Сайт издательства «Медиа Сфера»
содержит материалы, предназначенные исключительно для работников здравоохранения. Закрывая это сообщение, Вы подтверждаете, что являетесь дипломированным медицинским работником или студентом медицинского образовательного учреждения.

Кирющенкова Н.П.

ФГБНУ «Научно-исследовательский институт глазных болезней им. М.М. Краснова»

Возможности автоматизированной неинвазивной диагностики новообразований кожи периорбитальной области

Авторы:

Кирющенкова Н.П.

Подробнее об авторах

Журнал: Вестник офтальмологии. 2024;140(5): 137‑145

Прочитано: 1427 раз


Как цитировать:

Кирющенкова Н.П. Возможности автоматизированной неинвазивной диагностики новообразований кожи периорбитальной области. Вестник офтальмологии. 2024;140(5):137‑145.
Kiryushchenkova NP. Non-invasive automated methods for the diagnosis of periorbital skin tumors. Russian Annals of Ophthalmology. 2024;140(5):137‑145. (In Russ.)
https://doi.org/10.17116/oftalma2024140051137

Рекомендуем статьи по данной теме:
Дер­ма­то­фиб­ро­ма и ке­ло­ид­ный ру­бец: сходства и раз­ли­чия. Кли­ни­чес­кая дер­ма­то­ло­гия и ве­не­ро­ло­гия. 2024;(5):558-564
Пиг­мен­тная фор­ма бо­лез­ни Боуэна. Кли­ни­чес­кая дер­ма­то­ло­гия и ве­не­ро­ло­гия. 2024;(6):667-672
Пой­ки­ло­дер­мия Си­ват­та в со­че­та­нии с ви­ти­ли­го. Кли­ни­чес­кая дер­ма­то­ло­гия и ве­не­ро­ло­гия. 2024;(6):703-708
Кли­ни­чес­кий слу­чай ВИЧ-ас­со­ци­иро­ван­ной фор­мы сар­ко­мы Ка­по­ши. Кли­ни­чес­кая дер­ма­то­ло­гия и ве­не­ро­ло­гия. 2024;(6):782-786

Литература / References:

  1. Каприн А.Д., Старинский В.В, Шахзадова А.О., ред. Злокачественные новообразования в России в 2020 году (заболеваемость и смертность). М.: МНИОИ им. П.А. Герцена; 2021.
  2. Sung H, Ferlay J, Siegel RL, Laversanne M, Soerjomataram I, Jemal A, Bray F. Global cancer statistics 2020: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin. 2021; 71:209-249.  https://doi.org/10.3322/caac.21660
  3. Чеботарев В.В., Хисматуллина З.Р., Закирова Ю.А. Некоторые аспекты эпидемиологии и диагностики злокачественных новообразований кожи. Креативная хирургия и онкология. 2020;10(1):65-73.  https://doi.org/10.24060/2076-3093-2020-10-1-65-73
  4. Титов К.С., Степанова В.В., Красноруцкий А.В., Нагаева М.В. Редкие формы рака кожи. Клиническая дерматология и венерология. 2019; 18(6):735-741.  https://doi.org/10.17116/klinderma201918061735
  5. Slutsky JB, Jones EC. Periocular Cutaneous Malignancies: A Review of the Literature. Dermatol Surg, 2012;38:552-569.  https://doi.org/10.1111/j.1524-4725.2012.02367.x
  6. Бровкина А.Ф., Лернер М.Ю. Рак кожи век: эпидемиология, прогноз. Опухоли головы и шеи. 2017;7(1):81-85.  https://doi.org/10.17650/2222-1468-2017-7-1-81-85
  7. Груша Я.О., Ризопулу Э.Ф., Федоров А.А., Новиков И.А., Сдобникова Л.Е. Модифицированная мейбография при злокачественных новообразованиях век эпителиального происхождения. Вестник офтальмологии. 2019;135(5):141-149.  https://doi.org/10.17116/oftalma2019135052141
  8. Груша Я.О., Кирющенкова Н.П., Новиков И.А., Федоров А.А., Исмаилова Д.С Гистологическая верификация аутофлуоресцентных границ новообразований кожи периорбитальной области. Вестник офтальмологии. 2020;136(6):32-41.  https://doi.org/10.17116/oftalma202013606132
  9. Сергеев В.Ю., Сергеев Ю.Ю., Тамразова О.Б., Никитаев В.Г., Проничев А.Н. Вопросы внедрения современных методов автоматизированной диагностики новообразований кожи в клиническую практику. Медицинский алфавит. 2020;(6):76-78.  https://doi.org/10.33667/2078-5631-2020-6-76-78
  10. Сергеев А.Ю., Сергеев В.Ю. Дерматоскопия: становление и развитие в России и за рубежом. Клиническая дерматология и венерология. 2008; 6(1):4-8. 
  11. Сергеев Ю.Ю., Олисова О.Ю., Сергеев В.Ю. Возможности ранней диагностики и профилактики злокачественных новообразований кожи. Фарматека. 2016;S2(16):17-21. 
  12. Kittler H. Evolution of the Clinical, Dermoscopic and Pathologic Diagnosis of Melanoma. Dermatol Pract Concept. 2021;11(Suppl 1):e2021163S. https://doi.org/10.5826/dpc.11S1a163S
  13. Rogers T, Marino M, Dusza SW, Bajaj S, Marchetti MA, Marghoob A. Triage amalgamated dermoscopic algorithm (TADA) for skin cancer screening. Dermatol Pract Concept. 2017;7(2):39-46.  https://doi.org/10.5826/dpc.0702a09
  14. Rigel DS. Epiluminescence microscopy in clinical diagnosis of pigmented skin lesions? Lancet. 1997;349(9065):1566-1567. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(05)61625-X
  15. Rosendahl C, Tschandl P, Cameron A, Kittler H. Diagnostic accuracy of dermatoscopy for melanocytic and nonmelanocytic pigmented lesions. J Am Acad Dermatol. 2011;64(6):1068-1073. https://doi.org/10.1016/j.jaad.2010.03.039
  16. Lallas A, Apalla Z, Argenziano G, Longo C, Moscarella E, Specchio F, Raucci M, Zalaudek I. The dermatoscopic universe of basal cell carcinoma. Dermatol Pract Concept. 2014 Jul 31;4(3):11-24.  https://doi.org/10.5826/dpc.0403a02
  17. Adamski W, Adamska K. Pigmented Lesions of the Eyelid Margin. Dermatoscopy [Internet]. 2022. https://doi.org/10.5772/intechopen.101376
  18. Kozubowska K, Sławińska M, Sobjanek M. The role of dermoscopy in diagnostics of dermatological conditions of the eyelid, eyelashes, and conjunctiva — a literature review. Int J Dermatol. 2020;60(8):915-924.  https://doi.org/10.1111/ijd.15315
  19. Cinotti E, La Rocca A, Labeille B et al. Dermoscopy for the diagnosis of eyelid margin tumours. Brit J Dermatol. 2019;181(2):397-398.  https://doi.org/10.1111/bjd.17743
  20. Papageorgiou V, Apalla Z, Sotiriou E et al. The limitations of dermoscopy: false-positive and false-negative tumours. J Eur Acad Dermatol Venereol. 2018;32: 879-888.  https://doi.org/10.1111/jdv.14782
  21. Argenziano G, Soyer HP, Chimenti S, Talamini R, Corona R, Sera F, et al. Dermatoscopy of pigmented skin lesions: Results of a consensus meeting via the Internet. J Am Acad Dermatol. 2003;48:679-693. 
  22. Cascinelli N, Ferrario M, Tonelli T, et al. A possible new tool for clinical diagnosis of melanoma: The computer. J Am Acad Dermatol. 1987;(16): 361-367. 
  23. Celebi M, Mendonca T, Marques J, eds. Dermoscopy image analysis. Boca Raton: CRC Press; 2015:486. 
  24. Hibler BP, Qi Q, Rossi AM. Current state of imaging in dermatology. Semin Cutan Med Surg. 2016;35(1):2-8.  https://doi.org/10.12788/j.sder.2016.001
  25. Mishra N, Celebi M. An Overview of Melanoma Detection in Dermoscopy Images Using Image Processing and Machine Learning. ArXiv e-prints. 2016. https://doi.org/10.48550/arXiv.1601.07843
  26. Que SK, Fraga-Braghiroli N, Grant-Kels JM, Rabinovitz HS, Oliviero M, Scope A. Through the looking glass: basics and principles of reflectance confocal microscopy. J Am Acad Dermatol. 2015;73(2):276-284. 
  27. Bakos RM, Blumetti TP, Roldán-Marín R, Salerni G. Noninvasive Imaging Tools in the Diagnosis and Treatment of Skin Cancers. Am J Clin Dermatol. 2018;19(Suppl 1):3-14.  https://doi.org/10.1007/s40257-018-0367-4
  28. Cinotti E, Perrot JL, Campolmi N, et al. The role of in vivo confocal microscopy in the diagnosis of eyelid margin tumors: 47 cases. J Am Acad Dermatol. 2014;71(5):912-918.e2. 
  29. Pellacani G, Scope A, Gonzalez S, Guitera P, Farnetani F, Malvehy J, Witkowski A, De Carvalho N, Lupi O, Longo C. Reflectance confocal microscopy made easy: the 4 must-know key features for the diagnosis of melanoma and nonmelanoma skin cancers. J Am Acad Dermatol. 2019 Aug;81(2): 520-526.  https://doi.org/10.1016/j.jaad.2019.03.085
  30. Hibler BP, Cordova M, Wong RJ, Rossi AM. Intraoperative real-time reflectance confocal microscopy for guiding surgical margins of lentigo maligna melanoma. Dermatol Surg. 2015;41(8):980-983. 
  31. Nadiminti H, Scope A, Marghoob AA, Busam K, Nehal KS. Use of reflectance confocal microscopy to monitor response of lentigo maligna to nonsurgical treatment. Dermatol Surg. 2010;36(2):177-184. 
  32. Trusk T. 3D Reconstruction of Confocal Image Data. In: Price RL, Jerome WJ, eds. Basic Confocal Microscopy. Springer New York, NY; 2016. P. 243-272.  https://doi.org/10.1007/978-0-387-78175-4_10.
  33. Campanella G, Navarrete-Dechent C, Liopyris K, et al. Deep learning for basal cell carcinoma detection for reflectance confocal microscopy. J Invest Dermatol. 2022;142(1):97-103.  https://doi.org/10.1016/j.jid.2021.06.015
  34. Bozkurt A, Kose K, Coll-Font J et al. Skin strata delineation in reflectance confocal microscopy images using recurrent convolutional networks with attention. Sci Rep. 2021;11(1):12576. https://doi.org/10.1038/s41598-021-90328-x
  35. Li J, Garfinkel J, Zhang X, et al. Biopsy-free in vivo virtual histology of skin using deep learning. Light Sci Appl. 2021;10:233.  https://doi.org/10.1038/s41377-021-00674-8
  36. Huang B, Li J, Yao B, et al. Enhancing image resolution of confocal fluorescence microscopy with deep learning. PhotoniX 2023;4:2.  https://doi.org/10.1186/s43074-022-00077-x
  37. Anderson RR, Parrish JA. The optics of human skin. J Invest Dermatol. 1981;77(1):13-19.  https://doi.org/10.1111/1523-1747.ep12479191
  38. Синичкин Ю.П., Утц С.Р. In vivo отражательная и флуоресцентная спектроскопия кожи человека. 2-е изд., доп. Саратов: Изд-во Сарат. ун-та; 2018.
  39. Zonios G, Dimou A. Light scattering spectroscopy of human skin in vivo. Opt. Express. 2009;17:1256-1267.
  40. Sinha S, Jeyaseelan C, Singh G, Munjal T, Paul D. Basic Biotechniques for Bioprocess and Bioentrepreneurship. In: Bhatt AK, Bhatia RK, Bhalla TC, eds. Spectroscopy — Principle, types, and applications. Academic Press; 2023: 145-164. ISBN 9780128161098. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-816109-8.00008-8.
  41. Lunter D, Klang V, Kocsis D, Varga-Medveczky Z, Berkó S, Erdő F. Novel aspects of Raman spectroscopy in skin research. Exp Dermatol. 2022;31: 1311-1329. https://doi.org/10.1111/exd.14645
  42. Brancaleon L, Durkin AJ, Tu JH, Menaker G, Fallon JD, Kollias N. In vivo Fluorescence Spectroscopy of Nonmelanoma Skin Cancer. Photochem Photobiol. 2001;73(2):178-183.  https://doi.org/10.1562/0031-8655(2001)073<0178:IVFSON>2.0.CO;2
  43. Yang PW, Hsu IJ, Chang CW, et al. Visible-absorption spectroscopy as a biomarker to predict treatment response and prognosis of surgically resected esophageal cancer. Sci Rep. 2016;6:33414. https://doi.org/10.1038/srep33414
  44. Jiao Y, Upile T, Jerjes W, et al. Interrogation of skin pathology using elastic scattering spectroscopy. Head Neck Oncol 2009;1:O19. 
  45. Carpenter DJ, Sajisevi MB, Chapurin N, et al. Noninvasive optical spectroscopy for identification of non-melanoma skin cancer: Pilot study. Lasers Surg Med. 2018;50(3):246-252.  https://doi.org/10.1002/lsm.22786
  46. Rajaram N, Reichenberg JS, Migden MR, Nguyen TH, Tunnell JW. Pilot clinical study for quantitative spectral diagnosis of non-melanoma skin cancer. Lasers Surg Med 2010;42:716-727. 
  47. Moncrieff M, Cotton S, Claridge E, Hall P. Spectrophotometric intracutaneous analysis: a new technique for imaging pigmented skin lesions. Br J Dermatol. 2002;146(3):448-457.  https://doi.org/10.1046/j.1365-2133.2002.04569.x
  48. Terstappen K, Suurkula M, Hallberg H, Ericson M, Wennberg AM. Poor correlation between spectrophotometric intracutaneous analysis and histopathology in melanoma and nonmelanoma lesions. J Biomed Opt. 2013; 8(6):061223. https://doi.org/10.1117/1.JBO.18.6.061223
  49. Bratchenko I, Sherendak V, Myakinin O, Artemyev D, Moryatov A, Borisova E, Avramov L, Zherdeva L, Orlov A, Kozlov S, Zakharov V. In vivo hyperspectral imaging of skin malignant and benign tumors in visible spectrum. J Biomed Photonics Engineering. 2018;4(1):010301. https://doi.org/10.18287/JBPE17.04.010301
  50. Dicker DT, Lerner J, Van Belle P, Barth SF, Guerry D 4th, Herlyn M, Elder DE, El-Deiry WS. Differentiation of normal skin and melanoma using high resolution hyperspectral imaging. Cancer Biol Ther. 2006;5(8):1033-1038. PMID: 16931902.
  51. Lui H, Zhao J, McLean DI, Zeng H. Real-time Raman spectroscopy for in vivo skin cancer diagnosis. Cancer Res. 2012;72(10):2491-2500.
  52. Козлов С.В., Захаров В.П., Морятов А.А. и др. Неинвазивная диагностика новообразований кожи. Аспирантский вестник Поволжья. 2018; (5-6):146-151.  https://doi.org/10.17816/2072-2354.2018.18.3.146-151
  53. Zhang Y, Moy AJ, Feng X, et al. Assessment of Raman Spectroscopy for Reducing Unnecessary Biopsies for Melanoma Screening. Molecules. 2020; 25(12):2852. https://doi.org/10.3390/molecules25122852
  54. Araújo DC, Veloso AA, de Oliveira Filho RS, et al. Finding reduced Raman spectroscopy fingerprint of skin samples for melanoma diagnosis through machine learning. Artif Intell Med. 2021;120:102161. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2021.102161
  55. Wu M, Wang S, Pan S, et al. Deep learning data augmentation for Raman spectroscopy cancer tissue classification. Sci Rep 2021;11:23842. https://doi.org/10.1038/s41598-021-02687-0
  56. Sharma S, Sharma A. Robert Williams Wood: pioneer of invisible light. Photodermatol Photoimmunol Photomed. 2016;32(2):60-65. 
  57. Лихванцева В.Г., Осипова Е.А. Флюоресцентные методы исследования в медицинской практике. Вестник офтальмологии. 2007;123(1):48-52. 
  58. McNicholas K, MacGregor MN, Gleadle JM. In order for the light to shine so brightly, the darkness must be present — why do cancers fluoresce with 5-aminolaevulinic acid? Br J Cancer 2019;121:631-639.  https://doi.org/10.1038/s41416-019-0516-4
  59. Yagi R, Kawabata S, Ikeda N, et al. Intraoperative 5-aminolevulinic acid-induced photodynamic diagnosis of metastatic brain tumors with histopathological analysis. World J Surg Onc 2017;15:179.  https://doi.org/10.1186/s12957-017-1239-8
  60. Redondo P, Marquina M, Pretel M, Aguado L, Iglesias ME. Methyl-ALA-Induced Fluorescence in Photodynamic Diagnosis of Basal Cell Carcinoma Prior to Mohs Micrographic Surgery. Arch Dermatol. 2008;144(1):115-117.  https://doi.org/10.1001/archdermatol.2007.3
  61. Ярославцева-Исаева Е.В., Каплан М.А., Капинус В.Н., Спиченкова И.С., Сокол Н.И. Флуоресцентная диагностика злокачественных новообразований кожи с фотосенсибилизаторами хлоринового ряда. Biomedical Photonics. 2018;7(1):13-20. 
  62. Sterenborg H, Motamedi M, Wagner R, et al. In vivo fluorescence spectroscopy and imaging of human skin tumours. Laser Med Sci 1994;21(9):191-201.  https://doi.org/10.1007/BF02590223
  63. Smirnova OD, Rogatkin D, Litvinova K. Collagen as in vivo quantitative fluorescent biomarkers of abnormal tissue changes. J Innov Opt Health Sci. 2012;5(2):1250010.
  64. Croce AC, Bottiroli G. Autofluorescence spectroscopy and imaging: A tool for biomedical research and diagnosis. Eur J Histochem.2014;58:2461.
  65. Новиков И.А., Груша Я.О., Кирющенкова Н.П. Аутофлуоресцентная диагностика новообразований кожи и слизистых оболочек. Вестник офтальмологии. 2013;129(5):147-154. 
  66. Wang S, Zhao J, Lui H, He Q, Zeng H. In vivo near-infrared autofluorescence imaging of pigmented skin lesions: methods, technical improvements and preliminary clinical results. Skin Res Technol. 2013;19:20-26.  https://doi.org/10.1111/j.1600-0846.2012.00632.x
  67. Borisova E, Zhelyazkova Al, Genova Ts, Troyanova P, Pavlova El, Penkov N, Avramov L. Autofluorescence spectroscopy techniques for skin cancer diagnostics. 2016 International Conference Laser Optics (LO). St. Petersburg, Russia; 2016:S2-9.  https://doi.org/10.1109/LO.2016.7549976
  68. Бочкарева А.Н., Егоров В.В., Смолякова Г.П., Банщиков П.А. Повышение эффективности хирургического лечения злокачественных новообразований век эпителиального происхождения при использовании метода аутофлуоресценции. Саратовский научно-медицинский журнал. 2020;16(2):587-591. 
  69. Крохмалева Е.А., Перламутров Ю.Н., Ольховская К.Б., Акопян А.А. Возможности мультиспектральной фотометрии в диагностике атипичных меланоцитарных новообразований кожи. Эффективная фармакотерапия. 2022;18(25):16-20. 
  70. Bennàssar A, Vilata A, Puig S, Malvehy J. Ex vivo fluorescence confocal microscopy for fast evaluation of tumour margins during Mohs surgery. Brit J Dermatol. 2014;170(2):360-365.  https://doi.org/10.1111/bjd.12671
  71. Lenhardt L, Zeković I, Dramićanin T, Dramićanin MD. Artificial neural networks for processing fluorescence spectroscopy data in skin cancer diagnostics. Phys Scr. 2013;014057. https://doi.org/10.1088/0031-8949/2013/T157/014057
  72. Andreeva V, Aksamentova E, Muhachev A, Solovey A, Litvinov I, Gusarov A, Shevtsova NN, Kushkin D, Litvinova K. Preoperative AI-Driven Fluorescence Diagnosis of Non-Melanoma Skin Cancer. Diagnostics. 2022;12(1):72.  https://doi.org/10.3390/diagnostics12010072
  73. Hadzic A. Hadzic’s Peripheral Nerve Blocks and Anatomy for Ultrasound-Guided Regional Anesthesia. 2nd ed. New York: McGraw-Hill, Inc; 2011.
  74. Радионов В.Г., Радионов Д.В. Высокочастотная ультразвуковая визуализация опухолей кожи. Торсуевские чтения: научно-практический журнал по дерматологии, венерологии и косметологии. 2021;1(31):50-54. 
  75. Аветисов С.Э., Амбарцумян А.Р. Ультразвуковая визуализация анатомических структур век при высокочастотной биомикроскопии. Практическая медицина. 2012;2(4(59)):233-236. 
  76. Киселева Т.Н., Луговкина К.В., Гусева Н.В., Зайцев М.С. Возможности ультразвуковых методов исследования в диагностике новообразований век. Вестник офтальмологии. 2020;136(3):51-58.  https://doi.org/10.17116/oftalma202013603151
  77. Tamas T, Dinu C, Lenghel M, Băciuț G, Bran S, Stoia S, Băciuț M. The role of ultrasonography in head and neck Non-Melanoma Skin Cancer approach: an update with a review of the literature. Med Ultrason. 2021;23(1):83-88. Epub 2020 Oct 8.  https://doi.org/10.11152/mu-2617
  78. Vergilio MM, Monteiro e Silva SA, Jales RM, Leonardi GR. High-frequency ultrasound as a scientific tool for skin imaging analysis. Exp Dermatol, 2021;30:897-910.  https://doi.org/10.1111/exd.14363
  79. Клюшкин И.В., Кинзерский А.Ю., Кинзерская М.А., Пасынков Д.В. Количественная оценка ультразвукового изображения. Казанский медицинский журнал. 2005;86(3):237-240. 
  80. Andrėkutė K, Linkevičiūtė G, Raišutis R, Valiukevičienė S, Makštienė J. Automatic Differential Diagnosis of Melanocytic Skin Tumors Using Ultrasound Data. Ultrasound Med Biol. 2016;42:2834-2843. https://doi.org/10.1016/j.ultrasmedbio.2016.07.026.
  81. Marosán-Vilimszky P, Szalai K, Horváth A, et al. Automated Skin Lesion Classification on Ultrasound Images. Diagnostics (Basel). 2021;11(7):1207. https://doi.org/10.3390/diagnostics11071207
  82. Marosán P, Szalai K, Csabai D, Csány G, Horváth A, Gyöngy M. Automated seeding for ultrasound skin lesion segmentation. Ultrasonics. 2021; 110:106268. https://doi.org/10.1016/j.ultras.2020.106268
  83. Catalano O, Roldán FA, Varelli C, Bard R, Corvino A, Wortsman X. Skin cancer: findings and role of high-resolution ultrasound. J Ultrasound. 2019; 22(4):423-431. Epub 2019 May 8.  https://doi.org/10.1007/s40477-019-00379-0
  84. Утц С.Р., Зимняков Д.А., Галкина Е.М., Ювченко С.А., Алонова М.В., Артемина Е.М., Ушакова О.В. Перспективы применения оптической когерентной томографии для визуализации заболеваний кожи. Саратовский научно-медицинский журнал. 2015;11(3):392-396. 
  85. Sattler E, Kästle R, Welzel J. Optical coherence tomography in dermatology. J Biomed Opt. 2013;18(6):061224. https://doi.org/10.1117/1.JBO.18.6.061224
  86. Петрова Г.А., Гаранина О.Е., Орлинская Н.Ю., Ильинская О.Е., Петрова К.С., Незнахина М.С. Диагностика меланомы методом оптической когерентной томографии. Клиническая дерматология и венерология. 2018;17(2):92-98.  https://doi.org/10.17116/klinderma20181729
  87. Olsen J, Themstrup L, De Carvalho Net al. Diagnostic accuracy of optical coherence tomography in actinic keratosis and basal cell carcinoma. Photodiagnosis Photodyn Ther 2016;16:44-49. 
  88. Reddy N, Nguyen BT. The utility of optical coherence tomography for diagnosis of basal cell carcinoma: a quantitative review. Br J Dermatol 2019; 180:475-483. 
  89. Wan B, Ganier C, Du-Harpur X, Harun N, Watt FM, Patalay R, Lynch MD. Applications and future directions for optical coherence tomography in dermatology. Br J Dermatol. 2021;184:1014-1022. https://doi.org/10.1111/bjd.19553
  90. Jørgensen TM, Tycho A, Mogensen M, Bjerring P, Jemec GB. Machine-learning classification of non-melanoma skin cancers from image features obtained by optical coherence tomography. Skin Res Technol. 2008;14(3):364-369.  https://doi.org/10.1111/j.1600-0846.2008.00304.x
  91. Назаров М.М., Шкуринов А.П., Кулешов Е.А., Тучин В.В. Терагерцовая импульсная спектроскопия биологических тканей. Квантовая электроника. 2008;38(7):647-654. 
  92. Attia ABE, Chuah SY, Razansky D, Ho CJH, Malempati P, Dinish US, Bi R, et al. Noninvasive real-time characterization of non-melanoma skin cancers with handheld optoacoustic probes. Photoacoustics. 2017;7:20-26.  https://doi.org/10.1016/j.pacs.2017.05.003

Подтверждение e-mail

На test@yandex.ru отправлено письмо со ссылкой для подтверждения e-mail. Перейдите по ссылке из письма, чтобы завершить регистрацию на сайте.

Подтверждение e-mail

Мы используем файлы cооkies для улучшения работы сайта. Оставаясь на нашем сайте, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cооkies. Чтобы ознакомиться с нашими Положениями о конфиденциальности и об использовании файлов cookie, нажмите здесь.