PL
 |
EN
Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Ograniczanie wyników
Czasopisma help
  1. 10 Inżynier Medyczny - Fizyk
  2. 10 Inżynier Medyczny : fizyka, inżynieria, elektroradiologia, radiologia
  3. 10 Inżynier i Fizyk Medyczny
  4. 7 Biocybernetics and Biomedical Engineering
  5. 3 Top Agrar Polska
Więcej...
Lata help
  1. 1 2022
  2. 1 2021
  3. 1 2020
  4. 5 2018
  5. 2 2017
Więcej...
Autorzy help
  1. 3 Gaweł G.
  2. 3 Oborska-Kumaszyńska D.
  3. 2 Boniński P.
  4. 2 Conze P.-H.
  5. 2 Fabiszewska E.
Więcej...
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 38

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 2 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  mammografia
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 2 next fast forward last
1
Content available Analogowe i cyfrowe systemy obrazowania w mammografii -jakość obrazu i zdolność detekcji
100%
Oborska-Kumaszyńska D. , Wiśniewska-Kubka S.
Acta Bio-Optica et Informatica Medica. Inżynieria Biomedyczna
|
2010
|
tom Vol. 16, nr 1
56-64
PL
Dla mammografii skreeningowej w Rozp. Min. Zdr. z 31.08.2009 r. zostały określone wymagania techniczne dla obrazowania w systemach analogowych (błona rtg) i systemach cyfrowych {CR-compuled radiography i DR - digital radiography) akwizycji obrazu. Jednocześnie formalnym problemem stał się fakt, że za tym dokumentem legislacyjnym nie poszły żadne regulacje prawne dotyczące zakresu kontroli jakości (parametry) i metodoIogii pomiarowej dla systemów cyfrowej akwizycji obrazu. Również w ramach stmlrtur nadzorujących działania w skreeningu pracowni mammograficznych nie stworzono żadnych kryteriów oceny jakości w tych formach obrazowania. Przegląd raportów AAPM (American Association of Physicists in Medicine) i ACR (American College of Radioly) oraz zaleceń europejskich (European Guidelines EUREF) wskazuje na to, jak różne formy kontroli, zakres parametrów oraz metodologie pomiarowe obowiązują dla różnych form obrazowania.
2
Content available remote Testy specjalistyczne w mammografii z detektorem filmowym
100%
Fabiszewska E. , Grabska I. , Pasicz K. , Kukołowicz P. , Oborska-Kumaszyńska D. , Orlef A. , Zielińska-Dąbrowska S.
Polish Journal of Medical Physics And Engineering
|
2013
|
tom 19
|
nr 1
35-83
PL
W opracowaniu przedstawiono zestaw testow specjalistycznych, ktore zdaniem Polskiego Towarzystwa Fizyki Medycznej, powinny być wykonywane w mammografii z detektorem filmowym. Dokument ten powstał z inicjatywy Zarządu Głownego Polskiego Towarzystwa Fizyki Medycznej i został opracowany, na podstawie dostępnych publikacji oraz obowiązującego prawa, przez fizykow z Zakładu Fizyki Medycznej Centrum Onkologii w Warszawie we wspołpracy z zespołem konsultantow powołanych przez Zarząd Głowny PTFM.
3
Content available Bezpieczna mammografia
100%
Banaszek A. , Oborska-Kumaszyńska D. , Pater E.
Acta Bio-Optica et Informatica Medica. Inżynieria Biomedyczna
|
2009
|
tom Vol. 15, nr 3
282-287
PL
Preferowaną metodą wczesnego wykrywania raka piersi jest mammografia rentgenowska (często z uzupełniającym badaniem usg). Za pomocą mammografu można wykrywać guzki (masy guzowate) od około 5,0 mm, a zmiany o charakterze mikrozwapnień mniejsze niż 1,0 mm, co pozwala na wykrycie choroby we wczesnym jej etapie, kiedy jeszcze nie można ich zauważyć w procesie samobadania czy podczas badań palpacyjnych wykonywanych przez lekarza.
4
Content available remote Mammografia : nowe wyzwania
88%
Kowski R.
Inżynier i Fizyk Medyczny
|
2014
|
tom Vol. 3, nr 2
89--90
PL
Ósme „ŁOSiowe Spotkanie Szkoleniowe”, które odbyło się 4-5 kwietnia 2014 roku w Łodzi, poświęcono trzem tematom przewodnim: nowe techniki i wyzwania pomiarowe w mammografii, monitory medyczne, ich główne parametry, możliwości i ograniczenia oraz oprogramowanie ułatwiające nadzór nad dawkami i realną ich optymalizację.
5
Metoda detekcji guzków w obrazach mammograficznych wykorzystująca transformację Rayleigha
88%
Boniński P. , Wróblewska A. , Przelaskowski A.
Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Elektronika
|
2007
|
tom z. 161
55-61
EN
Breast cancer is one of the most dangerous tumors for middle-aged and older woman, and mammography is its most reliable early detection method. In this paper, a fully automated method for detection of mass-like objects is proposed. The main stage of the algorithm is non-linear histogram conversion based on Rayleigh transformation. That approach gives us mammograms with significantly improved masses visibility and, thus, easier way to segment a potential mass object. Achieved results confirm the usefulness proposed method for application in mammography-oriented content-based image retrieval system and are comparable to to other state-of art methods.
6
Content available remote Comparison of the effectiveness of some objective quality measures for digital mammograms
75%
Boniński P. , Kazubek M.
Biocybernetics and Biomedical Engineering
|
2004
|
tom Vol. 24, no. 3
51-60
EN
A number of objective gray scale image quality measures were evaluated. The examined set contained well-known methods as well as new promising techniques. The main goal of this study was to propose a measure applicable in an automatic mammogram quality measure and improvement system. For this reason, the mammograms with distortions corresponding to the real distortions, such as occuring in image creation process in classical and digital mammography, were used as test images. The results obtained allow choose the effective method of such measure.
7
Content available remote Tomosynteza : nowa nadzieja mammografii
75%
Rogaliński M.
Inżynier i Fizyk Medyczny
|
2014
|
tom Vol. 3, nr 2
91
8
Content available remote Mammografia - kontrola jakości „punktowa” czy długoterminowa?
75%
Trybusz A. , Grobelna G. , Jankowski P. , Jędrzejewska M. , Węckowski B.
Inżynier i Fizyk Medyczny
|
2013
|
tom Vol. 2, nr 2
57--59
PL
Obecnie kontrola jakości skupia się na sprawdzeniu parametrów wyszczególnionych w załączniku nr 6 do Rozporządzenia Ministra Zdrowia z 18.02.2011 r. [1] interpretowanych jako parametry niezależne, wzajemnie niepowiązane. Równie ważna jak bieżąca sprawność jest kontrola stałości tak zwanej długotrwałej. W obecnej sytuacji, gdy w ramach akredytacji wprowadzono obowiązek porównań międzylaboratoryjnych, jest ona możliwa nawet w przypadku przeprowadzania sprawności technicznej aparatury rentgenowskiej każdorazowo przez inne laboratorium badawcze. Dla celów porównawczych przedstawiono wyniki sprawności technicznej mammografu z okresu trzech kolejnych testów specjalistycznych. Na potrzeby opisu pominięto nazwy aparatu oraz użytych błon mammograficznych.
9
Content available remote Ocena wyników audytu klinicznego w Populacyjnym Programie Wczesnego Wykrywania Raka Piersi w województwie małopolskim w latach 2007-2012
75%
Tomera M. , Podloch M.
Inżynier i Fizyk Medyczny
|
2014
|
tom Vol. 3, nr 3
135--139
PL
W Polsce od 2005 roku realizowany jest program skryningowy raka piersi. Od 2007 roku jego jakość jest monitorowana poprzez coroczne kontrole jakości oraz audyt kliniczny. Celem pracy była analiza wyników audytu klinicznego przeprowadzonego w pracowniach mammograficznych województwa małopolskiego w latach 2007-2012.
EN
Since 2005 a special breast cancer screening program has been realized in Poland. Its quality has been monitored through annual quality controls and clinical audit since 2007. The aim of this study was to analyze the results of the clinical audit which was carried out in mammography laboratories in the province of Małopolska in 2007-2012.
10
Content available remote Procedura oceny mammogramów w ramach audytu klinicznego
75%
Tomera M.
Inżynier i Fizyk Medyczny
|
2013
|
tom Vol. 2, nr 4
211--212
PL
Celem pracy jest przedstawienie sposobu oceny mammografów przeprowadzanej w ramach audytu klinicznego.
EN
The aim of the study is to present a method for assessing mammograms as part of clinical audit.
11
Content available remote Ontologia mammografii - struktura modelu, definicje i instancje pojęć
75%
Podsiadły-Marczykowska T. , Guzik A.
Bio-Algorithms and Med-Systems
|
2005
|
tom Vol. 1, no. 1/2
247--252
PL
W pracy przedstawiono problemy występujące w dziedzinie mammografii, takie jak: zmienność interpretacji mammogramów, konieczność sfomułowania bardziej efektywnych kryteriów do oceny i opisu mammogramów i niepokojąco wysoki odsetek pominiętych lub błędnie zinterpretowanych przypadków raka piersi. Stwierdzono, że dla pełnego wykorzystania potencjału tkwiącego w badaniu mammograficznym, konieczna jest systematyzacja i objaśnienie struktury wiedzy tego fragmentu medycyny - ontologia mammografii. Podano definicję ontologii, opisano metodologię jej tworzenia i użyty edytor - Protege-2000. Opisano ogólne zasady tworzenia ontologii mammografii, podział modelu na moduły i hierarchię klas w poszczególnych modułach. Przedstawiono definicje podstawowych klas modelu i ich instancje.
EN
The paper presents mammographic ontology model of restricted domain of radiology. Method used to build the model, ontology editor, the structure of the model, class hierarchy, definitions of the main notions in the domain and their instances have been presented.
12
Content available remote Pozycjonowanie w mammografii
75%
Łuczyńska E.
Inżynier i Fizyk Medyczny
|
2014
|
tom Vol. 3, nr 1
11--18
PL
W pracy przedstawiono techniki pozycjonowania w badaniu mammograficznym. Omówiono przygotowanie do badania oraz jego realizację w projekcjach podstawowych oraz dodatkowych, diagnostycznych. Zwrócono uwagę na procedury oraz błędy, których należy unikać.
EN
The techniques of positioning in mammography, were presented in the article. The preparation for examination and as its realization in views considered as a gold standard as well as additional diagnostic views, were discussed.
13
Content available remote Top points method for microcalcifications detection in mammography images
75%
Śrutek M.
Image Processing & Communications
|
2005
|
tom Vol. 10, no 2
131-142
EN
Novel method of microcalcifications detection in mammography images is proposed in the paper. The core of the method is the top points localization algorithm, in which the brightest points within the 4-element neighbourhood are detected iteratively. For points detected in such manner, the rules based on the mean and median values of the points neighbourhood are created. Moreover, the histogram's parameters are taken into account in order to choose top points that correspond to microcalficications. Next the region growing of the top points' area is performed. All the neighbouring points that fulfil conditions regarding the illumination level difference and mean illuminance of the extracted region, are also added to the microcalficication region. For microcalcifications extracted accordingly with the proposed algorithm the values of geometrical and statistical parameters can be computed.
14
Content available remote Automatic detection of microcalcification based on morphological operations and structural similarity indices
63%
Touil A. , Kalti K. , Conze P.-H. , Solaiman B. , Mahjoub M. A.
Biocybernetics and Biomedical Engineering
|
2020
|
tom Vol. 40, no. 3
1155--1173
EN
In this paper, a new method for automatic detection of microcalcifications in digitized mammograms is proposed. Based on mathematical morphology theory to deal with the problem of low contrast between microcalcifications and their surrounding pixels, it uses various structuring elements of different sizes to reduce the sensibility to microcalcification diversity sizes. The obtained morphological results are converted to a suspicion map based on an image quality assessment metric called structural similarity index (SSIM). This continuous map is, then, locally analyzed using superpixels to automatically estimate threshold values and finally detect potential microcalcification areas. The proposed method was evaluated using the publiclyavailable INBreast dataset. Experimental results show the benefits gained in terms of improving microcalcification detection performances compared to state-of-the-art methods.
15
Content available remote Pomiar średniej dawki gruczołowej w mammografii
63%
Jankowski P. , Jędrzejewska M. , Węckowski B.
Inżynier i Fizyk Medyczny
|
2013
|
tom Vol. 2, nr 6
287--290
PL
Wiele nowych aparatów rentgenowskich wyposażonych jest w systemy mierzące lub podające wartości dawek. W przypadku radiologii ogólnej, zabiegowej i pantomografii jest to najczęściej iloczyn dawki/kermy i powierzchni pola promieniowania (DAP/KAP). W tomografach rentgenowskich, w dokumencie generowanym po badaniu pacjenta podawane są indeksy dawek oraz iloczyny dawki i długości (DLP). W odniesieniu do mammografii jest to wartość średniej dawki gruczołowej AGD ( Average Glandular Dose) lub MGD (Mean Glandular Dose), rzadziej dawki wejściowej ESD (Entrance Skin Dose).
16
Content available remote Mammografia – refleksje technika elektroradiologii
63%
Gaweł G.
Inżynier i Fizyk Medyczny
|
2016
|
tom Vol. 5, nr 6
309--310
PL
Celem artykułu jest przedstawienie różnych aspektów pracy technika elektroradiologii wykonującego badania mammograficzne. Aby obrazy mammograficzne mogły być prawidłowo ocenione przez lekarza radiologa, oprócz dobrania właściwych parametrów ekspozycyjnych należy zastosować właściwe ułożenie piersi. Konieczne jest także zachowanie zasad higieny, ochrony radiologicznej oraz rzetelne wypełnienie ankiety wraz z pacjentką. Za to wszystko odpowiada technik elektroradiologii.
EN
The aim of this paper is to present various work aspects of the electroradiology technician who performs mammography tests. To obtain images acceptable for evaluation by the radiologist, the proper selection of examination parameters, as well as adequate positioning of the breast need be introduced. The higiene practices, radiation protection, reliable filling out the survey with the patients, are also necessary. The electroradiology technican is responsible for all above mentioned.
17
Bezpłatne badania profilaktyczne
63%
Rada: Rolnictwo, Aktualności, Doradztwo, Analizy. Miesięcznik Wojewódzkiego Ośrodka Doradztwa Rolniczego w Bratoszewicach
|
2008
|
nr 09
18
Content available remote Sposoby wykrywania raka piersi na przykładzie województwa podkarpackiego
63%
Gaweł G. , Przypek A. , Pusz-Sapa A. , Sobczyk J. , Król M. , Misiewicz E. , Lidwin B.
Inżynier i Fizyk Medyczny
|
2017
|
tom Vol. 6, nr 5
329--332
PL
Cel: Określenie sposobu wykrycia raka piersi ze względu na wykształcenie, wiek i miejsce zamieszkania na przykładzie grupy kobiet z województwa podkarpackiego. Materiał i metoda: Przeprowadzono analizę dokumentacji 200 kobiet z potwierdzonym rakiem piersi. Wyniki: Najczęstszym sposobem wykrycia zmian ogniskowych u kobiet – niezależnie od wykształcenia – było samobadanie. Badania przesiewowe były częstszą metodą wykrywania u kobiet miejskich, a samobadanie wiejskich. Samobadanie było najczęstszą metodą dla kobiet przed 50. i po 69. roku życia. W przedziale 50-69 lat równie często rak piersi wykrywany był badaniem przesiewowym i samobadaniem. Wnioski: Rak piersi wykrywany był poprzez: 1. Samobadanie – kobiety wiejskie, niezależnie od wieku, wykształcenie średnie. 2. Radiologiczne badanie przesiewowe – kobiety miejskie pomiędzy 50-69 lat, wykształcenie wyższe. 3. Badanie palpacyjne onkologa – kobiety wiejskie poniżej 50. roku życia, wykształcenie zawodowe. 4. Badanie palpacyjne lekarza rodzinnego – kobiety wiejskie powyżej 69. roku życia, wykształcenie podstawowe. 5. Badanie palpacyjne ginekologa – kobiety wiejskie poniżej 50. roku życia, wykształcenie podstawowe.
EN
Aim of study: Exploring methods of detection of breast cancer on the basis of education, age and place of residence in the sample group. Research was based on the example of selected group of women from Podkarpackie Province. Material and methods: An analysis of the documentation of 200 women with confirmed breast cancer. Results: The most common way to detect focal lesions – regardless of level of education - was breast self-examination (BSE). Screening was more common method of detection among urban women, and BSE in rural areas. BSE was the most popular method for women before 50 and after 69 years old. In the age range of women between 50-69 breast cancer was equally often diagnosed by screening and BSE. Conclusion: Breast cancer was detected by: 1. BSE- rural women, regardless of age, secondary education 2. Mammography screening – urban women, between 50-69, higher education 3. Clinical breast examination (CBE) by oncologist- rural women, under 50 years of age, vocational education 4. CBE by family doctor – rural women, over 69 years of age, basic education 5. CBE by gynaecologist – rural women, before 50 years of age, basic education.
19
Content available remote A classification framework for prediction of breast density using an ensemble of neural network classifiers
63%
Kumar I. , Bhadauria H. S. , Virmani J. , Thakur S.
Biocybernetics and Biomedical Engineering
|
2017
|
tom Vol. 37, no. 1
217--228
EN
The present work proposes a classification framework for the prediction of breast density using an ensemble of neural network classifiers. Expert radiologists, visualize the textural characteristics of center region of a breast to distinguish between different breast density classes. Accordingly, ROIs of fixed size are cropped from the center location of the breast tissue and GLCM mean features are computed for each ROI by varying interpixel distance 'd' from 1 to 15. The proposed classification framework consists of two stages, (a) first stage: this stage consists of a single 4-class neural network classifier NN0 (B-I/B-II/B-III/B-IV) which yields the output probability vector [PB-I PB-II PB-III PB-IV] indicating the probability values with which a test ROI belongs to a particular breast density class. (b) second stage: this stage consists of an ensemble of six binary neural network classifiers NN1 (B-I/B-II), NN2 (B-I/B-III), NN3 (B-I/B-IV), NN4 (B-II/B-III), NN5 (B-II/B-IV) and NN6 (B-III/B-IV). The output of the first stage of the classification framework, i.e. output on NN0 is used to obtain the two most probable classes for a test ROI. In the second stage this test ROI is passed through one of the binary neural networks, i.e. NN1 to NN6 corresponding to the two most probable classes predicted by NN0. [...]
20
Content available Deep learning versus classical neural approach to mammogram recognition
63%
Kurek J. , Świderski B. , Osowski S. , Kruk M. , Barhoumi W.
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
|
2018
|
tom Vol. 66, nr 6
831--840
EN
Automatic recognition of mammographic images in breast cancer is a complex issue due to the confusing appearance of some perfectly normal tissues which look like masses. The existing computer-aided systems suffer from non-satisfactory accuracy of cancer detection. This paper addresses this problem and proposes two alternative techniques of mammogram recognition: the application of a variety of methods for definition of numerical image descriptors in combination with an efficient SVM classifier (so-called classical approach) and application of deep learning in the form of convolutional neural networks, enhanced with additional transformations of input mammographic images. The key point of the first approach is defining the proper numerical image descriptors and selecting the set which is the most class discriminative. To achieve better performance of the classifier, many image descriptors were defined by means of applying different characterization of the images: Hilbert curve representation, Kolmogorov-Smirnov statistics, the maximum subregion principle, percolation theory, fractal texture descriptors as well as application of wavelet and wavelet packets. Thanks to them, better description of the basic image properties has been obtained. In the case of deep learning, the features are automatically extracted as part of convolutional neural network learning. To get better quality of results, additional representations of mammograms, in the form of nonnegative matrix factorization and the self-similarity principle, have been proposed. The methods applied were evaluated based on a large database composed of 10,168 regions of interest in mammographic images taken from the DDSM database. Experimental results prove the advantage of deep learning over traditional approach to image recognition. Our best average accuracy in recognizing abnormal cases (malignant plus benign versus healthy) was 85.83%, with sensitivity of 82.82%, specificity of 86.59% and AUC = 0.919. These results are among the best for this massive database.
first rewind previous Strona / 2 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.