Dòng Nội dung
1
Đa hình đơn Nucleotide RS1799796 của Gen XRCC3 trong ung thư vú / Bùi Thị Hương Giang; Nguyễn Quý Linh; Trần Huy Thịnh; Phạm Văn Thái; Nguyễn Thanh Bình; Tạ Thành Văn; Nguyễn Viết Tiến; Trần Văn Khánh // Tạp chí Nghiên cứu Y học . - 2019. - tr. 1-8. - ISSN: 2354-080X

Hà Nội : Trường Đại học Y Hà Nội, 2019
8 tr.
Ký hiệu phân loại (DDC): 615
Phân tích đa hình đơn rs1799796 tại intron 5 của gen XRCC3 ở nhóm bệnh nhân mắc ung thư vú so với nhóm đối chứng. 150 bệnh nhân mắc ung thư vú và 150 người phụ nữ khỏe mạnh đã được lựa chọn vào nghiên cứu. Sử dụng kỹ thuật enzym cắt giới hạn (RCR-RFLP) để phân tích kiểu gen của XRCC3, sau đó xác định tỉ lệ phân bố và khả năng mắc bệnh của các kiểu gen.
Số bản sách: (0) Tài liệu số: (1)
2
Đau vú ở phụ nữ có phải là ung thư vú không / Phạm Gia Cường // Tạp chí Thuốc & Sức khỏe . - 2022. - tr. 30. - ISSN: 1859-1922

Thành phố Hà Nội : Hội Dược học Việt Nam, 2022
1 tr.
Ký hiệu phân loại (DDC): 618.19
Trình bày đau vú những căn nguyên khác ảnh hưởng đến hoạt động hàng ngày sẽ bớt đau nếu ăn chế độ giảm mỡ hạn chế dùng cà phê, tùy trường hợp dùng liệu pháp hormon
 Số bản sách: (0) Tài liệu số: (1)
3
Giá trị cộng hưởng từ khuếch tán trong đánh giá đáp ứng sớm hoá trị trước mổ bệnh ung thư vú / Lưu Hồng Nhung, Vũ Đăng Lưu, Nguyễn Thu Hương..[và những người khác] // Tạp chí Y học Lâm sàng : Journal of Clinical Medicine . - 2021. - tr. 43-51. - ISSN: 1859-3593



Ký hiệu phân loại (DDC): 618.19
Trình bày mục đích của nghiên cứu này là đánh giá tầm quan trọng của các giá trị hệ số khuếch tán hay cộng hưởng từ khuếch tán để dự đoán đáp ứng điều trị với hoá trị trước mổ (HTTM) ở bệnh nhân ung thư vú (UTV). Sự tăng giá trị ADC càng nhiều sau chu kì đầu tiên thì khối u càng đáp ứng với HTTM. Do đó, ngay sau chu kì đầu tiên đã có thể đánh giá sớm được đáp ứng điều trị bệnh UTV.
 Số bản sách: (0) Tài liệu số: (1)
4
Mối liên quan giữa đa hình đơn Nucleotide của Gen Rad51 và nguy cơ mắc ung thư vú / Hoàng Văn Tuân, Nguyễn Thu Thủy, Vương Vũ Việt Hà // Tạp chí Nghiên cứu Y học . - 2020. - tr. 56-63. - ISSN: 2354-080X



Ký hiệu phân loại (DDC): 618.19
Nghiên cứu nhằm mục đich xác định SNP trên gen về nguy cơ mắc ung thư vú ở phụ nữ Việt Nam, làm tăng nguy cơ đáng kể mắc ung thư vú
 Số bản sách: (0) Tài liệu số: (1)
5
Phân tích và dự đoán khả năng ung thư vú từ ảnh siêu âm tế bào khối u bằng mô hình Segmentation kết hợp mạng Neural. : Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo / Trần Cao Minh, Hà Minh Tân hướng dẫn
Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
x, 60 tr. : Hình ảnh minh họa ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 616.994
Đề tài nghiên cứu nhằm phát triển một mô hình Deep Learning mới có khả năng chẩn đoán ung thư vú giai đoạn sớm với độ chính xác cao hơn so với các mô hình hiện có. Một mô hình Deep Learning tiên tiến, có tên gọi là "UGGNet", kết hợp của mô hình U-Net và VGGNet để nâng cao khả năng chẩn đoán bệnh ung thư vú. Mô hình được thiết kế tự động phân loại và đánh giá hình ảnh siêu âm vú từ Dataset Of Breast Ultrasound Images, với mục tiêu cung cấp độ chính xác và độ nhạy cao hơn trong việc phát hiện các dạng khối u lành tính, ác tính và cả trường hợp không mắc bệnh.
 Số bản sách: (1) Tài liệu số: (0)