Даваа–Баасан 08:30–20:00 · Бямба 09:00–16:00
library@mnums.edu.mn
/

Л.Оюунболд

Loading...
Thumbnail Image
Товч нэр
Л.Оюунболд
Бүтэн нэр
Ламид-Очир Оюунболд
Латин нэр
Lamid-Ochir Oyunbold
Албан тушаал
Багш
Харьяалал
ORCID
Scopus Author ID

Settings

Now showing 1 - 1 of 1
  • Loading...
    Thumbnail Image
    Some of the metrics are blocked by your 
    consent settings
    Item type:Publication,
    Бөөрний эсийн өмөнгийн хэв шинжүүдийгкомпьютерт томографид суурилсан радиомикшинжилгээгээр хагалгааны өмнө ялган оношлох асуудалд
    (2026-05-22)
    С.Энхболд
    ;
    О.Пүрэвдорж
    ;
    Х.Тэлмэн
    ;
    Б.Содгэрэл
    ;
    А.Шийрэвнямба
    Үндэслэл: Бөөрний эсийн өмөн (БЭӨ) нь насанд хүрэгсдийн бөөрний бүх хавдрын 85–90%-ийг, нийт хавдрын 1–3%-ийг тус тус эзэлдэг ба сүүлийн жилүүдэд тохиолдлын тоо жилд жил тогтмол нэмэгдэж байна. Тунгалаг эст (ccRCC), хөхлөгт (pRCC), хромофоб (chRCC) зэрэг дэд хэв шинжүүд нь генийн мутаци, биологийн онцлог болон эмчилгээний хариу үйлдлийн хувьд мэдэгдэхүйц ялгаатай байдаг тул хагалгааны өмнөх хэв шинжийн тодорхойлох нь эмнэлзүйд чухал ач холбогдолтой юм. Уламжлалт КТ-ийн харааны аргаар үнэлэх нь хязгаарлагдмал ба тодосгогчтой КТ-д суурилсан радиомик шинжилгээ шинэ оношилгооны аргачлал байж болох юм. Зорилго: Тодосгогчтой КТ-д суурилсан радиомик шинжилгээний тусламжтайгаар БЭӨ-ийн ccRCC болон non-ccRCC дэд хэв шинжүүдийг хагалгааны өмнөх шатанд ялган оношлох загварыг боловсруулж, дотоод болон гадаад баталгаажилтаар оношилгооны чадамжийг үнэлэх. Арга, аргачлал: Бид энэхүү судалгааг 2021–2024 оны хооронд УНТЭ-ийн Урологи-Андрологийн төвд БЭӨ оношлогдсон, эмгэг судлалаар батлагдсан 121 өвчтөнд хийж гүйцэтгэв. Судалгаанд оролцогчдыг ccRCC (n=84) болон non-ccRCC (n=37) гэсэн хоёр бүлэгт хуваасан. КТ-ийн кортикомедуляр фазын зурагт 3D Slicer программаар хавдрын хэсгийг тодорхойлж, нийт 122 радиомик шинжийг гарган авав. Үүнд first-order uniformity, GLCM (саарал шатлалын хамтааллын матриц), GLRLM (саарал шатлалын run-length матриц), хэлбэрийн flatness болон GLCM maximum probability зэрэг параметрүүдийг багтаав. Оношилгооны чадамжийг ROC шинжилгээгээр, загварын тогтвортой байдлыг гадаад баталгаажилтаар (n=73) үнэллээ. Үр дүн: GLRLM параметр нь ccRCC (дундаж 0.1230) болон non-ccRCC (дундаж 0.0170) бүлгүүдийн хооронд статистик ач холбогдол бүхий ялгааг харуулсан (p<0.001). ROC шинжилгээгээр GLRLM-ийн хязгаарын утга 0.1493, дотоод баталгаажилтын AUC 0.9103, мэдрэг чанар 83.3%, өвөрмөц чанар 92.3% байв (p<0.01). Гадаад баталгаажилтад (n=73) AUC 0.860, нарийвчлал 86.0% байсан нь загварын ерөнхийлөх чадамжийг нотолж байна. First-order uniformity (AUC=0.880) болон variance (AUC=0.862) параметрүүд GLRLM-тэй ойролцоо чадамжтай байсан бол flatness (AUC=0.584), GLCM (Imc2, AUC=0.621) зэрэг параметрүүд ялган оношлох үнэлэмж харьцангуй бага байв. Confusion matrix-ийн дотоод баталгаажилтад нарийвчлал 86.0%, гадаад баталгаажилтад 86.0% байв. Дүгнэлт: Инвазив бус КТ-д суурилсан радиомик шинжилгээ нь БЭӨийн хэв шинжүүдийг хагалгааны өмнөх шатанд өндөр нарийвчлалтай (AUC=0.92) ялган оношлох чадамжтай болохыг дотоод болон гадаад баталгаажилтаар харуулж байна.