The 24 references in paper Siarhei Kharuzhyk Anatolevich, Edward Zhavrid Antonovich, Nina Sachivko Vladimirovna, Сергей Хоружик Анатольевич, Эдвард Жаврид Антонович, Нина Сачивко Владимировна (2015) “Диффузионно-взвешенная магнитно-резонансная томография с расчетом измеряемого коэффициента диффузии при мониторинге и раннем прогнозировании регрессии опухолевых очагов в процессе химиотерапии лимфом // Diffusion-Weighted Magnetic Resonance Imaging with Apparent Diffusion Coefficient Measurement for Monitoring and Early Tumor Response Prediction During Lymphoma Chemotherapy” / spz:neicon:medvis:y:2015:i:5:p:83-99

1
Алгоритмы диагностики и лечения злокачественных новообразований; Под. ред. О.Г. Суконко, С.А. Красного. Минск: Профессиональные издания, 2012. 508 с.
(check this in PDF content)
2
A predictive model for aggressive non-Hodgkin's lymphoma. The International Non-Hodgkin's Lymphoma Prognostic Factors Project. N. Engl. J. Med. 1993;
(check this in PDF content)
3
9 (14): 987–994. 3. El-Galaly T.C., Villa D., Alzahrani M. et al. Outcome prediction by extranodal involvement, IPI, and R-IPI in the PET/CT and rituximab era: A Danish-Canadian study of
(check this in PDF content)
4
3 patients with diffuse-large B-cell lymphoma. Am. J. Hematol. 2015 Aug 11. doi: 10.1002/ajh.24169. [Epub ahead of print]. 4. Сидоренко Ю.С., Максимова Н.А., Айрапетов К.Г., Верховцева А.И. Способ ультразвукового прогнозирования лечения неходжкинских лимфом. RU 2211665. 2003.
(check this in PDF content)
5
Новиков С.Н., Канаев С.В., Гиршович М.М. Способ прогнозирования чувствительности к противоопухолевой терапии лимфомы Ходжкина. RU 2393890. 2010.
(check this in PDF content)
6
Хоружик С.А., Жаврид Э.А., Карман А.В. Возможности диффузионно-взвешенной магнитно-резонансной томографии и позитронной эмиссионной томографии при раннем прогнозировании эффективности химиотерапии лимфом. Известия Национальной академии наук Беларуси. Серия медицинских наук. 2014; 2: 107–120.
(check this in PDF content)
7
Meignan M., Itti E., Gallamini A., Younes A. FDG PET/CT imaging as a biomarker in lymphoma. Eur. J. Nucl. Med. Mol. Imaging. 2015; 42 (4): 623–633.
(check this in PDF content)
8
Хоружик С.А., Жаврид Э. А., Сачивко Н.В. и др. Сравнение возможностей диффузионно-взвешенной магнитно-резонансной томографии всего тела и рентгеновской компьютерной томографии при стадировании лимфом. Онкологический журнал. 2015; 9 (1): 43–48.
(check this in PDF content)
9
Huang M.Q., Pickup S., Nelson D.S. et al. Monitoring response to chemotherapy of non-Hodgkin's lymphoma xenografts by T(2)-weighted and diffusion-weighted MRI. NMR Biomed. 2008; 21 (10): 1021–1029.
(check this in PDF content)
10
Kharuzhyk S.A., Petrovskaya N.A., Vosmitel M.A. Diffusion-weighted magnetic resonance imaging in noninvasive monitoring of antiangiogenic therapy in experimental tumor model. Exp. Oncol. 2010; 32 (2): 104–106.
(check this in PDF content)
11
Thoeny H.C., De Keyzer F., Chen F. et al. Diffusionweighted MR imaging in monitoring the effect of a vascular targeting agent on rhabdomyosarcoma in rats. Radiology. 2005; 234 (3): 756–764.
(check this in PDF content)
12
Kim S., Loevner L., Quon H. et al. Diffusion-weighted magnetic resonance imaging for predicting and detecting early response to chemoradiation therapy of squamous cell carcinomas of the head and neck. Clin. Cancer. Res. 2009; 15 (3): 986–994.
(check this in PDF content)
13
Park S.H., Moon W.K., Cho N. et al. Diffusion-weighted MR Imaging: pretreatment prediction of response to neoadjuvant chemotherapy in patients with breast cancer. Radiology. 2010; 257 (1): 56–63.
(check this in PDF content)
14
Heo S.H., Shin S.S., Kim J.W. et al. Pre-treatment diffusion-weighted MR imaging for predicting tumor recurrence in uterine cervical cancer treated with concurrent chemoradiation: value of histogram analysis of apparent diffusion coefficients. Korean J. Radiol. 2013; 14 (4): 616–625.
(check this in PDF content)
15
Хоружик С.А., Сачивко Н.В., Жаврид Э.А. Влияние ряда клинических и технических факторов на значение измеряемого коэффициента диффузии при лимфоме до начала лечения. Республиканская научно-практическая конференция “Актуальные проблемы диагностики и лечения злокачественных новообразований”. Материалы конф., Минск, 21 ноября 2014 г.; Под ред. А.В. Прохорова. Минск: БГМУ, 2014: 104–106.
(check this in PDF content)
16
Даценко П.В., Гомболевский В.А., Щербахина Е.В. и др. Роль компьютерной томографии в диагностической оценке лечения лимфомы Ходжкина. Вестник РНЦРР МЗ РФ. 2012; 2 (13): 4.
(check this in PDF content)
17
Punwani S., Taylor S.A., Saad Z.Z. et al. Diffusion-weighted MRI of lymphoma: prognostic utility and implications for PET/MRI? Eur. J. Nucl. Med. Mol. Imaging. 2013; 40 (3): 373–385.
(check this in PDF content)
18
Cheson B.D., Fisher R.I., Barrington S.F. et al. Recommendations for initial evaluation, staging, and response assessment of Hodgkin and non-Hodgkin lymphoma: the Lugano classification. J. Clin. Oncol. 2014; 32 (27): 3059–3068.
(check this in PDF content)
19
Михайлов А.И., Панов В.О., Тюрин И.Е. Диффузионновзвешенная магнитно-резонансная томография всего тела с оценкой измеряемого коэффициента диффузии при лимфоме Ходжкина. Вестник рентгенологии и радиологии. 2015; 2: 28–34.
(check this in PDF content)
20
Хоружик С.А., Леусик Е.А. Повторные компьютернотомографические исследования: дозы облучения и радиационный риск при злокачественных лимфомах. Радиационная биология. Радиоэкология. 2014; 54 (5): 466–473.
(check this in PDF content)
21
Paepe K., Bevernage C., De Keyzer F. et al. Wholebody diffusion-weighted magnetic resonance imaging at 3 Tesla for early assessment of treatment response in nonHodgkin lymphoma: a pilot study. Cancer Imaging. 2013; 13: 53–62.
(check this in PDF content)
22
Horger M., Claussen C., Kramer U. et al. Very early indicators of response to systemic therapy in lymphoma patients based on alterations in water diffusivity – a preliminary experience in 20 patients undergoing wholebody diffusion-weighted imaging. Eur. J. Radiol. 2014; 83 (9): 1655–1664.
(check this in PDF content)
23
Scott D.W., Gascoyne R.D. The tumour microenvironment in B cell lymphomas. Nat. Rev. Cancer. 2014; 14 (8): 517–534.
(check this in PDF content)
24
Padhani A.R., Liu G., Koh D.M. et al. Diffusion-weighted magnetic resonance imaging as a cancer biomarker: consensus and recommendations. Neoplasia. 2009; 11 (2): 102–125.
(check this in PDF content)