Эффективность современных методов обследования доброкачественных заболеваний молочных желёз у женщин
https://doi.org/10.52888/0514-2515-2023-359-4-64-71
Аннотация
Цель исследования. Определить эффективность современных методов обследования доброкачественных новообразований молочных желёз у женщин.
Материал и методы исследования. Были проанализированы результаты обследования 290 пациенток с доброкачественными новообразованиями молочных желёз, госпитализированных в гинекологическое отделение ГУ «Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и перинатологии МЗ и СЗ РТ» в период с 2015 по 2022 годы.
Результаты исследования и их обсуждение. В статье дана оценка современных методов обследования женщин с патологией молочных желёз. Ультразвуковое исследование, эластография, а также эластография в сочетании с цветным допплеровским картированием - являясь не инвазивными методами, они эффективны и безопасны, причем во всех возрастных группах. Маммография, широко рекомендуемая многими авторами для дифференциальной диагностики доброкачественных и злокачественных новообразований, имеет возрастные ограничения и должна использоваться в комбинации с УЗИ. Важное лабораторно-диагностическое значение для уточнения патологии имеет исследование опухолевого маркера СА-15-3.
Заключение. Таким образом, исследование показывает необходимость применения дифференцированного диагностического алгоритма и комплексного подхода при ведении пациенток с доброкачественными заболеваниями молочных желёз на фоне воспалительных заболеваний органов малого таза и доброкачественных новообразований яичников.
Об авторе
С. Дж. Ниязова
ГУ «Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и перинатологии МЗ и СЗ РТ»
Таджикистан
Таджикистан
Сайёра Джумаевна Ниязова - научный сотрудник гинекологического отдела
Список литературы
1. Жерулик С.В. Каталитическая активность сывороток и иммуноглобулинов классов G и А у пациенток с новообразованиями молочной железы / С.В. Жерулик, Н.Г. Луд, И.И. Генералов //Иммунопатология, Аллергология, Инфектология. – 2022. – №. 3. – С. 7.
2. Покуль Л.В. Динамика ангиогенеза в узловой форме доброкачественной дисплазии молочной железы на фоне терапии алкалоидами, флавоноидами и гликозидами / Л.В. Покуль и др. // ГИНЕКОЛОГИЯ. – 2022. – Т. 24, №. 4. – С. 289-293.
3. Пушкарев А.В. Доброкачественные опухоли молочной железы и факторы риска их развития / А.В. Пушкарев и др. //Уральский медицинский журнал. – 2022. – Т. 21б №. 5. – С. 128-137.
4. Саидов М.С. Гигантская фиброаденома молочной железы у девочки подросткового возраста / М.С. Саидов // Пластическая хирургия и эстетическая медицина. – 2023. - №1. – С. 48–52.
5. Серебрякова С.В. Магнитно-резонансная маммография в диагностике гистологического класса филлоидных опухолей / С.В. Серебрякова и др. // Медицинская визуализация. – 2023. – Т.27, №1. – С. 12-21.
6. Чёрная А.В. Контрастная спектральная двухэнергетическая маммография–инструмент точной диагностики онкопатологии на фоне плотной ткани молочной железы / А.В. Чёрная и др. // Медицинская визуализация. – 2023. –Т.28, №1. – С. 2-11.
7. Шаханова Ш.Ш. Опухоли молочных желез у девочек подросткового возраста / Ш.Ш. Шаханова, Н.М. Рахимов, П.И. Зарипова // Журнал биомедицины и практики. – 2022. – Т. 7, №. 3. – С. 112 – 116.
8. Юсупова З.Ш. К вопросу патологии молочной железы / З.Ш. Юсупова, Г.З. Исомадинова // MEDICUS. – 2022. – №. 3. – С. 42-45.
9. Chen H. Breast Tumor classification in ultrasound images by fusion of deep convolutional neural network and shallow LBP feature. Journal of digital imaging, 2023, No. 1, pp. 1-15.
10. Lin C.X. Diagnostic value of multiple b-value diffusion-weighted imaging in discriminating the malignant from benign breast lesions. BMC Medical imaging -, 2023, Vol. 23, No. 1, pp. 1-12.
11. Wang T. Feature generation and multi-sequence fusion based deep convolutional network for breast tumor diagnosis with missing MR sequences. Biomedical signal processing and control, 2023, Vol. 82, pp. 104536.
12. Ni Y., Tse G.M. Spindle cell lesions of the breast: a diagnostic algorithm. Archives of pathology and laboratory medicine, 2023, Vol. 147, No. 1, pp. 30-37.
13. Modi O., Subasi A. Breast tumor detection in ultrasound images using artificial intelligence. Applications of artificial intelligence in medical imaging, 2023, No. 1, pp. 137-181.
14. Tan B.Y. Survey of recurrent diagnostic challenges in breast phyllodestumours. Hitopathology, 2023, Vol. 82, No. 1, pp. 95-105.
15. Zhao T. The study of segmentation and recognition technology of breast tumor ultrasound image based on adaptive BP neural network. Third International Conference on Computer Vision and Data Mining (ICCVDM 2022). Spie, 2023, Vol. 12511, pp. 799-805. (In Eng.)
Рецензия
Для цитирования:
Ниязова С.Д. Эффективность современных методов обследования доброкачественных заболеваний молочных желёз у женщин. Здравоохранение Таджикистана. 2023;(4):64-71. https://doi.org/10.52888/0514-2515-2023-359-4-64-71
For citation:
Niyazova S.J. Efficiency of modern methods of examination of benign breast diseases in women. Health care of Tajikistan. 2023;(4):64-71. (In Russ.) https://doi.org/10.52888/0514-2515-2023-359-4-64-71
Просмотров:
288
Послать статью по эл. почте 