Нод 10 и 6: НОД и НОК для 6 и 10 (с решением)

обсуждаются ниже.

Узлы из одного графа могут быть включены в другой:

 >>> H = nx.path_graph(10)
>>> G.add_nodes_from(H)
 

G теперь содержит узлы H как узлы G . Напротив, вы можете использовать граф H в качестве узла в G .

 >>> G.add_node(H)
 

Граф G теперь содержит H в качестве узла. Эта гибкость очень эффективна, поскольку он позволяет создавать графики графиков, графики файлов, графики функций и многое другое. Стоит подумать о том, как структурировать ваше приложение, чтобы узлы являются полезными существами. Конечно, вы всегда можете использовать уникальный идентификатор в Г и иметь отдельный словарь с ключом по идентификатору для информации об узле, если Вы предпочитаете.

Примечание

Не следует изменять объект узла, если хэш зависит на его содержание.

Края

G также можно увеличивать, добавляя по одному ребру за раз,

 >>> G.add_edge(1, 2)
>>> е = (2, 3)
>>> G.add_edge(*e) # распаковать краевой кортеж*
 

путем добавления списка ребер,

 >>> G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3)])
 

или путем добавления любого множества ребер. ebunch — это любой итерируемый контейнер ребер-кортежей. Реберный кортеж может быть 2-кортежом узлов или 3-кортежем. с 2 узлами, за которыми следует словарь атрибутов края, например, (2, 3, {'вес': 3,1415}) . Атрибуты края обсуждаются далее ниже.

 >>> G.add_edges_from(H.edges)
 

Нет жалоб при добавлении существующих узлов или ребер. Например, после удаления всех узлов и ребер,

 >>> Г.очистить()
 

мы добавляем новые узлы/ребра, и NetworkX спокойно игнорирует любые уже присутствует.

 >>> G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3)])
>>> G.add_node(1)
>>> G.add_edge(1, 2)
>>> G.add_node("spam") # добавляет узел "спам"
>>> G.add_nodes_from("spam") # добавляет 4 узла: 's', 'p', 'a', 'm'
>>> G.add_edge(3, 'м')
 

На данном этапе граф G состоит из 8 узлов и 3 ребер, как видно из:

 >>> G.number_of_nodes()
8
>>> G.number_of_edges()
3
 

Примечание

Порядок сообщения о смежности (например, G.adj , Г.преемники , G.предшественники ) порядок добавление края. Однако порядок G.ребер — это порядок смежности который включает в себя как порядок узлов, так и каждый примыкания узла. См. пример ниже:

 >>> DG = nx. DiGraph()
>>> DG.add_edge(2, 1) # добавляет узлы в порядке 2, 1
>>> DG.add_edge(1, 3)
>>> DG.add_edge(2, 4)
>>> DG.add_edge(1, 2)
>>> список утверждений (DG.successors (2)) == [1, 4]
>>> утвердить список (DG.edges) == [(2, 1), (2, 4), (1, 3), (1, 2)]
 

Изучение элементов графа

Мы можем проверить узлы и ребра. Четыре основных свойства графа облегчают отчетность: G.узлов , G.ребер , G.adj и G.степень . Эти представляют собой множественные представления узлов, ребер, соседей (смежностей) и степеней узлов в графе. Они предлагают постоянно обновляемый вид только для чтения в структура графа. Они также похожи на диктофоны в том смысле, что вы можете найти узел и краевые атрибуты данных через представления и повторение с атрибутами данных используя методы .items() , .data() . Если вам нужен конкретный тип контейнера вместо представления, вы можете указать его. Здесь мы используем списки, хотя наборы, словари, кортежи и другие контейнеры могут быть лучше в других контекстах.

 >>> список(G.узлы)
[1, 2, 3, 'спам', 'с', 'п', 'а', 'м']
>>> список(G.edges)
[(1, 2), (1, 3), (3, 'м')]
>>> список(G.adj[1]) # или список(G.neighbours(1))
[2, 3]
>>> G.степень[1] # количество ребер, инцидентных 1
2
 

Можно указать сообщать ребра и степень из подмножества всех узлов используя nbunch. nbunch любое из: None (имеется в виду все узлы), узел или итерируемый контейнер узлов, который сам не является узлом в график.

 >>> G.edges([2, 'm'])
EdgeDataView([(2, 1), ('m', 3)])
>>> G.степень([2, 3])
СтепениВью ({2: 1, 3: 2})
 

Удаление элементов из графа

Можно удалять узлы и ребра из графа аналогично добавлению. Используйте методы График.remove_node() , Graph.remove_nodes_from() , График.remove_edge() а также Graph.remove_edges_from() , например.

 >>> G.remove_node(2)
>>> G.remove_nodes_from("спам")
>>> список(G.узлы)
[1, 3, "спам"]
>>> G. remove_edge(1, 3)
 

Использование конструкторов графов

Графические объекты не должны строиться постепенно — указание данных структура графа может быть передана непосредственно в конструкторы различных графические классы. При создании структуры графа путем создания экземпляра одного из графов В классах можно указывать данные в нескольких форматах.

 >>> G.add_edge(1, 2)
>>> H = nx.DiGraph(G) # создать DiGraph, используя соединения из G
>>> список(H.edges())
[(1, 2), (2, 1)]
>>> крайний список = [(0, 1), (1, 2), (2, 3)]
>>> H = nx.Graph(edgelist) # создать граф из списка ребер
>>> список(H.edges())
[(0, 1), (1, 2), (2, 3)]
>>> adjacency_dict = {0: (1, 2), 1: (0, 2), 2: (0, 1)}
>>> H = nx.Graph(adjacency_dict) # создаем сопоставление узлов Graph dict с nbrs
>>> список(H.edges())
[(0, 1), (0, 2), (1, 2)]
 

Что использовать в качестве узлов и ребер

Вы могли заметить, что узлы и ребра не указаны как NetworkX объекты. Это дает вам свободу использовать значимые элементы в качестве узлов и края. Наиболее распространенными вариантами являются числа или строки, но узел может быть любым хешируемым объектом (кроме None ), и ребро может быть связано с любым объектом x с использованием G.add_edge(n1, n2, object=x) .

Например, n1 и n2 могут быть белковыми объектами из RCSB Protein. Банк данных и x может относиться к записи XML с подробным описанием публикаций. экспериментальные наблюдения за их взаимодействием.

Мы нашли эту силу весьма полезной, но злоупотребление ею может привести к неожиданному поведению, если только вы не знакомы с Python. Если вы сомневаетесь, рассмотрите возможность использования convert_node_labels_to_integers() для получения более традиционный граф с целочисленными метками.

Доступ к ребрам и соседям

В дополнение к видам Graph.edges и Graph.adj , доступ к ребрам и соседям возможен с использованием индексной записи.

 >>> G = nx.Graph([(1, 2, {"цвет": "желтый"})])
>>> G[1] # то же, что и G.adj[1]
AtlasView({2: {'цвет': 'желтый'}})
>>> Г[1][2]
{'цвет': 'желтый'}
>>> G.ребра[1, 2]
{'цвет': 'желтый'}
 

Вы можете получить/установить атрибуты ребра, используя индексную нотацию если ребро уже существует.

 >>> G.add_edge(1, 3)
>>> G[1][3]['color'] = "синий"
>>> G.edges[1, 2]['color'] = "красный"
>>> G.ребра[1, 2]
{'красный цвет'}
 

Быстрая проверка всех пар (узел, смежность) достигается с помощью G.adjacency() или G.adj.items() . Обратите внимание, что для неориентированных графов при итерации смежности каждое ребро просматривается дважды.

 >>> FG = nx.График()
>>> FG.add_weighted_edges_from([(1, 2, 0,125), (1, 3, 0,75), (2, 4, 1,2), (3, 4, 0,375)])
>>> для n, nbrs в FG.adj.items():
... для nbr, eattr в nbrs.items():
... wt = eattr['вес']
... если вес < 0,5: print(f"({n}, {nbr}, {wt:.3})")
(1, 2, 0,125)
(2, 1, 0,125)
(3, 4, 0,375)
(4, 3, 0,375)
 

Удобный доступ ко всем граням достигается с помощью свойства рёбер.

 >>> для (u, v, wt) в FG.edges.data('weight'):
... если вес < 0,5:
... print(f"({u}, {v}, {wt:.3})")
(1, 2, 0,125)
(3, 4, 0,375)
 

Добавление атрибутов к графам, узлам и ребрам

Атрибуты, такие как веса, метки, цвета или любой другой объект Python, который вам нравится, могут быть присоединены к графам, узлам или ребрам.

Каждый граф, узел и ребро могут содержать пары атрибутов ключ/значение в связанном словарь атрибутов (ключи должны быть хешируемыми). По умолчанию они пусты, но атрибуты могут быть добавлены или изменены с помощью add_edge , add_node или прямой манипулирование словарями атрибутов с именами G.graph , G.nodes и G. ребра для графа G .

Атрибуты графика

Назначение атрибутов графика при создании нового графика

 >>> G = nx.Graph(день="пятница")
>>> G.граф
{'день': 'пятница'}
 

Или вы можете изменить атрибуты позже

 >>> G. graph['день'] = "Понедельник"
>>> G.граф
{'день': 'понедельник'}
 

Атрибуты узла

Добавьте атрибуты узла, используя add_node() , add_nodes_from() или G.nodes

 >>> G.add_node(1, время='5pm')
>>> G.add_nodes_from([3], время='14:00')
>>> G.nodes[1]
{'время': '17:00'}
>>> G.nodes[1]['room'] = 714
>>> G.nodes.data()
NodeDataView({1: {'время': '17:00', 'комната': 714}, 3: {'время': '14:00'}})
 

Обратите внимание, что добавление узла к G.nodes не добавляет его в граф, используйте G.add_node() для добавления новых узлов. Аналогично для ребер.

Атрибуты края

Добавление/изменение атрибутов края с помощью add_edge() , add_edges_from() , или индексное обозначение.

 >>> G.add_edge(1, 2, вес=4,7)
>>> G.add_edges_from([(3, 4), (4, 5)], color='red')
>>> G.add_edges_from([(1, 2, {'цвет': 'синий'}), (2, 3, {'вес': 8})])
>>> G[1][2]['вес'] = 4,7
>>> G. edges[3, 4]['вес'] = 4,2
 

Специальный атрибут вес должен быть числовым, так как он используется алгоритмы, требующие взвешенных ребер.

Ориентированные графы

Класс DiGraph предоставляет дополнительные методы и свойства, специфичные для к направленным краям, например, DiGraph.out_edges , DiGraph.in_степень , DiGraph.предшественники , DiGraph.преемники и т. д. Чтобы алгоритмы могли легко работать с обоими классами, ориентированные версии соседей эквивалентно преемников , в то время как степень сообщает сумму из in_grade и out_grade , хотя иногда это может казаться непоследовательным.

 >>> DG = nx.DiGraph()
>>> DG.add_weighted_edges_from([(1, 2, 0,5), (3, 1, 0,75)])
>>> DG.out_степень(1, вес='вес')
0,5
>>> DG.степень(1, вес='вес')
1,25
>>> список(DG.преемники(1))
[2]
>>> список(DG.neighbours(1))
[2]
 

Некоторые алгоритмы работают только для ориентированных графов, а другие плохо определены для ориентированных графов. Действительно, тенденция к общей направленности и неориентированные графы вместе опасны. Если вы хотите лечить ориентированный граф как неориентированный для некоторых измерений, которые вы, вероятно, должны преобразовать его с помощью Graph.to_undirected() или с

 >>> H = nx.Graph(G) # создать неориентированный граф H из ориентированного графа G
 

Мультиграфы

NetworkX предоставляет классы для графов, допускающих несколько ребер. между любой парой узлов. Мультиграф и МультиДиГраф классы позволяют добавлять одно и то же ребро дважды, возможно, с разными краевые данные. Это может быть мощным для некоторых приложений, но многие алгоритмы плохо определены на таких графах. Когда результаты четко определены, например, MultiGraph.degree() мы предоставляем функцию. В противном случае вы следует преобразовать в стандартный график таким образом, чтобы измерение хорошо определен.

 >>> MG = nx. MultiGraph()
>>> MG.add_weighted_edges_from([(1, 2, 0,5), (1, 2, 0,75), (2, 3, 0,5)])
>>> dict(MG.степень(вес='вес'))
{1: 1,25, 2: 1,75, 3: 0,5}
>>> GG = nx.Graph()
>>> для n, nbrs в MG.adjacency():
... для nbr, укажите в nbrs.items():
... minvalue = min([d['weight'] для d в edict.values()])
... GG.add_edge(n, nbr, вес = минимальное значение)
...
>>> nx.shortest_path(GG, 1, 3)
[1, 2, 3]
 

Генераторы графов и операции с графами

Помимо построения графов по узлам или по ребрам, они также может быть сгенерирован

1. Применение классических графовых операций, таких как:

2. Использование вызова одного из классических малых графов, например,

3. Использование (конструктивного) генератора для классического графа, например,

вот так:

 >>> K_5 = nx.complete_graph(5)
>>> K_3_5 = nx.complete_bipartite_graph(3, 5)
>>> штанга = nx.barbell_graph(10, 10)
>>> леденец = nx.lollipop_graph(10, 20)
 

4. Использование генератора стохастических графиков, например,

вот так:

 >>> er = nx.erdos_renyi_graph(100, 0,15)
>>> ws = nx.watts_strogatz_graph(30, 3, 0,1)
>>> ба = nx.barabasi_albert_graph(100, 5)
>>> красный = nx.random_lobster(100, 0,9, 0,9)
 

5. Чтение графика, хранящегося в файле, с использованием распространенных форматов графиков

NetworkX поддерживает многие популярные форматы, такие как списки ребер, списки смежности, GML, GraphML, pickle, LEDA и другие.

 >>> nx.write_gml(красный, "путь.к.файлу")
>>> mygraph = nx.read_gml("путь.к.файлу")
 

Подробную информацию о форматах графиков см. в разделе Чтение и запись графиков. а для функций генератора графиков см. Генераторы графиков

Анализ графиков

Структуру G можно анализировать с помощью различных теоретико-графовых такие функции, как:

 >>> G = nx.График()
>>> G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3)])
>>> G.add_node("spam") # добавляет узел "спам"
>>> список(nx. connected_components(G))
[{1, 2, 3}, {'спам'}]
>>> отсортировано (d для n, d для G.степень())
[0, 1, 1, 2]
>>> nx.clustering(G)
{1:0, 2:0, 3:0, "спам": 0}
 

Некоторые функции с большим объемом выходных данных перебирают (узел, значение) 2-кортежи. При желании их легко сохранить в структуре dict .

 >>> sp = dict(nx.all_pairs_shortest_path(G))
>>> сп[3]
{3: [3], 1: [3, 1], 2: [3, 1, 2]}
 

Подробнее об алгоритмах графов см. в разделе Алгоритмы. поддерживается.

Рисование графиков

NetworkX — это в первую очередь не пакет для рисования графиков, а базовый пакет для рисования с Matplotlib, а также интерфейс для использования программного обеспечения Graphviz с открытым исходным кодом. пакет включен. Это часть networkx.drawing модуль и будет импортирован, если это возможно.

Сначала импортируйте интерфейс графика Matplotlib (pylab тоже работает)

 >>> импортировать matplotlib.pyplot как plt
 

Для проверки успешности импорта nx_pylab G используя один из

 >>> G = nx. petersen_graph()
>>> subax1 = plt.subplot(121)
>>> nx.draw(G, with_labels=True, font_weight='жирный')
>>> subax2 = plt.subplot(122)
>>> nx.draw_shell(G, nlist=[range(5, 10), range(5)], with_labels=True, font_weight='bold')
 

(png, нанимает.png, pdf)

при рисовании на интерактивном дисплее. Обратите внимание, что вам может потребоваться выпустить Матплотлиб

 >>> plt.show()
 

, если вы не используете matplotlib в интерактивном режиме.

 >>> параметры = {
... 'node_color': 'черный',
... 'размер_узла': 100,
... 'ширина': 3,
... }
>>> subax1 = plt.subplot(221)
>>> nx.draw_random(G, **параметры)
>>> subax2 = plt.subplot(222)
>>> nx.draw_circular(G, **параметры)
>>> subax3 = plt.subplot(223)
>>> nx.draw_spectral(G, **параметры)
>>> subax4 = plt.subplot(224)
>>> nx.draw_shell(G, nlist=[диапазон(5,10), диапазон(5)], **параметры)
 

(png, нанимает.png, pdf)

Вы можете найти дополнительные параметры через draw_networkx() и макеты через модуль макетов . Вы можете использовать несколько оболочек с draw_shell() .

 >>> G = nx.dodecahedral_graph()
>>> оболочки = [[2, 3, 4, 5, 6], [8, 1, 0, 19, 18, 17, 16, 15, 14, 7], [9, 10, 11, 12, 13 ]]
>>> nx.draw_shell(G, nlist=оболочки, **опции)
 

(png, нанимает.png, pdf)

Чтобы сохранить чертежи в файл, используйте, например,

 >>> nx.draw(G)
>>> plt.savefig("путь.png")
 

Эта функция записывает в файл path.png в локальном каталоге. Если Графвиз и PyGraphviz или pydot доступны в вашей системе, вы также можете использовать networkx.drawing.nx_agraph.graphviz_layout или networkx.drawing.nx_pydot.graphviz_layout , чтобы получить позиции узлов, или напишите график в точечном формате для дальнейшей обработки.

 >>> из networkx.drawing.nx_pydot импортировать write_dot
>>> pos = nx.nx_agraph.graphviz_layout(G)
>>> nx.draw(G, позиция=позиция)
>>> write_dot(G, 'файл.точка')
 

Дополнительные сведения см. на чертеже.

• Загрузите эту страницу в виде файла кода Python;

• Загрузите эту страницу в виде блокнота Jupyter (без выходных данных);

• Загрузите эту страницу в виде ноутбука Jupyter (с выходами).

Помощник рентгенолога: Карта медиастинальных лимфатических узлов

Робин Смитуис

Рентгенологическое отделение больницы Альрейне в Лейдердорпе, Нидерланды

Дата публикации 08.06.2010

Это обновление статьи 2007 г., в которой использовалась классификация регионарных лимфатических узлов Маунтин-Дреслер для определения стадии рака легкого (карты MD-ATS)(1).
В 2009 году Международная ассоциация по изучению рака легких (IASLC) предложила новую карту лимфатических узлов рака легких, чтобы согласовать различия между картами Naruke и MD-ATS и уточнить определения анатомических границ каждого из них. станций лимфоузлов (2).
В этой статье мы приводим иллюстрации и КТ-изображения для лучшего понимания этой карты лимфатических узлов IASLC.

Карта лимфатических узлов IASLC 2009

Классификация регионарных лимфатических узлов для определения стадии рака легкого, адаптированная из схемы картирования Американского торакального общества

Надключичные узлы
1. Нижние шейные, надключичные и грудинные лимфатические вырезки
От нижнего края перстневидного отростка до ключиц и верхнего края рукоятки.
Средняя линия трахеи служит границей между 1R и 1L.

Узлы верхнего средостения 2-4
2R. Верхние паратрахеальные
Узлы 2R доходят до левого латерального края трахеи.
От верхнего края рукоятки до пересечения каудального края безымянной (левой плечеголовной) вены с трахеей.
2 л. Верхний паратрахеальный
От верхнего края рукоятки до верхнего края дуги аорты.
2L узлов расположены слева от левого латерального края трахеи.
3А. Преваскулярный
Эти лимфатические узлы не прилегают к трахее, как лимфатические узлы на участке 2, но находятся впереди сосудов.
3 шт. Превертебральные
Узлы, не прилегающие к трахее, как узлы на станции 2, а позади пищевода, которые расположены превертебрально.
4р. Нижняя паратрахеальная
От места пересечения каудального края безымянной (левой плечеголовной) вены с трахеей до нижнего края непарной вены.
узлов 4R отходят от правого к левому латеральному краю трахеи.
4 л. Нижний паратрахеальный
От верхнего края дуги аорты до верхнего края левой основной легочной артерии.

Аортальные узлы 5-6
5. Субааортальные
Эти узлы расположены в переднезаднем окне латеральнее артериальной связки.
Эти узлы расположены не между аортой и легочным стволом, а латеральнее этих сосудов.
6. Парааортальные
Это узлы восходящей аорты или диафрагмальные узлы, расположенные кпереди и латеральнее восходящей аорты и дуги аорты.

Узлы нижнего средостения 7–9
7. Субкаринальные
8. Параэзофагеальные
Узлы ниже киля.
9. Легочная связка
Узлы, лежащие в пределах легочных связок.

Прикорневые, долевые и (суб)сегментарные узлы 10-14
Все это узлы N1.
10. Прикорневые узлы
К ним относятся узлы, прилежащие к главному стволовому бронху и прикорневым сосудам.
Справа отходят от нижнего края непарной вены к междолевой области.
Слева от верхнего края легочной артерии до междолевой области.

Аксиальная КТ анатомии

Нажмите на изображение, чтобы увеличить его.
Затем пролистайте аксиальные КТ-изображения.

Изображения доктора Аурелии Файриз из Института рака Лотарингии в Нанси.

Определенные станции лимфатических узлов

1. Узлы надключичной зоны

1. Узлы надключичной зоны
К ним относятся нижние шейные, надключичные и надключичные узлы.
Верхняя граница : нижний край перстневидного хряща.
Нижняя граница : ключицы и верхняя граница рукоятки.

Средняя линия трахеи служит границей между 1R и 1L.

2р. Правая верхняя паратрахеальная
Узлы 2R распространяются на левый латеральный край трахеи.
Верхняя граница : верхняя граница рукоятки.
Нижняя граница : пересечение каудального края безымянной (левой плечеголовной) вены с трахеей.

2 л. Левая верхняя паратрахеальная
Верхняя граница : верхняя граница рукоятки.
Нижняя граница : верхняя граница дуги аорты.

Слева узел 2 впереди трахеи, т.е. 2R-узел.
Имеется также небольшой преваскулярный узел, то есть узел станции 3А.

Узлы 3A и 3P

3. Предсосудистые и превертабральные узлы
Узлы станции 3 не прилегают к трахее, как узлы станции 2.
Они либо:
3A впереди сосудов, либо
3B позади пищевода, который лежит превертебрально.

Узлы станции 3 недоступны при медиастиноскопии.
Узлы 3P могут быть доступны с помощью эндоскопического ультразвука (EUS).

Слева узел 3А в предсосудистом пространстве.
Обратите внимание также на нижние паратрахеальные узлы справа, т.е. узлы 4R.

4р. Нижние паратрахеальные узлы

4р. Правая нижняя паратрахеальная
Верхняя граница : пересечение каудального края безымянной (левой плечеголовной) вены с трахеей.
Нижняя граница : нижняя граница непарной вены.
узлов 4R отходят к левому латеральному краю трахеи.

Слева видим паратрахеальные узлы 4R.
Кроме того, имеется узел аорты латеральнее дуги аорты, т.е. узел станции 6.

4 л. Нижние паратрахеальные узлы

4 л. Левые нижние паратрахеальные узлы
4L представляют собой нижние паратрахеальные узлы, расположенные слева от левой границы трахеи , между горизонтальной линией, проведенной по касательной к верхнему краю дуги аорты, и линией, проведенной по касательной к верхнему краю дуги аорты. левая легочная артерия.

К ним относятся паратрахеальные узлы, расположенные медиальнее артериальной связки.
Участок 5 (AP-окно) узлы расположены латеральнее артериальной связки.

Слева изображение чуть выше уровня легочного ствола, демонстрирующее нижние паратрахеальные узлы слева и справа.
Кроме того, есть также станции 3 и 5 узлов.

Слева изображение на уровне нижней части трахеи чуть выше киля.
Слева от трахеи 4L узлы.
Обратите внимание, что эти 4L-узлы находятся между легочным стволом и аортой, но не расположены в переднезаднем окне, потому что они лежат медиальнее артериальной связки.
Узел латеральнее легочного ствола - участок 5 узла.

5. Субаортальные узлы
Субаортальные или аорто-легочные оконечные узлы располагаются латеральнее артериальной связки, аорты или левой легочной артерии и проксимальнее первой ветви левой легочной артерии и лежат в медиастинальной плевральной оболочке.

6. Парааортальные узлы
Парааортальные (восходящие аортальные или диафрагмальные) лимфатические узлы располагаются кпереди и латерально от восходящей аорты и дуги аорты от верхнего края до нижнего края дуги аорты.

7. Субкаринальные узлы
Эти узлы расположены каудально от киля трахеи, но не связаны с нижнедолевыми бронхами или артериями внутри легкого.
Справа они простираются каудально до нижнего края промежуточного бронха.
Слева они простираются каудально до верхнего края нижнедолевого бронха.

Слева участок 7 субкаринального узла справа от пищевода.

.

8 Параэзофагеальные лимфатические узлы
Эти лимфатические узлы находятся ниже каринальных лимфатических узлов и простираются каудально к диафрагме.

Слева изображение под килем.
Справа от пищевода участок 8 узел.

Слева ПЭТ-изображение, демонстрирующее поглощение ФДГ в узле станции 8.
На соответствующем КТ-снимке узел не увеличен (синяя стрелка).
Вероятность того, что это метастазы в лимфатические узлы, чрезвычайно высока, поскольку специфичность ПЭТ в неувеличенных узлах выше, чем в увеличенных узлах.

9. Узлы легочной связки
Узлы легочной связки лежат в пределах легочной связки, в том числе в задней стенке и нижней части нижней легочной вены.
Легочная связка является нижним продолжением средостенных плевральных отростков, окружающих ворота.

10 Внутригрудные узлы
Внутригрудные узлы являются проксимальными долевыми узлами, дистальнее медиастинального плеврального отражения и узлами, прилегающими к промежуточному бронху справа.
Узлы на участке 10-14 все являются N1-узлами, так как они не расположены в средостении.

Аксиальная КТ лимфатических узлов

Прокрутите изображения слева.

1. Узлы вырезки грудины видны только на этом уровне и выше этого уровня
2. Верхний паратрахеальный: ниже ключиц и справа выше места пересечения каудального края безымянной (левой плечеголовной) вены с трахеей и слева над дугой аорты.
3. Преваскулярный и ретротрахеальный: перед сосудами (3А) или превертебрально (3Р)
4. Нижний паратрахеальный: ниже верхнего края дуги аорты до уровня главного бронха
5. Субаортальные (окно A-P): узлы латеральнее артериальной связки или латеральнее аорты или левой легочной артерии
6. Парааортальные: узлы, расположенные кпереди и латеральнее восходящей аорты и дуги аорты под верхним краем дуги аорты
7. субкаринал
8. Параэзофагеальный (ниже киля)
9. Легочная связка: узлы, лежащие внутри легочной связки.
10. -14: все узлы являются узлами N1

Медиастиноскопия и ЭУЗИ

Обычная медиастиноскопия

При шейной медиастиноскопии можно выполнить биопсию следующих узловых узлов: левого и правого верхних паратрахеальных лимфатических узлов (позиции 2L и 2R), левого и правого нижних паратрахеальных лимфатических узлов (позиции 4L и 4R) и субкаринальных лимфатических узлов (позиции 7) .
Узлы станции 1 расположены над надгрудинной вырезкой и обычно не доступны при шейной медиастиноскопии.

Расширенная медиастиноскопия

Опухоли верхней доли левого легкого могут метастазировать в субаортальные лимфатические узлы (позиция 5) и парааортальные узлы (позиция 6).
Биопсия этих узлов невозможна при обычной шейной медиастиноскопии.
Расширенная медиастиноскопия является альтернативой передне-второй межреберной медиастинотомии, которая чаще используется для исследования узловых станций средостения.
Эта процедура гораздо менее проста и, следовательно, менее рутинна, чем обычная медиастиноскопия.

EUS-FNA

Эндоскопическое ультразвуковое исследование с тонкоигольной аспирацией может быть выполнено для всех медиастинальных узлов, которые можно оценить из пищевода.
Кроме того, можно визуализировать левый надпочечник и левую долю печени.
EUS, в частности, обеспечивает доступ к узлам в нижнем средостении (станции 7,8 и 9).)

1. Классификация регионарных лимфатических узлов для определения стадии рака легкого

   by CF Mountain and CM Dresler
   Chest, Vol 111, 1718-1723
   

2. Проект IASLC по стадированию рака легких: предложение по новой международной карте лимфатических узлов в предстоящем седьмом издании TNM-классификации рака легких

   Валери Руш и др.
   Журнал торакальной онкологии:
   Май 2009 г. - Том 4 - Выпуск 5 - стр. 568-577
   

3. Обычная медиастиноскопия

   Пол Де Лейн и Тони Лерут.
   в Мультимедийном руководстве по кардиоторакальной хирургии
   

4. Медиастинальная стадия немелкоклеточного рака легкого

   Кристиан Ллойд, доктор медицины, и Джерард А. Сильвестри, доктор медицины, FCCP Кристиан Ллойд, доктор медицины, и Джерард А. Сильвестри, доктор медицинских наук, FCCP
   Cancer Control, июль/август 2001 г., том 8, No.4 Cancer Control 311
   

5. Современная лекция: EUS и EBUS в легочной медицине

   JT Annema и KF Rabe
   Endoscopy 2006; 38: 118-122
   

6. Визуализация пациента с немелкоклеточным раком легкого: что хочет знать клиницист

   Реджинальд Ф. Манден, доктор медицинских наук, Стивен С. Свишер, доктор медицинских наук, Крейг В. Стивенс, доктор медицинских наук, и Дэвид Дж. Стюарт, доктор медицинских наук
   Радиология 2005; 237:803-818
   

Node.

Выпуск	Выпущено	Активная поддержка	Поддержка безопасности	Последний
18 (Предстоящие LTS )	5 месяцев назад (19апрель 2022 г.)	Заканчивается за 1 год (18 октября 2023 г.)	Заканчивается через 2 года и 7 месяцев (30.04.2025)	18.9.0
17	11 месяцев назад (19 октября 2021 г.)	Завершено 5 месяцев и 2 недели назад (01. 04.2022)	Завершено 3 месяца и 2 недели назад (01 июня 2022 г.)	17.9.1
16 ( ЛТС )	1 год и 4 месяца назад (20 апреля 2021 г.)	Заканчивается за 1 месяц (18 октября 2022 г.)	Заканчивается через 12 месяцев (11 сентября 2023 г.)	16.17.0
15	1 год и 11 месяцев назад (20 октября 2020 г.)	Завершено 1 год и 5 месяцев назад (01 апреля 2021 г.)	Завершено 1 год и 3 месяца назад (01 июня 2021 г. )	15.14.0
14 ( ЛТС )	2 года и 4 месяца назад (21 апреля 2020 г.)	Завершено 11 месяцев назад (19 октября 2021 г.)	Заканчивается через 7 месяцев (30.04.2023)	14.20.0
13	2 года и 11 месяцев назад (22 октября 2019 г.)	Завершено 2 года и 5 месяцев назад (01.04.2020)	Завершено 2 года и 3 месяца назад (01 июня 2020 г.)	13. 14.0
12 ( ЛТС )	3 года и 4 месяца назад (23 апреля 2019 г.)	Завершено 1 год и 11 месяцев назад (20 октября 2020 г.)	Завершено 4 месяца и 2 недели назад (30 апреля 2022 г.)	22.12.12
11	3 года и 10 месяцев назад (23 октября 2018 г.)	Завершено 3 года и 5 месяцев назад (01.04.2019)	Завершено 3 года назад (30 июня 2019 г.)	11.15.0
10 ( ЛТС )	4 года назад (24 апреля 2018 г. )	Завершено 2 года и 4 месяца назад (19 мая 2020 г.)	Завершено 1 год и 4 месяца назад (30 апреля 2021 г.)	10.24.1
9	4 года и 10 месяцев назад (31 октября 2017 г.)	Завершено 4 года назад (30 июня 2018 г.)	Завершено 4 года назад (30 июня 2018 г.)	9.11.2
8 ( ЛТС )	5 лет назад (30 мая 2017 г.)	Завершено 3 года и 8 месяцев назад (01 января 2019 г. )	Завершено 2 года и 8 месяцев назад (31 декабря 2019 г.)	8.17.0
7	5 лет и 10 месяцев назад (25 октября 2016 г.)	Завершено 5 лет назад (30 июня 2017 г.)	Завершено 5 лет назад (30 июня 2017 г.)	7.10.1
6 ( ЛТС )	6 лет назад (26 апреля 2016 г.)	Завершено 4 года назад (30 апреля 2018 г.)	Завершено 3 года и 4 месяца назад (30 апреля 2019 г. )	6.17.1
5	6 лет и 10 месяцев назад (30 октября 2015 г.)	Завершено 6 лет назад (30 июня 2016 г.)	Завершено 6 лет назад (30 июня 2016 г.)	5.12.0
4 ( ЛТС )	7 лет назад (09 сентября 2015 г.)	Завершено 5 лет назад (01.04.2017)	Завершено 4 года назад (30 апреля 2018 г.)	4.9.1
3	7 лет назад (04 августа 2015 г. )	Нет	Нет	3.3.1
2	7 лет назад (04 мая 2015 г.)	Нет	Нет	2.5.0
1	7 лет назад (20 января 2015 г.)	Нет	Нет	1.8.4

Node.js — это кроссплатформенная среда выполнения JavaScript с открытым исходным кодом, построенная на движке Chrome V8 JavaScript, который выполняет код JavaScript вне браузера.

Основные версии Node.js переходят в статус текущего выпуска на шесть месяцев, что дает авторам библиотек время добавить для них поддержку. По истечении шести месяцев нечетные выпуски (9, 11 и т. д.) перестают поддерживаться, а четные выпуски (10, 12 и т. д.) переходят в статус Active LTS и готовы к общему использованию. Статус выпуска LTS — «долгосрочная поддержка», что обычно гарантирует исправление критических ошибок в течение 30 месяцев. Производственные приложения должны использовать только выпуски Active LTS или Maintenance LTS.

Если указанный выше выпуск с четным номером не помечен как LTS , то он не вошел в «Активный LTS» и не рекомендуется для использования в производственной среде.

Дата окончания срока службы Node.js 16 была перенесена на семь месяцев вперед, чтобы совпасть с прекращением поддержки OpenSSL 1.1.1 11 сентября 2023 г.

Дополнительная информация доступна на веб-сайте Node.js. .

Вы должны использовать одну из поддерживаемых версий, перечисленных выше в крайнем правом столбце.

Вы можете проверить используемую версию, запустив:

 node --version 

Вы можете отправить улучшение на эту страницу на Гитхабе. У этой страницы есть соответствующая страница обсуждения.

Версия этой страницы в формате JSON доступна по адресу /api/nodejs.json. Дополнительную информацию см. в документации по API.

Последние выпуски на этой странице автоматически обновляются

Миграция облачных функций в более новые среды выполнения Node.js | Документация по облачным функциям

В этом документе описываются различия между версиями среды выполнения Node.js, чтобы помочь вам в переносе кода облачных функций.

Миграция на более новую среду выполнения

Чтобы перейти на более новую среду выполнения:

1. Прочтите о целевой среде выполнения в этом документе, чтобы понять различия он вводит и вносит любые необходимые изменения в ваш код. В частности, быть в курсе изменений переменных окружения представлен в среде выполнения Node.js 10.

2. Разверните свою функцию, указав целевое время выполнения Node.js:

    функции gcloud развертываются  FUNCTION_NAME  --runtime  NODE_RUNTIME  ... 

Различия в среде выполнения Node.js 14

В Node.js 14 представлены некоторые новые функции и концепции. Основные характеристики:

• Дополнительная цепочка. Необязательная цепочка выглядит так: {"hello": null}?.hello?.neat . Это обеспечивает безопасный доступ к глубоким ключам на объектах, которые могут не существовать.
• Нулевое слияние. Этот вводит ?? , что безопаснее, чем использование || для присвоения (поскольку это только оценивается как false вместо null или undefined ).

Вы можете узнать больше о функциях Node.js 14 здесь.

Различия в среде выполнения Node.js 12

Node.js 12 использует npm ci , который всегда запускает сценарий подготовки в package.json .

Основные отличия использования npm install и npm ci :

• В проекте должен быть существующий package-lock.json или npm-shrinkwrap.json .
• Если зависимости в блокировке пакета не совпадают с зависимостями в package.json , npm ci завершится с ошибкой вместо обновления блокировки пакета.
• Если node_modules уже присутствует, он будет автоматически удален до начала установки npm ci .

Чтобы перейти с Node.js 10 на Node.js 12, переместите зависимости, используемые в подготовить из devDependencies до зависимостей .

Для Node.js 12 и выше функции с ограничением памяти более 2 ГБ требуют пользователям настроить NODE_OPTIONS , чтобы иметь max_old_space_size . Например:

 функции gcloud развертывают envVarMemory \
--время выполнения nodejs16 \
--set-env-vars NODE_OPTIONS="--max_old_space_size=8192" \
--память 8Gi \
--триггер-http
 

Различия в среде выполнения Node.js 10

В среду выполнения Node. js 10 внесены изменения, которые могут потребовать от вас чтобы изменить исходный код вашей функции для использования более новых сред выполнения.

Для большинства приложений обновление с Node 8 до Node 10 потребует никаких изменений в коде (главным отличием являются изменения в переменные окружения на GCF).

Node 10 представляет множество интересных новых функций, таких как асинхронные итераторы. и файловый API на основе обещаний, а также улучшения производительности и безопасности. патчи.

Ведение журнала

Если вы не использовали JSON.stringify при регистрации объектов и/или коллекций в Node.js 8, вы можете увидеть увеличение объема журнала при обновлении на Node.js 10. Это может привести к дополнительным расходам. Мы рекомендуем использовать JSON.stringify для группировки операторов журнала вместе, как показано на Написание, просмотр и ответы на журналы.

Изменения переменных среды

Среда выполнения Node.js 10 внесла изменения в переменные среды, которые предопределены средой выполнения. Видеть Переменные среды устанавливаются автоматически для полного описания различий между переменными среды, установленными среда выполнения Node.js 10 по сравнению с предыдущими средами выполнения.

Чтобы запустить ваши старые функции Node.js в среде выполнения Node.js 10 (и выше), вы может потребоваться внести изменения в любые предопределенные переменные среды, которые вы с использованием. Обновите свой код, чтобы использовать заменяющие переменные, где это возможно, или установить их самостоятельно при развертывании вашей функции. В качестве наилучшей практики мы рекомендуем вам не зависят от переменных среды, которые вы не установили явно.

Следующие переменные среды больше не задаются средой выполнения Node.js 10:

Переменная среды	Миграция
КОД_РАСПОЛОЖЕНИЯ	Установите его при развертывании функции. Ваше кодовое местоположение /srv .
ENTRY_POINT	Вместо этого используйте переменную среды FUNCTION_TARGET .
GOOGLE_CLOUD_PROJECT	Установите его при развертывании функции.
GCP_PROJECT	Установите его при развертывании функции.
GCLOUD_PROJECT	Установите его при развертывании функции.
GOOGLE_CLOUD_REGION	Установите его при развертывании функции.
FUNCTION_REGION	Установите его при развертывании функции.
НАЗВАНИЕ ФУНКЦИИ	Вместо этого используйте переменную среды K_SERVICE .
FUNCTION_IDENTITY	Установите его при развертывании функции.
FUNCTION_MEMORY_MB	Установите его при развертывании функции.
FUNCTION_TIMEOUT_SEC	Установите его при развертывании функции.
FUNCTION_TRIGGER_TYPE	Используйте переменную среды FUNCTION_SIGNATURE_TYPE вместо. Видеть Использование переменных среды для получения подробной информации об использовании.
OLDPWD	Больше не доступен.
ШЛВЛ	Больше не доступен.

js 8 runtime"> Различия в среде выполнения Node.js 8

Подпись для фоновых функций изменилась между Node.js 6 и среда выполнения Node.js 8, продолжающаяся в Node.js 10.

Пример фоновой функции Node.js 6 может выглядеть следующим образом:

 exports.nodejs6BackgroundFunction = (event, callback) => {
  пусть данные = событие.данные;
  пусть контекст = событие.контекст;
  // ... остальная часть вашей функции
};
 

Обратите внимание, что аргумент события содержит свойства данных и контекста . В среде выполнения Node.js 10 свойства data и context имеют были извлечены из объекта события и теперь включены как часть подпись функции:

 exports. nodejs8AndAboveBackgroundFunction = (данные, контекст, обратный вызов) => {
  // ... остальная часть вашей функции не изменилась
};
 

Это изменение упрощает ссылки на данных и контекста объектов ранее содержится в аргументе события . Для получения дополнительной информации см. Параметры фоновой функции.

Если вы используете сигнатуру фоновой функции Node.js 6, сделайте следующие изменения для запуска вашей функции в более новой среде выполнения Node.js:

1. Измените сигнатуру функции с (событие, обратный вызов) на (данные, контекст, обратный вызов) .

2. Изменить ссылки на event.data и event.context - data и контекст соответственно.

   No related posts.