Showing 1 - 20 results of 348 for search '"челюстно–лицевая хирургия"', query time: 0.75s Refine Results
  1. 1
  2. 2
  3. 3
  4. 4
  5. 5
  6. 6
  7. 7
  8. 8
    Academic Journal

    Source: Сборник статей

    File Description: application/pdf

    Relation: Актуальные вопросы современной медицинской науки и здравоохранения: материалы VII Международной научно-практической конференции молодых учёных и студентов, Екатеринбург, 17-18 мая 2022 г.; http://elib.usma.ru/handle/usma/10291

  9. 9
    Academic Journal

    Source: Medical Visualization; Том 26, № 3 (2022); 114-122 ; Медицинская визуализация; Том 26, № 3 (2022); 114-122 ; 2408-9516 ; 1607-0763

    File Description: application/pdf

    Relation: https://medvis.vidar.ru/jour/article/view/1103/754; Steimann F. On the use and usefulness of fuzzy sets in medical AI. Artif. Intell. Med. 2001; 21 (1–3): 131–137. http://doi.org/10.1016/s0933-3657(00)00077-4; McCulloch W.S., Pitts W. A logical calculus of the ideas imminent in nervous activity. Bull. Math. Biophys. 1943; 5: 115–133.; Poulton M.M. Computational neural networks for geophysical data processing: Elsevier, 2001. 10 p.; Newell A., Simon H.A. Computer science as empirical inquiry: Symbols and search. Commun. ACM. 1976; 19: 113 126.; Nilsson N. The Quest for Artificial Intelligence. New York: Cambridge University Press, 2010.; Rosenblatt F. The Perceptron: a probabilistic model for information storage and organization in the brain. Psychol. Rev. 1958; 65: 386–408.; Bowling M., Fürnkranz J., Graepel T., Musick R. Machine learning and games. Mach. Learn. 2006; 63: 211 215. http://doi.org/10.1007/s10994-006-8919-x; Werbos P. Beyond regression: new tools for prediction and analysis in the behavioral sciences. PhD Thesis, Harvard University, 1974.; Hopfield J.J. Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 1982; 79: 2554–2558.; Park J., Sandberg I.W. Universal approximation using radial-basis-function networks. Neural. Comput. 1991; 3: 246–257.; Carpenter G.A., Grossberg S. The ART of adaptive pattern recognition by a self-organizing neural network. Computer. 1988; 21: 77–88.; Baxt W.G. Use of an artificial neural network for data analysis in clinical decision-making: the diagnosis of acute coronary occlusion. Neural. Comput. 1990; 2: 480–489.; Boon M.E., Kok L.P. Neural network processing can provide means to catch errors that slip through human screening of pap smears. Diagn. Cytopathol. 1993; 9: 411–416.; Muraev A.A., Tsai P., Kibardin I. et al. Frontal cephalometric landmarking: humans vs artificial neural networks. Int. J. Comput. Dent. 2020; 23 (2): 139–148.; Muraev A.A., Kibardin I.A., Oborotistov N.Yu., Ivanov S.S. Use of neural network algorithms for the automated arrangement of cephalometric markers on lateral cefalograms. REJR. 2018; 8 (4): 16–22. http://doi.org/10.21569/2222-7415-2018-8-2-16-22; Ezhov M., Gusarev M., Golitsyna M., et al. Clinically applicable artificial intelligence system for dental diagnosis with CBCT. Sci. Rep. 2021; 11 (1): 15006. http://doi.org/10.1038/s41598-021-94093-9; Solovyh E.A., Obrubov A.A., Arranz I. et al. Artificial Intelligence DENTOMO: Opportunities and Prospects for Interpretation of Cone Beam CT in Dentistry. Bull. Exp. Biol. Med. 2021; 170 (5): 686–688. http://doi.org/10.1007/s10517-021-05133-3; Lee J.H., Kim D.H., Jeong S.N., Choi S.H. Detection and diagnosis of dental caries using a deep learning-based convolutional neural network algorithm. J. Dent. 2018; 77: 106–111. http://doi.org/10.1016/j.jdent.2018.07.015; Kim E.Y., Lim K.O., Rhee H.S. Predictive modeling of dental pain using neural network. Stud. Health Technol. Inform. 2009; 146: 745 746.; Prados-Privado M., García Villalón J., Martínez-Martínez C.H. et al. Dental Caries Diagnosis and Detection Using Neural Networks: A Systematic Review. J. Clin. Med. 2020; 9 (11): 3579. http://doi.org/10.3390/jcm9113579; Schwendicke F., Golla T., Dreher M., Krois J. Convolutional neural networks for dental image diagnostics: A scoping review. J. Dent. 2019; 91: 103226. http://doi.org/10.1016/j.jdent.2019.103226; Orhan K., Bayrakdar I.S., Ezhov M., Kravtsov A., Özyürek T. Evaluation of artificial intelligence for detecting periapical pathosis on cone-beam computed tomography scans. Int. Endod. J. 2020; 53 (5): 680–689. http://doi.org/10.1111/iej.13265; Orhan K., Bilgir E., Bayrakdar I.S. et al. Evaluation of artificial intelligence for detecting impacted third molars on cone-beam computed tomography scans. J. Stomatol. Oral. Maxillofac. Surg. 2021; 122 (4): 333–337. http://doi.org/10.1016/j.jormas.2020.12.006; Bayrakdar K.S., Orhan K., Bayrakdar I.S. et al. A deep learning approach for dental implant planning in conebeam computed tomography images. BMC Med. Imaging. 2021; 21 (1): 86. http://doi.org/10.1186/s12880-021-00618-z; Siddiqui N.R., Hodges S., Sharif M.O. Availability of orthodontic smartphone apps. J. Orthod. 2019; 46 (3): 235–241. http://doi.org/10.1177/1465312519851183; Мураев А.А., Гусейнов Н.А., Цай П.А., Кибардин И.А., Буренчев Д.В., Иванов С.С., Оборотистов Н.Ю., Матюта М.А., Грачев Н.С., Ларин С.С. Искусственные нейронные сети в лучевой диагностике, в стоматологии и в челюстно-лицевой хирургии (обзор литературы). Клиническая стоматология. 2020; 3 (95): 72–80. http://doi.org/10.37988/1811-153X_2020_3_76; Broadbent B. A new X-ray technique and its application to orthodontia. Angle Orthod. 1931; 1: 45–66.; Wang C.W., Huang C.T., Hsieh M.C. et al. Evaluation and Comparison of Anatomical Landmark Detection Methods for Cephalometric X-Ray Images: A Grand Challenge. IEEE Trans. Med. Imaging. 2015; 34 (9): 1890–1900. http://doi.org/10.1109/TMI.2015.2412951; Wang C.W., Huang C.T., Lee J.H. et al. A benchmark for comparison of dental radiography analysis algorithms. Med. Image Anal. 2016; 31: 63–76. http://doi.org/10.1016/j.media.2016.02.004; Alam M.K., Alfawzan A.A. Dental Characteristics of Different Types of Cleft and Non-cleft Individuals. Front. Cell. Dev. Biol. 2020; 8: 789. http://doi.org/10.3389/fcell.2020.00789; Yassir Y.A., Salman A.R., Nabbat S.A. The accuracy and reliability of WebCeph for cephalometric analysis. J. Taibah. Univ. Med. Sci. 2021; 17 (1): 57–66. http://doi.org/10.1016/j.jtumed.2021.08.010; Alqahtani H. Evaluation of an online website-based platform for cephalometric analysis. J. Stomatol. Oral. Maxillofac. Surg. 2020; 121 (1): 53–57. http://doi.org/10.1016/j.jormas.2019.04.017; Meriç P., Naoumova J. Web-based Fully Automated Cephalometric Analysis: Comparisons between Appaided, Computerized, and Manual Tracings. Turk. J. Orthod. 2020; 33 (3): 142–149. Published 2020 Aug 11. http://doi.org/10.5152/TurkJOrthod.2020.20062; Silva T.P., Hughes M.M., Menezes L.D.S. et al.Artificial intelligence-based cephalometric landmark annotation and measurements according to Arnett's analysis: can we trust a bot to do that? Dentomaxillofac Radiol. 2021; 20200548. http://doi.org/10.1259/dmfr.20200548; Mamta J., Poojita G., Ravinder K. et al. A review on cephalometric landmark detection techniques. Biomed. Signal Processing Control. 2021; 66: 102486. http://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.102486; Rao G.K.L., Mokhtar N., Iskandar Y.H.P., Srinivasa A.C. Learning orthodontic cephalometry through augmented reality: A conceptual machine learning validation approach. 2018 International Conference on Electrical Engineering and Informatics (ICELTICs). 2018; 133–138. http://doi.org/10.1109/ICELTICS.2018.8548939; Sawchuk D., Alhadlaq A., Alkhadra T. et al. Comparison of two three-dimensional cephalometric analysis computer software. J. Orthod. Sci. 2014; 3 (4): 111–117. http://doi.org/10.4103/2278-0203.143230; https://medvis.vidar.ru/jour/article/view/1103

  10. 10
  11. 11
    Academic Journal

    Source: Сборник статей

    File Description: application/pdf

    Relation: Актуальные вопросы современной медицинской науки и здравоохранения: Материалы VI Международной научно-практической конференции молодых учёных и студентов, посвященной году науки и технологий, (Екатеринбург, 8-9 апреля 2021): в 3-х т.; http://elib.usma.ru/handle/usma/6800

  12. 12
    Academic Journal

    Source: Сборник статей

    File Description: application/pdf

    Relation: Актуальные вопросы современной медицинской науки и здравоохранения: Материалы VI Международной научно-практической конференции молодых учёных и студентов, посвященной году науки и технологий, (Екатеринбург, 8-9 апреля 2021): в 3-х т.; http://elib.usma.ru/handle/usma/5541

  13. 13
    Academic Journal

    Source: Biomedical Photonics; Том 10, № 1 (2021); 32–38 ; 2413-9432 ; 10.24931/2413-9432-2021-10-1

    File Description: application/pdf

    Relation: https://www.pdt-journal.com/jour/article/view/477/335; Петрова Г.В., Каприн А.Д., Грецова О.П., Старинский В.В. Злокачественные новообразования в России обзор статистической информации за 1993–2013 гг.; Дибирова С.Д. Фотодинамическая терапия стойкой кератоакантомы лба // Biomedical Photonics. – 2016. – Т. 5, № 4. – С. 44–47.; Молочкова Ю.В., Кунцевич Ж.С., Сухова Т.Е., и соавт. Фотодинамическая терапия типичной и атипичной кератоакантомы // Альманах клинической медицины. – 2016. – Т. 44, № 1. – С. 64–70.; Pikin, O.Email Author, Filonenko, E., Mironenko, D., Vursol, D., Amiraliev, A. Fluorescence thoracoscopy in the detection of pleural malignancy // European Journal of Cardio-thoracic Surgery. – 2012. – Vol. 41(3). – р. 649–652.; Sokolov, Victor V., Chissov, Valery I., Yakubovskya, R.I., Aristarkhova, E.I., Filonenko, E.V., Belous, T.A., Vorozhtsov, Georgij N., Zharkova, Natalja N., Smirnov, V.V., Zhitkova, M.B. Photodynamic therapy (PDT) of malignant tumors by photosensitzer photosens: results of 45 clinical cases // Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering. – 1996. – Vol. 2625. –р. 281–287.; Chissov, V.I., Sokolov, V.V., Filonenko E.V., Pykhov R.L., Smirnov, V.V. Clinical fluorescence diagnostics in photodynamic carcinovma treatment with the photosensitizer Photogem // Khirurgiya. –1995. – Vol. 71(5). – p. 37–41.; Zharkova, Natalja N., Kozlov, Dmitrij N., Smirnov, V.V., Sokolov, Victor V., Chissov, V.I., Filonenko, E.V., Sukhin, D.G., Galpern, Maria G., Vorozhtsov, Georgij N. Fluorescence observations of patients in the course of photodynamic therapy of cancer with the photosensitizer PHOTOSENS // The International Society for Optical Engineering. – 1995. – Vol. 2325. – p. 400–403.; Chissov, V.I., Skobelkin O.K., Mironov A.F., Smirnov V.V., Sokolov V.V., Sukhin G.M., Filonenko E.V., Litvin D.G., Stranadko, E.F., Kolobanov, A.S., Astrakhankina, T.A., Nokel Yu., A., Zharkova N.N., Kozlov D.N. Photodynamic therapy and fluorescent diagnosis of malignant tumors with the preparation photogem // Khirurgiya. – 1994. – Vol. 70(12). – р. 3–6.; Sokolov V.V., Filonenko E.V., Telegina L.V., Bulgakova N.N., Smirnov V.V. Combination of fluorescent imaging and local spectrophotometry in fluorescent diagnostics of early cancer of larynx and bronchus // Kvantovaya Elektronika . – 2002. – Vol. 32(11). – р. 963–970.; Sokolov V.V., Chissov V.I., Filonenko E.V., Sukhin G.M., Yakubovskaya R.I., Belous T.A., Zharkova N.N., Kozlov D.N., Smirnov V.V. Photodynamic therapy of cancer with the photosensitizer PHOTOGEM // Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering. – 1995. – Vol. 2325. – р. 367–374.; Filonenko E.V. The history of development of fluorescence diagnosis and photodynamic therapy and their capabilities in oncology // Russian Journal of General Chemistryю. – 2015. – Vol. 85(1). – р. 211–216.; Sokolov V.V., Chissov V.I., Filonenko E.V., Yakubovskaya R.I., Sukhin D.G., Galpern M.G., Vorozhtsov G.N., Gulin A.V., Zhitkova M.B., Zharkova N.N., Kozlov D.N., Smirnov V.V. First clinical results with a new drug for PDT // Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering. – 1995. – Vol. 2325. – р. 364–366.; Filonenko E.V., Kaprin A.D., Raszhivina A.A., Urlova A.N., Nechipai A.M. Fluorescence diagnostics of colon malignant and premalignant lesions using 5-aminolevulinic acid // International Journal of Photoenergy. – 2014. – Vol. 2014. – р. 378673.; Sokolov V.V., Chissov V.I., Filonenko E.V., Zharkova N.N., Kozlov D.N., Smirnov V.V. Clinical fluorescence diagnostics in the course of photodynamic therapy of cancer with the photosensitizer PHOTOGEM // Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering. – 1995. – Vol. 2325. – р. 375–380.; Ю. Л. Чепурная, Г.Г. Мелконян, Н.Т. Гульмурадова, Т.А. Гад- жикеримов, А.Ю. Суворов, С.В. Киселева Применение фотодинамической терапии в комплексном лечении гнойных заболеваний кисти // Biomedical Photonics. – 2020. – Т. 9(1). – С. 13–20 doi.org/10.24931/2413–9432–2020–9-1–13–20.; S. D. Astuti, A. F. Mahmud, A. P. Putra, E. M. Setiawatie, D. Arifianto Эффективность фотодинамической инактивации бактериальных биопленок с использованием экстракта куркумина, нанодоксициклина и лазерного диода // Biomedical Photonics. – 2020. – Т. 9(4). – С. 4–14 doi.org/10.24931/2413–9432–2020–9-4–4-14.; Попова Г.П., Накатис Я.А., Рымша М.А. Сравнение эффективности фотодинамической терапии при использовании источников излучения с различными длинами волн в лечении синуситов // Biomedical Photonics. – 2019. – Т. 8(2). – С.14–18 doi.org/10.24931/2413–9432–2019–8-2–14–18.; Коршунова А. В., Макаров В. И., Рябова А. В., Романишкин И. Д., Зорина О. А., Кречина Е. К., Пономарев Г. В. Анализ эффективности фотодинамического отбеливания зубов с использованием фотосенсибилизатора хлорин е6 // Biomedical Photonics. – 2019. – Т. 8(3). – С.19–28 doi.org/10.24931/2413–9432–2019–8-3–19–28.; Е.В. Филоненко, А. Н. Урлова, Ю. В. Вахабова, С. В. Медведев, О. В. Маторин, Н. И. Григорьевых, А. Д. Каприн Многокурсовая фотодинамическая терапия при базально-клеточном раке кожи центральной зоны лица (клиническое наблюдение) // Biomedical Photonics. – 2019. – Т. 8(4). – С. 47–52 doi.org/10.24931/2413–9432–2019–8-4–47–52.; Каприн А.Д., Старинский В.В., Петрова Г.В. Злокачественные новообразования в России в 2018 году (заболеваемость и смертность). – М.: ФГБУ «МНИОИ им П.А. Герцена», 2019. – 250 с.; Лебедев М.В., Сон И.М., Керимова К.И., Захарова И.Ю. Система маршрутизации пациентов при оказании специализированной медицинской помощи по профилю «челюстно-лицевая хирургия» на территории Пензенской области и способы ее оптимизации // Уральский медицинский журнал. – 2020. – №07(190). – C. 145–149.; Лебедев М.В., Керимова К.И., Захарова И.Ю., Бахтурин Н.А. Система оказания медицинской помощи населению по профилю «челюстно-лицевая хирургия» на территории Российской Федерации // Научно-практический рецензируемый журнал «Современные проблемы здравоохранения и медицинской статистики». – 2020. – №1. – C. 383–402.; Сон И. М., Иванова М. А., Соколовская Т. А., и соавт. Обеспеченность врачами-кардиологами детскими и их деятельность в Российской Федерации, 2013–2017гг. // Российский кардиологический журнал. – 2019. – 24(1). – C. 103–112.; Стародубов В.И., Сон И.М., Иванова М.А., и др. Затраты рабочего времени врачей амбулаторного звена по данным фотохронометражных исследований // Менеджер здравоохранения. – 2014. – 8. – C. 18–22.; Толмачев Д.А. Обеспеченность врачами функциональной диагностики в Российской Федерации, в 2009–2018гг. // Научно- практический рецензируемый журнал «Современные проблемы здравоохранения и медицинской статистики». – 2019. – №4. – C. 258–268.

  14. 14
  15. 15
  16. 16
    Conference

    Relation: IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. Vol. 511 : Perspective Materials of Constructional and Medical Purpose. — Bristol, 2019.; Development of personalized approach to the reconstruction of bone tissue defects using porous ceramic osteoimplants / D. E. Kulbakin [et al.] // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. — Bristol : IOP Publishing, 2019. — Vol. 511 : Perspective Materials of Constructional and Medical Purpose : International Scientific and Technical Youth Conference, 26–30 November 2018, Tomsk, Russian Federation : [proceedings]. — [012006, 5 p.].; http://earchive.tpu.ru/handle/11683/55438

  17. 17
  18. 18
  19. 19
  20. 20