Show simple item record

dc.contributor.advisorStrazda, Guntaen_US
dc.contributor.authorHmeļņicka, Jevgeņijaen_US
dc.contributor.otherLatvijas Universitāte. Medicīnas fakultāteen_US
dc.date.accessioned2015-03-24T07:09:10Z
dc.date.available2015-03-24T07:09:10Z
dc.date.issued2013en_US
dc.identifier.other29163en_US
dc.identifier.urihttps://dspace.lu.lv/dspace/handle/7/18373
dc.description.abstractLatvijā plaušu vēzis ir trešajā vietā biežāk diagnosticēto audzēju sarakstā. Vairākumam pacientu plaušu vēzis tiek diagnosticēts vēlīnās stadijās, tādēļ tiek meklētas metodes, ar kuru palīdzību varētu agrīni un lēti indentificēt minēto patoloģiju. Mūsu pētījuma mērķis bija izpētīt mākslīgā ožas sensora “ Cyranose” pielietojamību plaušu vēža diagnostikā. Pētījuma uzdevumos ietilpa - veikt pēc iespējas vairāk izelpas gaisa mērījumus ar mākslīgo ožas sensoru “ Cyranose 320” gan pacientiem ar vēzi, gan kontroles grupai un noskaidrot iegūto parametru izmantošanas efektivitāti plaušu vēža diagnostikai. Iegūto rezultātu apstrādei izmantojām loģistiskas regresijas statistiskas analīzes metodi.Divu optimālo loģistiskās regresijas modeļu izstrāde, sadalot atsevišķās grupās nesmēķējošus un smēķējošus pētījuma dalībniekus, ļāva ar augstu precizitāti atšķirt pacientus ar plaušu vēzi. Nesmēķētāju grupā metodes sensitivitāte bija 96,2%, bet specifiskums 90,91%. Smēķētāju grupā metodes sensitivitāteen_US
dc.description.abstractLung cancer takes the third place among most commonly diagnosed tumours in Latvia. In many cases lung cancer has been detected in its late stages. Therefore, there is strong necessity in such methods which could identify the cancer in early pathological stages. The aim of our study was to characterize applicability of the artificial smell sensor “Cyranose” for lung cancer diagnostics. The tasks of this research have been included measurements of exhalation air using artificial smell sensor “Cyranose 320” from patients who had lung cancer and the control group, in order to determine efficiency of applied parameters for the diagnosis. Analysis of the results was based on logistic regression statistics. Development of two optimal logistic regression models (participants were divided in non-smokers and smokers groups) allowed reach high cancer detection performances. Among patients who were non-smokers the method showed 96.2 % sensitivity and 90.91 % specificity. For the smokeren_US
dc.language.isoN/Aen_US
dc.publisherLatvijas Universitāteen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectMedicīnaen_US
dc.titleJaunas neinvazīvas metodes izstrāde plaušu vēža diagnostikaien_US
dc.title.alternativeElaboration of new, invasine method to diagnose lung canceren_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record