GANBAT, DARIIMAA
Loading...
Товч нэр
GANBAT, DARIIMAA
Бүтэн нэр
GANBAT DARIIMAA
Латин нэр
GANBAT DARIIMAA
Албан тушаал
Судлаач
ORCID
Scopus Author ID
1 results
Now showing 1 - 1 of 1
- Some of the metrics are blocked by yourconsent settings
Item type:Publication, Маммографийн шинжилгээнд нас, бие болон хөхний морфологийн нөлөөллийг судлах асуудалд(2026-09-15); ; ; Д.ТүвшинжаргалҮндэслэл: Хэдийгээр хөхний нягтрал нь хөхний хорт хавдрын эрсдэл болон маммографид эмгэг голомт халхлагдах магадлалыг тодорхойлогч чухал хүчин зүйл болдог ч дангаараа хөхний дүрс оношилгооны фенотипийг бүрэн илэрхийлэхэд хангалтгүй. Нас, биеийн жингийн индекс (БЖИ), биеийн нийт өөхний хувь, хөхний хэмжээ, шахалтын үеийн хөхний зузаан (compressed breast density), эдийн тархалт болон нөхөн үржихүйн түүх зэрэг нь хөхний биологийн бүтэц төдийгүй, маммограм авах техникийн нөхцөлд нөлөөлдөг. Зорилго: Нас, БЖИ, биеийн бүтэц, хөхний өвөрмөц антропометр, нөхөн үржихүйн хүчин зүйл болон хүн амын онцлог маммографид хэрхэн нөлөөлдгийг нэгтгэн дүгнэх. Арга, аргачлал: Энэхүү тойм өгүүлэлд бид эдгээр хүчин зүйлс нь маммографийн харагдах байдал, эмгэг голомтын ялгарал, BI-RADS ангилал, дүрсний чанар, цацрагийн тун болон илрүүлгийн гүйцэтгэлтэй хэрхэн уялддаг талаарх нотолгоонуудыг PubMed/MEDLINE, Scopus, Embase, Web of Science зэрэг мэдээллийн санд 2000 оноос 2026 оны 8 дугаар сар хүртэлх хугацаанд бүртгэгдсэн судалгаануудад үндэслэн нэгтгэв. Үр дүн: Нас ахих, цэвэрших явцад хөхний нягтрал ерөнхийдөө буурдаг. Мөн БЖИ ихсэж, өөхөн эдийн эзлэхүүн нэмэгдсэнээр хөхний эдийн нягтрал багасна. Иймээс үнэмлэхүй хөхний булчирхайлаг, холбогч эдийн эзлэхүүнийг зөвхөн хувилсан нягтралаас шууд дүгнэх болохгүй. Шахалтын үеийн хөхний зузаан, хөхний эзлэхүүн зэрэг өвөрмөц хэмжигдэхүүнүүд нь байршуулалт, шахалт, цацрагийн өртөлт (экспозици), булчирхайд өгөгдөх дундаж тунд нөлөөлдөг тул эмнэлзүйн өндөр ач холбогдолтой мэдээлэл болдог. Азийн кохорт судалгаануудад нас болон биеийн хэмжээний чухал хамаарлуудыг баталдаг ч, хүн амзүйн хоорондын ялгаа өндөр байжээ. Өнөө үед хөхний дижитал томосинтез (Digital breast tomosynthesis, DBT) болон хиймэл оюун (Аrtificial intelligence, AI) нь нягтралын нэг ангиллаас олон хэмжээст фенотипжүүлэлт рүү шилжих боломжийг олгож байна. Цаашдын судалгаанд хувь хүнд тохирсон скрининг, тунгийн оновчлолыг сайжруулахын тулд DICOM-ын техникийн параметрүүд, стандартчилсан антропометри, тоон нягтрал болон гадаад баталгаажуулалттай AI мэдээллүүдийг нэгтгэх шаардлагатай байна. Дүгнэлт: Хөхний нягтрал дээр нас, биеийн бүтэц, хөхний орон зайн бүтэц, зураг авах параметрүүд болон баталгаажсан AI шинжүүдийг нэгтгэсэн олон хэмжээст загвар юм. Энэхүү хандлага нь биологийн тайлбар, тунгийн нарийвчлал, эрсдэлийн ангиллыг сайжруулж, нягтралын ганц хувь эсвэл BI-RADS ангилал хөхний фенотипийг бүрэн тодорхойлдог гэсэн өрөөсгөл ойлголтоос сэргийлэх боломжтой юм.