Маски для груди: Новый тренд из Южной Кореи — маски для груди

Содержание

Маски Для Груди коды ТН ВЭД 2022: 3304990000, 0203, 8477

Косметическа продукция: CP0853 Маска-лифтинг для кожии лица, шеи и груди / LIFT PEPTIDE MASK FACE, NECK & BUST; CP0842 Восстанавливающая маска из натурального ретинола для зрелой кожи / BLUE RETINOL REGENERATING MASK; 3304990000
Косметические средства по уходу за кожей лица и тела: сыворотка для придания формы и упругости груди, маска для лица богатая питательными веществами и витаминами 3304990000
1. Body Expert Антицеллюлитная разогревающая маска-скраб, 2. Body Expert Крем для упругости кожи груди, 3. Body Expert Термокрем для коррекции фигуры 3304990000
Средства косметические: маска для груди c ионами золота «Crystal collagen gold mask», маска для лица c ионами золота «Crystal collagen gold mask», маска для кожи вокруг глаз с ионами золота «Crystal collagen gold mask», ма 3304990000
Средства косметические для ухода за телом: Маска-пластырь INTRARICH «Великолепная грудь».
Продукция изготовлена в соответствии с нормативами ТР ТС 009/2011 «О безопасности парфюмерно-косметической продукции»
3304990000
продукция косметическая марки Dermaprogram серии Orange Slim 1. Крем для моделирования проблемных зон 2. Крем для упругости кожи груди 3. Крем-гель Экстра сжигатель жира 4. Антицеллюлитная горячая маска-скраб 3 в 1 5 3304990000
Косметическая продукция марки Сhantarelle: CP0853 Маска-лифтинг для кожии лица и груди / LIFT PEPTANGO R Lift Peptide Mask Face & Bust Advanced Contour Restore; CP0842 Маска с голубым ретинолам / NUTRI MAXX 40+ Blu 3304990000
Средства косметические нелекарственные для ухода за кожей для взрослых: маски для груди 3304990000
Мясная продукция: Обрезь свиная с голов, уши свиные, пятаки свиные, маска свиная, щековина, шпик, щека; на кости: окорок, лопатка, грудинка, рулька, корейка, ножки свиные, ребра, рагу на хрящах; Свиное мясо без 0203
Косметическая продукция марки Сhantarelle: CP0853 Маска-лифтинг для кожии лица и груди / LIFT PEPTANGO R Lift Peptide Mask Face & Bust Advanced Contour Restore; CP0842 Маска с голубым ретинолам / NUTRI MAXX 40+ Blue 3304990000
Оборудование для переработки полимерных материалов : Станок и машина для производства бахил, одноразовых шапочек, одноразовых масок (маски), масок для груди, шапочек для душа и защитной маски от пыли 8477
Продукция косметическая для ухода за кожей: Маски грязевые сапропелевые косметические для лица и шеи «Like a lake», торговой марки «BEAUTRIENT cosmetics»: маска для лица и шеи; маска для груди и зоны декольте; маска для я 3304990000
Продукция косметическая для ухода за кожей лица и тела: маски для лица, груди, талии, носа, кожи вокруг глаз на тканевой основе, 3304990000
Продукция косметическая по уходу за кожей серии «FRESH SPA», в том числе из косметических наборов и образцы-пробники: Альгинатная маска для груди «Ягодные берега». 3304990000
продукция косметическая: 1. Крем для моделирования проблемных зон серии Orange Slim 2. Крем для упругости кожи груди серии Orange Slim 3. Крем-гель Экстра сжигатель жира серии Orange Slim 4. Антицеллюлитная горячая маска-с 3304990000
продукция косметическая марки Orange Slim 1. Крем для моделирования проблемных зон 2. Крем для упругости кожи груди 3. Крем-гель Экстра сжигатель жира 4. Антицеллюлитная горячая маска-скраб 3 в 1 5. Выравнивающий кре 3304990000
Продукция косметическая сухая по уходу за кожей тела серии «FRESH SPA», в том числе из косметических наборов и образцы-пробники: Альгинатная маска для груди «Сундуки». 3304990000

Boto маски для груди с помощью коллагена Revitalizer жесткости

*Эффект: коллагена bio-сферах paricle BOTOgel вследствие малых размеров и отдохнуть в сложных peptidicC efect проникнуть в складки и заполните их с внутренней стороны, сглаживание и увлажнения кожи.
* Ингредиенты: Peptide сложных, коллаген bio-сферах, маска для лица, прополис, колодка коричневого цвета водорослей, экстракт алоэ экстракт.
* Направлениях: нанесите на чистку в груди Botogel, избегая области с точки зрения прижимных-пироги и стеклоомыватели, затем выполните БОТОМАСКА® без роста.
    Ботомаска® БОТОМАСКА® или груди
   С ПОМОЩЬЮ КОЛЛАГЕНА REVITALIZER жесткости

 Эффект: БОТОМАСКА® с коллагена для восстановления эластичности Dizao линии против веяние — это уникальный cosmetrc productc разработана для ухода за деликатной и особенно для чувствительной кожи груди сложных природных  ингредиентов растительного происхождения, составляющие маски, регулирует работу эндокринными железами, содействует обеспечению равных кожу и увеличивает объем груди, сделать ее более упругой. Биосферы коллагена, проникая глубоко в клетки кожи, внести свой вклад в ее интенсивной реабилитации, deepty увлажнения, растут и улучшения кожи. Регулярного применения маски ваше образует turely роскошный. Ваша грудь получите desiredd тома, эластичность и восхитительный beauy молодежи.
 Ингредиенты: Peptide сложных, коллагена, маска для лица, гиалуроновой кислоты, выдержки из водорослей, коричневого цвета Reishi грибов, гель алоэ вера, витамины С и D.
 Применение: Нанесите на БОТОМАСКА® на груди и на Botogel, избегая области с точки зрения соски и оставьте на 15 минут, затем снимите и промойте груди БОТОМАСКА® с водой. Это recommendd применить маску в течение 10 дней, а затем 1-2 маски в неделю
 Предупреждения: onty для наружного применения. Чтобы избежать с помощью маски или крема в случае у вас есть аллергическая реакция на любой из ингредиентов используйте в preparatin. Не используйте при обнаружении признаков раздражения. Обратитесь к врачу.
 Boto маски для груди с помощью коллагена Revitalizer жесткости
срок поставки  3 дней на складе , 10-45 дней для двигателей ИКО  
Срок оплаты  T/Т, Вестерн Юнион  

 

Кремы, лосьоны для тела | pigu.

lt

Каждый из нас мечтает, чтобы пробегающие годы не оставляли следов на теле. В тех случаях, когда постоянно используются кремы, лосьоны для тела, эти мечты легко превратить в реальность. Эти изделия восстанавливают и питают нашу кожу, поэтому постоянное использование крема обеспечивает, чтобы кожа осталась молодой и жизнеспособной даже тогда, когда будет накоплен многолетний жизненный опыт. Назначение лосьонов для тела – придать нашей коже мягкости и упругости, поэтому останется только решить, какое изделие наилучшим образом оправдает все Ваши ожидания. Когда мучают проблемы с кожей, поможет крем для тела, лосьон для очень сухой кожи, в то время как лосьон для тела с блеском придаст неповторимое сияние и позволит выглядеть безупречно на любом празднике. Крем для тела, лосьон во время беременности позволит даже в трудные дни хотя бы ненадолго забыть об усталости и мучительных симптомах, в то время как, желающим удивить свою избранницу, подойдет лосьон для тела для женщин – возможность побаловать себя привлекает каждую представительницу прекрасного пола, поэтому, выбирая такой подарок, Вы никогда не ошибетесь. Ищущим, где по хорошей цене  продаются кремы для сухой кожи или кремы для тела, лосьон с блеском, с мочевиной, предлагаем ознакомиться с продукцией, имеющейся в интернет-магазине Pigu.lt. Здесь крем для тела, лосьон для мужчин, для детей или для женщин радует своим качеством и разнообразием выбора, поэтому Вы сможете выбрать не только любимого производителя, но и аромат, дающий наилучшие эмоции. Кремы для тела, лосьоны в интернете предоставляют возможность, даже не выходя из дома, позаботиться об уходе за своим телом, поэтому постоянно чувствовать уверенность в себе и свежесть теперь можно очень быстро и просто. Вам нужно только выбрать, какое изделие (крем для тела, лосьон для беременных, от целлюлита или любой другой товар) Вам нужно и в ближайшее время оно окажется у Вас дома. Акция на крем для тела – возможность приобрести желаемые товары на очень привлекательных условиях, поэтому, увидев эту надпись, предлагаем ознакомиться поближе с имеющимися в ассортименте товарами. Здесь есть крем для тела Zuccari Aloe Soft, лосьон для тела Angel, Dove, Neutrogena, крем для тела для сухой кожи Bioderma и продукция других производителей, поэтому подходящую продукцию удастся найти даже самым избирательным.

Маски для груди (статья). Кто что делает для упругости груди?

Девчонки, озадачилась уходом за грудью… Вот нашла статью с масочками. Еще ничего не пробовала. Может, кто-то уже опробовал? Будет интересно услышать ваши отзывы и предложения 

О красивом бюсте мечтает каждая женщина. К сожалению, с возрастом грудь утрачивает упругость. К тому же роды и естественное кормление сказывается на красоте груди далеко не самым благоприятным образом. Сохранить упругость и красоту бюста можно при помощи доступных народных средств, одним из которых являются домашние маски из самых обычных продуктов.

Маски для груди

Помидорная. Ошпарьте кипятком 2 спелых помидора, и, сняв с них кожицу, натрите на терке. Добавьте в получившуюся кашицу пару столовых ложек овсяной муки. Маска готова – нанесите её на грудь и зону декольте, подержите около 20 минут, а затем смойте   прохладной водой.

Дрожжевая. 25 г. сырых дрожжей растворите в 1 стакане теплого молока до кремообразного состояния. Полученной массой обмажьте грудь, подержите полчаса и оботрите влажным полотенцем.

Белковая. Вариант этой маски для груди настолько прост, насколько и эффективен. Нужно просто хорошенько взбить миксером яичный белок и   нанести получившуюся пену на кожу груди. Сняв маску, грудь следует обтереть кубиком льда или обмыть прохладным травяным отваром.

Творожные маски сделают вашу грудь подтянутой и упругой. Из 2 вариантов творожной маски для груди выбирайте на своё усмотрение.

Творожная с оливковым маслом. Смешайте в однородную массу 1 ст. ложку творога, 1 ст. ложку оливкового масла и 1 ч. ложку сметаны. Нанесите кашицу на грудь на 20 минут, после чего смойте теплой водой.

Творожная с травами. К порубленным в блендере свежим листикам молодой крапивы, мяты, одуванчика, мелиссы добавьте 100 г жирного творога, 1 ч. ложку сока лимона и 1ч. ложку меда. Перемешайте в блендере все еще разок. Полученную маску нанесите на 20-30 минут, затем смойте оботрите кожу груди кубиком льда из травяного отвара.

Лимонно-сметанная. Срежьте с лимона цедру, а из мякоти отожмите сок. К натертой на терке цедре добавьте сок и 2 ст. ложки густой сметаны. Обмажьте получившейся смесью грудь, декольте и шею. Эффект такой маски для груди тройной – она не только подтягивает, но также питает и отбеливает.

Медовая. 1 ст. ложку мякоти листьев алоэ смешайте с 2 ст. ложками цветочного меда. Маску толстым слоем нанесите на кожу груди и ставьте на 30 минут. Затем остатки этой маски для груди смойте и протрите кожу кусочком льда. 

Яблочно-медовая. Натрите на мелкой терке очищенное от кожицы небольшое яблоко и смешайте его с медом в равных частях. Нанесите на грудь минут на 15.

Сливочная. Для этой маски нужно взять по 3 ст. ложки сливок и меда, добавить к ним 1 яичный желток. Все хорошенько взбейте, нанесите на грудь и подержите 10-20 минут. После такой маски для груди рекомендуется принять контрастный душ для усиления эффекта.

Ореховая. Нужно смолоть по 50 г грецких орехов и миндаля, смешать их с 2 ст. ложками сметаны и 1 ст. ложкой меда. Полученная смесь наносится на очищенную кожу груди на 30 минут, после чего смывается теплой водой и смазывается любым растительным маслом.

Липовая маска. Залейте 2 ст. ложки липового цвета 1 стаканом горячей воды и поставьте на водяную баню на 10 минут. Остывший   липовый настой процедите его, добавьте 1 ст. ложку меда и насыпьте такое количество крахмала, чтобы смесь слегка загустела. Маска наносится на кожу груди на 20-30 минут, после чего смывается.

Кстати, как тут не упомянуть о полезных свойствах липового цвета, ведь для груди он полезен не только в масках. В народной медицине чай из липового цвета давно известен как средство для увеличения груди.

Маска с лимоном и огурцом. Прокрутите в мясорубке или смешаете в блендере по одному небольшому огурцу и лимону. Затем добавьте 1 ч. ложку сметаны и 1 желток и хорошенько перемешайте. Нанести приготовленную маску на грудь на 15-20 минут.

Арбузные маски для груди хорошо делать где-то в конце августа и начале сентября, тогда выстоявшие арбузы дадут максимальную пользу. Хорошенько разомните мякоть 1 дольки арбуза, добавьте 1 ст. ложку молока и также 1 желток. Нанесите полученную массу на кожу груди и подержите в течение 20 минут.

Яблочный уксус тоже поможет сделать кожу груди более упругой. Для этого натуральный яблочный уксус нужно смешать с водой в равных частях и ежедневно протирать кожу груди и декольте этим раствором. Протерев кожу дайте ей высохнуть, а затем смойте прохладной водой.

Используя маски для груди, не забывайте что в этом случае, как и в любом другом — будь то дорогая косметика или упражнения, залогом успеха является регулярное применение.

Источник:  netolkoeda.com/naturalnaja-kosmetika/maski-dlya-grudi

Процедура красоты Шей Митчелл включает маски для груди с липкой лентой: подробности

Одержимость уходом за кожей! Шей Митчелл   представила свой 58-шаговый ритуал красоты в рамках серии Секреты красоты Vogue, и поклонникам есть что рассказать об интенсивных ритуалах маскировки 34-летней девушки.

Актриса сразу сообщила зрителям, что они могут ожидать увидеть в видео «довольно много масок». «Причина, по которой они мне нравятся, заключается в том, что они очень увлажняют», — объяснила она, добавив, что ей также нравится «драматизм этого».”

Митчелл начал с гелей для кожи вокруг глаз, в частности, укрепляющих гелей для лица Skyn ​​Iceland Hydro Cool с экстензином и пептидами (36 долларов США). После этого она нанесла 5-минутные гидрогели Patchology Lip Renewal FlashPatch (15 долларов США) прямо на губы.

Но подождите, это еще не все! Выпускница Pretty Little Liars , а затем   нанесла маску на лоб, которую она использует, потому что у нее «много выражений на лице». И вдобавок к тому она надела полнолицевую маску от 111 Skin.

В качестве последнего шага в процедуре маскировки Митчелл использовала маску для груди Booby Tape из золота 24 карата (35 долларов США), которую она наносила за кадром по очевидным причинам. — Твоим сиськам тоже нужна любовь, понимаешь? — рассуждала телезвезда. «Особенно, если вы собираетесь на мероприятие и на вас платье с глубоким вырезом».

Для контекста, это, вероятно, не повседневная рутина Митчелл, потому что она сказала зрителям, что она «полностью» занимается своим уходом за кожей, только когда у нее есть время. И давайте смотреть правде в глаза: у этой новой мамы и основателя бренда BÉIS и Onda Tequila Seltzer, вероятно, нет тонны этого.

Естественно, зрители могут многое сказать об интенсивной маскировке Митчелла. «Ничто не могло подготовить меня к тому количеству масок, которое она собиралась использовать», — прокомментировал один человек. Другой сказал: «Я никогда так сильно не смеялся во время одного из них. Вся эта маска с маской экстремальна».

Другие полностью поддерживают ее любовь к маскам. «Ну, в ее защиту, ее кожа действительно выглядит потрясающе», — сказал фанат. Другой написал: «Некоторые из вас смеются, но очевидно, что то, что она делает, работает».

Конечно, повседневный распорядок дня звезды You включает в себя массу других продуктов, включая, помимо прочего, популярные рецептуры от La Mer, iS Clinical, Fenty Beauty и Laura Mercier.Нажмите кнопку воспроизведения на видео выше, чтобы увидеть ее полный распорядок дня.

И если вы чувствуете вдохновение для маски, продолжайте прокручивать, чтобы купить формулы, упомянутые в обзоре красоты Митчелла.

границ | Массовое обнаружение и сегментация в цифровом томосинтезе молочной железы с использованием сверточной нейронной сети на основе области 3D-маски: сравнительный анализ

Введение

Рак молочной железы является наиболее распространенным злокачественным новообразованием у женщин. Полноформатная цифровая маммография (FFDM) обычно используется для скрининга рака молочной железы (Nystrom et al., 2002). Однако у маммографии есть неотъемлемое ограничение, когда ткани накладываются друг на друга, особенно в плотных молочных железах, что приводит к тому, что маммография пропускает некоторые подозрительные раковые образования (Carney et al., 2003). Цифровой томосинтез молочной железы (DBT) — это новый метод скрининга и диагностики рака молочной железы, который использует квази-трехмерное изображение, которое можно использовать для детальной оценки плотной ткани молочной железы. DBT уменьшил влияние перекрывающихся тканей при скрининге, тем самым улучшив обнаружение, характеристику и диагностику поражений и сделав этот подход лучше, чем цифровая маммография (DM) (Michell et al., 2012; Хаас и др., 2013). Интеграция DBT в диагностическую среду связана с улучшением диагностических характеристик рака молочной железы благодаря повышенной специфичности (Bahl et al., 2019; Conant et al. , 2019). Комбинация ДПТ и маммографии привела к значительному повышению чувствительности и специфичности выявления рака по сравнению с одним только ДМ (Fontaine et al., 2019; Li et al., 2019; Skaane et al., 2019). Благодаря повышению эффективности диагностики пациентов, ДПТ становится стандартом лечения как при скрининге, так и при диагностических изображениях молочной железы (Chong et al., 2019).

Раннее выявление новообразований на ДПТ может способствовать улучшению лечения и ведения больных раком молочной железы. Кроме того, отделение масс молочной железы от фоновой ткани важно для точной характеристики массы и ее интерпретации. Однако приращение трехмерной информации о ткани молочной железы для DBT также увеличивает нагрузку на чтение изображения в 2 раза (Tagliafico et al., 2017). Таким образом, ручное обнаружение/сегментация области молочной железы становится непрактичным при большом количестве образцов/срезов.Следовательно, существует потребность в вычислительных методах, помогающих в оценке DBT, как для решения проблем с рабочей нагрузкой, так и для максимизации эффективности обнаружения и сегментации рака.

С этой целью в исследованиях была разработана система компьютерной диагностики (CAD) в DBT для облегчения массового обнаружения и/или сегментации в клинических условиях. Традиционные исследования CAD были сосредоточены на 2D-анализе срезов DBT с использованием различных функций, созданных вручную (Reiser et al., 2006; Varela et al., 2006). В предыдущем исследовании использовался классический алгоритм выращивания исходной области для улучшения контура массы из заданной интересующей области (ROI) с возможностью адаптивной настройки порогового значения (Berber et al., 2013). Смешанные модели Гаусса, основанные на ручных измерениях интенсивности и текстуры, были разработаны для сегментации масс груди в DBT (Pohlmann et al., 2017).

По сравнению с традиционной САПР с использованием созданных вручную функций, методы САПР на основе глубокого обучения, основанные на сквозном обучении с использованием большого объема данных, играют важную роль в DBT (Geras et al., 2019) благодаря их точности и оперативности. Сообщается, что глубокая структура САПР обеспечивает гораздо лучшую производительность, чем при использовании созданных вручную функций для обнаружения масс в DBT (Yousefi et al., 2018). Кроме того, был предложен многоуровневый метод эволюции пути для сжатия глубокой сверточной нейронной сети (DCNN) для классификации масс в DBT (Samala et al., 2018). В предыдущих исследованиях была разработана система CAD для массового обнаружения и диагностики с использованием DCNN с переносом обучения на маммограммах (Samala et al., 2016, 2019). Глубокая архитектура на основе U-net использовалась для автоматического сегментирования масс молочной железы по данным DBT (Lai et al., 2020). Для повышения эффективности и точности обнаружения/сегментации масс на основе глубокого обучения в недавних исследованиях использовалась система CAD, основанная на одном из наиболее успешных методов обнаружения объектов, Faster RCNN [24] на маммограммах (Ribli et al., 2018) и DBT (Fan и др., 2019). Существующие исследования в основном проводились с использованием DCNN на основе 2D-срезов изображений DBT для массового обнаружения/сегментации. Тем не менее, объемная, многомерная информация более сложна, чтобы захватить более достаточные высокоуровневые функции из 3D-изображений. Однако остается неизвестным, превосходят ли трехмерные методы глубокого обучения традиционные методы массового обнаружения.

Существуют также разногласия по поводу эффективности методов CAD для обнаружения новообразований в ДПТ у пациентов с различными характеристиками. Например, DBT увеличивает частоту обнаружения рака, но менее эффективна для женщин с очень плотной грудью (Vourtsis and Berg, 2019).В недавнем исследовании сообщалось, что ДПТ позволяет выявлять больше видов рака во всех группах плотности и возраста по сравнению с СД, особенно раки, классифицируемые как спикулярные массы и архитектурные искажения (Osteras et al., 2019). Скрининг DBT и DM увеличил частоту обнаружения гистологически благоприятных опухолей по сравнению с таковой, достигнутой при скрининге DM (Hofvind et al., 2018). Поэтому представляет большой интерес оценить и сравнить эффективность методов обнаружения и сегментации, основанных на глубоком обучении, с использованием DBT у пациентов с различными характеристиками, включая разные возрастные диапазоны, плотность груди, формы и размеры новообразования.

Здесь мы предложили основу для системы CAD на основе 3D-MaskRCCN, расширенную из нашей предыдущей работы Faster RCNN на 2D-срезах DBT (Fan et al., 2019), для обнаружения и сегментации масс молочной железы. Чтобы оценить эффективность обнаружения 3D-маски, мы сравнили результаты 3D-Mask RCNN, 2D-Mask RCNN и Faster RCNN на изображениях пациентов с разными характеристиками. Наше исследование было проведено для повышения эффективности и результативности массового обнаружения/сегментации с данными DBT, а также для лучшего понимания трехмерных методов глубокого обучения при различных типах рака молочной железы.

Материалы и методы

Гистологический анализ

Злокачественные и доброкачественные опухоли определялись биоптатами с использованием гистологического анализа. Плотность молочной железы определялась в соответствии с категориями ACR и/или количественным определением системы отчетности и данных визуализации груди (BI-RADS), которые варьировались от 1 до 4. Груди с до 25% паренхимы молочной железы были классифицированы как ACR 1 (почти полностью жира), а с 26–50% паренхимы железы (средняя плотность) определяли как ACR 2.Груди с 51–75% паренхимы железы были классифицированы как ACR 3, а груди с более чем 75% паренхимы железы (высокая плотность) были классифицированы как ACR 4. Груди 3 и 4 типа ACR были классифицированы как плотные груди, в то время как ACR типа 1 и 2 груди были отнесены к категории неплотных молочных желез.

Набор данных

Визуализирующие и клинические данные были получены в Онкологическом центре Фуданьского университета с одобрения Institutional Review Board (IRB). В таблице 1 показаны характеристики образцов, использованных в этом исследовании.Всего было собрано 364 образца (средний возраст 52,31 года, возраст варьировал от 18 до 88 лет, медиана возраста 51 год). Среди образцов 75 были доброкачественными, а 289 были определены как злокачественные опухоли с помощью биопсии. Плотная и неплотная грудь составляли 75,8 и 24,2% от общего числа образцов соответственно. Было 123 круглых/овальных, 113 шиповидных и 128 неправильных образований. Данные были случайным образом разделены на обучающий набор данных ( n = 201) для обучения CAD-системы, основанной на глубоком обучении, и тестовый набор данных ( n = 163) для проверки эффективности CAD.Не было никаких существенных различий в возрасте, гистологических типах, типах массы и плотности груди в наборах данных для обучения и тестирования ( p > 0,05).

Таблица 1. Клинико-патологическая характеристика пациента.

Краниокаудальная (CC) и медиолатеральная косая проекция (MLO) Изображения DBT были получены с помощью устройства Selenia Dimensions TM (Hologic, American) с использованием общего томографического углового диапазона 20° с шагом вращения 1° и 20 проекционных проекций (PV). .Количество срезов варьировалось от 20 до 124 (среднее значение = 62,70 и медиана = 62), а количество срезов, содержащих поражение, варьировалось от 6 до 111 (среднее значение = 34,85 и медиана = 32). Для каждого среза разрешение в плоскости составляло 106 × 106 мкм. Весь набор данных DBT включал 716 изображений 364 молочных желез с 364 массами. Размеры молочных желез варьировали от 10,15 до 140,90 мм (в среднем = 36,45 мм и медиана = 33,40 мм).

Предварительная обработка изображения

цифровых изображения томосинтеза молочной железы были реконструированы в единый пространственный срез (1.0 мм) с использованием метода одновременной алгебраической реконструкции (SART) (Zhang et al., 2006). Чтобы сэкономить вычислительную память и избежать вычисления крупномасштабных сверток для фоновых пикселей в CAD-системе, основанной на глубоком обучении, кожа и фон были исключены из области молочной железы с использованием динамического метода границ молочной железы на основе множественных пороговых значений (Wu et al. и др., 2010; Кусь, Карагоз, 2012).

Маска CAD-система на основе RCNN

3D-маска Архитектура RCNN

В качестве расширения Faster RCNN (Ren et al. , 2017), который выполняет обнаружение объектов прямоугольных блоков как задачу регрессии и классификации, Mask RCNN добавляет дополнительную ветвь, которая выводит маску объекта (He et al., 2020). Мы разработали модель обнаружения и сегментации массы молочной железы на основе 3D-Mask RCNN, которая показана на рисунке 1. Из-за значительного объема памяти, требуемого ядром 3D-свертки в сети, мы использовали небольшие области изображений (упомянутые в виде патчей) размером 256 × 256 × 64. Патчи использовались для обучения 3D-Mask RCNN для получения модели массового обнаружения.Затем модель применялась к заплатам в тестовом наборе, которые впоследствии рекомбинировались для реконструкции всего DBT. Вероятности предсказания каждого пятна используются для получения вероятности массы для DBT, а область вероятной массы была получена с помощью ограничивающей рамки.

Рис. 1. Архитектура 3D Mask RCNN.

Исходная модель Mask RCNN была преобразована в 3D-версию (рис. 1). В сети использовалась магистральная сеть Residual Networks (ResNet)-Feature Pyramid Network (ResNet-FPN) для извлечения различных масштабов функциональной пирамиды (He et al., 2016; Лин и др., 2017). FPN сочетает восходящие функции с нисходящими функциями в разных масштабах. ResNet имеет структуру глубины 50 слоев на 4-м этапе (ResNet-50-C4). Этот ResNet вместе с FPN повышает точность и скорость извлечения признаков. Сеть предложений региона (RPN) использовалась для создания ограничивающих рамок-кандидатов из входного изображения. Слой без квантования, т. е. RoIAlign, был принят для согласования извлеченных карт объектов с входными данными. Этот слой уменьшает рассогласование между ROI и извлеченными функциями слоя RoIPool.Ветвь обнаружения провела массовое обнаружение для каждой предложенной ROI, используя сеть классификаторов и регрессию с ограничивающей рамкой, чтобы получить информацию о вероятностях и положении для рамок. Ветвь маски получила информацию о вероятностях и положении из карт объектов и предсказала маску сегментации для каждой области интереса, используя полносвязную сеть (FCN) попиксельно. Выпрямленная линейная единица (ReLU) использовалась в качестве функции активации во всех слоях. 3D-Mask RCNN сравнивали с методами 2D-Mask RCNN, Faster RCNN и Spatial Fuzzy C-Means (SFCM) (Zhang and Li, 2014).

3D-маска RCNN Training

Гиперпараметры сетей, включая размер пакета, привязки поездов RPN, количество эпох, скорость обучения и магистраль, показаны в дополнительной таблице S1. Для обучения Mask RCNN сеть была инициализирована с использованием стратегии, предложенной He et al. (2015), который имеет хорошую производительность и был обучен с помощью оптимизатора Adam (Kingma and Ba, 2014). Для массовой сегментации потеря маски определялась только при положительном ROI. Начальная скорость обучения была равна 0.001 и уменьшался в 0,5 раза через каждые 50 эпох. Эта скорость обучения была изменена во время обучения для повышения производительности и ускорения обучения. Каждая мини-партия содержала 32 предложенных ROI. В RCNN добавлена ​​ветвь маски для предсказания маски объекта. Такое же сквозное обучение было выполнено для совместного обучения RPN и всей сети.

При обучении Faster RCNN, которое использовалось по сравнению с нашей структурой, веса были инициализированы случайным образом с использованием распределения Гаусса с нулевым средним.Начальная скорость обучения, определенная экспериментально, была установлена ​​равной 0,001 для всех слоев и уменьшалась в 0,5 раза через каждые 50 эпох. В каждом мини-пакете было по 2 изображения на GPU с 256 выбранными ROI. Функция потерь была разделена на две части: первая часть была потерей классификации, а вторая часть была потерей ограничивающей рамки с регуляризацией Smooth L1, определенной в Ren et al. (2017). Для обучения всей сети было выполнено сквозное обучение, которое совместно обучает RPN и Faster RCNN.

Анализ производительности

Обнаруженные мишени сравнивались с истинными образованиями, отмеченными опытным рентгенологом. В частности, опытный радиолог вручную аннотировал 3D-ограничивающие рамки, а истинно положительные (TP) объекты были представлены ROI, извлеченными из отмеченных рентгенологом мест. Фоновые или не массовые области были помечены как отрицательные случаи. Для массовой сегментации обнаружение определялось как TP, если его пересечение по соединению (IOU) для истинных масс превышало 50%.Соотношение положительных и отрицательных ROI составляло 3 к 2.

Мы рассчитали кривую рабочих характеристик приемника свободного ответа (FROC), определяемую как график зависимости чувствительности от среднего количества ложноположительных результатов на одну грудь/поражение. Кривая FROC была рассчитана путем изменения порогов достоверности предсказания объекта (Bandos et al., 2010). FROC на основе поражения (одно и то же поражение, изображенное в проекциях CC и MLO, рассматривалось как разные цели для обнаружения) и кривая, основанная на груди (одно и то же поражение, отображенное в двух проекциях молочной железы, считалось одной целью, и обнаружение один или оба расценивались как TP) оценивались оба.Средняя точность (AP) и частота ложноотрицательных результатов (FNR) использовались для оценки эффективности методов сегментации.

Сравнение производительности двух CAD-систем проводилось путем расчета различий между площадью под FROC (Bornefalk and Hermansson, 2005; Bandos et al., 2009) с использованием теста Bootstrap для повторной выборки оценки прогноза системы обнаружения. при непараметрических предположениях. Статистическая значимость разницы в производительности между нашей 3D-Mask RCNN и двумя другими 2D-системами глубокого CAD была оценена на основе кривых FROC на основе груди.

Десятикратная перекрестная проверка (CV) использовалась для набора обучающих данных для настройки гиперпараметров CAD-системы на основе глубокого обучения. В каждом цикле CV системы CAD, основанные на глубоком обучении, обучались с использованием девяти подмножеств в качестве обучающего набора и одного подмножества в качестве тестового набора. Гиперпараметр с наилучшей производительностью в 10-кратном CV использовался для обучения CAD-системы с использованием всех образцов в обучающем наборе. Затем обученная модель была применена к тестовому набору данных, чтобы оценить ее эффективность при массовом обнаружении/сегментации.

Результаты

Оценка и сравнение методов массового обнаружения

Сравнение методов глубокого определения массы на всех образцах в испытательном наборе
Обнаружение массы

было выполнено на всех образцах в наборе для тестирования с использованием 3D-Mask RCNN, и результаты были сопоставлены с результатами 2D-Mask RCNN и Faster RCNN (рис. 2). Результаты системы 3D-Mask RCNN CAD достигли чувствительности 90% с 0,80 FPs/поражение и 0,83 FPs/молочная железа, соответственно.Среднее количество FP на грудь при различной чувствительности, которое было определено на основе кривых FROC, показано в таблице 2 и на рисунке 3. Наша система CAD на основе 3D-Mask RCNN явно имеет лучшую производительность обнаружения (с точки зрения меньшего количества FP). чем у 2D-Mask RCNN или Faster RCNN при всех значениях чувствительности.

Рис. 2. FROC для обучающих и тестовых наборов в (A) для обнаружения масс на основе груди и (B) для обнаружения масс на основе поражений.

Таблица 2. Среднее количество FP на поражение и грудь при разной чувствительности из кривых FROC.

Рис. 3. Кривые FROC для систем САПР на основе 3D-Mask RCNN, Faster RCNN и 2D-Mask RCNN при обнаружении (A) на основе поражений и (B) на основе груди.

Для этих методов сравнивались характеристики обнаружения, и статистические тесты показали значительную разницу в площадях под кривыми FROC на основе груди между методами 3D-Mask RCNN и 2D-Mask RCNN ( p = 0.005). Более того, метод 3D-Mask RCNN обеспечивает значительно лучшую производительность обнаружения, чем система на основе Faster RCNN со значением p , равным 0,007. Эти результаты показали, что САПР на основе 3D-Mask RCNN превосходит 2D-методы 2D-Mask RCNN и Faster RCNN (дополнительная таблица S2).

В дополнение к массовому обнаружению на основе глубокого обучения с использованием 3D-информации данных DBT эффективность этих методов также проверяется на 2D-срезах DBT. С этой целью мы оценили характеристики обнаружения 2D-Mask RCNN и Faster RCNN, используя срез изображения, который показывает поражение с максимальным диаметром среди всех срезов DBT.Результаты показали, что RCNN с маской показал лучшую производительность, чем Faster RCNN, с точки зрения меньшего количества FP/повреждение, тогда как для оценки на основе груди наблюдался обратный результат, который показал меньшее количество FP/грудь для Faster RCNN по сравнению с Mask RCNN. (Таблица 2). Два метода обнаружения объемных образований на основе поражения и молочной железы на 2D-срезах DBT показали более низкую эффективность обнаружения по сравнению с обнаружением на основе 3D-объема DBT (таблица 2).

Сравнение методов обнаружения глубоких образований у пациентов с различными характеристиками

Всестороннее сравнение результатов массового обнаружения трехмерных и двумерных методов глубокого обучения было выполнено на выборках с различными характеристиками пациентов.FP на грудь при чувствительности 90% для систем CAD показаны в таблице 3. Характеристики 3D-Mask RCNN, 2D-Mask RCNN и Faster RCNN на пациентах с различными характеристиками, включая доброкачественные/злокачественные опухоли, плотность груди и возраст показан на рисунках 4–6 соответственно.

Таблица 3. Сравнение ФП 2D-Mask RCNN, 3D-Mask RCNN и САПР на основе Faster RCNN при чувствительности 90%.

Рис. 4. Кривые FROC для систем САПР на основе 3D-Mask RCNN, Faster RCNN и 2D-Mask RCNN для доброкачественных опухолей (A) и злокачественных опухолей (B) .

3D-маска RCNN достигла меньшего количества отпечатков пальцев на грудь почти для всех возрастных диапазонов. Для пациентов в возрасте от 40 до 49 лет 3D-Mask RCNN показал значительно лучшие результаты, чем 2D-Mask RCNN ( p = 0,024) и Faster RCNN ( p = 0,026). Кроме того, эффективность массового обнаружения с точки зрения наименьшего количества FP/грудь была выше для злокачественных опухолей, чем для доброкачественных опухолей для всех методов обнаружения (рис. 4). 3D-маска RCNN также достигла значительно лучших результатов при обнаружении злокачественных опухолей, чем 2D-маска RCNN и Faster RCNN со значениями p , равными 0.015 и 0,019 соответственно. Все методы показали более низкую эффективность обнаружения массы для нерегулярных опухолей, чем другие типы опухолей с самым высоким значением FP/молочная железа. Среди типов масс модель 3D-Mask RCNN достигла значительно более высокой эффективности обнаружения спикулярных или нерегулярных образований, чем либо 2D-Mask RCNN, либо CAD-система на основе Faster RCNN ( p <0,05).

Кроме того, было замечено, что эффективность обнаружения ниже в образцах с плотной грудью, чем в образцах с неплотной грудью, с точки зрения низких FP для всех методов обнаружения (рис. 5).3D-Mask RCNN достигла значительно более высокой эффективности обнаружения, чем 2D-Mask RCNN и Faster RCNN ( p = 0,005 и 0,010 соответственно) CAD у пациенток с плотной грудью. Кроме того, массовое обнаружение на основе глубокого обучения работает лучше для больших масс, чем для меньших (рис. 6). Опять же, наш метод 3D-Mask RCNN имеет лучшую производительность обнаружения массы, чем другие методы для всех размеров диаметра ( p < 0,05).

Рисунок 5.Кривые FROC для систем САПР на основе 3D-Mask RCNN, Faster RCNN и 2D-Mask RCNN для пациентов с (A) неплотной и (B) плотной грудью.

Рис. 6. Кривые FROC для CAD-систем на основе 3D-Mask RCNN, Faster RCNN и 2D-Mask RCNN для пациентов в возрасте (A) до 40 лет, (B) 40–49 лет, (C) 50–59 лет и (D) 60–69 лет.

Пример массового обнаружения методов массового обнаружения на основе глубокого обучения

На рис. 7 показаны примеры массового обнаружения для методов 3D-Mask RCNN, 2D-Mask RCNN и Faster RCNN.Судя по этому рисунку, системе CAD легче обнаружить опухоли с низкой плотностью (рис. 7A–C). Три метода также показали высокие прогностические оценки плотной молочной железы с характеристиками злокачественной, овальной и небольшой опухоли (рис. 7D). Однако метод Faster RCNN показал ложноположительный результат обнаружения (рис. 7C), в то время как 2D Mask RCNN показал более низкую оценку обнаружения, чем другие методы (рис. 7A). Рисунок 8 иллюстрирует результаты обнаружения новообразований у пациенток с плотной молочной железой, но с разными возрастными диапазонами, формами новообразований и гистологическими типами.Результаты показали, что 3D-обнаружение глубоких образований достигло лучших результатов, чем два других 2D-метода, которые не смогли обнаружить образования у пациенток с плотными молочными железами и спикулярными опухолями. Однако все три метода не смогли обнаружить опухоли у пациенток с большими размерами поражения и плотной грудью (рис. 8С). Кроме того, результаты показали низкие показатели обнаружения для всех трех методов у пациентов с большими размерами поражений, плотной грудью и неправильной формой (рис. 8D). Рисунок 9 иллюстрирует результаты обнаружения для пациенток с плотной грудью.Наша система САПР 3D-Mask RCNN превзошла другие 2D-методы в четырех случаях. 2D-Mask RCNN и Faster RCNN показали более низкую эффективность обнаружения, чем 3D-Mask RCNN, при обнаружении крупных опухолей (рис. 9B, C). По сравнению с 3D-методом, 2D или Faster RCNN труднее различать очаги и фоновые области у пациенток с плотной грудью и меньшим размером опухоли (рис. 9 A, D).

Рис. 7. Примеры результатов массового обнаружения с использованием 3D-Mask RCNN, 2D-Mask RCNN и Faster RCNN у пациентов с различной плотностью.Включены четыре пациента (слева направо) со следующими характеристиками: (A) в возрасте 55 лет, грудь низкой плотности, злокачественная опухоль, спикулярная масса и максимальный диаметр опухоли 43,24 мм; (B) в возрасте 54 лет, грудь низкой плотности, злокачественная опухоль, неравномерная масса и максимальный диаметр опухоли 28,36 мм; (C) в возрасте 69 лет, грудь низкой плотности, злокачественная опухоль, овальное образование и максимальный диаметр опухоли 28,36 мм; и (D) в возрасте 45 лет, плотная грудь, злокачественная опухоль, овальное образование и максимальный диаметр 41. 42 мм (зеленый: поле правды на землю, желтый и красный: поле обнаружения).

Рисунок 8. Примеры результатов обнаружения масс для 3D-Mask RCNN, 2D-Mask RCNN и Faster RCNN у пациенток с плотной грудью. Включены четыре пациента (слева направо) со следующими характеристиками: (A) в возрасте 60 лет, плотная грудь, доброкачественная опухоль, овальное образование и максимальный диаметр опухоли 24,62 мм; (B) в возрасте 30 лет, плотная грудь, злокачественная опухоль, спикулярное образование и максимальный диаметр опухоли 38.35 мм; (C) , возраст 43 года, плотная грудь, злокачественная опухоль, образование неправильной формы, максимальный диаметр опухоли 46 мм; и (D) в возрасте 51 года, плотная грудь, злокачественная опухоль, неравномерное образование и максимальный диаметр опухоли 59,82 мм (зеленый: поле истинной истины, желтый и красный: поле обнаружения).

Рисунок 9. Примеры результатов обнаружения масс для 3D-Mask RCNN, 2D-Mask RCNN и Faster RCNN у пациенток с плотной грудью. Включены четыре пациента (слева направо) со следующими характеристиками: (A) в возрасте 33 лет, плотная грудь, доброкачественная опухоль, овальное образование и максимальный диаметр опухоли 24.24 мм. (B) , возраст 52 года, плотная грудь, доброкачественная опухоль, остроконечное поражение, максимальный диаметр опухоли 50,35 мм; (C) , возраст 48 лет, плотная грудь, злокачественная опухоль, спикулярное поражение, максимальный диаметр опухоли 62,72 мм; и (D) в возрасте 40 лет, плотная грудь, доброкачественная опухоль, неравномерная масса и максимальный диаметр опухоли 26,58 мм (зеленый: поле истинности, желтый и красный: поле обнаружения).

Оценка и сравнение методов массовой сегментации на DBT

Сегментация

поражений была выполнена с использованием методов кластеризации на основе 3D-Mask RCNN, 2D-Mask RCNN и SFCM.Таблица 4 иллюстрирует результаты сегментации опухоли для всех образцов в наборе для тестирования и в подгруппах в соответствии с возрастным диапазоном, гистологическим типом, типом массы, плотностью молочной железы и размером поражения. Из таблицы видно, что метод 3D-сегментации явно обеспечивает более высокую производительность по сравнению с методами на основе 2D-Mask RCNN и SFCM с более высокими AP и более низкими FNR.

Таблица 4. Результаты сегментации опухоли методом 3D-Mask RCNN, 2D-Mask RCNN и методом CAD на основе SFCM.

Оценка времени работы и сравнение

Обучение и тестирование модели глубокого САПР проводились на рабочей станции Linux с 16 ядрами ЦП (2,1 ГГц) и 6 графическими процессорами NVIDIA 1080Ti с 11 ГБ памяти. Время выполнения для 3D-Mask RCNN, 2D-Mask RCNN и Faster RCNN составило примерно 350, 260 и 245 часов соответственно. Подробное описание времени работы приведено в таблице 5.

Таблица 5. Сравнение времени работы сетей глубокого обнаружения масс.

Обсуждение

Структура Mask RCNN была разработана для обнаружения новообразований в молочной железе. Было показано, что 3D-Mask RCNN превосходит два других метода, основанных на глубоком обучении, а именно 2D-Mask RCNN и Faster RCNN. Кроме того, мы оценили эффективность обнаружения в различных подгруппах пациентов с разным возрастным диапазоном, плотностью молочной железы, гистологическими типами и формами опухолей. Результаты показали, что 3D-маска RCNN достигла значительно лучших результатов, чем 2D-модели глубокого CNN, в определенных группах в соответствии с клинико-патологическими особенностями.

В предыдущем исследовании использовалась модель Faster RCNN с VGG16 в наборе данных INBreast для выявления злокачественных образований и кальцификации (Ribli et al., 2018). Глубокая CNN с многократным обучением (Yousefi et al., 2018) показала лучшие результаты, чем созданные вручную CAD-системы, основанные на функциях, на 2D-срезах изображений DBT. Самала и др. (2016) представили основанный на DCNN подход к массовому обнаружению с использованием изображений DBT. В недавнем исследовании использовался метод глубокого обучения (Samala et al., 2019) с переносом обучения для различения злокачественных и доброкачественных образований на изображениях DBT. Однако эти исследования проводились на основе двумерного анализа глубокой нейронной сети. В этом исследовании мы показали, что метод глубокого обучения 3D превосходит методы 2D как в массовом обнаружении, так и в сегментации. Интересно отметить, что Mask RCNN имеет лучшую производительность обнаружения на основе поражений, в то время как Faster RCNN обеспечивает лучшее обнаружение масс на основе груди на изображениях DBT.

Систематический анализ систем CAD показал, что эффективность обнаружения новообразований коррелирует с характеристиками пациентов, такими как возраст, гистологический тип, тип новообразования, плотность груди и размер новообразования.Массы молочной железы у пациенток 40–59 лет обнаружить труднее. Более того, обнаружение ИБС было менее точным при большем количестве FP для образцов с доброкачественными опухолями, неправильной формой и плотной грудью. Меньшие (10 ≤ d < 30) и более крупные (d ≥ 50) опухоли было трудно обнаружить методами обнаружения, основанными на глубоком обучении (таблица 3). Мы заметили, что 3D-Mask RCNN имеет значительно лучшую ( p < 0,05) эффективность массового обнаружения, чем другие 2D-методы, особенно для определенных групп, которые труднее обнаружить (т.д., лица в возрасте 40–59 лет, доброкачественные опухоли, опухоли неправильной формы и плотная грудь). Это может быть объяснено тем фактом, что ДПТ уменьшает перекрытие тканей и увеличивает заметность поражения, особенно в плотных молочных железах, что делает рациональным то, что 3D-методы имеют лучшую эффективность обнаружения, чем 2D-методы. Кроме того, метод 3D-Mask RCNN использует объемную информацию DBT, которая лучше, чем 2D-методы, в различении масс неправильной формы от нормальных тканей (например,, фиброзно-железистый) с тонкой текстурой/структурой, особенно в плотных молочных железах. Поскольку возраст обратно пропорционален плотности груди (Checka et al., 2012), вполне разумно, что эффективность обнаружения выше у пожилых пациентов (в возрасте 60 лет и старше), чем у остальных. 3D-маска RCNN также продемонстрировала лучшую производительность сегментации, чем у 2D-методов, во всем наборе тестов и подгруппах (таблица 4). Пример из практики также показывает, что у 3D-Mask RCNN было меньше ложных срабатываний, чем у других методов (рис. 10).

Рисунок 10. Результаты сегментации опухоли для 3D-Mask RCNN, 2D-Mask RCNN и SFCM. Включены пять пациентов (сверху вниз).

Следует рассмотреть ограничения этого исследования. Во-первых, размер выборки в этом исследовании относительно невелик, особенно когда анализ подгрупп проводился у пациентов с различными клинико-патологическими характеристиками. В будущем следует использовать когорту данных большего размера для уточнения результатов нашего исследования.Во-вторых, в этом исследовании мы не проводим трансферное обучение. Будущее исследование с переносом обучения на маммограммах может повысить точность обнаружения/сегментации масс у пациентов. В-третьих, мы использовали участки изображения для обнаружения, чтобы сэкономить память компьютера, и, таким образом, в будущем следует проводить исследования, которые будут сосредоточены на всем изображении.

Заключение

Таким образом, мы предложили систему обнаружения и сегментации масс на основе 3D-Mask RCNN для обнаружения и сегментации опухолевых масс.Было проведено сравнение методов на основе 3D и 2D в разных подгруппах на основе возрастных диапазонов, размеров поражений, форм поражений и плотности груди. Мы продемонстрировали, что 3D-Mask RCNN имеет лучшую производительность, чем 2D-методы, особенно для подгрупп с определенными клинико-патологическими характеристиками, которые показывают более высокие FP, и улучшение является значительным.

Заявление о доступности данных

Оригинальные материалы, представленные в исследовании, включены в статью/дополнительный материал, дальнейшие запросы можно направлять соответствующим авторам.

Заявление об этике

Исследования с участием людей были рассмотрены и одобрены Шанхайской онкологической больницей Университета Фудань. Письменное информированное согласие на участие в этом исследовании не требовалось в соответствии с национальным законодательством и институциональными требованиями.

Вклад авторов

MF, WP и LL разработали исследование. HZ, SZ и CY выполняли обработку изображений, методы глубокого обучения и статистический анализ. М.Ф. и Л.Л. написали рукопись.YG и XG проанализировали данные. Все авторы рассмотрели рукопись.

Финансирование

Эта работа была частично поддержана грантами Национальной ключевой программы исследований и разработок Китая (2017YFC0109402), Национального фонда естественных наук Китая (61731008, 61871428 и U1809205), Фонда естественных наук китайской провинции Чжэцзян (LJ19h280001), и Управление спонсируемых исследований (OSR) Университета науки и технологий имени короля Абдуллы (KAUST) в соответствии с премией № URF/1/1976-04 и URF/1/3007-01.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Дополнительный материал

Дополнительный материал к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www. frontiersin.org/articles/10.3389/fmolb.2020.599333/full#supplementary-material

.

Ссылки

Бахл, М., Меркальдо, С., Виджапура, К.А., Маккарти, А.М., и Леман, К.Д. (2019). Сравнение показателей эффективности цифровой двухмерной и томосинтезной маммографии в диагностических условиях. евро. Радиол. 29, 477–484. doi: 10.1007/s00330-018-5596-7

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Бандос, А., Рокетт, Х.Т., и Гур, Д. (2010). Площадь под ROC-кривой свободного отклика (FROC) и соответствующий суммарный индекс. Биометрия 65, 247–256. дои: 10.2307/25502264

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Бандос, А.И., Рокетт, Х.Е., Сонг, Т., и Гур, Д. (2009). Площадь под ROC-кривой свободного отклика (FROC) и соответствующий суммарный индекс. Биометрия 65, 247–256. doi: 10.1111/j.1541-0420.2008.01049.x

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Бербер, Т. , Альпкочак, А., Балчи, П., и Дикле, О. (2013). Алгоритм сегментации контура массы молочной железы на цифровых маммограммах. Вычисл. Методы прогр. Биомед. 110, 150–159. doi: 10.1016/j.cmpb.2012.11.003

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Борнефальк, Х.и Херманссон, А.Б. (2005). О сравнении кривых FROC в маммографических CAD-системах. Мед. физ. 32, 412–417. дои: 10.1118/1.1844433

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Carney, P.A., Miglioretti, D.L., Yankaskas, B.C., Kerlikowske, K., Rosenberg, R., Rutter, C.M., et al. (2003). Индивидуальные и комбинированные эффекты возраста, плотности груди и заместительной гормональной терапии на точность скрининговой маммографии. Энн. Стажер Мед. 138, 168–175.дои: 10.7326/0003-4819-138-3-200302040-00008

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Checka, C.M., Chun, J.E., Schnabel, F.R., Lee, J. , and Toth, H. (2012). Взаимосвязь маммографической плотности и возраста: значение для скрининга рака молочной железы. утра. Дж. Рентгенол. 198, W292–W295. дои: 10.2214/AJR.10.6049

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Чонг, А., Вайнштейн, С.П., Макдональд, Э.С., и Конант, Э.Ф. (2019). Цифровой томосинтез молочной железы: концепции и клиническая практика. Радиология 292, 1–14. doi: 10.1148/radiol.2019180760

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Conant, E.F., Barlow, W.E., Herschorn, S.D., Weaver, D.L., Beaber, E.F., Tosteson, A.N.A., et al. (2019). Связь цифрового томосинтеза молочной железы с цифровой маммографией с частотой выявления и отзыва рака в зависимости от возраста и плотности груди. JAMA Oncol. 5, 635–642.doi: 10.1001/jamaoncol.2018.7078

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Фань М., Ли Ю., Чжэн С. , Пэн В., Тан В. и Ли Л. (2019). Компьютерное обнаружение массы в цифровом томосинтезе молочной железы с использованием более быстрой сверточной нейронной сети на основе региона. Методы 166, 103–111. doi: 10.1016/j.ymeth.2019.02.010

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Фонтен, М., Турасс, К., Пейдж, Э., Лоран, Н., Laffargue, G., Millet, I., et al. (2019). Локальная стадия рака молочной железы: цифровая маммография в сравнении с цифровой маммографией плюс томосинтез. Радиология 291, 594–603. doi: 10.1148/radiol.2019182457

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Герас, К. Дж., Манн, Р. М., и Мой, Л. (2019). Искусственный интеллект для маммографии и цифрового томосинтеза молочной железы: современные концепции и перспективы на будущее. Радиология 293, 246–259.doi: 10.1148/radiol.2019182627

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Хаас, Б. М., Калра, В., Гейзель, Дж., Рагху, М., Дюран, М., и Филпоттс, Л.Е. (2013). Сравнение томосинтеза плюс цифровая маммография и только цифровая маммография для скрининга рака молочной железы. Радиология 269, 694–700. doi: 10.1148/радиол.13130307

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Хе, К., Чжан, X., Рен, С., и Сунь, Дж.(2015). «Углубленное изучение выпрямителей: превышение производительности на уровне человека по классификации imagenet», в Proceedings of the 2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) , Сантьяго, 1026–1034.

Академия Google

Хе, К., Чжан, X., Рен, С., и Сунь, Дж. (2016). «Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений», в материалах конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов , Сан-Хуан, 770–778.

Академия Google

Хофвинд, С., Hovda, T., Holen, A.S., Lee, C.I., Albertsen, J., Bjorndal, H., et al. (2018). Цифровой томосинтез молочной железы и синтетическая 2D-маммография по сравнению с цифровой маммографией: оценка в программе скрининга населения. Радиология 287, 787–794. doi: 10.1148/radiol.2018171361

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Кингма, Д., и Ба, Дж. (2014). «Адам: метод стохастической оптимизации», в Proceedings of the International Conference on Learning Representations , Vancouver, BC.

Академия Google

Кус, П., и Карагоз, И. (2012). Полностью автоматизированное определение границ молочной железы на основе градиента для оцифрованных рентгеновских маммограмм. Вычисл. биол. Мед. 42, 75–82. doi: 10.1016/j.compbiomed.2011.10.011

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Li, X., Qin, G.G., He, Q., Sun, L., Zeng, H., He, Z.L., et al. (2019). Цифровой томосинтез молочной железы по сравнению с цифровой маммографией: интеграция модальностей изображений улучшает классификацию масс молочной железы на основе глубокого обучения. евро. Радиол. 30, 778–788. doi: 10.1007/s00330-019-06457-5

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Лин Т. , Доллар П., Гиршик Р., Хе К., Харихаран Б. и Белонги С. (2017). «Пирамидные сети функций для обнаружения объектов», в Трудах конференции IEEE 2017 г. по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) , Гонолулу, Гавайи, 936–944.

Академия Google

Мичелл М.Дж., Икбал А., Васан Р.К., Эванс Д.Р., Пикок С., Лавински С.П. и соавт. (2012). Сравнение точности маммографии с пленочным экраном, полноформатной цифровой маммографии и цифрового томосинтеза молочной железы. клин. Радиол. 67, 976–981. doi: 10.1016/j.crad.2012.03.009

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Нистром Л., Андерссон И., Бьюрстам Н., Фризел Дж., Норденшельд Б. и Рутквист Л. Э. (2002). Долгосрочные эффекты маммографического скрининга: обновленный обзор шведских рандомизированных исследований. Ланцет 359, 909–919. дои: 10.1016/S0140-6736(02)08020-0

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Остерас, Б. Х., Мартинсен, А. С. Т., Гуллиен, Р., и Скаане, П. (2019). Цифровая маммография по сравнению с томосинтезом молочной железы: влияние плотности молочной железы на диагностическую эффективность при популяционном скрининге. Радиология 293, 60–68. doi: 10.1148/radiol.20191

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Польманн, С.Т.Л., Лим Ю.Ю., Харкнесс Э., Притчард С., Тейлор С.Дж. и Эстли С.М. (2017). Трехмерная сегментация масс молочной железы по цифровым изображениям томосинтеза молочной железы. J. Med. Изображение 4:034007. doi: 10.1117/1.JMI.4.3.034007

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Reiser, I., Nishikawa, R.M., Giger, M.L., Wu, T., Rafferty, E.A., Moore, R., et al. (2006). Компьютеризированное обнаружение масс для цифрового томосинтеза молочной железы непосредственно из проекционных изображений. Мед. физ. 33, 482–491. дои: 10.1118/1.2163390

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Рен С. , Хе К., Гиршик Р. и Сун Дж. (2017). Быстрее R-CNN: к обнаружению объектов в реальном времени с сетями региональных предложений. IEEE Trans. Анальный узор. Мах. Интел. 39, 1137–1149. doi: 10.1109/TPAMI.2016.2577031

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Рибли Д., Хорват А., Унгер З., Поллнер П. и Чабай И.(2018). Обнаружение и классификация поражений на маммограммах с помощью глубокого обучения. науч. Респ. 8:4165. doi: 10.1038/s41598-018-22437-z

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Самала, Р. К., Чан, Х. П., Хаджийски, Л., Хелви, М. А., Вей, Дж., и Ча, К. (2016). Массовое обнаружение в цифровом томосинтезе молочной железы: глубокая сверточная нейронная сеть с переносом обучения из маммографии. Мед. физ. 43:6654. дои: 10.1118/1.4967345

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Самала, Р.К., Чан, Х. П., Хаджийски, Л. М., Хелви, М. А., Рихтер, К., и Ча, К. (2018). Эволюционная обрезка передачи обученной глубокой сверточной нейронной сети для диагностики рака молочной железы в цифровом томосинтезе молочной железы. Физ. Мед. биол. 63:e095005. дои: 10.1088/1361-6560/Aabb5b

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Самала, Р. К., Хеанг-Пинг, К., Хаджииски, Л., Хелви, М. А., Рихтер, К. Д., и Ча, К. Х. (2019). Диагностика рака молочной железы в цифровом томосинтезе молочной железы: влияние размера обучающей выборки на многоэтапное трансферное обучение с использованием глубоких нейронных сетей. IEEE Trans. Мед. Визуализация 38, 686–696. doi: 10.1109/TMI.2018.2870343

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Skaane, P., Bandos, A.L., Niklason, L.T., Sebuodegard, S., Osteras, B.H., Gullien, R., et al. (2019). Цифровая маммография в сравнении с цифровой маммографией и томосинтезом при скрининге рака молочной железы: скрининговое исследование томосинтеза Осло. Радиология 291, 22–29. doi: 10.1148/radiol.2019182394

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Тальяфико, А.С., Калабрезе М., Биньотти Б., Синьори А., Фиши Э., Росси Ф. и др. (2017). Точность и время считывания для шести стратегий с использованием цифрового томосинтеза молочной железы у женщин с маммографически негативной плотной грудью. евро. Радиол. 27, 5179–5184. doi: 10.1007/s00330-017-4918-5

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Варела, К., Тимп, С., и Карссемейер, Н. (2006). Использование пограничной информации в классификации маммографических образований. Физ.Мед. биол. 51, 425–441. дои: 10.1088/0031-9155/51/2/016

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Wu, Y.T., Zhou, C., Chan, H.P., Paramagul, C., Hadjiiski, L.M., Daly, C.P., et al. (2010). Алгоритм динамического множественного порогового определения границ молочной железы для маммограмм. Мед. физ. 37, 391–401. дои: 10.1118/1.3273062

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Юсефи, М., Кржизак, А., и Суен, К.Ю. (2018). Массовое обнаружение в данных цифрового томосинтеза молочной железы с использованием сверточных нейронных сетей и обучения с несколькими экземплярами. Вычисл. биол. Мед. 96, 283–293. doi: 10.1016/j.compbiomed.2018.04.004

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Чжан, К., и Ли, Л. (2014). 3D-сегментация масс на изображениях DCE-MRI с использованием FCM и Adaptive MRF. Сан-Диего, Калифорния: SPIE.

Академия Google

Zhang, Y., Chan, H.P., Sahiner, B., Wei, J., Goodsitt, M.M., Hadjiiski, L.M., et al. (2006). Сравнительное исследование методов реконструкции коническим лучом с ограниченным углом для томосинтеза молочной железы. Мед. физ. 33, 3781–3795. дои: 10.1118/1.2237543

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Маски Boob — новый тренд красоты, который вам нужно знать |

Создатели Booby Tape — первого в мире пластыря для подтяжки груди — добавили в свою продукцию линейку средств по уходу за кожей

Мы все привыкли придавать нашей коже немного TLC с помощью маски для лица — теперь пришло время повысить уровень вашей маскирующей игры с помощью Booby Tape и их масок для груди (да, маски для ваших сисек!) Точно так же, как кожа на лице , кожа на груди и груди вырабатывает меньше коллагена с возрастом, что приводит к сухости и менее эластичной коже.Как создатели ленты для подтяжки груди (полностью изменившей правила игры), они кое-что знают о том, как ухаживать за грудью.

Маски для груди из 24-каратного золота (19,36 фунтов стерлингов)

 На протяжении десятилетий женщины использовали маски для лица, увлажняющие средства и любые средства по уходу за кожей, чтобы улучшить ее здоровье. Здоровьем груди пренебрегают, потому что грудь обычно скрыта под одеждой. Маски для груди Booby Tape 24K Gold предназначены для увлажнения, повышения эластичности, разглаживания морщин, осветления и восстановления.Маски подходят для всех размеров чашечек и созданы из гидролизованного коллагена, их можно использовать один-два раза в неделю. С возрастом наш организм вырабатывает меньше коллагена, что приводит к морщинам, дряблости и сухости кожи. «Черный может и не сломаться, но он свернется», как сказала Трейси Росс Эллис. Увеличение количества коллагена поможет подтянуть кожу. Гидролизованный коллаген представляет собой расщепленный тип коллагена, который легко всасывается непосредственно в грудь с помощью маски.

Силиконовый нагрудник против морщин (21 фунт стерлингов.05)

Чтобы свести к минимуму последствия сна на боку, естественного старения и вредного воздействия солнца, силиконовая нагрудная накладка против морщин предназначена для ношения на ночь. Подушечка гипоаллергенна, рассчитана на 20-30 применений и изготовлена ​​из 100% медицинского силикона. Преимущества силикона хорошо известны медицинскому истеблишменту, поскольку он часто используется для выравнивания и уменьшения послеоперационных рубцов. Теперь он используется в косметических процедурах, так как помогает предотвратить морщины за счет увеличения образования коллагена, повышения эластичности кожи, восстановления естественного сияния кожи и уменьшения признаков старения кожи.

Буби.ком

Универсальная маскировка | Центр груди Кэрол Милгард

Центр груди Кэрол Милгард обновляет руководство по использованию масок в наших учреждениях. Из-за ранее ограниченного запаса и доступности СИЗ рекомендации по ношению масок изначально ограничивались пациентами или персоналом с респираторными симптомами, контактами с больными или контактами с пациентами с более высоким риском. Теперь, когда у нас есть необходимые запасы и принимая во внимание новые данные по этому вопросу, мы обновляем наши политики/процедуры следующим образом:

  • ВСЕ поставщики медицинских услуг, персонал, пациенты и посетители центров, принадлежащих или управляемых TRA, должны постоянно носить маску во время пребывания в клинике.
  • Пациентам и посетителям будут выдаваться маски при входе в учреждение, и им рекомендуется брать маску с собой после посещения.

Для максимальной эффективности и безопасности ношения маски требуется надлежащая техника.

Как надевать лицевую маску:
  1. Прежде чем прикасаться к маске, вымойте руки водой с мылом или дезинфицирующим средством для рук.
  2. Достаньте маску из коробки и убедитесь, что на обеих сторонах маски нет очевидных разрывов или отверстий.
  3. Определите, какая сторона маски является верхней. Сторона маски с жестким сгибаемым краем является верхней и предназначена для придания формы вашему носу.
  4. Определите, какая сторона маски является лицевой. Цветная сторона маски обычно находится спереди и должна быть обращена от вас, а белая сторона касается вашего лица.
  5. Маска для лица с ушными петлями: держите маску за ушные петли. Наденьте петлю на каждое ухо.
  6. Сформируйте или защипните жесткий край по форме вашего носа.
  7. Натяните нижнюю часть маски на рот и подбородок.

Маска ВСЕГДА должна закрывать рот и нос!
Не прикасайтесь к лицу в маске!
Если вы дотронетесь до лица или маски, вымойте руки!
Никогда не прикасайтесь к внутренней стороне маски грязными руками!

Как снять лицевую маску:
  1. Прежде чем прикасаться к маске, вымойте руки водой с мылом или дезинфицирующим средством для рук.
  2. Не прикасайтесь к передней части маски. Передняя часть маски загрязнена. Прикасайтесь только к ушным петлям/завязкам/ленте.
  3. Маска для лица с ушными петлями: возьмитесь за обе ушные петли, осторожно поднимите и снимите маску.
  4. Если вы не собираетесь использовать маску повторно, выбросьте ее прямо в мусорное ведро. Мойте руки водой с мылом или дезинфицирующим средством для рук.
  5. Если вы собираетесь использовать маску повторно, храните ее в контейнере, помеченном вашим именем, отдельно от других масок.Бумажный пакет работает хорошо. Мойте руки после хранения маски, а также до и после ее повторного надевания.
Почему мы вносим это изменение?

Имеются данные о том, что правильное ношение масок может снизить передачу респираторных вирусов, в том числе новые данные из других стран о том, что это верно и для COVID-19. При правильном ношении маски обеспечивают определенный уровень защиты владельца. Кроме того, если все будут носить маски, это уменьшит распространение респираторных капель в окружающей среде.Другими словами, если все будут носить маски, у всех будет меньше шансов заразиться респираторными инфекциями.

Как вы, возможно, слышали в новостях, на федеральном уровне также разрабатывается руководство по этой теме. Универсальное ношение масок действительно не было вариантом в начале вспышки, поскольку наши запасы СИЗ были низкими, а перспективы пополнения запасов были неопределенными. Теперь, когда у нас есть устойчивый инвентарь, эта новая политика кажется правильной, чтобы обеспечить максимальную безопасность для наших пациентов и персонала.

Хотите узнать больше? https://www.sciencemag.org/news/2020/03/would-everyone-wearing-face-masks-help-us-slow-pandemic

Руководство MTA и члены «Mask Force» раздают розовые маски в рамках Месяца осведомленности о раке молочной железы и для продвижения безопасности COVID-19

Соблюдение требований по использованию масок во всей системе на 90 % после ужесточения требований

 

Более 200 добровольцев отметили крупнейшее однодневное участие в «Отряде масок» с момента начала программы в июле 2020 года

 

Посмотреть фотографии сегодняшнего события Mask Force  

 

Руководители Столичного транспортного управления (MTA) присоединились к сотрудникам и волонтерам MTA и избранным должностным лицам в раздаче десятков тысяч бесплатных розовых масок по железной дороге Лонг-Айленда, железной дороге Метро-Норт и системе метро NYC Transit.Это второй год, когда члены «Mask Force» раздают розовые маски во время Месяца осведомленности о раке молочной железы.

С момента создания более 1200 жителей Нью-Йорка приняли участие в MTA Mask Force, раздав около 850 000 масок. Сегодня более 200 добровольцев раздавали маски — это крупнейшее однодневное участие для Mask Force.

Использование маски в сети MTA увеличилось до диапазона 90%. Последние опросы показывают, что использование масок в метро вернулось к 90%, в то время как использование масок в автобусах остается высоким и составляет 94%.На пригородных поездах использование масок на LIRR составляет примерно 92%, а на Метро-Север — примерно 95%. Маски по-прежнему требуются в поездах, автобусах, паратранзитных транспортных средствах и на внутренних станциях независимо от статуса вакцинации против COVID-19.

«Поскольку все больше и больше гонщиков возвращаются к системе, очень важно напомнить всем, что маски по-прежнему требуются во время поездок с нами», — сказал исполняющий обязанности председателя и генеральный директор MTA Янно Либер . «И раздавая в этом месяце розовые маски, мы также чествуем тех, кто страдал от рака груди.”

«Ношение розовой маски в этом месяце означает, что гонщики могут защитить себя и других от COVID, одновременно повышая осведомленность о борьбе с раком груди», — сказала главный менеджер по работе с клиентами MTA Сара Мейер . «Я горжусь тем, что являюсь одним из сотен добровольцев Mask Force, обеспечивающих каждому человеку, который едет в поезде или автобусе, доступ к бесплатной маске».

Волонтеры Mask Force, сотрудники MTA и выборные должностные лица сегодня находятся на следующих станциях:       

Железная дорога Лонг-Айленда      

  • Атлантический терминал

  • Вавилон

  • Хиксвилл

  • Ямайка

  • Пенсильванский вокзал

  • Ронконкома

  • Вудсайд

Метро-Северная железная дорога     

Транзит Нью-Йорка

  • 74 St-Roosevelt Av-Jackson Hts

  • Е 180 Ст

  • Atlantic Av-Barclays Ctr  

  • Кони-Айленд-Стиллуэлл Авеню

  • Таймс-сквер-42 St 

  • Сент-Джордж SIR

MTA приобрело для распространения среди сотрудников и клиентов 39.4 миллиона масок на сегодняшний день. В дополнение к 12 миллионам масок, доступных для клиентов, Управление также предоставило 750 000 бутылок дезинфицирующего средства для рук по 2 унции. Кроме того, Администрация распространила среди своих сотрудников 27,4 миллиона масок, 30,5 миллиона пар перчаток, 146 000 галлонов дезинфицирующего средства для рук, 290 000 бутылок 7 унций и 2 унций дезинфицирующего средства для рук, 16,8 миллиона индивидуальных дезинфицирующих чистящих салфеток, 358 000 галлонов чистящего раствора. и 22 000 лицевых щитков.

Сотрудники и волонтеры носят ярко-желтые футболки и жилеты, указывающие на то, что они являются частью команды.Чтобы зарегистрироваться в качестве волонтера MTA Mask Force, посетите сайт new.mta.info/maskforce.

MTA впервые запустило свой Mask Force в июле 2020 года, чтобы дополнить существующее распределение масок в транспортной системе и отметить клиентов, которые уже соответствуют требованиям. Ношение лицевого покрытия в общественном транспорте Нью-Йорка требовалось по закону в соответствии с Исполнительным указом 202.18. 14 сентября 2020 года за нарушения был наложен штраф в размере 50 долларов.

В соответствии с обновленным руководством Центра по контролю и профилактике заболеваний США, маски для лица требуются почти во всех видах общественного транспорта по крайней мере до 18 января 2022 года, независимо от статуса вакцинации.Маски больше не требуются на открытых платформах NYC Transit, открытых железнодорожных станциях и платформах Long Island Rail Road, Metro-North Railroad и Staten Island Railway, а также на автобусных остановках.

Маска для груди Booby TapeSkin из 24-каратного золота, 2 пары — для ванны и тела — бесплатная доставка

Justmylook предлагает  бесплатную доставку  для всех заказов в Великобритании через Royal Mail 48 и Royal Mail 48 Tracked. У нас есть множество доступных экспресс-услуг .

Распродажа в честь Дня матери: количество заказов выше обычного.Имея это в виду, если вы покупаете подарок на День матери, мы рекомендуем проверить вариант доставки Royal Mail Tracked 24, чтобы гарантировать, что ваша посылка будет доставлена ​​вовремя. Услуга Royal Mail 48 Tracked не является гарантированной услугой.

Royal Mail 48 Tracked: Заказы, размещенные до 12:00, обычно отправляются в тот же день с понедельника по субботу. Заказы после этого порога будут отправлены на следующий рабочий день.   Доставка обычно занимает 2-3 дня.

Royal Mail 24, Специальная доставка Royal Mail: Заказы, размещенные до 14:00, отправляются в тот же день с понедельника по субботу.Заказы после этого порога будут отправлены на следующий рабочий день.  

DPD: Заказы, размещенные до 14:00, отправляются в тот же день с понедельника по пятницу. Заказы после этого порога будут отправлены на следующий рабочий день.   DPD не доставляет по выходным.

Экспресс-доставка

Экспресс-доставка доступна всего за 1,99 фунта стерлингов. Мы отправляем наши экспресс-заказы тремя различными способами доставки. Доступны следующие услуги: Royal Mail 24 Tracked (не гарантируется), DPD (гарантируется) или Royal Mail Special Delivery до 13:00 (гарантируется).Специальная доставка Royal Mail — наша единственная гарантированная субботняя служба.

Служба экспресс-доставки DPD включает в себя отслеживание от двери до двери, SMS-оповещения и часовой интервал для доставки, чтобы вы точно знали, когда ожидать свои косметические лакомства!

Международная доставка

  • Республика Ирландия – бесплатно  отслеживаемая доставка для заказов на сумму более 25 фунтов стерлингов/30 евро. £3,50 для заказов менее £25/€30. Доставка обычно занимает 4-6 дней после отправки. Обратите внимание, что мы предварительно оплачиваем все соответствующие таможенные сборы от имени наших клиентов.

Экологичная упаковка

Мы с гордостью сообщаем, что наши почтовые пакеты изготовлены из полностью переработанного полиэтилена, а наша пузырчатая пленка на 100% биоразлагаема.

Justmylook не несет ответственности за задержки транспортировки или обстоятельства, не зависящие от нас, которые привели к задержке доставки. Доставка осуществляется по адресу, указанному в вашем заказе. Мы доставим только по адресу, указанному при оформлении заказа. Если по почтовому адресу, указанному во время доставки, никого нет, вам будет оставлена ​​записка с уведомлением, или Королевская почта может доставить посылку соседу.Получатели могут отказаться от доставки соседу, а также могут назначить конкретного соседа, если они того пожелают. Подробную информацию о том, как это сделать, можно найти здесь: https://www.royalmail.com/personal/receive-mail/delivery-to-neighbour

Мы не разрешаем коллекции.

Опасные материалы (HAZMAT)

Обратите внимание, что в настоящее время Королевская почта классифицирует лаки для ногтей, легковоспламеняющиеся жидкости и аэрозоли как «опасные материалы» и принимает только ограниченное их количество на посылку.

Если ваша покупка превышает указанные ниже лимиты, она будет доставлена ​​альтернативным способом; Hermes, если выбрана стандартная доставка, и DPD, если выбрана экспресс-доставка.

Ограничения:

  • 4 лака для ногтей
  • 2 аэрозоля
  • Аэрозоли более 500 мл
  • Воспламеняющиеся жидкости не могут быть отправлены через Royal Mail

Итак, тканевые маски для груди — это то, что нужно

Расслабление с приятной 15-минутной тканевой маской — это так приятно, что, наверное, все мы мечтали о том, чтобы окунуться в эту успокаивающую жижу с головы до ног.

Вообще-то можно.

Тканевая маска подходит практически для любой части тела от губ до локтей. Теперь корейские любители красоты рекламируют преимущества использования масок, специально предназначенных для груди.

СМОТРИТЕ ТАКЖЕ: Все, что вам нужно знать о покупке правильной компактной подушки

В то время как многие маски утверждают, что помогают груди стать «более полной», многие разновидности содержат такие ингредиенты, как коллаген, мед, жемчуг и экстракт розы, многие из которых являются теми же ингредиентами, которые вы найдете в тканевой маске для лица.

Многие из этих масок предназначены для увлажнения и укрепления кожи, а не для изменения формы груди. Как каждое лицо красиво и заслуживает заботы, так и каждая грудь прекрасна и заслуживает заботы, верно?

Это как отправить свои сиськи в спа.

MasKingdom продает две разновидности масок по 10 долларов. Оба предназначены для увлажнения и укрепления, если вы чувствуете сухость и зуд кожи, когда погода меняется.

О! Моя грудастая!? это трехэтапный процесс (звучит слишком сложно), но на Amazon он стоит всего 6 долларов и содержит увлажняющие средства.

И эти Золотые хрустальные маски Collegen на Amazon могут заставить вас почувствовать себя винтажной девушкой Бонда.

Естественно, никто из не нуждается в , чтобы обернуть свою грудь укрепленной тканью на 20 минут, но уход за собой означает заботу о каждой части себя, в конце концов.

Только подумайте, насколько приятнее снять бюстгальтер в конце дня, когда вы также полностью увлажнены.

Вы, дамы.

БОНУС: 100 лет Kitten Beauty

Навигация по записям

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.