Что такое фпн: Ведение беременности с фетоплацентарной недостаточностью цена в Москве, диагностика и лечение ФПН при беременности : Медицинский центр «Доктор рядом»

Как выявить плацентарную недостаточность | Справочник медицинской лаборатории Оптимум (Сочи, Адлер)

Получить результаты анализов

1. Главная
2. Как распознать болезнь
3. Беременность и роды
4. Плацентарная недостаточность

Подробнее о враче

Плацентарная недостаточность

К фетоплацентарной недостаточности относят комплекс морфофункциональных нарушений между плацентой и плодом, которые развиваются из-за гинекологических, экстрагенитальных и других патологий, возникающих во время гестации.

Причины

Выделяют большое количество причин, приводящих к развитию заболевания. К ним относят:

• Нарушения кровообращения, вызванные патологией со стороны крови. Это может быть гиперкоагуляция или анемия.
• Инфекционные процессы, приводящие к воспалению плаценты. Наиболее часто фетоплацентарную недостаточность провоцируют инфекции передающиеся половым путём.
• Экстрагенитальные заболевания матери. Нарушение кровотока может быть связано с гипертонической болезнью, артериальной гипотензией, недостаточностью работы почек, сахарным диабетом или патологией щитовидной железы.
• Заболевания репродуктивной системы. Кровообращение нарушается при эндометриозе, миоме матки, а также пороках развития или хронических воспалительных процессах.
• Патологии, возникающие во время беременности. Среди данных состояний выделяют предлежание плаценты, гестоз в ранние или поздние сроки, резус—конфликт.

Симптомы и первые признаки

Наиболее часто нарушение функционирования плаценты проявляется во втором или третьем триместре. К основным признакам, на основании которых можно заподозрить заболевание, относят:

• Задержку развития плода.
• Угрозу невынашивания на различных сроках или преждевременные роды.
• Перенашивание.
• Избыточное или недостаточное содержание околоплодной жидкости.

Обследование при подозрении на ФПН

Для того, чтобы своевременно выявить и предупредить развитие патологии, необходимо комплексно подходить к диагностике. Врачу важно с момента наступления беременности уточнить состояние здоровья пациентки, характер репродуктивной функции, а также наличие сопутствующих заболеваний. Учитывается социальный анамнез (женщины с низким уровнем жизни входят в группу риска по развитию анемии или воспалительных процессов), а также характер труда.

В период наблюдения за беременностью регулярно измеряются фотометрические показатели (окружность живота и высота стояния для матки), врач оценивает характер выделений, частоту двигательной активности и сердцебиения плода.

Из дополнительных методов исследования применяют:

• Кардиотокографию. Один из наиболее распространённых неинвазивных методов обследования позволяет оценить жизнедеятельность плода в зависимости от частоты сердечных сокращений плода.
• Ультразвуковое сканирование. Измеряется объём головы, живота и конечностей. Полученные значения сопоставляют с гестационным сроком. Также изменяется толщина плаценты и определяется степень ее зрелости. На фоне заболевания плод отстает в развитии и преждевременно созревает плацента.
• Допплерометрию. Методика позволяет оценить скорость кровотока в сосудах пуповины, матки и плаценты. Во время исследования при ФПН скоростные показатели снижаются.

Лечение

Терапия фетоплацентарных нарушений на начальных стадиях заболевания может проводиться в амбулаторных условиях. Выраженные нарушения, которые будут сопровождаться изменениями в развитии и жизнедеятельности плода, требуют лечения в стационарных условиях.

К основным группам лекарственных средств относят:

• Антиагреганты и антикоагулянты.  Механизм их действия направлен улучшение микроциркуляции и восстановление сосудистого тонуса.
• Плазмозамещающие и белковые препараты, устраняющие задержку развития и недостаточный вес плода.
• Агонисты кальция, улучшающие перфузию внутри органов, восстанавливающие работу миокарда и снижающие давление.
• Спазмолитики, устраняющие повышенный тонус миометрия.
• Витамины и гепатопротекторы, оказывающие антиоксидантный эффект и ускоряющие транспорт питательных веществ.

Ранее выявление фетоплацентарной недостаточности позволяет исключить осложнения.

ИНВИТРО. Репродуктивное здоровье, узнать цены на анализы и сдать в Москве

• ИНВИТРО
• Анализы
• org/ListItem»>Генетические…
• Репродуктивное здоровье

• • COVID-19
  • Программа обследования для офисных сотрудников
  • Обследование домашнего персонала
  • Оценка риска развития заболеваний сердечно-сосудистой системы
  • Диагностика антифосфолипидного синдрома (АФС)
  • Оценка функции печени
  • Диагностика состояния почек и мочеполовой системы
  • Диагностика состояния желудочно-кишечного тракта
  • Диагностика заболеваний соединительной ткани
  • Диагностика сахарного диабета
  • Диагностика анемий
  • Онкология
  • Диагностика и контроль терапии остеопороза
  • Биохимия крови
  • Диагностика состояния щитовидной железы
  • Госпитальные профили
  • Здоров ты – здорова страна
  • Гинекология, репродукция
  • Здоровый ребёнок: для детей от 0 до 14 лет
  • Инфекции, передаваемые половым путём (ИППП)
  • Проблемы веса
  • VIP-обследования
  • Болезни органов дыхания
  • Аллергия
  • Определение запасов микроэлементов в организме
  • Красота
  • Витамины
  • Диеты
  • Лабораторные исследования перед диетой
  • Спортивные профили
  • Гормональные исследования для мужчин
  • Дифференциальная диагностика депрессий
  • Лабораторные исследования для получения медицинских справок
  • Оценка свертывающей системы крови

• • COVID-19
  • Биохимические исследования
    • Глюкоза и метаболиты углеводного обмена
    • Белки и аминокислоты
    • Желчные пигменты и кислоты
    • Липиды
    • Ферменты
    • Маркеры функции почек
    • Неорганические вещества/электролиты:
    • Витамины
    • Белки, участвующие в обмене железа
    • Кардиоспецифичные белки
    • Маркёры воспаления
    • Маркёры метаболизма костной ткани и остеопороза
    • Определение лекарственных препаратов и психоактивных веществ
    • Биогенные амины
    • Специфические белки
  • Гормональные исследования
    • Лабораторная оценка гипофизарно-надпочечниковой системы
    • Лабораторная оценка соматотропной функции гипофиза
    • Лабораторная оценка функции щитовидной железы
    • Оценка функции паращитовидных желез
    • Гипофизарные гонадотропные гормоны и пролактин
    • Эстрогены и прогестины
    • Оценка андрогенной функции
    • Нестероидные регуляторные факторы половых желёз
    • Мониторинг беременности, биохимические маркёры состояния плода
    • Лабораторная оценка эндокринной функции поджелудочной железы и диагностика диабета
    • Биогенные амины
    • Лабораторная оценка состояния ренин-ангиотензин-альдостероновой системы
    • Факторы, участвующие в регуляции аппетита и жирового обмена
    • Лабораторная оценка состояния инкреторной функции желудочно-кишечного тракта
    • Лабораторная оценка гормональной регуляции эритропоэза
    • Лабораторная оценка функции эпифиза
  • Анализы для ЗОЖ
  • Гематологические исследования
    • Клинический анализ крови
    • Иммуногематологические исследования
    • Коагулологические исследования (коагулограмма)
  • Иммунологические исследования
    • Комплексные иммунологические исследования
    • Лимфоциты, субпопуляции
    • Оценка фагоцитоза
    • Иммуноглобулины
    • Компоненты комплемента
    • Регуляторы и медиаторы иммунитета
    • Интерфероновый статус, оценка чувствительности к иммунотерапевтическим препаратам:
  • Аллергологические исследования
    • IgE — аллерген-специфические (аллерготесты), смеси, панели, общий IgE.
    • IgG, аллерген-специфические
    • Технология ImmunoCAP
    • Технология АлкорБио
  • Маркеры аутоиммунных заболеваний
    • Системные заболевания соединительной ткани
    • Ревматоидный артрит, поражения суставов
    • Антифосфолипидный синдром
    • Васкулиты и поражения почек
    • Аутоиммунные поражения желудочно-кишечного тракта. Целиакия
    • Аутоиммунные поражения печени
    • Неврологические аутоиммунные заболевания
    • Аутоиммунные эндокринопатии
    • Аутоиммунные заболевания кожи
    • Заболевания легких и сердца
    • Иммунная тромбоцитопения
  • Онкомаркёры
  • Микроэлементы
    • Алюминий
    • Барий
    • Бериллий
    • Бор
    • Ванадий
    • Висмут
    • Вольфрам
    • Галлий
    • Германий
    • Железо
    • Золото
    • Йод
    • Кадмий
    • Калий
    • Кальций
    • Кобальт
    • Кремний
    • Лантан
    • Литий
    • Магний
    • Марганец
    • Медь
    • Молибден
    • Мышьяк
    • Натрий
    • Никель
    • Олово
    • Платина
    • Ртуть
    • Рубидий
    • Свинец
    • Селен
    • Серебро
    • Стронций
    • Сурьма
    • Таллий
    • Фосфор
    • Хром
    • Цинк
    • Цирконий
  • Исследование структуры почечного камня
  • Исследования мочи
    • Клинический анализ мочи
    • Биохимический анализ мочи
  • Исследования кала
    • Клинический анализ кала
    • Биохимический анализ кала
  • Исследование спермы
    • Светооптическое исследование сперматозоидов
    • Электронно-микроскопическое исследование спермы
    • Антиспермальные антитела
  • Диагностика инфекционных заболеваний
    • Вирусные инфекции
    • Бактериальные инфекции
    • Грибковые инфекции
    • Паразитарные инфекции
    • Стрептококковая инфекция
  • Цитологические исследования
  • Гистологические исследования
  • Онкогенетические исследования
  • Цитогенетические исследования
  • Генетические предрасположенности
    • Образ жизни и генетические факторы
    • Репродуктивное здоровье
    • Иммуногенетика
    • Резус-фактор
    • Система свертывания крови
    • Болезни сердца и сосудов
    • Болезни желудочно-кишечного тракта
    • Болезни центральной нервной системы
    • Онкологические заболевания
    • Нарушения обмена веществ
    • Описание результатов генетических исследований врачом-генетиком
    • Фармакогенетика
    • Система детоксикации ксенобиотиков и канцерогенов
    • Определение пола плода
    • Резус-фактор плода
  • Наследственные заболевания
  • Наследственные болезни обмена веществ
    • Обследование новорождённых для выявления наследственных болезней обмена веществ
    • Дополнительные исследования (после проведения скрининга и консультации специалиста)
  • Определение биологического родства: отцовства и материнства
    • Определение биологического родства в семье: отцовства и материнства
  • Исследование качества воды и почвы
    • Исследование качества воды
    • Исследование качества почвы
  • Диагностика патологии печени без биопсии: ФиброМакс, ФиброТест, СтеатоСкрин
    • Расчётные тесты, выполняемые по результатам СтеатоСкрина без взятия крови
  • Дисбиотические состояния кишечника и урогенитального тракта
    • Общая оценка естественной микрофлоры организма
    • Исследование микробиоценоза урогенитального тракта
    • Фемофлор: профили исследований дисбиотических состояний урогенитального тракта у женщин
    • Специфическая оценка естественной микрофлоры организма
  • Бланк результатов исследования на английском языке

• • Кровь
  • Моча
  • Кал
  • Спермограмма
  • Гастропанель

• • Эндоскопия
  • Функциональная диагностика
  • УЗИ

• • Исследования, которые мы не делаем
  • Новые тесты
  • Получение результатов
  • Дозаказ исследований
  • Услуга врача консультанта
  • Профессиональная позиция
    • Венозная кровь для анализов
    • Онкомаркеры. Взгляд практического онколога. Лабораторные обоснования.
    • Тестостерон: диагностический порог, метод-зависимые референсные значения
    • Лабораторная оценка параметров липидного обмена в ИНВИТРО
    • Липидный профиль: натощак или не натощак

Cтоимость анализов указана без учета взятия биоматериала

FPN Объяснение | Бумаги с кодом

Вам необходимо авторизоваться для редактирования.
Вы можете создать новую учетную запись, если у вас ее нет.

Или обсудите изменение в Slack.

Название метода:*

Полное название метода:*

Описание с уценкой (необязательно):

**Feature Pyramid Network**, или **FPN**, представляет собой средство извлечения признаков, которое принимает одномасштабное изображение произвольного размера в качестве входных данных и выводит карты признаков пропорционального размера на нескольких уровнях полностью сверточным способом. Этот процесс не зависит от базовых сверточных архитектур. Таким образом, он действует как универсальное решение для построения пирамид признаков внутри глубоких сверточных сетей для использования в таких задачах, как обнаружение объектов. Строительство пирамиды включает в себя путь «снизу вверх» и путь «сверху вниз». Путь «снизу вверх» — это вычисление с прямой связью магистральной сети ConvNet, которая вычисляет иерархию объектов, состоящую из карт объектов в нескольких масштабах с шагом масштабирования 2. Для объекта пирамиды, для каждой стадии определяется один уровень пирамиды. Выходные данные последнего слоя каждого этапа используются в качестве эталонного набора карт объектов. Для [ResNets] (https://paperswithcode.com/method/resnet) мы используем активацию функций, выводимую последним [остаточным блоком] каждого этапа (https://paperswithcode.com/method/residual-block). Путь «сверху вниз» галлюцинирует объекты с более высоким разрешением за счет повышения пространственной дискретизации более грубых, но семантически более сильных карт признаков с более высоких уровней пирамиды. Затем эти функции дополняются функциями восходящего пути через боковые соединения. Каждое боковое соединение объединяет карты объектов одного и того же пространственного размера из восходящего пути и пути сверху вниз. Восходящая карта признаков имеет семантику более низкого уровня, но ее активации более точно локализованы, поскольку она подвергалась меньшему количеству подвыборок.

URL-адрес фрагмента кода (необязательно):

Прикрепленные коллекции:

• ОСОБЕННОСТИ ПИРАМИДНЫХ БЛОКОВ

• ЭКСТРАКТОРЫ ОСОБЕННОСТЕЙ

Добавлять:

———

Нет в списке?

Создайте новую коллекцию

.

Новое название коллекции:

Зона верхнего уровня:

———АудиоКомпьютерное зрениеОбщиеГрафикиОбработка естественного языкаОбучение с подкреплениемПоследовательность

Родительская коллекция (если есть):

———

Описание (необязательно):

• ОСОБЕННОСТИ ПИРАМИДНЫХ БЛОКОВ
• ЭКСТРАКТОРЫ ОСОБЕННОСТЕЙ

Навесные компоненты:

• СВЕРТКА 1X1
• СВЕРТКА

Добавлять:*

———

Отметьте, если эта зависимость является необязательной

• СВЕРТКА 1X1
• СВЕРТКА

Понимание функциональных пирамидальных сетей для обнаружения объектов (FPN) | Джонатан Хуи

Обнаружение объектов в различных масштабах является сложной задачей, особенно для небольших объектов. Мы можем использовать пирамиду одного и того же изображения в другом масштабе для обнаружения объектов (левая диаграмма ниже). Однако обработка изображений с несколькими масштабами занимает много времени, а требования к памяти слишком высоки, чтобы обучать их одновременно от начала до конца. Следовательно, мы можем использовать его только в выводах, чтобы максимально повысить точность, в частности, для соревнований, когда скорость не имеет значения. В качестве альтернативы мы создаем пирамиду признаков и используем их для обнаружения объектов (правая диаграмма). Однако карты объектов ближе к слою изображения, состоящему из низкоуровневых структур, неэффективны для точного обнаружения объектов.

Source

Feature Pyramid Network ( FPN ) — это экстрактор признаков, разработанный для такой концепции пирамиды с учетом точности и скорости. Он заменяет экстрактор признаков таких детекторов, как Faster R-CNN, и генерирует несколько слоев карты признаков ( многомасштабных карт признаков ) с информацией более высокого качества, чем обычная пирамида признаков для обнаружения объектов.

FPN (Источник)

FPN состоит из восходящего пути и нисходящего пути . Восходящий путь — это обычная сверточная сеть для извлечения признаков. По мере подъема пространственное разрешение уменьшается. Обнаружено больше высокоуровневых структур, семантическое значение для каждого слоя увеличивается.

Извлечение функций в FPN (изменено из исходного кода)

SSD выполняет обнаружение из нескольких карт функций. Однако нижние слои не выбираются для обнаружения объектов. Они имеют высокое разрешение, но семантическая ценность недостаточно высока, чтобы оправдать их использование, так как замедление скорости значительно. Таким образом, SSD использует только верхние уровни для обнаружения и, следовательно, гораздо хуже работает с небольшими объектами.

Изменено из исходного кода

FPN обеспечивает нисходящий путь для создания слоев с более высоким разрешением из семантически богатого слоя.

Реконструировать пространственное разрешение в пути сверху вниз. (Изменено из источника)

Хотя реконструированные слои семантически сильны, но расположение объектов не является точным после всех субдискретизаций и повышающих дискретизаций. Мы добавляем боковые связи между реконструированными слоями и соответствующими картами объектов, чтобы помочь детектору лучше предсказать местоположение. Он также действует как пропуск соединений, чтобы упростить обучение (аналогично тому, что делает ResNet).

Добавить пропущенные соединения (Источник)

Восходящий путь использует ResNet для построения восходящего пути. Он состоит из множества модулей свертки (conv i для i равно от 1 до 5) каждый имеет много слоев свертки. По мере продвижения вверх пространственное измерение уменьшается на 1/2 (то есть удваивается шаг). Выход каждого модуля свертки помечен как C i и позже используется в нисходящем пути.

Мы применяем сверточный фильтр 1 × 1, чтобы уменьшить глубину канала C5 до 256-d для создания M5. Это становится первым слоем карты объектов, используемым для прогнозирования объектов.

По мере продвижения по нисходящему пути мы повышаем дискретизацию предыдущего слоя на 2, используя повышающую дискретизацию ближайших соседей. Мы снова применяем свертку 1 × 1 к соответствующим картам признаков в восходящем пути. Затем мы добавляем их поэлементно. Мы применяем свертку 3 × 3 ко всем объединенным слоям. Этот фильтр уменьшает эффект алиасинга при объединении со слоем с повышенной дискретизацией.

Повторяем тот же процесс для P3 и P2. Однако мы остановимся на P2, потому что пространственная размерность C1 слишком велика. В противном случае это слишком сильно замедлит процесс. Поскольку мы используем один и тот же классификатор и блочный регрессор для каждой выходной карты объектов, все пирамидальные карты объектов (P5, P4, P3 и P2) имеют 256-d выходных каналов.

FPN сам по себе не является детектором объектов. Это средство извлечения признаков, которое работает с детекторами объектов.

FPN извлекает карты объектов, а затем передает их в детектор, говорит RPN, для обнаружения объектов. RPN применяет скользящее окно к картам объектов, чтобы делать прогнозы относительно объектности (есть объект или нет) и границы объекта в каждом месте.

Источник

В структуре FPN для каждого масштабного уровня (скажем, P4) к картам признаков применяется фильтр свертки 3 × 3, за которым следует отдельная свертка 1 × 1 для предсказания объектности и регрессии граничных рамок. Эти сверточные слои 3×3 и 1×1 называются головкой RPN . Один и тот же заголовок применяется ко всем разным уровням масштаба карт объектов.

Давайте кратко рассмотрим поток данных Fast R-CNN и Faster R-CNN ниже. Он работает с одним слоем карты объектов для создания областей интереса. Мы используем ROI и слой карты объектов для создания патчей функций, которые будут загружены в пул ROI.

В FPN мы создаем пирамиду карт объектов. Мы применяем RPN (описанный в предыдущем разделе) для создания ROI. Основываясь на размере ROI, мы выбираем слой карты объектов в наиболее подходящем масштабе для извлечения патчей объектов.

Формула выбора карт объектов основана на ширине w и высоте h области интереса.

Итак, если k = 3, мы выбираем P3 в качестве нашей карты признаков. Мы применяем объединение ROI и передаем результат в головку Fast R-CNN (Fast R-CNN и Faster R-CNN имеют одинаковую головку), чтобы завершить прогноз.

Так же, как Mask R-CNN, FPN также хорошо извлекает маски для сегментации изображения. Используя MLP, окно 5 × 5 скользит по картам объектов для создания сегмента объекта размером 14 × 14 сегментов. Позже мы объединяем маски в другом масштабе, чтобы сформировать наши окончательные прогнозы масок.

Источник

Размещение FPN в RPN улучшает AR (среднее запоминание: способность захватывать объекты) до 56,3, что на 8,0 пунктов выше базового уровня RPN. Производительность на небольших объектах увеличена с большим отрывом в 12,9точки.

Источник

Faster R-CNN на основе FPN обеспечивает время вывода 0,148 секунды на изображение на одном графическом процессоре NVIDIA M40 для ResNet-50, в то время как базовый показатель ResNet-50 с одним масштабом составляет 0,32 секунды.