মেডিকেল ইমেজিংয়ে সর্বাধিক প্রকাশিত কাজগুলি কেন মিথ্যা ইতিবাচকতা হ্রাস করার চেষ্টা করে?


20

মেডিকেল ইমেজ প্রসেসিংয়ে প্রকাশিত বেশিরভাগ কাজ মিথ্যা পজিটিভ রেট (এফপিআর) হ্রাস করার চেষ্টা করে যখন বাস্তবে মিথ্যা ধনাত্মক চেয়ে মিথ্যা sণাত্মক বেশি থাকে। এর পেছনে যৌক্তিকতা কী?


1
En.wikedia.org/wiki/Primum_non_nocere দৃষ্টিকোণ থেকে , ড্রাগন সঠিকভাবে উল্লেখ করেছে যে নিখুঁত সংখ্যার পার্থক্য বিবেচনা করার আগেও মিথ্যা পজিটিভগুলি আরও বিপজ্জনক ব্যর্থতা হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে।
জেপি

উত্তর:


29

টিএল; ডিআর: রোগগুলি বিরল, তাই মিথ্যা ধনাত্মক সংখ্যাগুলির পরম সংখ্যা মিথ্যা sণাত্মক তুলনায় অনেক বেশি।

আসুন ধরে নেওয়া যাক আমাদের সিস্টেমে একই মিথ্যা ইতিবাচক এবং মিথ্যা নেতিবাচক হার 1% (বেশ ভাল!) রয়েছে এবং আমরা এই বছর নতুন ক্যান্সারের উপস্থিতি সনাক্ত করছি: 439.2 / 100,000 মানুষ বা জনসংখ্যার 0.5%। [ উত্স ]

  • কোনও ক্যান্সার নেই, সনাক্তকরণ নেই: 99.5% x 99% = 98.5% (98.505%)
  • কোনও ক্যান্সার নেই, সনাক্তকরণ: 99.5% x 1% = 1.0% (0.995%)
  • ক্যান্সার, সনাক্তকরণ: 0.5% x 99% = 0.5% (0.495%)
  • ক্যান্সার, সনাক্তকরণ নেই: 0.5% x 1% = 0.005%

সুতরাং আমরা দেখতে পাচ্ছি যে আমাদের একটি সমস্যা রয়েছে: ক্যান্সারে আক্রান্ত প্রত্যেকের জন্য, দু'জন লোক যাদের আক্রমণাত্মক শল্য চিকিত্সা, কেমোথেরাপি বা রেডিওথেরাপি দিয়ে ক্যান্সার হয়নি।

উপস্থিত ক্যান্সার সনাক্তকরণে ব্যর্থ হওয়া প্রতিটি ব্যক্তির জন্য, দু'শ লোক সক্রিয়ভাবে ক্ষতিকারক চিকিত্সা পান যা তাদের প্রয়োজন হয় না এবং সত্যই তা সামর্থ্য নয়।


1
অনেক স্ক্রিনিং অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য (100000 জনসংখ্যায় নতুন রোগ নির্ধারিত রোগের কোনওটিই নয়) এককভাবে আরও কম: স্ক্রিনিং প্রোগ্রামগুলি নির্দিষ্ট ধরণের ক্যান্সারকে লক্ষ্য করে।
মনিকাকে সমর্থন করে

6
@ কেবেলাইটস, একটি কংক্রিটের উদাহরণ হিসাবে বলতে গেলে, অগ্ন্যাশয় অ্যাডেনোকার্সিনোমা প্রায় সর্বদা মারাত্মক কারণ এটি উন্নত পর্যায়ে পৌঁছানো অবধি এম্পেমটোমেটিক। আপনি যদি আমেরিকা যুক্তরাষ্ট্রের পুরো জনগণের 1% মিথ্যা পজিটিভ / 1% মিথ্যা নেতিবাচক হারের সাথে স্ক্রিনিং টেস্ট প্রয়োগ করতে চান তবে আপনি প্রায় তিন মিলিয়ন কেস সনাক্ত করতে পারবেন, যার মধ্যে কেবল 46,000 প্রকৃতই ক্যান্সার হয়েছে, ইতিবাচক কেবলমাত্র 1.5% এর ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মান।
চিহ্নিত করুন

2
মেডিকেল ইমেজিংয়ের জন্য (উদাহরণস্বরূপ এফএমআরআই) সমস্যাটি আরও জটিল হতে পারে যে কোনও একক ছবিতে অনেকগুলি "ভক্সেল" থাকে, যার প্রতিটিটির সক্রিয়করণ একটি অনুমান হিসাবে বিবেচিত হয় - উদাহরণস্বরূপ জেন এবং একাধিক তুলনা আর্টের দেখুন - আমি মনে করি এটি ওপি যা উল্লেখ করছে তা হতে পারে
স্টিল্ড্রাইভার

16

তুমি জানো যে ছেলেটির নেকড়ে কেঁদে কেঁদেছ, তাই না?

এটা একই ধারণা। কিছু শ্রেণিবদ্ধকারী এতবার মিথ্যা অ্যালার্ম (চিৎকার নেকড়ে) দেওয়ার পরে, মেডিকেল কর্মীরা এটিকে বন্ধ করে দেবে বা এড়িয়ে যাবে।

"ওহ, এটি আবার! না!"

কমপক্ষে আমি যে বায়োঞ্জিনিয়ারিং গ্রুপের সাথে কাজ করেছি তার সাথে এফপিআর হ্রাস করার বিষয়ে জোর দেওয়া হয়েছে কারণ লক্ষ্যটি এমন একটি সরঞ্জাম তৈরি করা যা চিকিত্সকদেরকে সম্ভাব্য প্যাথলজির বিষয়ে সতর্ক করবে, এবং তারা আমাদের জানিয়েছে যে তারা এমন কোনও পণ্যকে অগ্রাহ্য করবে যা নেকড়ে কাঁদে product অতিরিক্ত.

চিকিত্সকদের সহায়তা করে এমন একটি পণ্যের জন্য, খামারে নেকড়ের কান্নার চেয়েও খারাপ যে আইনী যুক্তি থাকা সত্ত্বেও তাদের মনোবিজ্ঞানের প্রতি আমাদের আবেদন করতে হবে।

সম্পাদনা : মিথ্যা ধনাত্মক হ্রাস করারও একটি বৈধ যুক্তি রয়েছে। আপনার কম্পিউটার যদি মাঝে মাঝে সত্যিকারের ইতিবাচক (এবং সত্যিকারের ইতিবাচক বেশিরভাগটিকে ধরে রাখার সময়) নেকড়ে কাঁদতে থাকে তবে এটি কার্যকরভাবে বলছে যে কেউ অসুস্থ হতে পারে। তারা হাসপাতালে আছেন। চিকিত্সক জানেন যে রোগী অসুস্থ হতে পারে।


7

সংক্ষিপ্তসার: প্রশ্নটি সম্ভবত * নয় যে একটি মিথ্যা নেতিবাচক একটি মিথ্যা ধনাত্মক চেয়ে খারাপ কিনা , এটি সম্ভবত * 500 টি মিথ্যা ধনাত্মক একটি মিথ্যা নেতিবাচক দিকে নামতে গ্রহণযোগ্য কিনা তা আরও বেশি পছন্দ like

* আবেদনের উপর নির্ভর করে


আমাকে @ ড্রাগন এর উত্তরে কিছুটা বাড়িয়ে দেওয়া যাক:

  • স্ক্রিনিংয়ের অর্থ আমরা আপাতদৃষ্টিতে স্বাস্থ্যকর জনসংখ্যার মধ্যে রোগের সন্ধান করছি। @ ড্রাগন যেমন ব্যাখ্যা করেছেন, এগুলির জন্য আমাদের অত্যন্ত কম এফপিআর (বা উচ্চ সংবেদনশীলতা) প্রয়োজন, অন্যথায় আমরা সত্য ধনাত্মক অপেক্ষা আরও অনেক ভুয়া ধনাত্মকতা অর্জন করব। অর্থাত্, ইতিবাচক ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মান (# সত্যায়িত সমস্ত ধনাত্মক ধনাত্মকদের মধ্যেই অসুস্থ) অগ্রহণযোগ্যভাবে কম হবে।

  • সংবেদনশীলতা (টিপিআর) এবং স্পেসিফিকেশন (টিএনআর) ডায়াগনস্টিক সিস্টেমের জন্য পরিমাপ করা সহজ: সত্যিকারের (নন) আক্রান্ত রোগীদের একটি সংখ্যা নিন এবং সঠিকভাবে সনাক্ত হওয়াগুলির ভগ্নাংশটি পরিমাপ করুন।

  • OTOH, উভয়ই ডাক্তার এবং রোগীদের দৃষ্টিকোণ থেকে, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মানগুলি আরও বেশি to সংবেদনশীলতা এবং নির্দিষ্টতার জন্য এগুলি "বিপরীত" এবং আপনাকে সমস্ত ধনাত্মক (নেতিবাচক) পূর্বাভাসের মধ্যে জানায়, কোন ভগ্নাংশটি সঠিক। অন্য কথায়, পরীক্ষার পরে "রোগ" বলেছিল রোগীর আসলে এই রোগ হওয়ার সম্ভাবনা কী।

  • @ ড্রাগন যেমন আপনাকে দেখিয়েছে, ঘটনাগুলি (বা প্রসার, আমরা কী পরীক্ষার বিষয়ে বলছি তার উপর নির্ভর করে) এখানে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। সমস্ত ধরণের স্ক্রিনিং / প্রাথমিক ক্যান্সার নির্ণয়ের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ঘটনা কম।
    এটি চিত্রিত করার জন্য , মেনোপোসাল পরবর্তী মহিলাদের জন্য ডিম্বাশয়ের ক্যান্সার স্ক্রিনিংয়ের প্রবণতা রয়েছে সাধারণ জনসংখ্যায় 0.04% এবং পারিবারিক ইতিহাস এবং / অথবা টিউমার দমনকারী জিনগুলির বিআরসিএ 1 এবং 2 [বুচেন, এল। কর্কট রাশি: চিহ্ন হারিয়েছে। প্রকৃতি, ২০১১, 471, 428-432]

  • সুতরাং প্রশ্নটি সাধারণত এই নয় যে একটি মিথ্যা নেতিবাচক একটি মিথ্যা ধনাত্মক চেয়ে খারাপ কিনা , তবে 99% সুনির্দিষ্টতা (1% এফপিআর) এবং 95% সংবেদনশীলতা (উপরের লিঙ্কযুক্ত কাগজ থেকে নেওয়া সংখ্যা) এর অর্থ প্রতিটি মিথ্যা নেতিবাচক জন্য প্রায় 500 টি মিথ্যা ধনাত্মক ।

  • পার্শ্ব নোট হিসাবে, এও মনে রাখবেন যে ক্যান্সারের প্রথম দিকে ক্যান্সার নির্ণয়ের কোনও জাদু নিরাময় নয়। যেমন স্তন ক্যান্সারের স্ক্রিনিং ম্যামোগ্রাফির জন্য, সত্য পজিটিভ রোগীদের মধ্যে মাত্র 3 - 13% প্রকৃত স্ক্রিনিং থেকে উপকৃত হন
    সুতরাং, প্রতিটি উপকারী রোগীর জন্য আমাদের ভুয়া পজিটিভের সংখ্যার দিকেও নজর রাখা উচিত । উদাহরণস্বরূপ ম্যামোগ্রাফির জন্য, এই সংখ্যার সাথে মোটামুটি অনুমান যে আমাদের কোথাও 400 - 1800 এর সত্যিকারের ধনাত্মক (39 - 49 বছর বয়সী গ্রুপ) উপকারে ভ্রান্ত ধনাত্মক রয়েছে।

  • মিথ্যা নেতিবাচক প্রতি শত শত মিথ্যা ধনাত্মক (এবং স্ক্রিনিং থেকে উপকৃত রোগীর প্রতি শত বা এমনকি হাজার হাজার ভ্রান্ত ধনাত্মকও) পরিস্থিতি এতটা পরিষ্কার নয় যে "একটি ভুয়া পজিটিভ ক্যান্সার রোগ নির্ণয়ের চেয়ে একটি মিস ক্যান্সারের চেয়েও খারাপ": ভুয়া পজিটিভ বায়োপসি (যা একটি ছোট শল্য চিকিত্সা, এবং যেমন তার নিজের সাথে আসে) যেমন ফলো-আপ নির্ণয়ের শারীরিক ঝুঁকি থেকে মনস্তাত্ত্বিক এবং সাইকো-সোমেটিক (উদ্বেগ যে আপনার নিজের মধ্যে ক্যান্সার স্বাস্থ্যকর নয়) থেকে শুরু করে an ঝুঁকি)।
    এমনকি যদি প্রভাব এক মিথ্যা ইতিবাচক ছোট, সংশ্লিষ্ট ঝুঁকি উল্লেখযোগ্যভাবে পর্যন্ত যোগ করে মিথ্যা positives শত শত বিবেচনা করা হতে পারে।

    প্রস্তাবিত পাঠ্য: জার্ড জিগেরেনজার: ঝুঁকি স্যাভি: কীভাবে ভাল সিদ্ধান্ত নিতে হয় (2014)।

  • তবুও, ডায়াগনস্টিক পরীক্ষাটি দরকারী করার জন্য পিপিভি এবং এনপিভি যা প্রয়োজন তা প্রয়োগের উপর নির্ভরশীল।
    যেমন ব্যাখ্যা করা হয়েছে, প্রাথমিক ক্যান্সার সনাক্তকরণের জন্য স্ক্রিনিংয়ে ফোকাসটি সাধারণত পিভিভিতে থাকে, অর্থাত্ আপনি মিথ্যা নেতিবাচক দ্বারা খুব বেশি ক্ষতি করবেন না তা নিশ্চিত করে: প্রাথমিক ক্যান্সারের রোগীদের একটি আকারযুক্ত ভগ্নাংশ (এমনকি সমস্ত না হলেও) ইতিমধ্যে একটি উন্নতি স্ক্রিনিং ছাড়াই স্থিতিশীল অবস্থা।
    ওটিওএইচ, রক্তদানের ক্ষেত্রে এইচআইভি পরীক্ষা প্রথমে এনপিভিতে ফোকাস করে (যেমন রক্তটি এইচআইভি-মুক্ত কিনা তা নিশ্চিত করে)। তবুও, ২ য় (এবং তৃতীয়) ধাপে, ভুয়া ইতিবাচক এইচআইভি পরীক্ষার ফলাফলগুলি ভোগা লোকদের উদ্বিগ্ন করার আগে আরও পরীক্ষা প্রয়োগের মাধ্যমে মিথ্যা ইতিবাচক হ্রাস করা হয়।

  • সর্বশেষে তবে সর্বনিম্ন নয়, এমন চিকিত্সা পরীক্ষার অ্যাপ্লিকেশনগুলিও রয়েছে যেখানে ঘটনাগুলি বা প্রসারগুলি ততটা চরম হয় না যেমন তারা সাধারণত-বিশেষত-উচ্চ-ঝুঁকিপূর্ণ জনগোষ্ঠীর স্ক্রিনিংয়ে থাকে না, যেমন কিছু ডিফারেনশিয়াল ডায়াগনোসেস।


1
এটি একটু ঘন; এটি পড়া সহজ করে তুলতে পুনরায় ফর্ম্যাটিং ব্যবহার করতে পারে। একটি ভাল উত্তর মত দেখাচ্ছে, কিন্তু অনেক সময় ছাড়া এ খনন করা কঠিন।
বব

3

ডেটা বিজ্ঞানের অভিজ্ঞতার পরিবর্তে ব্যক্তিগত দৃষ্টিকোণ থেকে, মিথ্যা পজিটিভ রোগীর জীবনধারণের মিথ্যা নেগেটিভের চেয়ে বেশি প্রভাব ফেলে (কমপক্ষে মেডিকেল ইমেজ প্রসেসিংয়ের বেশিরভাগ অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে। আমরা এখানে ল্যাব ফলাফলের বিষয়ে কথা বলছি না) ।

আসুন একটি কংক্রিটের উদাহরণটি দেখুন: টিউমার স্ক্রিনিং

একটি মিথ্যা নেতিবাচক মানে প্রাথমিক স্তরের টিউমারটির দূষিত ক্যান্সারে বেড়ে ওঠার জন্য আরও সময় থাকে। সামগ্রিকভাবে এই প্রক্রিয়াটি দীর্ঘ সময় নেয় এবং পরবর্তী প্রতিটি স্ক্রিনিংয়ে এটি সনাক্ত করার উচ্চতর সুযোগ থাকে তবে বাস্তবিকভাবে একজন রোগীর দীর্ঘমেয়াদী স্বাস্থ্য ভোগ করে।

অতিরিক্তভাবে, ডায়াগনসিসের সাথে সর্বদা একজন মানুষ জড়িত থাকে। বর্তমান প্রযুক্তিগত পর্যায়ে মেডিকেল ইমেজ প্রসেসিং বলতে বোঝানো হয় মেডিকেল পার্সোনেলের জন্য সহায়তা নয় , বিকল্প নয় । এটি প্রায়শই ক্ষত বা টিস্যুতে পরিবর্তনগুলি নির্দেশ করে যা এত সূক্ষ্ম যে কোনও মানুষ তাদের উপেক্ষা করতে পারে। কোনও উন্নত স্টেজ টিউমার উপেক্ষা করার কোনও সুযোগ নেই। তাদের জন্য ইমেজ প্রসেসিংয়ের দরকার নেই।

চিকিত্সা পদ্ধতির শর্তাবলী, যদি পরবর্তী স্ক্রিনিংয়ের আগে যদি কোনও টিউমার অক্ষম না হয়ে যায় তবে প্রাথমিক পর্যায়ে টিউমার বা বাড়তে কিছুটা বেশি সময় কাটানোর মধ্যে কোনও বড় পার্থক্য নেই। টিস্যু সরানো পরিমাণ বেশি, কিন্তু অপারেশন ধরনের প্রায়শই একই হয়। (এটি ধরে নিয়েছে যে রোগী নিয়মিত স্বাস্থ্য স্ক্রিনিং করে))

একটি মিথ্যা পজিটিভের অনেকগুলি প্রভাব রয়েছে যা সমস্ত অসুস্থতার সাথে সরাসরি সম্পর্কিত নয়:

  • অতিরিক্ত পদ্ধতি। কোনও ইমেজিং প্রক্রিয়া ইতিবাচক ফলাফল দেয়, তার পরে আরও পরীক্ষা করা হয় যার জন্য রক্ত ​​বা টিস্যু বের করা হয় (বায়োপসি)। উদ্দেশ্যমূলকভাবে রোগীর শরীরের কথা বললে ইমেজিংয়ের ফলাফলটি যাচাই করতে সক্ষম হয় is
  • ভয়. ল্যাব পরীক্ষাগুলিতে সময় লাগে। আক্রান্ত ব্যক্তি প্রায়শই বেশিরভাগ দিন, কয়েক সপ্তাহ, অনিশ্চয়তার আবহাওয়ার মধ্যে বা না জখমটি আসলে ক্যান্সার is এমন মিথ্যা ইতিবাচক অভিজ্ঞতার শিকার অনেকেই এই ঘটনাটিকে "ট্রমাটিজিং" হিসাবে বর্ণনা করে এবং দীর্ঘদিন ধরে স্বাস্থ্যের সাথে সম্পর্কিত উদ্বেগের শিকার হন।
  • সময় বিনিয়োগ। ল্যাব পরীক্ষা বা অনুরূপ মাধ্যমে ইমেজিং ফলাফল যাচাই করতে বেশ কয়েকটি পরীক্ষা নেওয়া হয়, রোগী এবং চিকিত্সকদের জন্য তাদের জন্য সময় ব্যয় করতে হবে। এমনকি যদি এটি কেবল একটি পরীক্ষা নেয় তবে নার্স, চিকিৎসক এবং ল্যাব টেকনিশিয়ান সহ বেশ কয়েকটি ব্যক্তি এতে জড়িত। এমন সময়ে যখন চিকিত্সকরা ক্রমান্বয়ে অতিরিক্ত কাজ করে, যদি সম্ভব হয় তবে এড়ানো উচিত।
  • অপ্রয়োজনীয় ওষুধ। সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রে রোগীর এমন একটি অসুস্থতার জন্য চিকিত্সা করা হয় যা এমনকি তাদের নেই এবং তাদের শরীরের ওষুধের পার্শ্ব প্রতিক্রিয়া দ্বারা অহেতুক চাপ দেওয়া হয়।
  • প্রভাব হ্রাস। মেডিকেল পারসোনেল সত্যিকারের ইতিবাচক ফলাফলগুলি অগ্রাহ্য করবে যদি কোনও পদ্ধতিতে খুব বেশি মিথ্যা ইতিবাচক ফল পাওয়া যায় (যেমন অন্যান্য উত্তরে বর্ণিত হয়েছে)।

এই ঝুঁকি-বেনিফিট-মূল্যায়ন দেখায় যে একটি মিথ্যা নেতিবাচক রোগীর পক্ষে মিথ্যা ধনাত্মক চেয়ে কম ঝুঁকি অন্তর্ভুক্ত করে। সুতরাং মিথ্যা ধনাত্মক হ্রাস করার অগ্রাধিকারটি সাধারণত বেশি।


1

ক্লিনিশিয়ান সময় মূল্যবান

Medicineষধের ক্ষেত্রের মধ্যে থেকেই, চিকিত্সকরা প্রায়শই বিভিন্ন ধরণের অসুস্থতা সনাক্ত করে সনাক্তকরণের চেষ্টা করতে পারেন এবং এটি সময় সাপেক্ষ প্রক্রিয়া। একটি সরঞ্জাম যা একটি মিথ্যা ধনাত্মক উপস্থাপন করে (কম দামে হলেও) এটি কম কার্যকর কারণ এই রোগ নির্ণয়ের উপর নির্ভর করা সম্ভব নয়, প্রতি বার যখন এটি নির্ণয় করে তখন এটি পরীক্ষা করা দরকার। এটিকে সফটওয়্যারের ওয়েবএমডি এর মতো ভাবুন - সবকিছুই ক্যান্সারের লক্ষণ!

এমন একটি সরঞ্জাম যা মিথ্যা নেতিবাচক উপস্থাপন করে, তবে সবসময় সত্য ধনাত্মকতা উপস্থাপন করে, এটি আরও বেশি কার্যকর কারণ কোনও চিকিত্সককে ডায়াল-চেকিং বা দ্বিতীয়টি নির্ণয়ের অনুমান করার জন্য সময় নষ্ট করার প্রয়োজন নেই। যদি এটি নির্দিষ্ট রোগ নির্ধারণের জন্য কাউকে অসুস্থ হিসাবে চিহ্নিত করে, কাজ হয়ে যায়। যদি তা না হয় তবে অসুস্থ হিসাবে প্রকাশিত নয় এমন লোকেরা যে কোনও উপায়ে অতিরিক্ত পরীক্ষা গ্রহণ করবে।

এমন এক সরঞ্জাম থাকা ভাল যা একাধিক বৈশিষ্ট্যকে ঝুঁকিয়ে ফেলে এমন একটি সরঞ্জামের চেয়ে কোনও অসুস্থতার একক বৈশিষ্টকেও সঠিকভাবে সনাক্ত করতে পারে।


0

ভুয়া পজিটিভ রেট (এফপিআর) মিথ্যা অ্যালার্ম রেট (এফআর) নামেও পরিচিত; একটি বড় মিথ্যা পজিটিভ রেট মেডিকেল ইমেজ ডিটেকশন সিস্টেমের দুর্বল পারফরম্যান্স তৈরি করতে পারে। একটি মিথ্যা ইতিবাচক হয় যেখানে আপনি পরীক্ষার জন্য ইতিবাচক ফলাফল পান, যখন আপনার নেতিবাচক ফলাফল পাওয়া উচিত ছিল। উদাহরণস্বরূপ একটি গর্ভাবস্থা পরীক্ষা ইতিবাচক, যখন আসলে ব্যক্তি গর্ভবতী হয় না।


4
এটি প্রশ্নের উত্তর দিচ্ছে না। ওপি মিথ্যা পজিটিভ অর্থ কী তা জিজ্ঞাসা করছে না, তবে কেন এটি মিথ্যা নেতিবাচকের চেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বলে মনে করা হচ্ছে।
ল্যাভল্লিন

0

সমস্ত সম্ভাবনায়, এই থ্রেডের প্রত্যেকে ইতিমধ্যে জানে যে এটি বেয়েসিয়ান বিশ্লেষণের মূল অংশ। কেবলমাত্র ভবিষ্যতের তীর্থযাত্রীদের সুবিধার জন্য যারা মিথ্যা ইতিবাচক বিষয়টিকে কোনওভাবে রেডিওলজির কোনও সমস্যা হিসাবে ভাবতে পারে, আমি আশা করি এই মন্তব্যটি আরও কিছুটা সাধারণ দৃষ্টিকোণ সরবরাহ করবে।

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.