
Многофакторная логистическая модель прогнозирования рака щитовидной железы: анализ распределения линейного предиктора для стратификации рисков
Разработана многофакторная логистическая модель прогнозирования рака щитовидной железы на основе клинико-анамнестических данных 1463 пациентов Алтайского края. Модель позволяет выделить три зоны риска (низкий, промежуточный, высокий) и может способствовать оптимизации диагностического процесса в регионах с высокой заболеваемостью.










![Динамическая ПЭТ-визуализация всего тела раскрывает кинетику и дозиметрию [11C]холина при первичном гиперпаратиреозе](https://s3.twcstorage.ru/1873f82d-617b-4505-a1ec-3fe47ebe0e64/neurology/articles/2026/08/cmr2ay2fy001t3n012fbkcfai/cmr2qlprg00en7ou8hf3ypeds.webp)



![Восстановление имеет значение: влияние стандартов EARL и BSREM на [F]FET-ПЭТ для отличия прогрессии глиомы от изменений, связанных с лечением](https://s3.twcstorage.ru/1873f82d-617b-4505-a1ec-3fe47ebe0e64/neurology/articles/2026/08/cmqgiei8w0091n1djh6eapwav/cmqjepw2y00dr7n5qi3dujrtt.webp)
![Повторяемость теста-ретеста при использовании томографии с положительными эmission [C]PK11195 на сканере Biograph Vision Quadra](https://s3.twcstorage.ru/1873f82d-617b-4505-a1ec-3fe47ebe0e64/neurology/articles/2026/08/cmqgiehiw008xn1djgz1vu55s/cmqj9e2ne00dc7n5q2qfe8dsh.webp)



