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World File Search System乳房
乳房 X 线摄影 - 美国放射学院
1987 年，美国放射学会 (ACR) 乳腺工作组前主席 Gerald Dodd 博士认识到需要一本“食谱”式的乳房 X 线摄影质量控制手册。Dodd 博士要求我们召集一个乳房 X 线摄影质量控制专家委员会，在 ACR 的支持下处理这项工作。1990 年，最初的 ACR 乳房 X 线摄影质量保证委员会 (Gerald Dodd 博士、Joel Gray 博士、Mary Ann Harvey 女士、Arthur Haus 先生、R. Edward Hendrick 博士、Russell Holland 博士、Robert McClelland 博士、John McCrohan 先生、Raymond Rossi 先生和 Daniel Sullivan 博士) 的辛勤工作导致出版了三本独立的手册：一本供放射技术员使用，一本供医学物理学家使用，一本供放射科医生使用。在 ACR 的财政支持和美国癌症协会 (ACS) 的资助下，这些手册免费提供给每个获得 ACR 乳房 X 线摄影认证计划认证或申请 ACR 乳房 X 线摄影认证计划的站点。ACR 乳房 X 线摄影质量控制手册的第二版和第三版于 1992 年和 1994 年印刷并分发给所有获得 ACR 认证和申请的站点（Lawrence Bassett 博士、Stephen Feig 博士、Margaret Botsco 女士、R.T. (R)(M)、Priscilla Butler 女士、M.S.、Rita Heinlein 女士、R.T.(R)(M) 和 E. Lee Kitts, Jr. 博士加入委员会）。1992 年和 1994 年手册的一个重要补充是 Bassett 博士、Feig 博士和 Heinlein 女士制定的《定位和压缩指南》。
乳房肿瘤学的临床研究奖学金2024
乳房肿瘤学2024系的临床研究奖学金：医学肿瘤学地点：LHSC维多利亚医院 - 全 /兼职部：全日制发布期间开放：2024年4月18日，截止日期：2024年5月31日，奖学金开始日期：2024年秋季2024年秋季 / 2025年初的伦敦区域癌症计划（LRCP）的临时性和临时性的临时性以及有成员的临时性和临时性的成员，并在进行了一定的成员。乳房肿瘤学奖学金是在LRCP的医学肿瘤学系的亚专业培训计划，该计划是加拿大安大略省伦敦伦敦伦敦健康科学中心（LHSC）的一部分。LRCP是安大略省西南部的三级肿瘤癌区域转诊中心，集水区有超过150万人。乳房疾病现场团队由医学肿瘤学家，辐射肿瘤学家，外科医生，护士和药剂师组成，具有转化和临床研究和教育方面的特定专业知识。奖学金的目的是为乳房肿瘤学研究员提供基本的临床培训，但也将临床培训与临床和转化研究的机会相结合 - 我们可以通过该计划获得其他专业知识。自2011年以来，奖学金计划已成功地向学员提供了这项奖学金，他们都以重要的方式为整个加拿大的乳房肿瘤学做出了重要贡献。该职位将涉及临床和研究活动。临床研究人员将获得广泛的癌症管理经验，尤其是乳腺癌，包括在门诊患者和住院患者的经验中。付款率：在培训期间，临床研究员将参加全日乳房医学肿瘤学诊所，并在非临床时代为这些患者提供支持，以准备过渡到独立实践。临床研究人员还将参加乳房多学科课程，并有望在药物临床试验，转化研究或其他临床研究中进行研究，包括但不限于卫生服务研究和荟萃分析。临床研究人员将有望在国际会议上发表摘要，并在同行评审期刊上发表。
春季更新2024结直肠，乳房，肉瘤...
Nathalie Levasseur博士自2019年10月以来是温哥华不列颠哥伦比亚大学医学肿瘤学系医学系的助理临床教授。她在2013年获得了医学学位，并在渥太华大学完成了内科住院医师。随后，她在不列颠哥伦比亚省大学（University of Branderbibia of Insucormbia of Insupersity）担任医学肿瘤学的居留权，并在卑诗省癌症局（BC Cancer Agency）完成乳腺癌临床和研究奖学金之前担任首席居民。Levasseur博士是卑诗省乳房系统政策的现任主席，卑诗省是温哥华乳腺癌临床试验部门的共同领导者，并在CCTG IND执行委员会和BC个性化的致癌指导委员会任职。她的研究重点是使用内容丰富的工具，基因组学和转录组学的个性化肿瘤学发展。此外，改善患者结局和生存是持续研究兴趣的领域。
剪切波弹性图可改善乳房病变...
乳头状瘤（28）51.8±39.2 186.7±88.3 454.0±273.3 3.4±4.2 0.95±0.28 1.28 1.3±1.8 Pash（22）36.3±28.3 139.8±79.8±79.6 438.7±247.7±247.5 3.1±3.1±3.8 0.95 n.8 0.95 n.8 0.27.95 n.8 0.27（1.65）。 97.1±70.6 203.5±184.1 574.9±106.2 3.9±3.0 1.1±0.11 1.1±0.11 1.5±1.3非典型（14）51.2±34.3 192.3 192.3±105.3 303.4±303.4±305.7 5.1±9.9 0.75±9.9 0.75±0.48 2.48 2.48 2.7±5.6 duct.9±5.6 duct ^ uct.9±5.6 duct uccect。 231.8±86.7 501.0±270.8 2.5±2.1 0.95±0.19 0.5±0.5腺瘤（4）47.9±29.1 99.2±56.2±56.2 655.4±165.2 22.2 22±22.7 1.28±0.28±0.28±0.28±0.28±0.23 10.5±1.5±13.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0 3.0. 0. 0. 0. 0.2.0 3.0±2）10.2）10.29.0±99.29.0±9±9±9±9±9±9±9±9±9±9± 708.5±238.7 10±11.3 1.24±0.25 7±8.5 p值c .03 .02 .03 .03 .03 .01 .06恶性（204）IDC（136）161.6±65.1 212.3±124.9 640.9 640.9 640.9±197.9±197.3 15.3 15.2.2 1.2 1.2 1.2±15.2±15.2±15.2±15.2±1.2±1.2±1.2±1.2±1.2 ic.9.2±15.2±1.2±1.2±1.2±1.2±1.2±1.2±1.2±±1 1 1。 (27) 174.7±68.3 227.8±139.1 593.0±278.2 17.0±18.4 1.16±0.23 8.2±10.1 ILC (24) 168.8±56.2 241.1±128.9 567.6±268.8 14.6±25.0 1.14±0.19 7.3±14.6 DCIS （15）94.6±74.5 253.3±172.6 503.8±291.7 7.3±5.9 1.11±0.23 3.7±3.7其他（2）154.1±48.5 97.5 97.2±90.6 811.4±142.4±142.3 100±76.4 1.50±76.4 1.50±76.4 1.50±0.13 699±46.76.76.76.7 699±46.76.7 46.7 69±46.76.7 69±46.76.7 69±46.76.7 69±46.7 69应该
ProFound AI® 乳房健康套件 - iCAD, Inc.
1. FDA 批准。CE 标志。加拿大卫生部许可。2. ProFound Risk 已获得 CE 标志 (MDD) 和加拿大卫生部许可。可能并非在所有地区都可用。3. 心脏健康可能并非在所有地区都可用。4. Conant EF 等人。放射学：人工智能 2019。5. https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm。访问日期 1-20-23。FDA 510K 提交 K182373 (iCAD)、K201019 (Hologic) 和 K193229 (ScreenPoint)。6. Mikael Eriksson 等人。用于预测乳腺癌和指导临床护理的数字乳腺断层合成风险模型。Sci. Transl. Med. 14, eabn3971 (2022)。 DOI: 10.1126/scitranslmed.abn3971。7. Eriksson M、Czene K、Strand F、Zackrisson S、Lindholm P、Lång K、Förnvik D、Sartor H、Mavaddat N、Easton D、Hall P。识别需要补充筛查的乳腺癌高风险女性。放射学。2020 年 11 月；297(2):327-333。doi: 10.1148/radiol.2020201620。电子版 2020 年 9 月 8 日。PMID：32897160。8. Schilling, K。在奥地利维也纳的 ECR 2023 上发表研究。9. Monticciolo DL、Newell MS、Moy L、Lee CS、Destounis SV。乳腺癌筛查：ACR 最新建议。J Am Coll Radiol。2023 年 9 月；20(9):902-914。doi: 10.1016/j.jacr.2023.04.002。2023 年 5 月 5 日电子版。PMID：37150275
人工智能辅助高效生成乳房模型的方法
背景：超声是致密型乳腺癌早期筛查的首选方法之一。临床上，医生必须手动书写筛查报告，费时费力，且容易漏写。目的：我们提出了一种基于超声图像自动生成AI乳腺超声筛查报告的新流程，旨在协助医生提高临床筛查效率，减少重复性报告书写。方法：利用AI高效生成个性化的乳腺超声筛查初步报告，特别是针对占大多数的良性和正常病例。医生根据初步的AI报告进行简单的调整或更正，即可快速生成最终报告。该方法已使用4809个乳腺肿瘤实例的数据库进行了训练和测试。结果：实验结果表明，该流程使医生的工作效率提高了90％，大大减少了重复性工作。结论：与基于固定模板或包含填空选项的非智能报告相比，个性化报告生成在临床实践中更受医生的认可。关键词人工智能、超声、乳腺癌、早期筛查、报告生成、自动分类、BI-RADS、良性特征。
新辅助治疗 - 二乳房 - 癌 - triple-triple-triple-...
病例报告：医院接受了一名56岁的女性患者的住院，这是由于她左乳房的皮肤上存在广泛的红斑和水肿而提示。最初的诊断程序，包括颜色多普勒超声检查，乳房X线摄影和磁共振成像，揭示了入院后的双侧乳腺癌。随后的组织病理学检查证实了左乳房中的三阴性乳腺癌，右乳房中的三阳性乳腺癌。左皮组织的活检和双侧腋窝淋巴结的穿刺表现出转移性癌。6个新辅助治疗后，患者可以部分缓解。在双边改性自由基乳房切除术后，双侧术后米勒 - 帕尼级被确定为3级，随后进行了强化治疗。
初步时间表，2025年2月5日，星期三，乳房...
小组成员：Amer al -Mansori，医学博士-Gustavo Abrile，医学博士 - Rakhimov Akhmedov，MD -Mohammad Ahmadimoghadam，MD -Reza Rafie，MD -Maryam Jafari Mansouri，Maryam Jafari Mansouri，M.Md -Omid Yazarlou，M.Amid Yazarlou，Md -Alex -Alexander Alaniai alexander Alaniau alexander alaniau alexander alaniau）
乳房X线摄影的组织等效幻像
模型011a是一种与组织等效的拟人化phan toms，旨在测试任何乳房X线摄影系统的性能。模拟的钙化，纤维导管和肿瘤质量被嵌入幻影中，作为测试对象。测试对象的大小范围，以允许在难度不同的系统检查。