Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
100
Lista 2021
Status:
Autorzy: Avrunin Oleg G., Nosova Yana V., Abdelhamid Ibrahim Younouss, Pavlov Sergii V., Shushliapina Natalia, Wójcik Waldemar, Kisała Piotr, Kalizhanova Aliya
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2021
Wersja dokumentu: Elektroniczna
Język: angielski
Numer czasopisma: 4
Wolumen/Tom: 21
Numer artykułu: 1198
Strony: 1 - 19
Impact Factor: 3,847
Web of Science® Times Cited: 5
Scopus® Cytowania: 23
Bazy: Web of Science | Scopus
Efekt badań statutowych NIE
Finansowanie: The exchange program with East European Countries funded by DAAD (Ostpartnerschaften, project number 54364768) and joint Ukraine–Germany project MESU-BMBF 2019–2020 “3D-Model-Implementation of rapid prototyping to design and model the upper respiratory tract in normal and typical pathologies”.
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Witryna wydawcy
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 8 lutego 2021
Abstrakty: angielski
Individual anatomical features of the paranasal sinuses and dentoalveolar system, the complexity of physiological and pathophysiological processes in this area, and the absence of actual standards of the norm and typical pathologies lead to the fact that differential diagnosis and assessment of the severity of the course of odontogenic sinusitis significantly depend on the measurement methods of significant indicators and have significant variability. Therefore, an urgent task is to expand the diagnostic capabilities of existing research methods, study the significance of the measured indicators, and substantiate the expediency of their use in the diagnosis of specific pathologies in an automated mode. Methods of digital filtering, image segmentation and analysis, fluid dynamics, and statistical and discriminant analysis were used. Preliminary differential diagnosis of odontogenic sinusitis can be performed by densitemetric analysis of tomographic images of the maxillary sinuses, performed using frontal multiplanar reconstructions according to a given algorithm. The very manifestation of the characteristic changes in the densitography of the maxillary sinus allows for the initiation of certain pathological processes and permits the development of the effectiveness of the diagnosis of the pathology of the sinus sinuses, which can be realized automatically in real life.