A CLINICAL CASE OF ABDOMINAL PREGNANCY WITH PRESERVATION OF THE WOMAN’S REPRODUCTIVE POTENTIAL

Authors: Любовь Борисовна Николаева, Лилия Фаритовна Лебединская, Елена Сергеевна Гордеева, Ирина Юрьевна Стрюк, Владимир Алексеевич Баранов, Вадим Гельевич Мозес

Source: Медицина в Кузбассе, Vol 24, Iss 3, Pp 108-114 (2025)

Subject Terms: брюшная, внематочная, эктопическая беременность, ультразвуковое исследование, несвоевременность диагностики, постгеморрагическая анемия, критическое акушерское состояние, Medicine

File Description: electronic resource

Relation: https://mednauki.ru/index.php/MK/article/view/1311; https://doaj.org/toc/1819-0901; https://doaj.org/toc/2588-0411

Access URL: https://doaj.org/article/fdbb62260dae4532b846bcf2867e25a1

РЕДКИЙ СЛУЧАЙ ТОТАЛЬНОГО АНОМАЛЬНОГО ДРЕНАЖА ЛЕГОЧНЫХ ВЕН: ОПИСАНИЕ СЛУЧАЯ И ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

Authors: А. Р. Плоцкий, Е. А. Сергей, Е. И. Лупачик, В. Н. Кононов

Source: Žurnal Grodnenskogo Gosudarstvennogo Medicinskogo Universiteta, Vol 23, Iss 4, Pp 370-376 (2025)

Subject Terms: беременность, врожденные пороки сердца, тотальный аномальный дренаж легочных вен, ультразвуковое исследование, пренатальный скрининг, Medicine

File Description: electronic resource

Relation: http://journal-grsmu.by/index.php/ojs/article/view/3322; https://doaj.org/toc/2221-8785; https://doaj.org/toc/2413-0109

Access URL: https://doaj.org/article/dfcd5190e36b4b9a95d882fda3826849

Ультразвуковой мониторинг легких при COVID-19 пневмониях в ОРИТ: межэкспертная повторяемость при выполнении врачами анестезиологами-реаниматологами: ретроспективное двухцентровое когортное исследование

Source: Вестник интенсивной терапии, Iss 4 (2024)

Subject Terms: RC86-88.9, отделение реанимации и интенсивной терапии, COVID-19, пневмония, Medical emergencies. Critical care. Intensive care. First aid, ультразвуковое исследование легких

Access URL: https://doaj.org/article/d73b42b0fe3946e1baad3ef4af7d85c8

Artificial intelligence for detecting and quantifying steatotic liver disease

Authors: Mohammed Faiz Shajahan, Inesa I. Toaca, Olga Stefanet, Angela Peltec

Source: Sănătate Publică, Economie şi Management în Medicină 102 (5) 173-179

Subject Terms: искусственный интеллект, ultrasound, inteligenţă artificială, hepatic steatosis, învățare profundă, Deep learning, стеатоз печени, steatoza hepatică, машинное обучение, machinelearning, ultrasunete, Artificial Intelligence, ficat gras, învăţare automată, жировая болезнь печени, глубокоеобучение, ультразвуковое исследование, fatty liver

File Description: application/pdf

Access URL: https://ibn.idsi.md/vizualizare_articol/215795

Особенности, влияющие на чувствительность ультразвукового исследования в диагностике абдоминальной боли у детей. Обзор литературы

Authors: Равил Фаткулислямович Махмутов, Глеб Александрович Новиков

Source: University Therapeutic Journal, Vol 7, Iss 3 (2025)

Subject Terms: диагностика, абдоминальная боль, ультразвуковое исследование, дети, Medicine

File Description: electronic resource

Relation: https://ojs3.gpmu.org/index.php/Un-ther-journal/article/view/6668; https://doaj.org/toc/2713-1912; https://doaj.org/toc/2713-1920

Access URL: https://doaj.org/article/3c210e15ca894c93a8edb8a1100ebfda

УЛЬТРАЗВУКОВЫЕ ГЕМОДИНАМИЧЕСКИЕ ПАРАМЕТРЫ ПОЧЕК ПРИ ПАТОЛОГИИ ВЕРХНИХ МОЧЕВЫХ ПУТЕЙ

Subject Terms: urinary tract, kidney, dopplerometry, мочевые пути, ultrasound, патология, pathology, допплерометрия, ультразвуковое исследование, почки

ОБОСНОВАНИЕ И ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ КЛАССИФИКАЦИИ РАСПОЛОЖЕНИЙ ЧЕРВЕОБРАЗНОГО ОТРОСТКА И АЛГОРИТМА ЕГО ПОИСКА ПРИ ТРАНСАБДОМИНАЛЬНОМ УЛЬТРАЗВУКОВОМ ИССЛЕДОВАНИИ У ПАЦИЕНТОВ С ПОДОЗРЕНИЕМ НА ОСТРЫЙ АППЕНДИЦИТ

Authors: А. М. Побылец, П. В. Гарелик, С. И. Кояло, Е. И. Козак

Source: Žurnal Grodnenskogo Gosudarstvennogo Medicinskogo Universiteta, Vol 23, Iss 1, Pp 31-40 (2025)

Subject Terms: аппендицит, червеобразный отросток, ультразвуковое исследование, классификация, алгоритм, купол слепой кишки, Medicine

File Description: electronic resource

Relation: http://journal-grsmu.by/index.php/ojs/article/view/3240; https://doaj.org/toc/2221-8785; https://doaj.org/toc/2413-0109

Access URL: https://doaj.org/article/2e4b2d6c092f4c06ab9da2d8486fcdd5

ОСТРЫЙ ГНОЙНЫЙ ПИЕЛОНЕФРИТ (ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ). ЧАСТЬ I – ДИАГНОСТИКА

Authors: Д. М. Василевич

Source: Žurnal Grodnenskogo Gosudarstvennogo Medicinskogo Universiteta, Vol 23, Iss 1, Pp 5-12 (2025)

Subject Terms: острый гнойный пиелонефрит, диагностика, ультразвуковое исследование, компьютерная томография, вероятные и абсолютные признаки, Medicine

File Description: electronic resource

Relation: http://journal-grsmu.by/index.php/ojs/article/view/3234; https://doaj.org/toc/2221-8785; https://doaj.org/toc/2413-0109

Access URL: https://doaj.org/article/9237cd09a4344fd7b6be16996e8fd904

УЛЬТРАЗВУКОВОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ КАК СОВРЕМЕННЫЙ МЕТОД ДИАГНОСТИКИ «ТРУДНЫХ ДЫХАТЕЛЬНЫХ ПУТЕЙ»

Authors: Р. Э. Якубцевич, А. В. Полудень

Source: Žurnal Grodnenskogo Gosudarstvennogo Medicinskogo Universiteta, Vol 22, Iss 6, Pp 534-537 (2025)

Subject Terms: анестезиология и реанимация, ультразвуковое исследование, трудная интубация, «трудные дыхательные пути», предикторы трудной интубации, Medicine

File Description: electronic resource

Relation: http://journal-grsmu.by/index.php/ojs/article/view/3210; https://doaj.org/toc/2221-8785; https://doaj.org/toc/2413-0109

Access URL: https://doaj.org/article/1e63ebc8e8c944adba0fa37482f05458

МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ОПИСАНИЯ ФОРМ КАМНЕЙ В ПОЧКАХ НА ОСНОВЕ ИХ ГЕОМЕТРИЧЕСКИХ ОСОБЕННОСТЕЙ

Authors: Beknazarova S.S.

Subject Terms: kidney stones, mathematical modeling, geometric characteristics, image segmentation, threshold method, diagnostics, lithotripsy, volume, shape, medical images, computed tomography, ultrasound, shape analysis, individualized treatment, мочекаменная болезнь, камни в почках, математическое моделирование, геометрические характеристики, сегментация изображений, пороговый метод, диагностика, литотрипсия, объем, форма, медицинские изображения, компьютерная томография, ультразвуковое исследование, анализ формы, индивидуализированное лечение, buyrak toshlari, matematik modellashtirish, geometrik xususiyatlar, tasvir segmentatsiyasi, chegara usuli, diagnostika, litotripsiya, hajm, shakl, tibbiy tasvirlar, kompyuter tomografiyasi, ultratovush, shakl tahlili, individual davolash

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МОРФОМЕТРИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК СЕЛЕЗЕНКИ СТУДЕНТОВ РАЗНЫХ ЭТНИЧЕСКИХ ГРУПП

Subject Terms: морфометрия, селезенка, этническая принадлежность, студенты, ультразвуковое исследование, половые различия, антропология, этнические различия, диагностика заболеваний

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МОРФОМЕТРИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК СЕЛЕЗЕНКИ СТУДЕНТОВ РАЗНЫХ ЭТНИЧЕСКИХ ГРУПП

Subject Terms: морфометрия, селезенка, этническая принадлежность, студенты, ультразвуковое исследование, половые различия, антропология, этнические различия, диагностика заболеваний

Применение нейросети для первичного анализа состояния печени по УЗИ

Contributors: Витько, Е. А., науч. рук.

Subject Terms: диагностика, нейронные сети, печень, ультразвуковое исследование, нейросети

File Description: application/pdf

Access URL: https://rep.vsu.by/handle/123456789/47214

Possibilities of imaging methods in the diagnosis of soft tissue tumors: a review ; Возможности методов медицинской визуализации в диагностике образований мягких тканей: обзор

Authors: E. A. Busko, E. S. Lyubimskaya, K. V. Kozubova, R. A. Kadyrleev, T. N. Trofimova, E. V. Kostromina, P. Yu. Grishko, G. V. Zinovev, O. I. Baykalova, S. L. Trofimov, Ya. P. Zorin, V. V. Ryazanov, I. A. Burovick, S. S. Bagnenko, Е. А. Бусько, Э. С. Любимская, К. В. Козубова, Р. А. Кадырлеев, Т. Н. Трофимова, Е. В. Костромина, П. Ю. Гришко, Г. В. Зиновьев, О. И. Байкалова, С. Л. Трофимов, Я. П. Зорин, В. В. Рязанов, И. А. Буровик, С. С. Багненко

Source: Diagnostic radiology and radiotherapy; Том 15, № 4 (2024); 23-31 ; Лучевая диагностика и терапия; Том 15, № 4 (2024); 23-31 ; 2079-5343

Subject Terms: КУУЗИ, soft tissue tumor, Ultrasound, MRI, CEUS, образования мягких тканей, ультразвуковое исследование, магнитно-резонансное исследование, контрастно-усиленное ультразвуковое исследование

File Description: application/pdf

Relation: https://radiag.bmoc-spb.ru/jour/article/view/1047/666; Choi J.H., Ro J.Y. The 2020 WHO classification of tumors of soft tissue: selected changes and new entities // Advances in anatomic pathology. 2021. Vol. 28, No. 1. P. 44–58. doi:10.1097/PAP.0000000000000284.; Siegel R.L., Miller K.D., Jemal A. et al. Cancer statistics, 2019 // CA Cancer J. Clin. 2019. Vol. 69, No. 1. P. 7–34. doi:10.3322/caac.21551.; Crombé A., Kind M., Fadli D. et al. Soft-tissue sarcoma in adults: Imaging appearances, pitfalls and diagnostic algorithms // Diagnostic and Interventional Imaging. 2023. Vol. 104. Р. 207–220. https://doi.org/10.1016/j.diii.2022.12.001.; Зайцев А.Н., Черная А.В., Ульянова Р.Х. и др. Выявление и дифференциация местного рецидива саркомы мягких тканей на фоне послеоперационных изменений с помощью эхографии // Онкологический журнал: лучевая диагностика, лучевая терапия. 2023. Т. 6, № 3. С. 24–31.; Nakamura T., Matsumine A., Matsubara T. et al. The symptom-to-Diagnosis delay in soft tissue sarcoma influence the overall survival and the development of distant metastasis // J. Surg. Oncol. 2011. Vol. 104, No 7. P. 771–775. doi:10.1002/jso.22006.; Oettel D.J., Bernard S.A. Review of primary superficial soft tissue mesenchymal tumors of malignant or intermediate biological potential // Skeletal Radiol. 2023. Vol. 52. P. 435–445. doi:10.1007/s00256-022-04127-0.; Зиновьев Г.В., Гафтон Г.И., Новиков С.Н. и др. Результаты лечения локально-рецидивирующих сарком мягких тканей конечностей // Вопросы онкологии. 2018. T. 64, № 3. С. 408–413.; Ozturk M., Selcuk M.B., Polat A.V. et al. The diagnostic value of ultrasound and shear wave elastography in the differentiation of benign and malignant soft tissue tumors // Skeletal Radiol. 2020. Vol. 49. P. 1795–1805. doi:10.1007/s00256–020–03492-y.; Cohen J. Riishede I., Carlsen J.F. et al. Can strain elastography predict malignancy of soft tissue tumors in a tertiary sarcoma center? // Diagnostics. 2020. Vol. 10, No. 3. P. 148. doi: https://doi.org/10.3390/diagnostics10030148.; Wu M., Ren A., Xu D. et al. Diagnostic performance of elastography in malignant soft tissue tumors: A systematic review and meta-analysis // Ultrasound in Medicine & Biology. 2021. Vol. 47, No. 4. P. 855–868. doi: https://doi.org/10.1016/j.ultrasmedbio.2020.12.017.; Кадырлеев Р.А., Багненко С.С., Бусько Е.А. и др. Мультипараметрическое ультразвуковое исследование с контрастным усилением кистозных образований почки в сопоставлении с методом компьютерной томографии // Медицинская визуализация. 2023. T. 27, № 1. C. 89–98.; Loizides A., Peer S., Plaikner M. et al. Perfusion pattern of musculoskeletal masses using contrast-enhanced ultrasound: a helpful tool for characterisation? // European radiology. 2012. Vol. 22. P. 1803–1811. doi: https://doi.org/10.1007/s00330-012-2407-4.; Wang P., Wu M., Li A. et al. Diagnostic value of contrast-enhanced ultrasound for differential diagnosis of malignant and benign soft tissue masses: a meta-analysis // Ultrasound in Medicine & Biology. 2020. Vol. 46, No. 12. P. 3179–3187. doi:10.1016/j.ultrasmedbio.2020.08.011.; Hu Y., Li A., Wu M. et al. Added value of contrast-enhanced ultrasound to conventional ultrasound for characterization of indeterminate soft-tissue tumors // The British Journal of Radiology. 2023. Vol. 96, No. 1141. P. 20220404. doi: https://doi.org/10.1259/bjr.20220404.; Зиновьев Г.В., Гафтон Г.И., Бусько Е.А. и др. Эффективность трепан-биопсии опухолей мягких тканей под контрастно-усиленной ультразвуковой навигацией // Саркомы костей, мягких тканей и опухоли кожи. 2017. T. 2. C. 32–38.; Daniels S.P., Mankowski Gettle L., Blankenbaker D.G. et al. Contrast-enhanced ultrasound-guided musculoskeletal biopsies: our experience and technique // Skeletal Radiology. 2021. Vol. 50. P. 673–681. doi: https://doi.org/10.1007/s00256-020-03604-8.; Сафин И.Р., Турсуметов Д.С., Родионова А.Ю. Саркомы мягких тканей: руководство для врачей. М.: ГЭОТАР-Медиа, 2021. 112 с.; Berquist T.H., Ehman R.L., King B.F. et al. Value of MR imaging in differentiating benign from malignant soft-tissue masses: study of 95 lesions // AJR. American Journal of Roentgenology. 1990. Vol. 155, No. 6. P. 1251–1255. doi: https://doi.org/10.2214/ajr.155.6.2122675.; Pernas O.R., Aguirre H.N., Yeregui S.T. et al. Role of diffusion-weighted MR imaging in the initial diagnosis of soft tissue tumours // Radiología (English Edition). 2023. P. 2173–5107. doi:10.1016/j.rxeng.2023.09.008.; Von Mehren M.M., Kane J.M., Agulnik et al. Soft tissue sarcoma, version 2.2022, NCCN clinical practice guidelines in oncology // Journal of the National Comprehensive Cancer Network. 2022. Vol. 20, No. 7. P. 815–833. doi: https://doi.org/10.6004/jnccn.2022.0035.; Kransdorf M.J., Murphey M.D. et al. ACR Appropriateness Criteria((R)) Soft-Tissue Masses // J. Am. Coll Radiol. 2018. Vol. 15, No. 5. P. S189–97. doi: https://doi.org/10.1016/j.jacr.2018.03.012.; Sedaghat S., Sedaghat M., Meschede J. et al. Diagnostic value of MRI for detecting recurrent soft-tissue sarcoma in a long-term analysis at a multidisciplinary sarcoma center // BMC Cancer. 2021. Vol. 21. P. 1–8. doi: https://doi.org/10.1186/s12885-021-08113-y.; Колобанова Е.С., Медведева Б.М. Возможности диффузионно-взвешенной МРТ в дифференциальной диагностике ранних рецидивов забрюшинных липосарком и послеоперационных изменений // Онкологический журнал: лучевая диагностика, лучевая терапия. 2021. T. 4, № 3. C. 44–55.; Goldman L.H., Perronne L., Alaia E.F. et al. Does magnetic resonance imaging after diagnostic ultrasound for soft tissue masses change clinical management? // Journal of Ultrasound in Medicine. 2021. Vol. 40, No. 8. P. 1515–1522. doi:10.1002/jum.15529.; Singer A.D., Wong P., Umpierrez M. et al. The accuracy of a novel sonographic scanning and reporting protocol to survey for soft tissue sarcoma local recurrence // Skeletal Radiol. 2020. Vol. 49. P. 2039–2049. doi:10.1007/s00256-020-03520-x.; Gruber L., Loizides A., Luger A.K. et al. Soft-tissue tumor contrast enhancement patterns: diagnostic value and comparison between ultrasound and MRI // American Journal of Roentgenology. 2017. Vol. 208, No. 2. P. 393–401. doi: https://doi.org/10.2214/AJR.16.16859.

Availability: https://radiag.bmoc-spb.ru/jour/article/view/1047
https://doi.org/10.22328/2079-5343-2024-15-4-23-31

LUCH-D — прогностическая модель развития острой дыхательной недостаточности в послеоперационный период у детей грудного возраста после радикальных кардиохирургических операций на основе оригинального протокола ультразвукового исследования легких: пилотное рандомизированное контролируемое исследование

Authors: А. А. Пфейфер, А. Ю. Миллер, С. А. Гурченко, К. А. Ильиных, В. А. Сакович, Алексей Иванович Грицан

Source: Вестник интенсивной терапии, Iss 2 (2025)

Subject Terms: кардиохирургические процедуры, врожденные пороки сердца, заболевания легких, ультразвуковое исследование, отделение интенсивной терапии, ребенок, Medical emergencies. Critical care. Intensive care. First aid, RC86-88.9

File Description: electronic resource

Relation: https://intensive-care.ru/index.php/acc/article/view/746; https://doaj.org/toc/1726-9806; https://doaj.org/toc/1818-474X

Access URL: https://doaj.org/article/93270eb987c44beab591398a7544e7c9

Разработка модифицированной формулы ультразвуковой оценки объема желудка: проспективное наблюдательное исследование

Authors: Роман Евгеньевич Лахин, А. Т. Геттуев, Ю. Ю. Михайлюк, Л. В. Арсентьев, Е. Ю. Струков, С. Н. Кучина

Source: Вестник интенсивной терапии, Iss 2 (2025)

Subject Terms: ультразвуковое исследование, желудок, содержимое желудка, регрессионный анализ, Medical emergencies. Critical care. Intensive care. First aid, RC86-88.9

File Description: electronic resource

Relation: https://intensive-care.ru/index.php/acc/article/view/741; https://doaj.org/toc/1726-9806; https://doaj.org/toc/1818-474X

Access URL: https://doaj.org/article/2229a317241a4e03bf75a4fb2045adc4

АНАЛИЗ УЛЬТРАЗВУКОВЫХ СКАНОВ ЧЕРВЕОБРАЗНОГО ОТРОСТКА У ПАЦИЕНТОВ С ПОДОЗРЕНИЕМ НА ОСТРЫЙ АППЕНДИЦИТ

Authors: А. М. Побылец, А. В. Копыцкий, И. И. Цилиндзь, И. Т. Цилиндзь, Е. И. Козак, Е. И. Лупачик, О. В. Андреева

Source: Žurnal Grodnenskogo Gosudarstvennogo Medicinskogo Universiteta, Vol 22, Iss 4, Pp 332-341 (2024)

Subject Terms: аппендицит, червеобразный отросток, ультразвуковое исследование, критерии аппендицита, скан, Medicine

File Description: electronic resource

Relation: http://journal-grsmu.by/index.php/ojs/article/view/3178; https://doaj.org/toc/2221-8785; https://doaj.org/toc/2413-0109

Access URL: https://doaj.org/article/8d7deb53dec54dab81482972a33f8fe5

A RARE CLINICAL CASE OF HETEROTOPIC PREGNANCY

Authors: Лариса Егоровна Фетищева, Елена Владимировна Рудаева, Светлана Ивановна Елгина, Елизавета Владимировна Лаврова, Алена Рамиловна Ахмадеева, Кира Борисовна Мозес, Елена Германовна Рудаева

Source: Мать и дитя в Кузбассе, Vol 25, Iss 3, Pp 113-116 (2024)

Subject Terms: гетеротопическая беременность, плодное яйцо, маточная труба, ультразвуковое исследование, лапароскопия, Pediatrics, RJ1-570, Gynecology and obstetrics, RG1-991

File Description: electronic resource

Relation: https://mednauki.ru/index.php/MD/article/view/1121; https://doaj.org/toc/1991-010X; https://doaj.org/toc/2542-0968

Access URL: https://doaj.org/article/65c44c3050cf4f76a356c33c3ed6a312

Modern trends and innovations in breast cancer screening: from mammography to AI: a review ; Современные тенденции и инновации в скрининге рака молочной железы: от маммографии до ИИ: обзор

Authors: S. P. Zhumagulova, F. B. Dauletbek, A. M. Keldiyev, С. П. Жумагулова, Ф. Б. Даулетбек, А. М. Келдиев

Source: Diagnostic radiology and radiotherapy; Том 16, № 3 (2025); 17-26 ; Лучевая диагностика и терапия; Том 16, № 3 (2025); 17-26 ; 2079-5343

Subject Terms: магнитно-резонансная томография, breast screening, mammography, artificial intelligence, ultrasound examination, magnetic resonance imaging, скрининг молочной железы, маммография, искусственный интеллект, ультразвуковое исследование

File Description: application/pdf

Relation: https://radiag.bmoc-spb.ru/jour/article/view/1141/700; Harbeck N., Penault-Llorca F., Cortes J. et al. Breast cancer // Nature Reviews Disease Primers. 2019. Vol. 5, No. 1. Р. 66. doi:10.1038/s41572-019-0111-2.; Baker S.G., Prorok P.C. Breast cancer overdiagnosis in stop-screen trials: more uncertainty than previously reported // Journal of Medical Screening. 2020. Vol. 27, No. 4. Р. 232–236. doi:10.1177/0969141320950784.; Bitencourt A.G., Rossi Saccarelli C., Kuhl C., Morris E.A. Breast cancer screening in average-risk women: towards personalized screening // British Journal of Radiology. 2019. Vol. 92, No. 1103, Art. 20190660. doi:10.1259/bjr.20190660.; Pashayan N., Antoniou A.C., Ivanus U. et al. Personalized early detection and prevention of breast cancer: ENVISION consensus statement // Nature Reviews Clinical Oncology. 2020. Vol. 17, No. 11. Р. 687–705. doi:10.1038/s41571-020-0388-9.; Држевецкая К.С. Обзор подходов к массовому скринингу рака молочной железы в России и мире // Российский электронный журнал лучевой диагностики. 2020. Т. 10, № 4. С. 225–236. https://doi.org/10.21569/2222-7415-2020-10-4-225-236.; Азимханова Г.К., Узакбаева Ж.У. Распространенность рака молочной железы (обзор литературы) // Theoretical and Applied Science. 2020. № 2 (82). С. 350– 354. https://doi.org/10.15863/TAS.2020.02.82.57.; Chhikara B.S., Parang K. Global Cancer Statistics 2022: the trends projection analysis // Chemical Biology Letters. 2023. Vol. 10, No. 1. Р. 451.; Giaquinto A.N., Sung H., Newman L.A., et al. Breast cancer statistics 2024 // CA: A Cancer Journal for Clinicians. 2024. Vol. 74, No. 6. Р. 477–495. doi:10.3322/caac.21863.; Harkness E.F., Astley S.M., Evans D.G. Risk-based breast cancer screening strategies in women // Best Practice & Research Clinical Obstetrics and Gynaecology. 2020. Vol. 65. Р. 3–17. doi:10.1016/j.bpobgyn.2019.11.005.; Allweis T.M., Hermann N., Berenstein-Molho R., Guindy M. Personalized screening for breast cancer: rationale, present practices, and future directions // Annals of Surgical Oncology. 2021. Vol. 28, No. 3. Р. 1204–1216. doi:10.1245/s10434-020-09426-1.; Cerdas M., Farhat J., Elshafie S.I., et al. Exploring the evolution of breast cancer imaging: a review of conventional and emerging modalities // Cureus. 2025. Vol. 17, No. 4. e82762. doi:10.7759/cureus.82762.; Бурдина И.И., Запирова С.Б., Лабазанова П.Г. и др. Развитие маммографии в России и мире // Медицинский алфавит. 2023. № 27. С. 13–20. https://doi.org/10.33667/2078-5631-2023-27-13-20.; Nicosia L., Di Giulio G., Codari M. et al. History of mammography: analysis of breast imaging diagnostic achievements over the last century // Healthcare (Basel). 2023. Vol. 11, No. 11, Art. 1596. doi:10.3390/healthcare11111596.; Aristokli N., Christodoulou C., Masoura K. et al. Comparison of the diagnostic performance of MRI, ultrasound and mammography for detection of breast cancer based on tumor type, breast density and patient’s history: a review // Radiography. 2022. Vol. 28, No. 3. Р. 848–856. doi:10.1016/j.radi.2022.02.003.; Fico N., Pizzuto D., Menciassi A. et al. Breast imaging physics in mammography (Part I) // Diagnostics (Basel). 2023. Vol. 13, No. 20, 3227. doi:10.3390/diagnostics13203227.; Pereira R.O., Chojniak R., Bitencourt A.G.V. et al. Evaluation of the accuracy of mammography, ultrasound and magnetic resonance imaging in suspect breast lesions // Clinics (São Paulo). 2020. Vol. 75. e1805. doi:10.6061/clinics/2020/e1805.; Boca I., Pătraşcu A., Vasile C. et al. Pros and cons for automated breast ultrasound (ABUS): a narrative review // Journal of Personalized Medicine. 2021. Vol. 11, No. 8, P. 703. doi:10.3390/jpm11080703.; Sujlana P.S., Srivastava P.N., Gopinathan A. et al. Digital breast tomosynthesis: image acquisition principles and artifacts // Clinical Imaging. 2019. Vol. 55. Р. 188– 195. doi:10.1016/j.clinimag.2018.07.013.; Canelo-Aybar C., Posso M., Montero-Gutierrez N. et al. Digital breast tomosynthesis compared to diagnostic mammographic projections among women recalled at screening mammography: a systematic review for the ECIBC // Cancer Medicine. 2021. Vol. 10, No. 7. Р. 2191–2204. doi:10.1002/cam4.3776.; Hofvind S., Holen Å. S., Hovda T. et al. Two-view digital breast tomosynthesis versus digital mammography in a population-based screening programme (To-Be): a randomised, controlled trial // The Lancet Oncology. 2019. Vol. 20, No. 6. Р. 795–805. doi:10.1016/S1470-2045(19)30161-5.; Alabousi M., Shahid M., Tagliati F. et al. Digital breast tomosynthesis for breast cancer detection: a diagnostic test accuracy systematic review and meta-analysis // European Radiology. 2020. Vol. 30, No. 3. Р. 2058–2071. doi:10.1007/s00330-019-06467-3.; Skaane P., Bandos A.I., Gullien R. et al. Digital mammography versus digital mammography plus tomosynthesis in breast cancer screening: the Oslo Tomosynthesis Screening Trial // Radiology. 2019. Vol. 291, No. 1. Р. 23–30. doi:10.1148/radiol.2019180622.; Saadatmand S., Lourens M., Boosman H. et al. MRI versus mammography for breast cancer screening in women with familial risk (FaMRIsc): a multicentre, randomised, controlled trial // The Lancet Oncology. 2019. Vol. 20, No. 8. Р. 1136–1147. doi:10.1016/S1470-2045(19)30320-5.; Zhu X., Yao X., Zhang L., Ma L. Diagnostic performance of mammography and magnetic resonance imaging for evaluating mammographically visible breast masses // Journal of International Medical Research. 2021. Vol. 49, No. 9. Art. 0300060520973092. doi:10.1177/0300060520973092.; Lee S.H., Shin H.J., Moon W.K. Diffusion-weighted magnetic resonance imaging of the breast: standardization of image acquisition and interpretation // Korean Journal of Radiology. 2021. Vol. 22, No. 1. Р. 9–33. doi:10.3348/kjr.2020.0803.; Baltzer P.A., Boetes C., Fischer U. et al. Diffusion-weighted imaging of the breast — a consensus and mission statement from the EUSOBI International Breast DWI Working Group // European Radiology. 2020. Vol. 30, No. 3. Р. 1436–1450. doi:10.1007/s00330-019-06374-7.; Bruno F., Tang J., Cheng H., Tsourkas A. Advanced magnetic resonance imaging techniques: technical principles and applications in nanomedicine // Cancers. 2022. Vol. 14, No. 7, Art. 1626. doi:10.3390/cancers14071626.; Серебрякова С.В., Шумакова Т.А., Юхно Е.А., Куцкая А.О. Возможности МР-маммографии в диагностике реконструированной молочной железы после комплексного лечения рака (обзор литературы с собственными клиническими наблюдениями) // Радиология — практика. 2021. № 3. С. 88–102. https://doi.org/10.52560/2713-0118-2021-3-88-102.; Newman L.A. Role of preoperative MRI in the management of newly diagnosed breast cancer patients // Journal of the American College of Surgeons. 2020. Vol. 230, No. 3. Р. 331–339. doi:10.1016/j.jamcollsurg.2019.11.012.; Kuhl C.K. Abbreviated magnetic resonance imaging for breast cancer screening: rationale, concept, and transfer to clinical practice // Annual Review of Medicine. 2019. Vol. 70. Р. 501–519. doi:10.1146/annurev-med-041217-010739.; Foglia E., Castorina P., Gianfredi V. et al. Budget impact analysis of breast cancer screening in Italy: the role of new technologies // Health Services Management Research. 2020. Vol. 33, No. 2. Р. 66–75. doi:10.1177/0951484820920491.; Hernández M. L., Sardanelli F., Giunta D. et al. Abbreviated magnetic resonance imaging in breast cancer: a systematic review of literature // European Journal of Radiology Open. 2021. Vol. 8, Art. 100307. doi:10.1016/j.ejro.2021.100307.; Najjar R. Redefining radiology: a review of artificial intelligence integration in medical imaging // Diagnostics (Basel). 2023. Vol. 13, No. 17, Art. 2760. doi:10.3390/diagnostics13172760.; Tan X.J., Bitencourt A.G.V., Brennan P.C., Tang J. Artificial intelligence in breast imaging: a scientometric umbrella review // Diagnostics (Basel). 2022. Vol. 12, No. 12, Art. 3111. doi:10.3390/diagnostics12123111.; Sheth D., Giger M. L. Artificial intelligence in the interpretation of breast cancer on MRI // Journal of Magnetic Resonance Imaging. 2020. Vol. 51, No. 5. Р. 1310– 1324. doi:10.1002/jmri.26911.; Bitencourt A., Rubin D.L., Vargas H.A. AI-enhanced breast imaging: where are we and where are we heading? // European Journal of Radiology. 2021. Vol. 142, Art. 109882. doi:10.1016/j.ejrad.2021.109882.; McKinney S.M., Sieniek M., Godbole V. et al. International evaluation of an AI system for breast cancer screening // Nature. 2020. Vol. 577, No. 7788. Р. 89–94. doi:10.1038/s41586-019-1799-6.; Kim H.E., Kim H.S., Moon W.K. Changes in cancer detection and false-positive recall in mammography using artificial intelligence: a retrospective, multireader study // The Lancet Digital Health. 2020. Vol. 2, No. 3. Р. e138–e148. doi:10.1016/S2589-7500(20)30003-0.; Salim M., Rodríguez-Ruiz A., Helvie M.A. et al. External evaluation of three commercial artificial intelligence algorithms for independent assessment of screening mammograms // JAMA Oncology. 2020. Vol. 6, No. 10. Р. 1581–1588. doi:10.1001/jamaoncol.2020.2790.; Larsen M., Heiberg M.L., Balleyguier C., Zahl P.H. Performance of an AI system for breast cancer detection on screening mammograms from BreastScreen Norway // Radiology: Artificial Intelligence. 2024. Art. e230375. doi:10.1148/ryai.230375.; Park E.K., Hong H., Lee S.E., Kim E.K. Impact of AI for digital breast tomosynthesis on breast cancer detection and interpretation time // Radiology: Artificial Intelligence. 2024. Art. e230318. doi:10.1148/ryai.230318.; Lee S.E., Hong H., Kim E.K. Positive predictive values of abnormality scores from a commercial AI-based CAD for mammography // Korean Journal of Radiology. 2024. Vol. 25, No. 7. Р. 741–749. doi:10.3348/kjr.2023.1133.; Carter S., Leslie-Mazwi T., Horvitz E., Mattick J. S. Ethical, legal and social implications of artificial intelligence systems for screening and diagnosis // Conference paper. 2019.; Niehoff J.H., Kalaitzidis J., Kroeger J.R. et al. Evaluation of the clinical performance of an AI-based application for automated analysis of chest X-rays // Scientific Reports. 2023. Vol. 13, No. 1, Art. 3680. doi:10.1038/s41598-023-29661-3.; Geis J.R., Brady A.P., Wu C.C. et al. Ethics of artificial intelligence in radiology: summary of the joint European and North American multisociety statement // Radiology. 2019. Vol. 293, No. 2. Р. 436–440. doi:10.1148/radiol.2019191586.; Tachkov K., Damyanova I., Atanasova K. Barriers to use artificial intelligence methodologies in health technology assessment in Central and East European countries // Frontiers in Public Health. 2022. Vol. 10, Art. 921226. doi:10.3389/fpubh.2022.921226.

Availability: https://radiag.bmoc-spb.ru/jour/article/view/1141
https://doi.org/10.22328/2079-5343-2025-16-3-17-26

Possibilities of endolaryngeal ultrasonography in the diagnosis of laryngeal tumor pathology ; Возможности эндоларингеальной ультрасонографии в диагностике опухолевой патологии гортани

Authors: Daikhes N.A., Vinogradov V.V., Reshulsky S.S., Isaeva M.L., Fedorova E.B., Kochieva S.M., Khabiev R.R., Mishchenko K.V.

Source: Head and Neck Tumors; Vol 15, No 1 (2025); 33-39 ; Опухоли головы и шеи; Vol 15, No 1 (2025); 33-39 ; 2411-4634 ; 2222-1468

Subject Terms: larynx, endoscopy, ultrasound examination, ultrasonography, squamous cell carcinoma, гортань, эндоскопия, ультразвуковое исследование, ультрасонография, плоскоклеточный рак

File Description: application/pdf

Relation: https://ogsh.abvpress.ru/jour/article/view/1040/658; https://ogsh.abvpress.ru/jour/article/view/1040

Availability: https://ogsh.abvpress.ru/jour/article/view/1040
https://doi.org/10.17650/2222-1468-2025-15-1-33-39