فایل ورد کامل تشخیص تومور در دیواره مثانه از طریق اندازه گیری ضخامت غیرطبیعی در سی تی اسکن

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل تشخیص تومور در دیواره مثانه از طریق اندازه گیری ضخامت غیرطبیعی در سی تی اسکن،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۱ صفحه

نتیجه گیری
روش تشخیص تومور ما، یک اطلس ضخامت دیواره مثانه را ایجاد می کند که شامل ضخامت متوسط دیواره موضعی و انحراف معیار است. بنابراین این روش، تومورها را به صورت بخش هایی از دیواره مثانه بیمار شناسایی می کند که به اندازه ۵/۲ برابر انحراف معیار از ضخامت متوسط تجاوز می کند. روش تشخیص تومور پیشنهادی ما در مقایسه با سی تی اسکن ها قرائت شده توسط متخصص، حساسیت ۸۹ درصدی، ویژگی ۸۸ درصدی، مقدار پیش بینی مثبت ۴۸ درصدی و مقدار پیش بینی منفی ۹۸ درصدی را نشان می دهد. مقدار پیش بینی منفی بالا، نرم افزار ما را به یک روش مناسب در غربال گری سرطان مثانه تبدیل می کند. نرم افزار ما به طور دقیق مناطق سالم را شناسایی می کند و به پزشک اجازه می دهد که بر اسکن مثانه ی مشکوک تمرکز کند. این نرم افزار دهانه مثانه را ارزیابی می کند که در مقابل سیستوسکوپی استاندارد، یک مزیت حائز اهمیت محسوب می شود. قطعه بندی تعاملی، محدودیت موجود در کاربری کنونی ما است که زمان بر و خطاپذیر است. ما اعتقاد داریم که توسعه یک الگوریتم قطعه بندی خودکار دیواره مثانه می تواند این محدودیت را برطرف سازد.

عنوان انگلیسی:Tumor Detection in the Bladder Wall with a Measurement of Abnormal Thickness in CT Scans~~en~~

VI. CONCLUSION

Our tumor detection method aligns a bladder wall thickness atlas, containing the local mean wall thickness and standard deviation, to a subject. It then identifies tumors as the sections of the patient bladder wall that exceed the mean thickness by more than 2.5 standard deviations. Compared with expert-read CT scans, our tumor detection exhibits 89% sensitivity, 88% specificity, 48% PPV, and 98% negative predictive value. The high negative predictive value makes our software suitable for bladder cancer screening. Our software accurately detects healthy regions, allowing the clinician to focus on the suspicious bladder scans. It evaluates the bladder neck, a significant advantage over standard cystoscopy. The limitation of our current implementation is the interactive segmentation, which is time consuming and susceptible to error. We expect that the development of an automated bladder wall segmentation algorithm would remove this limitation.

$$en!!