По данным 3D моделирования у пациента выявлены:

одна артерия, питающая опухоль (х1 = 1 балл);

объем опухоли составил 63000 voxel (х2 = 3 балла);

максимальный размер опухоли составил 52.31 мм (х3 = 52.31);

диаметр артерии, питающей опухоль, составил 2.17 мм (x4 = 2.17),

минимальное расстояние от ЧЛС или мочеточника до опухоли составило 1.4 мм (x5 = 1.4);

минимальное расстояние от опухоли до магистральных сосудов (почечная артерия или сегментарные артерии первого порядка) составило 1.37 мм (х6 = 1.37).

Далее по формулам (1) и (2) были рассчитаны значения линейной дискриминантной функции D1 и D2. Значение D1 составило 4.71559, значение D2 составило 5.91137.

D1 = -9,501 + 1,663x1 - 2,212x3 + 0,310x52.31 + 1,005x2.17 + 0,437x1.4 + 0,132x1.37 = 4.71559

D2 = -9,915 + 2,734x1 - 1,663x3 + 0,296x52.31 + 0,890x2.17 + 0,336x1.4 + 0,143x1.37 = 5.91137

Полученное значение D2 превысило значение D1, у пациента по данным произведенных расчетов перед операцией выявлен высокий риск вероятности осложнений.

Пациенту была выполнена лапароскопическая энуклеаация опухоли почки. В раннем послеоперационном периоде (через 4 часа после операции возникло кровотечение из зоны операции, что потребовало нефрэктомии).

Таким образом, заявляемый способ показал свою состоятельность и возможность использования в практической работе.

Пример 2. Пациент Б., 65 лет.

Анамнез: случайно выявленное образование при ультразвуковом исследовании. По данным МСКТ выявлена опухоль правой почки размером до 60 мм. На основании полученных данных МСКТ выполнено 3D моделирование. В качестве предоперационного планирования выполнен расчет вероятности осложнений при органосохраняющем пособии.

По данным 3D моделирования у пациента выявлены:

две артерии, питающие опухоль (х1 =1 балл);

объем опухоли составил 61200 voxel (х2 = 3 балла);

максимальный размер опухоли составил 65 мм (x3 = 65);

наибольший диаметр артерии, питающей опухоль, составил 2.0 мм (x4 = 2.0) (при наличии более одной артерии измеряют диаметр большей артерии);

минимальное расстояние от ЧЛС до опухоли составило 1 мм (x5 = 1),

минимальное расстояние от опухоли до магистральных сосудов (почечная артерия или сегментарные артерии первого порядка) составило 20 мм (х6 = 20).

Далее по формулам (1) и (2) были рассчитаны значения линейной дискриминантной функции D1 и D2. Значение D1 составило 10.763, значение D2 составило 12.046.

Полученное значение D2 превысило значение D1, у пациента по данным произведенных расчетов перед операцией выявлен высокий риск вероятности осложнений.

Пациенту была выполнена лапароскопическая энуклеаация опухоли почки. В раннем послеоперационном периоде (через 1 час после операции) по дренажу начала выделяться моча (образовался мочевой свищ).

Пример 3. Пациент X., 55 лет.

Анамнез: случайно выявленное образование при ультразвуковом исследовании. По данным МСКТ выявлена опухоль левой почки размером до 30 мм. На основании полученных данных МСКТ выполнено 3D моделирование. В качестве предоперационного планирования выполнен расчет вероятности осложнений при органосохраняющем пособии.

По данным 3D моделирования у пациента выявлены:

артерии, питающие опухоль, не определяются (х1 = 0 баллов);

объем опухоли составил 35230 (x2 = 1 балл);

максимальный размер опухоли составил 30 мм (х3 = 30);

диаметр артерии, питающей опухоль - артерии не обнаружены (x4 = 0);

минимальное расстояние от ЧЛС до опухоли составило 35 мм (x5 = 35),

минимальное расстояние от опухоли до магистральных сосудов (почечная артерия или сегментарные артерии первого порядка) составило 45 мм (х6 = 45).

Далее по формулам (1) и (2) были рассчитаны значения линейной дискриминантной функции D1 и D2. Значение D1 составило 18.822, значение D2 составило 15.497.

Полученное значение D1 превысило значение D2, у пациента по данным произведенных расчетов перед операцией выявлен низкий риск вероятности осложнений.

Послеоперационный период протекал без осложнений.

Способ прогнозирования вероятности интра- и ранних послеоперационных осложнений при органосохраняющих операциях при опухолях паренхимы почек, включающий проведение исследования опухоли паренхимы почек лучевыми методами с построением 3D-модели патологического очага, определение диагностических признаков, в качестве которых используют:

количество артерий, питающих опухоль (х1), которое измеряют в баллах, при этом отсутствие артерий определяют как 0 баллов, наличие от 1 до 3 артерий включительно - 1 балл, более 3 - 2 балла;

объем опухоли (х2), который измеряют в баллах, при этом опухоли объемом до 20000 voxel присваивают 0 баллов, 20000-40000 voxel - 1 балл, 40001-60000 voxel - 2 балла, более 60000 voxel - 3 балла;

максимальный размер опухоли (х3), который измеряют в мм;

наибольший диаметр артерий, питающих опухоль (х4), который измеряют в мм;

расстояние от ближайшего края опухоли до мочеточника или ЧЛС (x5), которое измеряют в мм;

расстояние от края опухоли до магистральных сосудов (х6), которое измеряют в мм,

по полученным значениям рассчитывают значения функций D1 и D2:

D1 = -9,501 + 1,663х1 - 2,212x2 + 0,310х3 + 1,005х4 + 0,437х5 + 0,132х6,

D2 = -9,915 + 2,734x1 - 1,663х2 + 0,296х3 + 0,890x4 + 0,336х5 + 0,143х6,

где функция D1 характеризует отсутствие осложнений, D2 - наличие осложнений, сравнивают рассчитанные значения D1 и D2, при этом в случае получения большего значения у функции D2 делают вывод о высокой вероятности осложнений, в случае получения большего числа в функции D1 делают вывод о высокой вероятности отсутствия осложнений.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к области медицинского приборостроения и может быть использовано в диагностике и изучении очаговых и диффузных новообразований в онкологии, гепатологии, маммологии, эндокринологии и других отраслях медицины, а также в приборостроении при изготовлении медицинской техники.
Изобретение относится к медицине, а именно к стоматологии, и предназначено для использования при измерении апикального базиса челюстей в ортопедической, хирургической стоматологии и ортодонтии.
Изобретение относится к области медицины, а именно к хирургической стоматологии и челюстно-лицевой хирургии, и может быть использовано для хирургического доступа к кости верхней челюсти при выполнении ортогнатического вмешательства.

Группа изобретений относится к медицинской технике, а именно к средствам для рентгеновской фазово-контрастной визуализации томосинтеза. Устройство рентгеновского детектора содержит линейные детекторы, при этом каждый линейный детектор выполнен с возможностью обнаруживать муаровый паттерн по меньшей мере в части рентгеновского пучка, падающего на такой линейный детектор, при этом каждый линейный детектор содержит независимые линии детектора, и притом ширина W каждого линейного детектора равна одному периоду или кратному целому числу периодов муарового паттерна.

Использование: для оценки качества цифрового рентгеновского динамического изображения. Сущность изобретения заключается в том, что оценочное средство содержит: приводную часть, имеющую поворотную ось, кожух, который удерживает приводную часть внутри себя, пластинчатый корпус, расположенный вдоль внешней периферии кожуха и имеющий множество участков с различными коэффициентами поглощения рентгеновского излучения, иповоротный диск, прикрепленный разъемным образом к поворотной оси приводной части, содержащий множество проволочных стержней и выполненный с возможностью поворота за счет поворота поворотной оси таким образом, что указанное множество проволочных стержней пересекает рентгеновское излучение, которым облучают указанный пластинчатый корпус.

Группа изобретений относится к медицинской технике, а именно к средствам перфузионной визуализации. Устройство содержит компьютерный томограф, содержащий область визуализации, для визуализации представляющей интерес ткани пациента, выполненный с возможностью генерации данных о перфузии по меньшей мере представляющей интерес ткани, определитель бесконтактного параметра пульсации крови, выполненный с возможностью определения параметров пульсации крови на или около представляющей интерес ткани, и определитель параметра перфузии-пульсации, который определяет параметр перфузии-пульсации на основании данных о перфузии и параметров пульсации крови, причем компьютерный томограф содержит гентри, и определитель бесконтактного параметра пульсации крови установлен так, что он способен к визуализации субъекта, расположенного внутри гентри компьютерного томографа.

Изобретение относится к медицинской технике и предназначено для фотодинамической визуализации для дифференциации путей лимфооттока. Устройство содержит первый блок ИК-излучения, излучатель которого выполнен в виде светодиода, максимум ИК-излучения которого соответствует 660 нм, ССД-камеру с оптическим фильтром первого блока, выполненным с ограничением по длине волны 760 нм, регистратор, блок видимого излучения и второй блок ИК-излучения.
Изобретение относится к медицине, а именно к педиатрии, и может быть использовано для диагностики остеомиелита у детей. Используют клинические, лабораторные и лучевые диагностические критерии.

Изобретение относится к медицине, а именно к ультразвуковой диагностике и рентгенологии. Способ комплексного клинико-рентген-сонографического обследования молочных желез включает сбор анамнеза, проведение рентгеновской маммографии в двух проекциях: медиалатеральной (MLO) и краниокаудальной (СС), проведение первого чтения маммограмм с выдачей заключения первого чтения, проведение второго чтения маммограмм с выдачей заключения второго чтения по системе BI-RADS, проведение ультразвукового исследования молочной железы в режиме серой шкалы и с применением методики цветового картирования.

Изобретение относится к области медицины, а именно к области лучевой диагностики, и может быть использовано для определения локализации опухолевой обструкции билиарного тракта и степени ее распространенности.

Изобретение относится к области медицины и может быть использовано в гигиене труда при определении степени утомления работника, выполняющего виды работ, требующих повышенной концентрации внимания.
Изобретение относится к области медицины, а именно к эндокринологии, онкологии, и может быть использовано при определении риска прогрессирования метаболических нарушений при опухоли поджелудочной железы.
Изобретение относится к медицине. На прегравидарном этапе у пациенток группы риска, которая выделена по анамнестическим данным, определяют полиморфизмы генов фолатного цикла и PAI-1.

Изобретение относится к медицинской технике. Радиоканальный комплекс домашней телемедицины содержит пульт скорой медицинской помощи для экстренной связи с центром контроля состояния пациента, включающим в себя радиомодем мегагерцевого диапазона, а также установленный в месте нахождения пациента комплект блоков измерения параметров жизненно важных функций и радиомодем сети гигагерцевого диапазона.

Изобретение относится к области медицины, а именно к судебной медицине. Для определения биологического возраста человека проводят расчет по формуле: AGE=76,250+6,549×А-1,704×В+0,00516×С+0,000000708×D+0,043×Е-11,143×F, где AGE - предполагаемый возраст трупа или живого лица, А - инволюция сустава Крювелье (0-6 баллы), В - среднеквадратичное отклонение яркости точек структуры губчатого вещества Блюменбахова ската и спинки турецкого седла (пиксели), С - дисперсия яркости изображения структуры губчатого вещества Блюменбахова ската (пиксели), D - четвертый центральный момент яркости структуры губчатого вещества Блюменбахова ската (пиксели), Е - разность расположения условных центров ЛП и КП по вертикали, F - отношение размеров пазух (ЛП/КП).

Группа изобретений относится к медицине, а именно к абдоминальному обнаружению материнских и/или фетальных электрофизиологических сигналов. Накладка с электродами содержит гибкую подложку, взаимосвязывающую электроды, и блок модуля для разъемного сопряжения с электронным считывающим устройством для обнаружения материнского и/или фетального электрофизиологического сигнала на электродах.

Изобретение относится к медицине, а именно кардиологии, функциональной и ультразвуковой диагностике, и предназначено для оценки должной массы миокарда левого желудочка сердца.

Изобретение относится к области медицины, а именно к оториноларингологии, и может быть использовано для прогноза возникновения парафарингеального абсцесса. Проводят балльную оценку следующих тестов: длительность заболевания от 4 до 7 дней, возраст пациента от 41 до 50 лет, возраст пациента от 51 до 60 лет, мужской пол, отек в подчелюстной области; отек в области m.

Группа изобретений относится к медицинской технике, а именно к средствам перфузионной визуализации. Устройство содержит компьютерный томограф, содержащий область визуализации, для визуализации представляющей интерес ткани пациента, выполненный с возможностью генерации данных о перфузии по меньшей мере представляющей интерес ткани, определитель бесконтактного параметра пульсации крови, выполненный с возможностью определения параметров пульсации крови на или около представляющей интерес ткани, и определитель параметра перфузии-пульсации, который определяет параметр перфузии-пульсации на основании данных о перфузии и параметров пульсации крови, причем компьютерный томограф содержит гентри, и определитель бесконтактного параметра пульсации крови установлен так, что он способен к визуализации субъекта, расположенного внутри гентри компьютерного томографа.

Группа изобретений относится к набору и способу для определения концентрации аналита в физиологической жидкости пользователя. При этом обратимо подсоединяют модуль считывания данных к сенсорному модулю и передают измерительные данные из сенсорного модуля в модуль считывания данных посредством беспроводной связи в ближнем поле.

Изобретение относится к области медицины, а именно к урологии, онкоурологии, и может быть использовано для предоперационного планирования и оценки интра- и ранних послеоперационных осложнений. Диагностическими признаками являются количество артерий, питающих опухоль, объем опухоли, максимальный размер опухоли, наибольший диаметр артерий, питающих опухоль, расстояние от ближайшего края опухоли до мочеточника или ЧЛС, расстояние от края опухоли до магистральных сосудов. По заявленным формулам определяют D1 и D2. Сравнивают рассчитанные значения D1 и D2. При этом в случае получения большего значения у функции D2 делают вывод о высокой вероятности осложнений. В случае получения большего числа в функции D1 делают вывод о высокой вероятности отсутствия осложнений. Способ обеспечивает возможность получения более объективной прогнозной оценки посредством использования комплекса диагностических признаков, измеренных на 3D-модели патологического очага, полученной по итогам лучевых методов исследования. 2 ил., 3 табл., 3 пр.

Наверх