Цифра 3 объемная: Доступ ограничен: проблема с IP

Содержание

Свеча в торт цифра «3» объемная желтая Meri Meri (матовый)

Выберите категорию

Все Детские праздники » Праздники для мальчиков »» Brawl Stars (Брал старс — Драка Звезд) »» Супермен (Superman) »» Супергерои — Мстители Марвел »» Майнкрафт (Minecraft) »» Динозавры »» Звёздные войны (Star Wars) »» Космос »» Лего (Lego) »» Тачки (Cars) / Самолеты »» Гарри Поттер »» Футбол »» Стройка, Трактор »» Полиция, Пожарные »» Рок, для подростка »» Пиратская вечеринка »» Щенячий патруль (Paw Patrol) »» Герои в масках (Pj Masks) »» Рыцари »» Робокар Поли »» Милитари, армия »» Ковбои »» Человек Паук (Spider-Man) »» Бэтмен (Batman) »» Гравити Фолз (Gravity Falls) »» Микки Маус и Дональд Дак »» Трансформеры (Transformers) »» Черепашки Ниндзя »» Паровозик Томас и его друзья »» Эмодзи Смайлики »» Энгри Бёрдз »» Ниндзя »» Супер крылья »» Вспыш и чудо машинки »» Баскетбол »» Хоккей »» Хот Вилс, Формула 1 »» Как приручить Дракона »» Кунг-фу Панда »» Транспорт »» Индейцы »» Праздник в морском стиле »» Октонавты »» История игрушек »» Фиксики »» Зверополис »» Миньоны »» Паровозики Чаггингтон »» Лошадка для мальчика »» Сафари для мальчика »» Акулы Океан »» Мишка Me to You »» Весёлые Монстрики »» Университет монстров »» Смурфики »» Питер Рэббит »» С днём рождения мальчику год »» Босс-Молокосос (BABY BOSS) »» Бэмби Дисней »» Baby shower »» Ассасин Крид » Праздники для девочек »» Куклы ЛОЛ (Doll LOL) »» Леди Баг и Супер-Кот »» Алиса в стране чудес »» Принцессы Дисней »» Минни Маус »» Балерины »» Единорог »» Холодное сердце »» Моана и Мауи »» Рапунцель »» Золушка »» Красавица и Чудовище »» Русалочка »» София Прекрасная »» Карусель для девочки »» Тролли (Trolls) »» Школа Монстров, Ever After High »» Хелло Китти «Hello Kitty» »» Кошки (домашние питомцы) »» Пчёлка Майя »» Барби »» Мой маленький Пони »» Долина Фей (Динь-Динь) »» Цветочные феи »» Принцессы »» Храбрая сердцем »» Для девочки подростка »» Божья коровка »» Доктор Плюшева »» Пончик DONUT Party »» Мороженое Ice Cream »» Леденцы / Сладкий праздник »» Феи Винкс (Winx) »» Шопкинс »» Королевские питомцы »» Смайлики ( Эмодзи ) »» Сафари для девочки »» Совы и лесные истории »» С днём рождения девочке год »» Праздник в клубничном стиле (Шарлотта Земляничка) »» Свинка Пеппа »» Бэмби Дисней (Bambi Disney — Бемби) »» Baby shower »» Мишка Me to You »» Бабочки »» Супергерои Марвел Девочки »» Лебедь (Swan) »» Великолепная Лола ( lola dutch ) » Универсальные коллекции »» Likee Party (Вечеринка Лайк) »» Питер Рэббит »» Цирк »» Винни Пух Disney »» Крестины (крещение) »» Сафари, Джунгли »» Три кота »» Арбуз, Фрукты, Ягоды »» Море »» Фиксики »» Смайлики »» Радуга »» Миньоны »» Зверополис »» Мадагаскар »» Губка Боб (Спанч Боб) »» Забавная ферма »» Университет монстров »» В поисках Немо / Дори »» Смешарики »» Смурфики »» Персонажи советских и отечественных мультфильмов »» Маленькое королевство Бена и Холли »» Том и Джерри »» Гуппи и Пузырики »» Пингвины »» Панда »» Забавные Монстрики »» Ням-ням (Om Nom) »» Праздник для малыша Oh, Baby! »» Праздник для малыша «Twinkle Twinkle Little Star» »» Фламинго / Тропическая вечеринка »» Лес (вечеринка «Let’s Explore — Woodland Party» Meri Meri) Праздники для взрослых » Хэллоуин, День мёртвых » Октоберфест — пивная вечеринка » Милитари / армия » Казино / Лас-Вегас » Баскетбол » Футбол » Хоккей » Гэтсби ( 20-е — 30-е годы) » Голливуд, Оскар » Гавайская вечеринка » Супермен (Superman) » Рокерская, байкерская вечеринка » Ковбойская вечеринка «Wild West» » Усатая вечеринка » Мафия, Гангстеры » Праздник «Мальчик или девочка» » Чудо Женщина » Пиратская вечеринка » Вечеринка на яхте » Праздник в русском стиле » Фрукты / Арбузная вечеринка » Майнкрафт » Звездные войны » Вечеринка в стиле индейцев » Сладкая жизнь » Love » Мексиканская вечеринка » Диско » Хиппи » Вечеринка в стиле 80 и 90 ых » VIP Party » Сафари » Смайлики / Эмодзи » Рыцари » Рыбалка » Свадьба » Золото / Серебро » Прованс » Гжель / Азулежу » Пижамная вечеринка, девичник, день рождения » Ассасин Крид » Художник Натали Лете: Кошки и Цветы (Nathalie Lete) Календарные праздники » Хэллоуин (Halloween) » Пасха (Easter) » День Святого Валентина (14 февраля) » 23 февраля (День Защитника Отечества) » Новый год (Рождество) Всё для оформления » Бумажные помпоны (шар тишью) » Бумажные фанты (веера) » Бумажные фонарики » Бумажные шары — соты » Стримерсы (ленты из крепа), Гирлянды полукруги » Латексные, фольгированные шары »» Латексные шарики »»» Однотонные (без рисунка) »»» С рисунком (тематические) »» Фольгированные шары »»» Маленькие фигуры »»» Большие фигуры » Гирлянды на нитке вертикальные » Гирлянды тассел (кисточки) » Занавесы (Дождик) » Баннеры (для фотозоны, растяжки, на дверь) » Декорации, плакаты, пиньяты » Гирлянды на ленте и люверсах » Гирлянды спирали, вертикальные и объемные Декор по цветам » Золотая посуда и декор » Розовое золото посуда и декор » Серебряная / серая посуда и декор » Белая / айвори посуда и декор » Жёлтая посуда и декор » Оранжевая / персиковая посуда и декор » Красная посуда и декор » Розовая посуда и декор » Сиреневая / фиолетовая посуда и декор » Синяя / голубая посуда и декор » Мятная / тиффани посуда и декор » Зелёная посуда и декор » Коричневая посуда и декор » Чёрная посуда и декор Фотозона Сервировка стола » Тарелки одноразовые » Стаканы и бокалы одноразовые » Салфетки праздничные » Скатерти для праздничного стола » Столовые приборы » Кейкстенды, подставки для пирожных, декорации на стол » Топперы и обертки для пирожных (капкейков) » Коробочки для поп корна (пакеты для сладостей) » Свечи для торта » Трубочки для коктейля » Одноразовая пластиковая посуда ( для кейтеринга) Подарки гостям, упаковка, приглашения, игры Карнавальные аксессуары » Костюмы, Шляпы, Парики » Карнавальные аксессуары, Оружие » Колпаки, Короны, Ободки » Фотобутафория » Маски, Очки » Пиньяты, Конфетти, Подарки гостям, Татуировки » Хлопушки, Язычки-гудки, Горны » Приглашения, Игры, Упаковка Системы хранения, Декор для дома Весь товар Распродажа

Производитель

Все»Мой Друг Дракон» (Россия)a LITLLE LOVELY company (Нидерланды)Amscan (США)Anagram (США)Arty Fêtes (Франция)Aykasa (Дания)ban. do (США, Великобритания)Belbal (Бельгия)Betallic L.L.C. (США)Big Party (Италия)Boland (Голандия)Creative Converting (США)Daydream Society (Америка)DP & CoEx.Tra (Италия)Flex Metal (Испания)Gemar (Италия)Ginger Ray (Великобритания)Grabo (Италия)Latex Occidental (Мексика)LoopFrankie (Португалия)MeriMeri (Великобритания)NSM LTD (Израиль)Party SmilePartyDeco (Польша)Procos S.A. (Греция)QUALATEX (Австралия)Sempertex (Колумбия)SES Creative (Голандия)Talking Tables (Великобритания)Unique (США)Widmann (Италия)Wondercandle (Германия)Весёлая затея (Россия)Веселуха (Турция)Гонконг (Китай)РоссияСтрана Карнавалия (Китай)

Курская правда — Бизнес новости

Глобальный отчет «Пломбы Рынок»Ожидается, что рост (статус и прогноз) 2021 свидетельствует высокий рост во время прогнозного периода. В докладе предоставляется ключевая статистика о статусе рынка ведущих игроков Пломбы Market и предлагает ключевые тенденции и возможности на рынке. В докладе предоставляется… Continue Reading →

Дезодораторные сумки Рынок Рынок 2021-2026 Стратегия развития Pre и Post Covid-19, корпоративным анализом стратегии, ландшафтом, типа, приложениями и ведущими 20 странами охватывает и анализирует потенциал глобальной индустрии Дезодораторные сумки, обеспечивающий статистическую информацию о динамике рынка, факторы роста Основные вызовы, анализ… Continue Reading →

В отчете о глобальном рынке Вакцины против ящура представлен всесторонний обзор, доли рынка и возможности роста рынка Вакцины против ящура по типу продукта, применению, ключевым производителям и ключевым регионам и странам. В этом отчете также представлена рыночная конкуренция и соответствующий… Continue Reading →

В отчете о глобальном рынке GNSS представлен всесторонний обзор, доли рынка и возможности роста рынка GNSS по типу продукта, применению, ключевым производителям и ключевым регионам и странам. В этом отчете также представлена рыночная конкуренция и соответствующий подробный анализ основных поставщиков… Continue Reading →

Встроенный магнитный расходомер Рынок Рынок 2021-2026 Стратегия развития Pre и Post Covid-19, корпоративным анализом стратегии, ландшафтом, типа, приложениями и ведущими 20 странами охватывает и анализирует потенциал глобальной индустрии Встроенный магнитный расходомер, обеспечивающий статистическую информацию о динамике рынка, факторы роста Основные… Continue Reading →

Глобальный «Рынок Высокоскоростной фотонный датчик» (2021 г. ) обсуждает отчет, дополнительно сосредоточенный на мировых крупных производителях рынка Высокоскоростной фотонный датчик с важными данными, такими как профили организаций, информация о сегментации, проблемы и ограничения, движущие факторы, стоимость, стоимость, доход и контактные данные.… Continue Reading →

Глобальный «Рынок Высокотемпературная изоляционная шерсть (HTIW)» (2021 г.) обсуждает отчет, дополнительно сосредоточенный на мировых крупных производителях рынка Высокотемпературная изоляционная шерсть (HTIW) с важными данными, такими как профили организаций, информация о сегментации, проблемы и ограничения, движущие факторы, стоимость, стоимость, доход и… Continue Reading →

Глобальный рынок РФ резистор 2021-2026, был подготовлен на основе углубленного анализа рынка с участием отраслевых экспертов. Отчет охватывает рыночный ландшафт и перспективы его роста в ближайшие годы. В отчете обсуждаются ключевые производители, работающие на этом рынке. Эксклюзивные данные, представленные в… Continue Reading →

Глобальный рынок Корпоративная память 2021-2026, был подготовлен на основе углубленного анализа рынка с участием отраслевых экспертов. Отчет охватывает рыночный ландшафт и перспективы его роста в ближайшие годы. В отчете обсуждаются ключевые производители, работающие на этом рынке. Эксклюзивные данные, представленные в… Continue Reading →

Исследования на мировом Интернет Payroll Услуги Рынок 2021 по производителям, регионам, типу и применению, прогноз до 2025 года ориентированы на текущие тенденции на мировом рынке. Целью этого рыночного доклада Интернет Payroll Услуги – дать клиентам глубокое понимание рынка и помочь… Continue Reading →

лучшие виды домашних уток для разведения, разновидности птиц серого цвета с названиями и описанием

Утки – довольно популярные птицы в домашнем хозяйстве. Они характеризуются неприхотливостью в уходе и высокой продуктивностью, поэтому все чаще фермеры обращают на них внимание.

Виды

Птиц выращивают для получения мясной и яичной продукции с хорошими вкусовыми качествами. Все породы уток разделяют на несколько видов:

мясные;
яично-мясные;
яичные;
декоративные.

Каждый подвид имеет свои характеристики и отличительные свойства. Разновидностям, относящимся к первому виду, свойственный быстрый набор веса (300-400 г ежедневно), а их мясо относится к разряду диетических продуктов, поскольку содержит большое количество ценных элементов, необходимых человеческому организму.

Мясо-яичное направление считают самым выгодным и рентабельным, так как птицы этого вида характеризуются высокой продуктивностью мяса, а яйценоскость у них выше среднего. Утки яичного вида отличаются небольшим количеством мясной продукции, но способны нести по 3-4 яйца в сутки. Декоративные породы разводят исключительно как украшение.

Самки всех пород могут самостоятельно высиживать утят, хотя утки мясных видов часто выделяются отсутствием материнского инстинкта. Для выращивания в домашних условиях больше подходят мясные и мясо-яичные породы.

Обзор популярных пород

Разновидностей уток довольно много. Мясные виды представлены довольно большим количеством пород. На забой берут птиц от 3 до 5 месяцев, в этот период мясо наиболее нежное и обладает высокой пищевой ценностью.

Пекинская

Породу считают лучшей среди домашних видов. Хотя она выведена довольно давно, но своей популярности не теряет, помимо этого, благодаря ей выведены многие разновидности домашних уток. Птица обладает крупным телосложением и немного приподнятым туловищем. Грудь и спина широкие. Голова средняя с выступающим лбом и крепким клювом, шея длинная.

Лапы не слишком большие, широко расположены, крылья сильные. Перья чаще всего белого окраса, хотя бывают и кремовые. От морозов защищает значительная жировая прослойка под кожей. В год самка откладывает около 100 яиц. Весят пекинские утки примерно 3-4 кг.

На забой берут молодняк возрастом 60-70 дней, пока они не начали линять, поскольку после линьки качество мясной продукции ухудшается и значительно увеличиваются расходы кормов. Эта разновидность уток характеризуется очень хорошим метаболизмом, в связи с этим они чрезвычайно быстро растут. Мясо отличается нежным, сочным вкусом, хотя довольно жирное. К характеристикам можно добавить, что утки пекинской породы обладают хорошим аппетитом, довольно шумные и активные, обладают высокой устойчивостью к заболеваниям и морозам.

Мускусная или индоутка

Берет начало с Южной Америки, где ее разводили еще несколько веков назад. Свое название птица приобрела из-за своеобразного запаха. Утки обладают крепким телосложением с хорошо развитыми мускулами. Грудина широкая, хорошо округленная, спинка прямая. Имеют индоутки сильные крылья, которые вплотную притиснуты к корпусу и короткие лапы.

Голова небольшая, вытянутой формы с крупными глазами и нешироким клювом красного цвета, на конце крючковидным. На верхней части головы расположены яркие наросты небольших форм, похожие на бородавки, и хохолок из удлиненных перьев. Оперение довольно густое, белого, черного, коричневого и серого окраса. Весят мускусные утки в среднем 5-6 кг. На мясо, которое отличается питательными свойствами, берут молодых особей до наступления линьки.

Мясная продукция содержит мало жира и отличается диетическими свойствами. Яйценоскость составляет до 100 яиц. Индоутки-самки – отличные наседки, их часто используют в качестве подсадных для высиживания яиц других пернатых. Характерная особенность птиц – они не издают пронзительных звуков, очень спокойные, мало употребляют корма и вполне могут существовать без водоемов. Они также стойкие к разным заболеваниям, но не приспособлены к морозам, относятся к теплолюбивым.

Мулард

Порода – гибридный вид мускусной утки с другими разновидностями, чаще с пекинской. Отличаются тем, что не дают потомства, их яйца чистые. Свою популярность завоевали благодаря наличию лучших качеств своих родителей. Птицам свойственны крупное туловище, широкая грудь и прямая спина. Шея длинная, голова небольшая со светлым удлиненным клювом, у основания расположены черные точки.

Конечности приземистые, мощные. Расцветка белая и черная. Взрослые утки в весе могут достигать 7 кг. Мясо хорошего качества и вкуса, нежирное.

Голубой фаворит

Сравнительно новая порода, которая выведена путем гибридизации нескольких разновидностей уток. В результате скрещивания получилась довольно выносливая, быстрорастущая и обладающая разнообразной цветовой палитрой порода (невзирая на название).

Окрас перьев преимущественно имеет голубоватый или пепельно-серый оттенок, хотя бывают утки черной и даже коричневой окраски. Телосложение мощное, корпус несколько удлиненный, грудина не слишком объемная. Шея имеет среднюю длину, голова небольшая, с длинным крепким клювом.

Лапы короткие, мощные, желтого цвета. Самки совершенно не приспособлены к высиживанию яиц. Весят взрослые особи 5-6 кг, их мясо очень питательное, содержит мало жира. За год утка производит около 120 яиц.

Серая украинская

Одна из самых распространенных и популярных пород мясного типа. Птица прекрасно адаптируется к холоду, непривередлива в пище, быстро наращивает массу и обладает хорошей яйценоскостью. Туловище у птиц крепкое, мускулистое, немного удлиненное, лапы приземистые. Грудка слегка округленная, крылья крепкие, прижатые к телу. Оперение довольно густое, разнообразное, похожее на цветовую гаму диких уток.

Окрас у самцов и самок отличается. Селезень имеет изумрудную голову, с белым кольцом на шее, грудку темно-коричневую и белое брюшко. Окончание спины и хвост черной окраски. Самки же отличаются кремовым оттенком, перья обладают небольшими вкраплениями коричневого цвета и голубоватыми полосками. Бывают разновидности соломенного или белого окраса.

Не могут обходиться без водоемов, живут на вольном выгуле. Украинская порода отличается крепким здоровьем, утки практически не болеют. Могут добывать пропитание самостоятельно, едят траву, ряску. Вес составляет 3-4 кг, яиц дают 100-120 в год.

Московская белая

Выведена от скрещивания пекинской утки с породой хаки-кемпбелл. Довольно распространенная разновидность благодаря скороспелости, быстрому набору веса и хорошей яйценоскости. Отличается московская разновидность морозостойкостью и малой требовательностью в пище. Среди других уток белого окраса этих легко отличить по розовато-красному клюву и розовым лапам. Во всем остальном московские белые похожи с пекинскими.

Весят взрослые особи 3,5-4,5 кг, их мясо нежное, не слишком жирное. Одна самка производит около 130 довольно крупных яиц за год.

Черная белогрудая

Разновидность является гибридом сразу нескольких пород. Птицы быстро растут, характеризуются жирной мясной продукцией и достаточным количеством яиц. Утки обладают довольно крупными размерами, окраска преимущественно черная с белой грудкой и верхней частью брюха, в оперении самцов присутствует малахитовый окрас. У них перья на верхней части шеи с синевато-фиолетовым отблеском. Голова небольшая с вогнутым клювом темного тона.

Туловище вертикальное, немного продолговатое, грудь глубокая. Лапы короткие, черного цвета. В весе утки могут достигать 4 кг, их мясо довольно нежное, с небольшой долей жира. Самки откладывают примерно 130 яиц. Отличительная черта этой породы – всеядность.

Агидель

Сравнительно новая порода, которая успела себя зарекомендовать с лучшей стороны. Независимо от условий содержания птицы очень быстро набирают массу, отличаются быстрой приспособленностью к разному климату и устойчивостью к болезням. Туловище удлиненной формы, массивное, перьевой покров белого цвета, клюв выделяется ярко-оранжевым окрасом. Порода довольно продуктивная как в плане мясной (до 3 кг), так и яичной продукции (около 200 штук в год).

Хохлатая

Принадлежит к европейским породам. Представители этого вида имеют декоративный внешний вид, их голову украшает необычный хохолок из перьев. Тело средних размеров с крепкой конституцией, грудка немного выпуклая, спина ровная. Окраска преимущественно белых, кремовых и сероватых тонов, перья плотные, густо расположенные. Весят утки около 5 кг, в год самки откладывают 100-110 яиц.

Шведская голубая

Характеризуется стойкостью к морозам и хорошими показателями продуктивности. Птицы довольно крупные, с широкой спинкой, длинными крыльями и лапами оранжевого цвета. Голова овальной формы с приплюснутым клювом. Оперение имеет несколько цветов: белый, серый и красный. Вес взрослой птицы – 3,5-4 кг, за год могут давать 120 яиц.

Руанская

Порода относится к французским кроссам и отличается крепким телосложением. По окрасу похожи на диких уток. Обладают клювом зеленого тона и оранжевыми лапами. Мясо руанских уток очень нежное.

Утки темп

Отличаются нетребовательностью в уходе и морозостойкостью. Они вполне могут обходиться без водоемов и практически не болеют. Окрас у птиц белый, клюв и конечности оранжевые. Селезни отличаются большими размерами, нежели самки. Птицы растут довольно быстро, в среднем весят 3-4 кг. Мясо имеет приятный вкус и высокую пищевую ценность. Самка приносит около 100 яиц в год.

Утка медео

Выведена от представителей пекинской породы, поэтому обладает ее улучшенными показателями. Окрас птицы очень похож на родительский: тело белого цвета, лапы имеют красновато-оранжевую окраску, а клюв оранжево-желтый. В содержании и уходе утки неприхотливы, могут размещаться на сравнительно небольших площадях. Вес составляет около 4-5 кг, яйценоскость в год составляет примерно 140 яиц.

Мясо-яичный вид также представлен множеством пород, которые считают универсальными в плане продуктивности.

Башкирская

Порода одна из самых популярных. Она характеризуется быстрым ростом, крепким иммунитетом и нетребовательностью в уходе. Отличается башкирская утка широким клювом, немного прогнутым, и головой приплюснутой формы. Конституция птицы крепкая, спинка ровная и широкая. Грудка объемная, шея короткая.

Лапы мощные, широко посаженные. Птицы бывают коричневато-зеленого окраса или черные с белой грудкой. Мясная продукция отличается нежным вкусом и отсутствием характерного привкуса. Башкирские утки довольно быстро набирают массу при наличии водоема, хорошо себя чувствуют при низких температурах воздуха и практически не болеют. Как видно из названия, вывели породу в Башкортостане при селекционных работах по усовершенствованию производительности пекинской утки.

Выведенные случайно птицы показали довольно высокие показатели мясной и яичной продукции и их определили в отдельную породу. Весят взрослые пернатые до 4 кг, одна самка способна давать до 250 яиц. Разведение не требует затрат и особого ухода.

Каюга

Порода по описанию внешнего вида вполне может конкурировать с декоративными видами уток. Название разновидность птиц получила от своего места обитания – одноименного озера в Нью-Йорке. Отличаются они окрасом перьевого покрова – он полностью черный с красивым зеленоватым отливом, головка окрашена более интенсивно. Утки обладают крупным телосложением, туловище чуть вытянутое. Спина и грудка широкие, шея длинная.

Клюв и короткие лапы также имеют черный окрас. Представители породы характеризуются мирным нравом, довольно послушные. Вес лучше набирают на вольном выгуле, достигают 4 кг. Яиц утка может отложить до 150 штук, они бывают черного или серого цвета. Самки сами высиживают птенцов и тщательно за ними ухаживают. Порода относится к морозостойким.

Саксонская утка

Обладает разноцветным оперением и плотной конституцией. Костяк крепкий, посадка тела чуть наклонная. Окрас оперения в самок преимущественно желто-зеленый, а селезни имеют иссиня-черную головку, шею и горло, грудка у них рыжевато-красная. Между головой и шеей находится белый воротничок. Брюшко у самцов серое, а крылья имеют металлический отлив. Весят взрослые особи в среднем 3-3,5 кг, а выход яичной продукции составляет 150-200 штук в год. Мясо отличается очень нежными вкусовыми свойствами.

Хаки Кемпбелл

Характеризуется быстрой приспособленностью к абсолютно разным условиям пребывания, причем это не влияет на качество яйценоскости. Корпус птицы обтекаемый, с некрупным костяком. Головка небольших размеров, конечности имеют темно-оранжевый цвет. Утки могут обладать как классическим окрасом, хаки, так и темным, белым или даже пестрым. Этой разновидности птиц подходит вольный выгул, они любят пастбища и водоемы.

Вес взрослой утки составляет около 2,5-3,5 кг, мясо нежное и содержит мало жира. Яйценоскость довольно высокая, примерно 200 яиц.

Черри-велли

Порода в качестве своих прародителей имеет пекинских уток. Большую популярность утки завоевали благодаря своей высокой продуктивности, отличаются они высокой яйценоскостью (самки) и довольно быстрым набором массы (селезни). Тело у птиц массивное, с удлиненным, немного вертикальным туловищем и широкой, выпуклой грудью. Лапы короткие, красновато-оранжевые, клюв желтый с оранжевым оттенком. Цвет оперения как у пекинок – белый, хотя птенцы рождаются желтыми.

Средний вес особи примерно 3,5 кг, взрослые селезни могут иметь и 5 кг. Мясо обладает высокими пищевыми характеристиками и по ценности приближено к красному. Самка дает до 150 яиц в год.

Стар 53

Довольно популярная порода уток. Благодаря быстрому обмену веществ они набирают вес стремительными темпами. Комплектация птиц довольно мощная, с сильной грудью и спиной. Перья имеют белый окрас. Порода отличается высокой продуктивностью, особенно ценится грудка, которая может весить треть всей массы птицы, и печень фуа-гра.

Мясо относят к диетическому, поскольку оно не содержит жира. Вес уток составляет около 4,5 кг, дают они около 120 яиц в год.

Орпингтон

Уток данной породы еще называют палевыми. Перьевая расцветка может иметь разные оттенки: белые, сероватые, кремовые и черные. На голове оперение темно-серого цвета, остальные части тела окрашены в кремовые оттенки. Размер селезней гораздо крупнее самок. Конституция у птиц крепкая, с хорошо развитым легким костяком.

Голова средняя, с крепким желтым клювом, спина широкая, а грудка округлая. Лапы у представителей разновидности орпингтон мощные и приземистые. Средний вес уток – 4 кг, яйценоскость – около 150 яиц за год.

Зеркальные утки

Обладают крепкой конституцией и довольно широким корпусом. Голова средних размеров, на ней выделяется мощный темно-серый клюв. Селезни имеют оперение на голове и шее сине-зеленого цвета, остальное тело покрыто светло-коричневыми перьями. Самки преимущественно коричневатые. Весят птицы 3-4 кг, самка приносит около 150 яиц.

Иногда во дворах можно встретить представителей диких уток. Их содержат преимущественно как декоративных птиц, по размеру и весу они гораздо меньше своих домашних сородичей, их мясо не отличается особыми вкусовыми качествами, хотя содержит много ценных питательных веществ. Они служат прекрасным украшением водоемов на участке. Дикие разновидности нетребовательны в уходе и отличаются спокойным нравом. Все, что им нужно – пространство, водоем, достаточное количество корма и дополнительное утепление помещения зимой.

Чтобы птицы не улетели, им подрезают крылья. Дикие утки, благодаря дружелюбному характеру, хорошо уживаются с другими птицами. Наиболее распространенными видами диких уток, которые подходят для выращивания в домашних условиях, являются несколько разновидностей.

Кряква

Самая популярная дикая утка, подходящая для домашнего разведения. Оперение самцов и самок очень сильно отличается. Уточки имеют перьевой покров разных коричневых оттенков, это помогает легкой маскировке в камышах и кустарниках. Брюшко окрашено в более интенсивный цвет, клюв блестящего оливкового или темно-серого тона, лапы оранжевого или красного окраса. Оперение у селезней гораздо ярче, головка и шея имеют насыщенную темно-изумрудную окраску, на шее присутствует широкий белый воротничок.

Грудь довольно широкая, каштанового цвета, остальные части светло-серые. И селезни, и самки имеют характерные зеркальца фиолетового тона на внешней стороне крыльев. Их хорошо видно во время полета.

Красноголовый нырок

Характеризуется небольшими размерами, телосложение плотное, шея короткая. Отличительная особенность утки – ее лапы: когда птица стоит, она сильно отставляет их назад, и создается впечатление, что она наклоняется. Голова красноватого оттенка довольно крупная, клюв также внушительных размеров, немного расширен в верхней части. Перьевой покров имеет свойственные нечеткие узоры сероватого тона. Во время брачного периода окрас самцов меняется на более яркий.

Гоголь

Вид, который трудно спутать с другими. Окрас перьев преимущественно черно-белый. Селезень имеет голову темно-зеленого цвета с изумрудным отблеском, снизу под глазами насыщенного желтого цвета расположено пятно овальной формы или в виде полумесяца. Самки имеют голову коричневого окраса, а тело серое. Вес у птиц составляет 1-1,3 кг.

Шилохвость

Имеет оригинальный хвост с несколькими длинными перьями, напоминающими шило. Из-за этой особенности утка и получила свое название. Конституция аккуратная, легкая, стройное туловище имеет небольшие размеры, хвост и крылья заостренные. В окрасе самок преобладают серо-коричневые тона, селезни, же помимо этих цветов, имеют на перьях вкрапления черного и белого тона. Крыла птиц имеют зеркало яркого фиолетового цвета с легким бронзовым отливом.

Савка

Обладает плотным телосложением, короткой шеей и большой головой. Самцы имеют темную шапочку на голове, оперение на шее также темного цвета. На спинке и боках перья рыжевато-серые с черными вкраплениями, на грудке и внизу шеи рыже-коричневые, а на брюшке светло-желтые. Клюв у птицы необычного серо-голубого окраса, имеет широкий нарост у основания. Лапы красные с перепонками черного цвета.

Самка имеет бурую головку и белую шею, от клюва к затылку идет светлая полоска с бурыми точечками. Оперение на спинке светло-коричневое с узором из черных полос и серых пятен. Конечности уточки синевато-серые, а клюв темного тона.

Мандаринка

Впечатляет своим эффектным окрасом, особенно самцы. Они имеют грудь фиолетового тона, живот белого окраса и черную верхнюю часть хвоста. Голова, спинка и шея украшены перьями ярких цветов: зеленого, красного, оранжевого и синего. Клюв утки алый, а лапы желтые. На голове расположен хохолок и бакенбарды из длинных перьев.

Самка владеет более скромным оперением: спина коричневатая с рябью, головка серого цвета и белое брюшко. Хохолок небольших размеров украшает головку.

Каролинская утка

Отличается разным окрасом самцов и самок. Селезни имеют яркое оперение с необычным фиолетовым и зеленым отливом. Голова украшена белым хохолком с полосками. В окрасе самок преобладают коричневые оттенки с небольшим добавлением серого цвета и белыми вкраплениями.

Огарь

Или красная утка обладает очень красивыми перьями оранжево-коричневого цвета. На голове они значительно светлее, у самок почти белые. Лапы, клюв, хвост и маховые перья черного цвета. Эта порода отличается довольно крупными размерами, как для декоративных птиц. Во время брачного периода на шее селезней образовывается темная полоска.

Гривистые утки

Имеют отличительные зеркала белого цвета на серых крыльях и черную окантовку. Селезни отличаются головой темного коричневого цвета и пестрой грудкой, а глаза самки внизу и вверху подчеркнуты белыми полосками.

Рыжая свистящая утка

Или древесная выделяется необычным цветом перьев. Взрослые особи обладают красновато-коричневыми перьями, на спинке они более темного цвета. Головка имеет оранжевое оперение, горлышко – белое, с черными черточками, живот насыщенного бежево-оранжевого тона. Низ и подхвостье белые, по бокам перья такого же цвета. Хвост темный, серовато-голубой клюв имеет черную вставку, вокруг глаз расположены сине-серые кольца, лапы серого цвета. Оперение самки такое же, только более тусклое.

Пеганка

Имеет в качестве основного цвета белый, но окрас селезня выделяется более яркими цветами. Голова у него глубокого черного цвета с зеленым отливом, грудка и лопатки рыже-каштановые. Середина брюшка имеет темные полоски, шея белого цвета, а лапы розовые. На крыльях находятся ярко-зеленые зеркальца. Клюв у селезней красный, с небольшим наростом у надклювья. Самки отличаются оперением более светлых тонов, утолщение у них отсутствует, но клюв имеет белое окаймление.

Изумрудная утка

Им свойственно необычное оперение, оно имеет черный цвет, с эффектным изумрудным отблеском, который особенно отчетлив на голове и шее. Птицы имеют средние размеры туловища и головы, шея у них коротковатая. Клюв черного оттенка, довольно крупный.

Какого цвета бывают?

Такие птицы, как утки, отличаются довольно широкой цветовой гаммой. У домашних пород палитра более приглушенных тонов, в основном это белый, серый, коричневый, черный с добавлением разных оттенков. Декоративные утки имеют оперение самых разных тонов, здесь природа разыгралась по полной. Дикие утки отличаются более яркими расцветками перьев. Помимо указанных цветов, они бывают оранжевые, красные, синие с разными отливами, особенно красиво выглядит изумрудный отблеск на перьевом покрытии птиц.

Как выбрать?

При выборе птицы в первую очередь стоит учитывать ее предназначение, то есть что от нее нужно – мясо или яйца. Утки мясных пород способны давать достаточное количество мясной продукции отменного качества, яйценоскость же у них не слишком высокая. Универсальные мясо-яичные породы дают меньше мяса, но количество яичной продукции у них больше.

Декоративные разновидности не отличаются продуктивностью, их разводят для украшения участка.

К какому бы виду ни принадлежала птица, она должна быть абсолютно здорова:

клюв без повреждений;
перья плотные, целые;
лапы ровные.

О том, как выбрать уток, смотрите в видео ниже.

Скидка 10% на рекомендованную производителем коммерческую эспрессо-машину Nuova Simonelli Aurelia II DIGIT

Кофе оптом | Умягчители воды (требуются для коммерческих целей) | Сервисное обслуживание и установка в США

Включено

Бесплатная консультация специалиста
Мы организуем установку компанией в вашем районе — даем вашей местной компании деньги, облегчая вам задачу. Если у вас есть предпочтительная компания, дайте нам знать!
Бесплатная доставка грузов в 48 непрерывных штатах
Бесплатная установка, включая проверку машины на предмет повреждений, стендовые испытания машины, координацию установки оборудования и профессиональную установку.Если расстояние от установщика превышает 2 часа, взимается дополнительная плата за проезд.
2 года стандартной гарантии дилера на неисправные детали
Гарантийный план сервисных работ
Обучение обслуживанию оборудования
Проверка качества воды и установка системы смягчения воды (система не входит в комплект, но мы рекомендуем Mavea C300)

Основные характеристики

4,25-дюймовый ЖК-экран
Программируемая предварительная инфузия
Палочки Cool Touch
Система мягкой инфузии
Светодиодная подсветка
Зеркало заднего вида
Доступен в 2 и 3 группах

Конструкция

Обладая классическим, но современным и обтекаемым дизайном, Aurelia II Digit — это не только красивая машина, но и изготовленная из материалов высочайшего качества для обеспечения надежности и профессионализма.

Доступный в одной или двух группах и выполненный с эргономичным дизайном, Aurelia II Digit идеально подходит для кофеен со средним и большим объемом кофе и обеспечивает превосходный опыт пивоварения для бариста и клиентов.

Оборудованная интуитивно понятным ЖК-дисплеем, эта коммерческая машина позволяет легко и эффективно программировать предварительную инфузию, давление в бойлере, температуру бойлера, циклы очистки, ежедневные функции включения / выключения и энергосбережение. Другие функции, которыми можно удобно управлять с помощью ЖК-дисплея, включают двойной подсчет, сигнализацию, функцию автоподачи, управление подогревателем чашек, а также самодиагностику неисправностей машины и другое обслуживание.

Aurelia II Digit оснащен теплообменным медным бойлером, который одновременно варит и готовит пар для повышения эффективности и стабильности. Кроме того, в этой машине используется система мягкой инфузии для приготовления вкусных сливочных шотов эспрессо при каждом использовании. Для большей универсальности и зазора между чашками эта модель имеет приподнятую головку группы. Кроме того, прохладные сенсорные палочки обеспечивают безопасность и комфорт, а также предотвращают появление надоедливой корки молока.

Aurelia II Digit также оснащен множеством функций, которые повышают эффективность и удобство для оператора, такими как зеркало заднего вида, манометр барной помпы, индикатор уровня воды и футуристические светодиодные фонари, которые освещают переднюю часть машины.

Технические характеристики

Производитель: Nuova Simonelli
Модель: Aurelia II Digit
Тип котла: теплообменный
Материал котла: медь
Требуется слив: Да
Возможность AutoSteam: Да

2 группы

Высота: 23 дюйма
Ширина: 33 дюйма
Глубина: 23 дюйма
Вт: 45000 Вт
Вольт: 220 В
Объем бойлера: 14 литров
Потребляемая мощность: Nema 6-30 T

3 группы

Высота: 21 дюйм
Ширина: 42 дюйма
Глубина: 22 дюйма
Вт: 5000 Вт
Вольт: 220 В
Объем бойлера: 17 литров
Потребляемая мощность: Nema 6-30 T

ПРИМЕЧАНИЕ: Обычно отправка осуществляется в течение 5 рабочих дней.

Amazon.com: Nuova Simonelli Aurelia WAVE Digit 3 Group Espresso Coffee Machine: Дом и кухня

В настоящее время недоступен.
Мы не знаем, когда и появится ли этот товар в наличии.

Марка	Группа Aurelia WAVE Digit 3
Цвет	Чернить
Ввод интерфейса человека	Сенсорный экран
Вес предмета	300 фунтов

Убедитесь, что это подходит введя номер вашей модели.
Гарантия производителя 2 года!
Объемное или ручное дозирование, ЖК-дисплей
Поднятые головки групп, автоматическая очистка, палочки Cool Touch
Поверхностные светодиоды, двухтактный пар, автоматическая очистка, манометр для барного насоса, индикатор уровня воды
Опции энергосбережения, обратное зеркало

PENet — масштабируемая модель глубокого обучения для автоматической диагностики тромбоэмболии легочной артерии с использованием объемной компьютерной томографии

Хорландер, К. Т., Маннино, Д. М., Липер, К. В. Смертность от легочной эмболии в США, 1979–1998 гг .: анализ с использованием данных о смертности от нескольких причин. Arch. Междунар. Med. 163 , 1711–1717 (2003).

Артикул Google ученый

Le Gal, G. & Bounameaux, H. Диагностика тромбоэмболии легочной артерии: после снижения распространенности случаев среди подозреваемых пациентов. J. Thrombosis Haemost. 2 , 1244–1246 (2004).

Артикул Google ученый

Leung, A. N. et al. Официальное руководство по клинической практике Американского торакального общества / Общества торакальной радиологии: оценка подозреваемой тромбоэмболии легочной артерии во время беременности. Am. J. Respir. Крит. Care Med. 184 , 1200–1208 (2011).

Артикул Google ученый

Leung, A. N. et al. Документы Американского торакального общества: официальное руководство по клинической практике Американского торакального общества / Общества торакальной радиологии — оценка подозреваемой тромбоэмболии легочной артерии во время беременности. Радиология 262 , 635–646 (2012).

Артикул Google ученый

Явас, США, Калисир, К. и Озкан, И. Р. Соглашение между резидентами и опытными радиологами по обнаружению тромбоэмболии легочной артерии и ТГВ с использованием КТ-ангиографии легких и непрямой КТ-венографии. Korean J. Radiol. 9 , 498–502 (2008).

Артикул Google ученый

Руфенер, С.Л., Патель, С., Казеруни, Э.А., Шиппер, М. и Келли, А.М. Сравнение дежурной рентгенологической интерпретации врача-терапевта и преподавателей 4- и 16-рядной мультидетекторной КТ ангиографии легких с непрямой КТ венография. Acad. Радиол. 15 , 71–76 (2008).

Артикул Google ученый

Джоши, Р., Ву, К., Кайкер, Дж. И Чоудур, Х. Надежность интерпретации 64-срезовой компьютерной томографии легочной ангиографии для выявления тромбоэмболии легочной артерии. Acta Radiol. 55 , 682–690 (2013).

Артикул Google ученый

Клайн, Т. Дж. И Клайн, Т. С. Радиологи, коммуникация и Решение 5: судебно-медицинский вопрос. Радиология 184 , 131–134 (1992).

CAS Статья Google ученый

Фитцджеральд Р. Радиологическая ошибка: анализ, установление стандартов, целенаправленное обучение и совместная работа. Eur. Радиол. 15 , 1760–1767 (2005).

Артикул Google ученый

10.

Чандра, С., Саркар, П. К., Чандра, Д., Гинзберг, Н. Э. и Коэн, Р. И. Поиск альтернативного диагноза не оправдывает более частое использование КТ-легочной ангиографии. BMC Pulm. Med. 13 , 9 (2013).

Артикул Google ученый

11.

Пролого, Дж. Д., Гилкесон, Р. К., Диаз, М. и Асаад, Дж. КТ ангиография легких: сравнительный анализ моделей использования в отделениях неотложной помощи и госпитализированных пациентах в период с 1998 по 2003 гг. Am. J. Roentgenol. 183 , 1093–1096 (2004).

Артикул Google ученый

12.

Dunnmon, J. A. et al. Оценка сверточных нейронных сетей для автоматической классификации рентгенограмм грудной клетки. Радиология . 290 , 537–544 (2019).

Артикул Google ученый

13.

Rajpurkar, P. et al. Глубокое обучение для диагностики рентгенограммы грудной клетки: ретроспективное сравнение алгоритма CheXNeXt с практикующими радиологами. PLoS Med. 15 , e1002686 (2018).

Артикул Google ученый

14.

Larson, D. B. et al. Эффективность модели нейронной сети с глубоким обучением при оценке зрелости скелета на детских рентгенограммах руки. Радиология. 287 , 313–322 (2017).

Артикул Google ученый

15.

Rajpurkar P. et al. Набор данных Mura: к обнаружению аномалий на уровне рентгенолога на рентгенограммах опорно-двигательного аппарата. Препринт arXiv arXiv: 171206957 (2017).

16.

Park, Allison et al.Диагностика церебральных аневризм с помощью глубокого обучения с использованием модели HeadXNet. JAMA Netw. Открыть 2 , e195600 – e195600 (2019).

Артикул Google ученый

17.

Bien, N. et al. Диагностика с использованием глубокого обучения для магнитно-резонансной томографии коленного сустава: разработка и ретроспективная проверка MRNet. PLoS Med. 15 , e1002699 (2018).

Артикул Google ученый

18.

Moore, A. J. E. et al. Визуализация острой тромбоэмболии легочной артерии: обновленная информация. Cardiovasc. Диаг. Ther . 8 , 225–243 (2018).

Артикул Google ученый

19.

Titano, J. J. et al. Автоматизированное наблюдение с помощью глубокой нейронной сети за изображениями черепа при острых неврологических событиях. Нат. Med. 24 , 1337–1341 (2018).

CAS Статья Google ученый

20.

Chilamkurthy, S. et al. Алгоритмы глубокого обучения для обнаружения критических результатов при компьютерной томографии головы: ретроспективное исследование. Ланцет 392 , 2388–2396 (2018).

Артикул Google ученый

21.

Patil, S. et al. Нейронная сеть в клинической диагностике острой тромбоэмболии легочной артерии. Сундук 104 , 1685–1689 (1993).

CAS Статья Google ученый

22.

Tourassi, G.D. et al. Искусственная нейронная сеть для диагностики острой тромбоэмболии легочной артерии: влияние случая и выбор наблюдателя. Радиология 194 , 889–893 (1995).

CAS Статья Google ученый

23.

Скотт, Дж. А. и Палмер, Э. Л. Анализ нейронной сети вентиляционно-перфузионных сканирований легких. Радиология 186 , 661–664 (1993).

CAS Статья Google ученый

24.

Серпен, Г., Теккедил, Д. К. и Орра, М. Основанный на знаниях классификатор искусственной нейронной сети для диагностики тромбоэмболии легочной артерии. Comput. Биол. Med. 38 , 204–220 (2008).

CAS Статья Google ученый

25.

Лян, Дж., Би, Дж. Компьютерное обнаружение тромбоэмболии легочной артерии с помощью катания на санях и множественной классификации случаев в КТ-ангиографии легких. в IPMI (ред. Karssemeijer, N., Lelieveldt, B.). LNCS, т. 4584. С. 630–641. (Спрингер, Гейдельберг, 2007).

26.

Озкан, Х., Осман, О., Шахин, С. и Боз, А. Ф. Новый метод обнаружения тромбоэмболии легочной артерии на изображениях КТА. Comput. Методы Прог. Биомед. 113 , 757–766 (2014).

Артикул Google ученый

27.

Парк, С. К., Чепмен, Б. Э. и Чжэн, Б. Многоступенчатый подход к повышению эффективности компьютерного обнаружения тромбоэмболий легочной артерии, отображаемых на КТ-изображениях: предварительное исследование. IEEE Trans. Биомед. Англ. 58 , 1519–1527 (2011).

Артикул Google ученый

28.

Wang, et al. Повышение эффективности компьютерного обнаружения тромбоэмболии легочной артерии за счет включения нового алгоритма сегментации легочного сосудистого дерева. в SPIE Medical Imaging, стр. 83152U – 83152U. (Международное общество оптики и фотоники, 2012 г.).

29.

Das, M. et al. Компьютерное обнаружение тромбоэмболии легочной артерии: влияние на эффективность обнаружения рентгенологами в отношении сегментов сосудов. Eur. Радиол. 18 , 1350–1355 (2008).

Артикул Google ученый

30.

Таджбахш, Н., Майкл Б. Г. и Лян Дж. Компьютерное обнаружение тромбоэмболии легочной артерии с использованием нового представления многоплоскостных изображений с выравниванием по сосудам и сверточных нейронных сетей. Международная конференция по медицинской обработке изображений и компьютерному вмешательству . (Спрингер, Чам, 2015). https://doi.org/10.1007 / 978-3-319-24571-3_8.

31.

Yang, X., et al. Двухэтапная сверточная нейронная сеть для обнаружения тромбоэмболии легочной артерии по изображениям CTPA. Доступ IEEE (2019).

32.

Донато А. А., Хоче С., Сантора Дж. И Вагнер Б. Клинические исходы у пациентов с изолированной субсегментарной тромбоэмболией легочной артерии, диагностированной с помощью мультидетекторной компьютерной томографии легочной ангиографии. Тромб. Res. 126 , e266 – e270 (2010).

CAS Статья Google ученый

33.

Эйер, Б. А., Гудман, Л. Р. и Вашингтон, Л. Клиницисты «ответ радиологам» сообщают об изолированной субсегментарной тромбоэмболии легочной артерии или неубедительной интерпретации тромбоэмболии легочной артерии с помощью MDCT. AJR 184 , 623–628 (2005).

Артикул Google ученый

34.

Zech, J. R. et al. Переменная обобщающая производительность модели глубокого обучения для обнаружения пневмонии на рентгенограммах грудной клетки: поперечное исследование. PLoS Med. 15 , e1002683 (2018).

Артикул Google ученый

35.

Bastawrous, S. & Carney, B. Повышение безопасности пациентов: предотвращение непрочитанных визуализационных исследований в электронной медицинской карте национального предприятия. J. Digit. Изображения 30 , 309–313 (2017).

Артикул Google ученый

36.

Фитцджеральд Р.Ошибка в радиологии. Clin. Радиол. 56 , 938–946 (2001).

CAS Статья Google ученый

37.

Гудман, Л. Р. Маленькая легочная эмболия: что мы знаем? Радиология 234 , 654–658 (2005).

Артикул Google ученый

38.

Blondon, M., Righini, M., Aujesky, D., Le Gal, G. & Perrier, A. Полезность превентивной антикоагуляции у пациентов с подозрением на тромбоэмболию легочной артерии: анализ решения. Сундук 142 , 697–703 (2012).

Артикул Google ученый

39.

Реми-Жардин, М., Реми, Дж., Арто, Д., Дешильдр, Ф. и Дюамель, А. Периферические легочные артерии: оптимизация протокола сбора данных. Радиология 204 , 157–163 (1997).

CAS Статья Google ученый

40.

Альбрехт, М.H. et al. Современная КТ-ангиография легких при острой тромбоэмболии легочной артерии. Am. J. Roentgenol. 208 , 495–504 (2017).

Артикул Google ученый

41.

Ху Дж., Шен Л., Албани С., Сун Дж., Ву Э. Сети сжатия и возбуждения . http://arxiv.org/abs/1709.01507 (2017).

42.

Andrew L. et al. Нелинейность выпрямителя улучшает акустические модели нейронной сети.in Proc 30-я Международная конференция по машинному обучению . т. 28. (Атланта, Джорджия, США, 2013).

43.

Kay W., et al. Видеоданные The Kinetics Human Action . http://arxiv.org/abs/1705.06950 (2017).

44.

Ву Ю., Хе К. Групповая нормализация . http://arxiv.org/abs/1803.08494 (2018).

45.

Xie, S., et al. Агрегированные остаточные преобразования для глубоких нейронных сетей . https: // arxiv.org / abs / 1611.05431 (2016).

46.

Huang, G., et al. Плотно связанные сверточные сети . https://arxiv.org/abs/1608.06993 (2016).

47.

He, K., et al. Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений. https://arxiv.org/abs/1512.03385 (2015).

48.

Хара, К., Катаока, Х. и Сато, Й. Могут ли пространственно-временные трехмерные узлы проследить историю двухмерных узлов и изображений ?. https://arxiv.org/abs/1711.09577 (2017).

49.

Смит, Л. Н. Циклические скорости обучения для обучения нейронных сетей. в Proc 2017 Зимняя конференция IEEE по приложениям компьютерного зрения (WACV) . (IEEE, 2017).

50.

Zhou, B., et al. Изучение возможностей для распознавания локализации . https://arxiv.org/abs/1512.04150 (2015).

Система объемной ультразвуковой визуализации в реальном времени

Popp RL, Macovski A: Ультразвуковые диагностические инструменты. Science 210: 268–273, 1980

Статья CAS PubMed Google ученый

фон Рамм О.Т., Смит С.В.: Управление лучом с помощью линейных решеток. IEEE Transaction Biomed Eng BME 30: 438–452, 1983

Статья Google ученый

Макканн Х.А., Макканн Дж. К., Харп С. и др.: Многомерная ультразвуковая визуализация для кардиологии. Протоколы IEEE, 76: 1063–1073, 1988

Статья Google ученый

Хоури Д.Х., Посакони Г.Дж., Кушман С.Р. и др.: Трехмерное и стереоскопическое наблюдение структур тела с помощью ультразвука.J Appl Physiol 9: 304–306, 1956

Google ученый

Brown TG: Визуализация мягких тканей в двух и трех измерениях — ограничения и развитие. Ультразвук 5: 118–124, 1967

Статья CAS PubMed Google ученый

Thurstone FL: Материалы симпозиума по биомедицинской инженерии, в Metherell AF, et al (eds) Acoustical Holography vol 1, New York, NY, Plenum, 1969

Google ученый

Green PS, Schaefer LF, Macovski A: Соображения по диагностической ультразвуковой визуализации, в Wade G (ed) Acoustical Holography (том 4). Нью-Йорк, Нью-Йорк, Пленум, 1972, стр. 97–111

Google ученый

фон Рамм О.Т., Терстон Флорида: Кардиологическая визуализация с использованием ультразвуковой системы с фазированной решеткой. I: Конструкция системы. Тираж 53: 258, 1975

Google ученый

Steinberg BD: Принципы построения апертурных и матричных систем.Wiley Sons, Нью-Йорк, Нью-Йорк, 1976

Google ученый

10.

Шаттук Д.П., Вайншенкер М.Д., Смит С.В. и др.: Explososcan: метод параллельной обработки для высокоскоростной ультразвуковой визуализации с линейными фазированными решетками. J Acoust Soc Amer 75: 1273–1282, 1984

Статья CAS Google ученый

11.

Баум G, Stroke GW: Оптическое голографическое трехмерное ультразвуковое исследование.Science 189: 994–995, 1975

Статья CAS PubMed Google ученый

12.

Fuchs H, Pizer SM, Heinz ER, et al. Добавление настоящего трехмерного изображения в растровую графическую систему. Стенограммы IEEE. Компьютерная графика и приложения 2: 73–78, 1982

Статья Google ученый

13.

Wells PNT: Biomedical Ultrasonics, New York, NY, Academic, 147–148, 1977

Google ученый

14.

McReady VR, Hill CR: ультразвуковой сканер постоянной глубины. Brit J Rad 44: 747–750, 1971

Статья Google ученый

15.

Northved A, Holm HH, Kristensen JK и др.: Ультразвуковой сканер сферических сечений. Ultra Med Biol 1: 183–186, 1974

Статья Google ученый

16.

О’Доннелл М.: Применение схем СБИС для медицинской визуализации. Труды Института инженеров по электротехнике и электронике 76: 1106–114, 1988

Google ученый

Aurelia Wave Цифра 3 группа: ifyoulovecoffee

Подробнее о продукте

Описание:

Подходит для Высококачественные кофейни, места со средним и большим объемом продаж, требовательные профессионалы, участники бариста, специализированные кофейни.

Aurelia Wave Digital — идеальная кофемашина для эспрессо для всех, кто ищет беспрецедентную производительность и надежность.

Wave Digit: Aurelia Wave Digit является развитием Aurelia II Digit с добавлением ряда новых улучшений и функций. Эта машина, входящая в стандартную комплектацию с сенсорным дисплеем с высоким разрешением, дает бариста беспрецедентный контроль над машиной на кончиках пальцев. Позволяя бариста легко программировать дозировку, давление в бойлере, предварительную инфузию и даже настройки экономии энергии.Это одна из наших самых универсальных и стабильных кофемашин для объемного кофе.

Подробнее

Wave: Фирменный стиль новой Aurelia. Его название отражает не только его уникальный внешний вид, но и непрерывное развитие технологии эспрессо.

Прежде всего, это технология Aurelia Wave Smart Water (опция). Впервые в истории эспрессо эта кофемашина может определять основные параметры воды и предупреждать оператора об изменении качества. Поскольку вода составляет основную часть эспрессо, и оборудование для приготовления эспрессо выпускает воду, это действует как гарантия для всех операторов, сокращая долгосрочные расходы.

Все это в сочетании с акцентом на деталях, потреблении энергии / воздействии на окружающую среду и эргономикой Wave занимает свое место рядом с Aurella II, снова поднимая планку возможностей кофемашины эспрессо.

Стандартные функции	В наличии
Система T3	да
Объемное дозирование	да
Ручное дозирование	да
ЖК-дисплей	да
Поднятые руководители групп	да
Автоматическая продувка	да
Палочки Cool Touch	да
Поверхностные светодиоды	да
Двухтактный паровой	да
Система мягкой инфузии	да
Автоматическая очистка	да
Опции энергосбережения	да
Зеркало заднего хода	да
Манометр насоса бар	да
Указатель уровня воды	да

Технические характеристики	2 Группа	3 Группа
Длина машины	32 «	41 «
Высота машины	22 «	22 «
Ширина машины	24 «	24 «
Размер котла	14 л	17 л
Вольт	220 В	220 В
Вт:	4700	5400
Отрисовка усилителя	22	25
Потребляемая мощность	Нема 6-30 т	Нема 6-30 т
Требуется подключение к водопроводу	да	да
Требуется слив	да	да
Возможность AutoSteam	да	да

% PDF-1.4 % 988 0 объект > эндобдж xref 988 102 0000000016 00000 н. 0000003613 00000 н. 0000003784 00000 н. 0000004113 00000 п. 0000004412 00000 н. 0000004564 00000 н. 0000004716 00000 н. 0000004870 00000 н. 0000005024 00000 н. 0000005178 00000 п. 0000005332 00000 н. 0000005485 00000 н. 0000005638 00000 п. 0000005793 00000 н. 0000005947 00000 н. 0000006103 00000 п. 0000006259 00000 н. 0000006414 00000 н. 0000006569 00000 н. 0000006723 00000 н. 0000006877 00000 н. 0000007032 00000 н. 0000007187 00000 н. 0000007342 00000 п. 0000007496 00000 н. 0000007651 00000 н. 0000007806 00000 н. 0000007962 00000 н. 0000008118 00000 п. 0000008272 00000 н. 0000008428 00000 н. 0000008584 00000 н. 0000008740 00000 н. 0000008896 00000 н. 0000009050 00000 н. 0000009206 00000 н. 0000009360 00000 п. 0000009909 00000 н. 0000010268 00000 п. 0000010681 00000 п. 0000010867 00000 п. 0000011512 00000 п. 0000011769 00000 п. 0000012373 00000 п. 0000012631 00000 п. 0000012949 00000 п. 0000013214 00000 п. 0000013625 00000 п. 0000013887 00000 п. 0000014185 00000 п. 0000014436 00000 п. 0000015102 00000 п. 0000016241 00000 п. 0000016420 00000 п. 0000016671 00000 п. 0000016969 00000 п. 0000017951 00000 п. 0000018645 00000 п. 0000019322 00000 п. 0000020017 00000 п. 0000020633 00000 п. 0000021358 00000 п. 0000022001 00000 п. 0000042007 00000 п. 0000042062 00000 н. 0000059505 00000 п. 0000059560 00000 п. 0000097049 00000 п. 0000097104 00000 п. 0000114974 00000 н. 0000115029 00000 н. 0000115084 00000 н. 0000115139 00000 н. 0000115194 00000 н. 0000115249 00000 н. 0000115304 00000 н. 0000115359 00000 н. 0000115414 00000 н. 0000115469 00000 н. 0000115524 00000 н. 0000115579 00000 п. 0000115634 00000 п. 0000115689 00000 н. 0000115744 00000 н. 0000115799 00000 н. 0000115854 00000 н. 0000115909 00000 н. 0000115964 00000 н. 0000116019 00000 н. 0000116074 00000 н. 0000116129 00000 н. 0000116184 00000 н. 0000116238 00000 п. 0000147140 00000 н. 0000147194 00000 н. 0000147249 00000 н. 0000147303 00000 н. 0000160060 00000 н. 0000160114 00000 п. 0000160169 00000 н. 0000003413 00000 н. 0000002386 00000 н. трейлер ] / Назад 508371 / XRefStm 3413 >> startxref 0 %% EOF 1089 0 объект > поток hb«`b`: Ab, X @> 5 USĄNN0

Стоит ли тратить время на потенциально улучшенную оценку бремени опухоли?

J Digit Imaging.2016 июн; 29 (3): 357–364.

, , , , и

Кэтлин Э. Фенерти

Лаборатория иммунологии и биологии опухолей, CCR, NCI, NIH, Bethesda 90, MD8, США 9

Департамент радиологии и визуализации, Клинический центр, NIH, Bethesda, MD USA

Christopher R. Heery

Лаборатория иммунологии и биологии опухолей, CCR, NCI, NIH, Bethesda, MD USA

James Л.Gulley

Отделение злокачественных опухолей мочеполовой системы, CCR, NCI, NIH, Bethesda, MD USA

Les R. Folio

Отдел радиологии и визуализации, Клинический центр, NIH, Bethesda, MD USA

^{^{^{^{^{^{^{иммунологии и биологии опухолей, CCR, NCI, NIH, Bethesda, MD USA}}}}}}}

Отдел радиологии и визуализации, Клинический центр, NIH, Bethesda, MD USA

Отделение мочеполовых злокачественных новообразований, CCR, NCI, NIH, Bethesda, MD USA

Автор, ответственный за переписку.Авторское право © Общество информатики изображений в медицине, 2015 г. Эта статья цитируется в других статьях в PMC.

Abstract

Критерии оценки ответа при солидных опухолях (RECIST) — это текущий стандарт оценки терапевтического ответа у пациентов со злокачественными солидными опухолями; однако считается, что объемные оценки более репрезентативны для фактического размера опухоли и, следовательно, лучше подходят для прогнозирования исходов у пациентов. Мы сегментировали все первичные и метастатические поражения у 21 пациента с хордомой для сравнения с RECIST.Первичные опухоли были сегментированы на МРТ и подтверждены нейрорадиологом. Метастатические поражения были сегментированы на КТ и подтверждены общим рентгенологом. Мы оценили время, в течение которого ассистент-исследователь может сегментировать все первичные и метастатические поражения хордомы с помощью полуавтоматических инструментов объемной сегментации, доступных в нашем PACS (v12.0, Carestream, Rochester, NY), а также время, необходимое радиологам для проверки сегментации. Мы также сообщаем об успешности полуавтоматической сегментации метастатических поражений на КТ и времени, необходимом для экспорта данных.Кроме того, мы обсуждаем осуществимость рабочего процесса объемной сегментации в исследованиях и клинических условиях. Ассистент-исследователь провел около 65 часов, сегментируя 435 очагов поражения у 21 пациента. В результате было получено 1349 сегментов (в среднем 2,89 мин на поражение) и более 13000 точек данных. Суммарное время нейрорадиолога и общего радиолога для проверки сегментации составило 45,7 мин на пациента. Время экспорта для всех пациентов составило всего 6 часов, что позволило сэкономить время администраторам данных и онкологам.Возможно, незатратное перераспределение ресурсов может помочь в приобретении объемов параллельно нашему примеру рабочего процесса. Наши результаты предоставят исследователям эталонные ресурсы, необходимые для объемных оценок в рамках PACS, и помогут подготовить учреждения к будущим критериям объемной оценки.

Ключевые слова: Рабочий процесс в радиологии, сегментация, клиническая онкология, эффективность, PACS

Введение

Критерии оценки ответа на солидные опухоли (RECIST) [1] являются широко используемым стандартом для оценки терапевтического ответа у пациентов со злокачественными солидными опухолями но устаревает с появлением объемных данных КТ и МРТ и расширенных возможностей сегментации.В результате объемные оценки опухолевого бремени исследователями и клиницистами, вероятно, станут более распространенными.

Исследования показали, что объемные измерения лучше коррелируют с клиническими результатами, чем одномерные измерения [2] для определенных типов опухолей, и лучше отражают фактические изменения размера опухоли [3]. Более того, было обнаружено, что сегментирование внутричерепных опухолей на МРТ воспроизводимо, даже если их форма сложна [4]. Категории сегментации изображения описаны в [5].

Объемные оценки становятся доступными для рабочих процессов радиологов (и ассистентов) и становятся все более доступными в PACS. Например, полуавтоматическая оценка в рамках PACS ранее показывала большую согласованность, чем линейные измерения на фантомах [6] и в ретроспективных исследованиях [7]. Некоторые исследования поддерживают использование объемных оценок по сравнению с 2D [8], а также включение объемной плотности [9] и текстурного анализа [10]. Кроме того, было показано, что оценка всех поддающихся измерению поражений снижает вариативность оценки опухолевой нагрузки [11].В то время как это исследование специально посвящено выполнимости и ресурсам, необходимым для объемной оценки, параллельно проводится исследование для оценки полезности объемной оценки по сравнению с RECIST у пациентов с хордомой.

При сегментации хордомы возникают уникальные проблемы. Хордома — это редкое медленнорастущее новообразование, возникающее из остатков хорды. Первичные поражения, которые мы сегментировали на МРТ, были большими, дольчатыми, гетерогенными и часто плохо окаймленными. Поражения крестца часто плохо дифференцировались от окружающих структур таза, таких как кишечник.Первичные поражения ската, хотя часто лучше ограничены, также было сложно сегментировать со сложной анатомией основания черепа. В рамках другого исследования с участием 21 пациента с хордомой в двух продолжающихся клинических испытаниях фазы I научный сотрудник сегментировал каждое первичное поражение на МРТ и каждое метастатическое поражение на КТ в каждый момент времени после базовой визуализации. Мы сообщаем время, в течение которого ассистент-исследователь должен сегментировать, а нейрорадиолог и общий радиолог — проверить сегментирование первичных и метастатических поражений соответственно.Мы также сообщаем о времени, затраченном на экспорт всех данных измерений в Excel ® (Microsoft) для анализа, поскольку в настоящее время это необходимая и ресурсоемкая задача в нашем учреждении.

Методы

Когорта

Исходные и последующие исследования МРТ и КТ у 21 пациента с хордомой в двух продолжающихся исследованиях, одобренных IRB, были ретроспективно проанализированы с использованием полуавтоматических инструментов сегментации в нашем PACS. Количество последующих посещений для каждого пациента варьировалось от 2 до 14, в среднем 6.

Визуализация

КТ-сканирование грудной клетки, брюшной полости и таза было получено на исходном уровне (предварительная обработка) и с 8-недельными интервалами после начала лечения с использованием любого из следующих сканеров: определение Siemens, биография или Flash (Siemens Healthcare USA; Malvern, PA), Toshiba Aquillion ONE ™ Vision CT (Toshiba MedicalSystems Corporation; Tochigi, Япония) или GE Lightspeed (GE MedicalSystems; Waukesha, WI).

Пациенты получали КТ с контрастным усилением с использованием коллимации 0,6–2,5 мм, 120 кВп, 150–240 эталонных мА (с модуляцией дозы) и 0.Время вращения 25–0,75 с. Изображения были помещены в нашу систему PACS как непрерывные перекрывающиеся аксиальные срезы размером 5 × 5 и 2 × 1 мм для оценки объема и переформатирования (например, коронарного). Сканирование проводилось с пациентами, которых тренировали к полному вдоху, в положении лежа на спине от груди до таза за одно обследование и с внутривенным введением на основе веса (2 мг / кг). контраст (Isovue 300 при 2 мл / с) после 70-секундной задержки.

При получении МРТ использовался один из следующих сканеров: 3T Verio (Siemens), 3T Achieva TX (Philips), 1.5T Aera (Siemens), 3T mMR (Siemens) или 1.5 Т. Ачиева (Philips). Пациенты получали аксиальную и коронарную визуализацию TSE T1, аксиальную и коронарную визуализацию TSE T2 с подавлением жира (или STIR) и аксиальные DWI со значениями B 0, 250 и 800. Карты ADC были созданы из нулевого и 800 B значений. Все предварительно контрастированные изображения были получены при толщине среза и зазоре изображения 6 × 2 мм.

Перед введением контрастного вещества была получена предварительная трехмерная аксиальная T1-взвешенная последовательность (3 мм, перекрывающая VIBE / DIXON / или E-Thrive) с задержкой дыхания.После внутривенной инъекции контраста на основе гадолиния (0,2 мл / кг, вводимого со скоростью 2 мл / с) (Magnevist®, Schering AG, Берлин, Германия и MultiHance®, Bracco, Милан, Италия), постконтрастные изображения были получены в такая же мода, как и у пред-контрастных 3D-изображений. Моменты времени получения изображения были следующими: 20, 70 с и 3-минутная задержка. Все данные были автоматически вычтены из предварительного контрастирования. Окончательный постконтрастный 3D T1-взвешенный коронарный канал (3-миллиметровое перекрытие VIBE / DIXON / или E-Thrive) был получен по завершении магнитно-резонансной томографии.

Объемная сегментация

Первичные очаги хордомы были сегментированы объемно на МРТ летним научным сотрудником (KF) студента-медика второго курса. Последовательности, взвешенные по T2, наиболее часто использовались для поражений крестца, при этом STIR и T1-взвешенные использовались в качестве второго и третьего вариантов, соответственно; Последовательности FLAIR после контрастирования использовались для поражений ската. Несоответствие в последовательностях MR было связано с переменной доступностью последовательностей. Используя технологию внутри PACS, поражения можно сегментировать несколькими способами.Автоматическое «отслеживание поражений» автоматически выполняет поиск и сегментирование поражений в новых сканированных изображениях на основе предыдущих сканирований того же пациента. Для полуавтоматической сегментации ассистент-исследователь должен щелкнуть очаг, проверить сегментацию и внести необходимые исправления. Ручная сегментация требовала, чтобы пользователь отслеживал каждое поражение с помощью мыши, хотя срезы можно было периодически пропускать, и программа «заполняла» недостающую информацию. См. Рис. и для шагов, предпринятых для сегментации поражений и Приложения 1 для более подробной информации о процессе сегментации, который мы использовали.

Процесс, используемый для сегментации поражений на МРТ. a Блок-схема этапов сегментации MR. b Axial FLAIR MR показывает частично увеличивающееся поражение ската с вовлечением моста, обведенное красным цветом . В переднем левом мосту можно увидеть нормальную мозговую ткань. c Обратите внимание на короткий зеленый контур для коррекции передискретизации, показанной на рис. 1b. d Сегментация поражения, скорректированная и подтвержденная нейрорадиологом

Шаги сегментации, используемые на КТ.За этим последовала проверка границ сегментации при консультации с общим рентгенологом с меньшим количеством коррекций, поскольку метастазы, как правило, были менее сложными, чем первичные поражения. Их также можно было получить быстрее, поскольку полуавтоматические инструменты сегментации были более эффективными для поражений легких, печени и других мягких тканей.

Хотя все пациенты перенесли хирургическое вмешательство и / или лучевую терапию, это лечение чаще всего проводилось до базового сканирования. Изменения в объеме опухоли были рассчитаны при последующих сканированиях вплоть до самых последних доступных сканирований.

Сбор и экспорт данных

Время, необходимое ассистенту-исследователю для сегментации всех поражений, отслеживалось и записывалось вручную. Объемные сегменты первичных очагов были подтверждены нейрорадиологом (НП) с 30-летним опытом. Все сегментированные метастатические поражения были проверены общим рентгенологом (LF) с 20-летним опытом. Время каждого из этих сеансов также было рассчитано вручную.

Процент полуавтоматического («полуавтоматический», поскольку пользователь визуально идентифицирует каждое поражение) и полностью автоматизированного успеха сегментации при последующих сканированиях [12].

Все данные были экспортированы в Excel®, и шаги описаны в Приложении 2. Было экспортировано более 13 000 отдельных точек данных, включая дату каждого исследования, объем опухоли, описание закладки, длинный и короткий диаметры, диаметр по RECIST, средний объемный Единицы Хаунсфилда (только для CT) и процентное изменение от базового уровня для каждого из этих параметров.

Также было записано время, необходимое для процесса экспорта. Наша PACS позволяет экспортировать в разметке аннотационного изображения (AIM) [13]; однако для наших целей было достаточно полнофункционального MHTML.

Результаты

Ассистент-исследователь потратил приблизительно 65 часов (включая время обучения) на сегментирование всех первичных и метастатических поражений (всего 435 очагов — 37 первичных и 398 метастатических) у 21 пациента.

Мы не использовали выбор целевых очагов поражения, таких как пять очагов для RECIST 1.1 или десять очагов для 1.0. Вместо этого мы измерили объемы для всех поражений с наибольшим диаметром 0,5 см и всех лимфатических узлов с коротким диаметром 1,5 см. Используя эти критерии, у некоторых пациентов было более 120 поражений, требующих сегментации, хотя у некоторых было всего лишь одно.Поскольку поражения были сегментированы в разные моменты времени, в результате получилось 1349 сегментов (114 первичных и 1235 метастатических).

Первичные поражения в этой популяции были обнаружены в крестце (14 пациентов, 66,7%), скате (6 пациентов, 28,6%) и шейном отделе позвоночника (1 пациент, 4,8%). У некоторых пациентов было несколько участков первичной опухоли, вероятно, связанных за пределами разрешающей способности МРТ и КТ.

Шестнадцать пациентов (76,2%) имели метастазы, распространившиеся по легким, печени, лимфатическим узлам и другим мягким тканям.Большинство наших пациентов с метастазами имели поражения легких (71,4%). Другими частыми местами метастазов были печень (57,1%), лимфатические узлы (28,6%) и другие мягкие ткани (50,0%).

Среднее время сегментации каждого очага поражения составило 2,89 мин, хотя оно сильно варьировалось (5–2 ч). В то время как полуавтоматическая сегментация позволяла сегментировать небольшие поражения легких и печени на КТ за секунды, более крупные первичные опухоли сегментировались на МРТ до 2 часов.

Среднее время консультации научного сотрудника и нейрорадиолога для проверки и исправления сегментации составило 44.3 мин на пациента и 12,9 мин на сегментацию. Из-за сложности сегментации на МРТ нейрорадиолог проверил последнее сканирование и базовое сканирование и решал проблемы с другими последующими случаями по мере их возникновения. Обзор всех полученных сканирований (с использованием различных последовательностей как до, так и после контрастирования) был выполнен на базовом уровне и на самых последних сканированиях. Этот обзор показал, что наиболее подходящими последовательностями для лучшего определения границ опухоли были T2-взвешенные последовательности с подавлением жира и STIR.Было также обнаружено, что постконтрастное сканирование не было таким ценным, как ожидалось, из-за предшествующего лучевого и хирургического лечения и последующего развития рубцов в ложе опухоли. Это рубцевание привело к плохому усилению и плохому определению границ от соседних структур.

Время проверки метастазов на КТ у общего радиолога составляло 1,4 мин на сканирование. Расширенные возможности сегментации на КТ с меньшей анатомической сложностью, связанной с метастатическим заболеванием (по сравнению с первичными поражениями), позволили рентгенологу общего профиля проверить только самое последнее сканирование; Ассистент-исследователь внес соответствующие поправки в старые снимки, периодически просматривая выбранные очаги.Среднее время, необходимое для сегментации, проверки и экспорта данных для каждого поражения, можно найти в таблице.

Таблица 1

Сводка времени, необходимого для сегментации, проверки и экспорта данных для каждого пациента и поражения

	Среднее время, необходимое для каждого пациента	Среднее время, необходимое для сегментации
Начальная сегментация	3,09 ч	2,89 мин
MR проверка	44.3 мин.	12,9 мин.
Верификация КТ	1,4 мин.	4,5 с
Экспорт данных	17,1 мин. [9], 93,5% (317/339 поражений) для легких и 75,7% (28/37 поражений) для печени. Успешная полуавтоматика заключалась в том, что приложение оценивало границы поражения, хотя иногда все же приходилось вносить исправления.Другие метастатические поражения, а также первичные поражения были выполнены вручную. Полностью автоматизированная сегментация (т. Е. Отслеживание поражения от одного последующего визита к другому) также доступна в нашем PACS, и вероятность успеха для этого типа сегментации на КТ составила 80,4% (238/296) для поражений легких и 81,8%. (9/11) при поражении печени. Когда отслеживание поражения использовалось на ПЭТ-КТ, процент успеха снизился до 47,1% (105/223) в легких. Важно отметить, что экспорт более 13 000 точек данных для 21 пациента занял всего 6 часов, что представляет собой потенциальную возможность экономии времени при управлении данными. Обсуждение Мы сообщаем о времени, затраченном на получение объемных оценок в когорте из 21 пациента с хордомой с метастатическими поражениями, с использованием полуавтоматических инструментов в нашем PACS. Объемная сегментация бахромчатых или неправильной формы поражений на МРТ была более сложной и, следовательно, требующей много времени. Время, необходимое для сегментации поражений легких и печени, было намного меньше из-за более высокого успеха автоматизированного сегментации на КТ. Это не означает, что эти типы сегментации не вызывают проблем; Метастазы хордомы в печень напоминают кисты [14], а поражения легких могут легко имитировать или маскироваться ателектазом, рубцами или другими аномалиями.Однако мы считаем, что сегментация метастатических поражений на КТ может быть доступна радиологам, особенно для изолированных поражений, где визуальный контраст с окружающей тканью резко выражен. Мы сообщаем о распределении участков метастазирования, аналогичных тем, которые были обнаружены в предыдущих исследованиях [14], хотя в этом исследовании нам не удалось точно сегментировать костные поражения. Метастатические поражения часто напоминали первичные поражения, как и в предыдущих исследованиях [14–16]. Экспорт и анализ данных в исследованиях рака обычно включают измерения, которые записываются от руки и повторно вводятся в Централизованную клиническую базу данных рака (C3D [17]) или другую базу данных, а затем передаются в центральную базу данных.Наш метод включает прямой экспорт данных, что позволяет сэкономить время и уменьшить количество ошибок передачи, совершаемых при записи данных (рис.). Хотя детали процесса сбора данных могут быть специфичными для нашего учреждения, мы считаем, что быстрый экспорт больших объемов 3D-данных, как правило, является улучшением старых методов, которые предоставляют только одну метрику для каждого поражения и часто требуют больше времени для записи и экспорта. Было показано, что автоматическое измерение совокупности в отчетах более эффективно с меньшим количеством ошибок [18]. Схематическое сравнение объемных оценок с традиционными оценками опухолей, которые включают одномерные измерения, почерк на бумажных формах, а также набор и повторный набор данных. Хотя для сегментации поражений требуется значительно больше времени, может быть возможность для экономически нейтрального рабочего процесса, когда ресурсы, сэкономленные на управлении данными, могут быть перенесены на трудоемкий процесс объемной сегментации Сегментация всех поражений ассистентом-исследователем была отнимает много времени, что ожидалось с нашей нынешней технологией внутри PACS.Хотя объемные оценки по-прежнему отнимают много времени и, возможно, слишком трудоемки для повседневного выполнения радиологами, мы считаем, что технологические достижения вскоре помогут радиологам и онкологам более точно оценивать метастатическое заболевание. В наш рабочий процесс входил научный сотрудник, финансируемый не из радиологии; возможно, аналогичные рабочие процессы позволят найти экономичные решения, которые сэкономят время при управлении данными. Мы также считаем, что, фиксируя время проверки радиологов, мы можем увидеть реальность потенциального рабочего процесса в перспективе, поскольку автоматизация продолжает развиваться.Хотя это не специально рассчитано по времени и не сравнивается, среднее время выполнения 2D-оценок аналогично времени нашей первоначальной интерпретации (10–20 мин). Время объемной валидации было как минимум вдвое больше, но может быть разумным для некоторых исследовательских институтов. Объемная сегментация позволяет выполнять трехмерную визуализацию данных пациента, что может иметь огромное значение для клиницистов, исследователей и пациентов. В рамках PACS мы можем создавать трехмерные изображения первичных поражений с любой точки зрения, чтобы лучше визуализировать размер опухоли и вторжение в окружающую анатомию (рис.). Кроме того, мы можем создавать диаграммы с многоплоскостной объемной визуализацией (MVPR) с цветовой кодировкой, которые позволяют нам с первого взгляда определить степень и местоположение метастатического заболевания (рис.). Примеры изображений и обработанных переформатированных изображений можно экспортировать в наши мультимедийные отчеты радиологов, которые также включают графики, таблицы и гиперссылки из отчета для выбора аннотаций к изображениям. Пример трехмерного объемного изображения, показывающего аксиальный средний разрез большого первичного очага хордомы ( зеленый ) с смещением левой почки вперед.Постобработанные изображения, такие как эти, могут быть экспортированы в отчет радиолога и связаны с отчетом с гиперссылкой текста Пример парасагиттального переформатирования MPVR, иллюстрирующего распределение метастазов по средостению, сердцу и стенке плевры Есть некоторые преимущества линейных измерений, такие как простота и доступность. В некоторых случаях они также хорошо коррелируют с объемами [19]. Однако измерение объема может стоить дополнительных ресурсов для определенных типов рака с нерегулярными границами и в непосредственной близости от физиологически и клинически важных структур.Также следует иметь в виду, что многие виды рака не требуют сегментации первичных очагов, поскольку они часто удаляются хирургическим путем или облучаются. Кроме того, если окажется, что меньше всех поражений достаточно репрезентативны для степени заболевания (например, пять целевых поражений в RECIST 1.1), время на сегментацию и проверку будет намного короче. Ограничения Границы поражений хордомы особенно трудно различить; однако мы полагаем, что незначительные неточности в оценке границ не сильно исказили наши данные об объемах.Плохо окаймленные поражения были особенно проблематичными при сегментировании на анизотропной МРТ, где объемные оценки ограничены. Все пациенты также подверглись хирургическому вмешательству и / или лучевой терапии, что привело к искажению границ первичной опухоли и потребовало больше времени, чем в противном случае потребовалось бы для выполнения сегментации. Сегментация по времени вручную также может быть менее воспроизводимой и иметь больший предел погрешности, чем автоматическая синхронизация; автоматический расчет времени недоступен в нашей системе PACS. Наконец, в то время как 65 часов, необходимые ассистенту-исследователю для сегментации каждого поражения, включали время «обучения» (т.е.е. время, потраченное на ознакомление с инструментами и сегментирование первых нескольких поражений), процесс сегментации на самом деле относительно прост, и максимальная эффективность была достигнута после нескольких часов практики. Поэтому мы не считаем, что включение времени тренировки резко исказило время, необходимое для сегментации поражений. Поскольку мы решили не сегментировать метастатические поражения с самым длинным диаметром менее 0,5 см, мы не учитывали общее бремя болезни. Однако учет всех поддающихся измерению поражений по-прежнему является более всеобъемлющим, чем существующие критерии оценки, которые оценивают только пять-десять поражений [11]. Иногда было трудно отличить образования легких от ателектазов, и невозможно было точно определить, какие опухоли были метастатическими хордомами. Однако ни у одного из 21 пациента не было известно, что у него был какой-либо другой тип рака. Сводка Мы представляем время и ресурсы, необходимые для сегментации, проверки и экспорта данных более 1000 сегментов и 13000 точек данных у 21 пациента с метастатической хордомой. Хотя объемные сегменты ожидаемо отнимают много времени (как минимум вдвое больше, чем 2D-измерения), следует иметь в виду, что если объемные оценки будут превосходить 2D-измерения в будущем, наши результаты предоставят текущий ориентир требуемых ресурсов. внутри PACS. Кроме того, наш пример рабочего процесса с финансируемым ассистентом вне радиологического отделения может обеспечить экономически нейтральную альтернативу существующим процессам. Хотя сегментация требует больше времени, чем двухмерные измерения, наш рабочий процесс (показанный на рис.) Предоставляет другие возможности для повышения эффективности и точности. Например, наши сроки прямого экспорта, вероятно, намного быстрее, чем существующие системы для данных 2D-измерений, по крайней мере, в нашем учреждении. Мы считаем, что отказ от необходимости записывать измерения вручную с помощью прямого экспорта должен не только сэкономить время, но, что более важно, привести к меньшему количеству ошибок при передаче. Благодаря постоянному совершенствованию автоматизации в PACS, мы считаем, что объемные оценки в рабочих процессах радиологов, особенно с помощью, скоро станут доступны. Благодарности При поддержке программы внутренних исследований Клинического центра Национальных институтов здравоохранения. Авторы несут полную ответственность за содержание, которое не обязательно отражает официальную точку зрения Национальных институтов здравоохранения. Приложение 1 Сегментация на MR (рис.): Выбрать инструмент сегментации в режиме livewire Начните очерчивать границы опухоли. Граница станет зеленой. Завершите контур и щелкните левой кнопкой мыши. Граница станет оранжевой. Щелкните «Принять поражение». Контур станет красным, а объем отобразится синим. Если необходимы исправления, щелкните правой кнопкой мыши сегментацию и выберите «исправить с помощью livewire».” Обведите правильные границы. Как только сегментация будет правильной, нажмите «принять поражение». Сегментация на КТ (рис.): Выберите соответствующий инструмент сегментации (легкие, печень, лимфатический узел или общий) на вкладке «Поражения». Выберите очаг, щелкнув по нему (легкое) или проведя линию по самому длинному диаметру (печень, лимфатический узел, в целом). Поражение будет выделено красным, а объем — синим.Если необходимо внести исправления, щелкните поражение правой кнопкой мыши и выберите «исправить с помощью livewire». Обведите правильные границы с помощью инструмента livewire. Щелкните левой кнопкой мыши, и границы станут оранжевыми. Если сегментация удовлетворительна, нажмите «принять поражение». Приложение 2: как экспортировать данные для одного пациента Открыть последний MR Открыть окно закладок Выбрать соответствующую базовую дату Нажмите кнопку отчета внизу справа В отчете нажмите «Экспорт отчета» и выберите полнофункциональный формат редактора (MHTML) Вставить в Excel. Удалите вручную измерения, не относящиеся к объему, измерения, не соответствующие требованиям по размеру, и очаги поражения, которые были «ОТСУТСТВУЮТ» на исходном уровне. Закройте отчет. Снова откройте отчет, на этот раз используя первое повторное посещение в качестве «исходного». Скопируйте и вставьте данные о любых новых поражениях из первого контрольного визита (т. Е. Тех, которых не было на исходном уровне) в Excel. Это гарантирует, что компьютер рассчитает% изменения с момента первого появления поражения. Повторяйте при каждом последующем посещении, на котором появлялись новые поражения. Повторите шаги 1–10 для компьютерной томографии пациента. Соблюдение этических стандартов Конфликт интересов Доктор Фолио управляет соглашением о корпоративном исследовании с Carestream Health, системой PACS, использованной в этом исследовании. Ссылки 1. Эйзенхаур Э.А., Терассе П., Богертс Дж., Шварц Л.Х., Сарджент Д., Форд Р., Дэнси Дж., Арбак С., Гвайтер С., Муни М., Рубинштейн Л., Шанкар Л., Додд Л., Каплан Р., Лаомб Д. , Вервей Дж.Новые критерии оценки ответа при солидных опухолях: пересмотренное руководство RECIST (версия 1.1) Eur J Cancer. 2009. 45: 228–247. DOI: 10.1016 / j.ejca.2008.10.026. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 2. Брэдли Дж. Д., Иумвананонтхачай Н., Пурди Дж. А. и др. Общий объем опухоли, критический прогностический фактор у пациентов, получавших трехмерную конформную лучевую терапию немелкоклеточной карциномы легкого. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 2002. 52 (1): 49–57. DOI: 10.1016 / S0360-3016 (01) 01772-2. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 3.Борнеманн Л., Кунигк Дж. М., Дикен В. и др. Новые инструменты для компьютерной помощи при КТ грудной клетки. II. Мониторинг терапии легочных метастазов. RadioGraphics. 2005. 25 (3): 841–848. DOI: 10.1148 / rg.253045163. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 4. Соломон Дж, Уоррен К., Домби Е., Патронас Н., Уайдеманн Б. Автоматическое обнаружение и измерение объема плексиформных нейрофибром при нейрофиброматозе 1 с использованием магнитно-резонансной томографии. Comput Med Imaging Graph. 2004. 28: 257–265. DOI: 10.1016 / j.compmedimag.2004.03.002. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 5. Mansoor A, Bagci U, Foster B, Xu Z, Folio LR, Udupa JK, Mollura DJ: Сегментация и анализ изображений аномальных легких в компьютерной томографии: текущие подходы, проблемы и будущие тенденции. Рентгенограммы (в печати) [Бесплатная статья PMC] [PubMed] 6. Хуанг Дж., Сандук А., Фолио LR: Точность объемов в фантомной серийной компьютерной томографии. Официальная научная презентация RSNA. 2012 7. Folio LR, Sandouk A, Huang J, Solomon JM, Apolo AB. Последовательность и эффективность КТ-анализа метастазов: приложение для полуавтоматического лечения поражений в системе PACS.AJR Am J Roentgenol. 2013. 201 (3): 618–25. DOI: 10.2214 / AJR.12.10136. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 8. Ли YH, Hsia CY, Hsu CY, Huang YH, Lin HC, Huo TI. Общий объем опухоли является лучшим маркером опухолевой нагрузки при гепатоцеллюлярной карциноме, определенной Миланскими критериями. Мир J Surg. 2013. 37 (6): 1348–55. DOI: 10.1007 / s00268-013-1978-9. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 9. Folio L, Turkbey E, Steinberg S, Apolo A: Жизнеспособный объем опухоли: интересующий объем в сегментированных метастатических поражениях, пилотное исследование предложенных критериев ответа компьютерной томографии для уротелиального рака.EJR (в печати) [Бесплатная статья PMC] [PubMed] 10. Го В., Ганешан Б., Натан П. и др. Оценка ответа на ингибиторы тирозинкиназы при метастатическом почечно-клеточном раке: текстура КТ как прогностический биомаркер. Радиология. 2011; 261: 165–171. DOI: 10.1148 / radiol.11110264. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 11. Шварц Л.Х., Мазумдар М., Браун В., Смит А., Паничек Д.М. Оценка вариабельности ответа в солидных опухолях: влияние количества поражений, выбранных для измерения. Clin Cancer Res. 2003; 9: 4318–4323. [PubMed] [Google Scholar] 12.Folio LR, Choi MM, Solomon JM, Schaub NP. Автоматическая регистрация, сегментация и измерение метастатических опухолей меланомы с помощью серийных компьютерных томографов. Acad Radiol. 2013; 20: 604–613. DOI: 10.1016 / j.acra.2012.12.013. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 13. Абаджян А.С., Миа Л, Рубин Д.Л. Информатика в радиологии: улучшение процесса клинической работы с помощью целевой базы данных: пример веб-приложения для отслеживания поражений. Рентгенография. 2012; 32 (5): 1543–52. DOI: 10.1148 / rg.325115752. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 14.Кишимото Р., Омацу Т., Хасегава А., Имаи Р., Кандацу С., Камада Т. Визуальные характеристики метастатической хордомы. Jpn J Radiol. 2012; 30: 509–516. DOI: 10.1007 / s11604-012-0086-3. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 15. Розенталь Д.И., Скотт Дж.А., Манкин Г.Дж., Висмер Г.Л., Брэди Т.Дж. Крестцово-копчиковая хордома: магнитно-резонансная томография и компьютерная томография. AJR. 1985. 145 (1): 143–7. DOI: 10.2214 / ajr.145.1.143. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 16. Sze G, Uichanco LS, 3rd, Brant-Zawadzki MN, Davis RL, Gutin PH, Wilson CB, et al.Хордомы: МРТ. Радиология. No related posts. Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Сохранить моё имя, email и адрес сайта в этом браузере для последующих моих комментариев. Рубрики Дизайн Изделия Мастер-классы Новинки Новичкам Руками Рукоделие Своими руками Советы рукодельницам Разное © Девчули.РУ 2019 © За копирование контента Юля и Инесса разозлятся, поэтому лучше вам этого не делать Карта сайта ➤

Цифра 3 объемная: Доступ ограничен: проблема с IP

Свеча в торт цифра «3» объемная желтая Meri Meri (матовый)

Курская правда — Бизнес новости

лучшие виды домашних уток для разведения, разновидности птиц серого цвета с названиями и описанием

Виды

Обзор популярных пород

Пекинская

Мускусная или индоутка

Мулард

Голубой фаворит

Серая украинская

Московская белая

Черная белогрудая

Агидель

Хохлатая

Шведская голубая

Руанская

Утки темп

Утка медео

Башкирская

Каюга

Саксонская утка

Хаки Кемпбелл

Черри-велли

Стар 53

Орпингтон

Зеркальные утки

Кряква

Красноголовый нырок

Гоголь

Шилохвость

Савка

Мандаринка

Каролинская утка

Огарь

Гривистые утки

Рыжая свистящая утка

Пеганка

Изумрудная утка

Какого цвета бывают?

Как выбрать?

Скидка 10% на рекомендованную производителем коммерческую эспрессо-машину Nuova Simonelli Aurelia II DIGIT

Основные характеристики

Конструкция

Технические характеристики

2 группы

3 группы

Amazon.com: Nuova Simonelli Aurelia WAVE Digit 3 Group Espresso Coffee Machine: Дом и кухня

Система объемной ультразвуковой визуализации в реальном времени

Aurelia Wave Цифра 3 группа: ifyoulovecoffee

Подробнее о продукте

Стоит ли тратить время на потенциально улучшенную оценку бремени опухоли?

Кэтлин Э. Фенерти

Christopher R. Heery

James Л.Gulley

Les R. Folio

Abstract

Введение

Методы

Когорта

Визуализация

Объемная сегментация

Сбор и экспорт данных

Результаты

Таблица 1

Обсуждение

Ограничения

Сводка

Благодарности

Приложение 1

Приложение 2: как экспортировать данные для одного пациента

Соблюдение этических стандартов

Конфликт интересов

Ссылки

Добавить комментарий Отменить ответ