Использование магнитно-резонансной томографии органов грудной клетки при выявлении очагов SARS-CoV-2 пневмонии

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

ОБОСНОВАНИЕ. Большинство методов лучевой диагностики подвергают пациентов лучевой нагрузке. В частности, компьютерная томография (КТ), используемая как «золотой стандарт» диагностики признаков SARS-CoV-2 пневмонии, является источником высокой лучевой нагрузки [1–5]. Магнитно-резонансная томография (МРТ) может служить альтернативой для определённых групп пациентов (дети, беременные женщины), которым рекомендована минимизация лучевой нагрузки [7–9].

ЦЕЛЬ ― оценка чувствительности различных импульсных последовательностей МРТ для выявления основных типов повреждения лёгких при вирусной пневмонии COVID-19 («матовое стекло», консолидация). Определена также наиболее оптимальная импульсная последовательность для диагностики и динамического контроля состояния пациентов, перенёсших данное заболевание.

МЕТОДЫ. В мультицентровое проспективное исследование включили 25 пациентов (6 мужчин и 19 женщин). Одному пациенту провели КТ- и МРТ-исследование органов грудной клетки. КТ выполнена с использованием стандартного протокола на компьютерном томографе GE Revolution EVO (128 срезов). МРТ-изображения получены при помощи магнитно-резонансных томографов (GE и Philips) с индукцией магнитного поля 3Тл. Протокол включал импульсные последовательности: T2 WI, T1 WI, DWI, DIXON, динамическую МРТ. Затем МРТ-изображения сопоставляли с изображениями, полученными при КТ. Каждый очаг рассматривали индивидуально. Для достижения большей достоверности полученные на разных аппаратах изображения рассматривали отдельно и чувствительность каждой импульсной последовательности для обоих исследуемых видов повреждений («матовое стекло», консолидация) оценивали независимо. Для выявления наиболее чувствительной последовательности использовали Q-критерий Кокрена и post-hoc тест Мак-Немара.

РЕЗУЛЬТАТЫ. Самые высокие уровни чувствительности, по сравнению с другими последовательностями (p<0,05), выявленные на томографах GE для очагов «матовое стекло», составили: T2 (57,80%) и DIR (62,5%), но разница не была статистически достоверной (р>0,05). Чувствительность для очагов консолидации была достоверно ниже при использовании последовательности DIXON в фазе (15,6%; р<0,05), остальные последовательности не демонстрировали достоверной разницы между собой (р>0,05). Самые высокие уровни чувствительности, по сравнению с другими последовательностями (p<0,05), получены на томографах Philips для очагов «матовое стекло», они составили: T2 (71,30%) и SPAIR (76,3%), для очагов консолидации: DIR (57,5%), но достоверность разницы между ними не подтверждена.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Таким образом, более высокие значения чувствительности относительно прочих последовательностей установлены для T2 (до 76,6%), DWI (до 68,6%), SPAIR (до 79,7%) для группы очагов типа «матового стекла».

Об авторах

О. Ю. Панина

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы

Email: nikitenkoir@yandex.ru
Россия, 127051, Москва, ул. Петровка, д.24, стр.1

И. Р. Никитенко

Российский национальный научно-исследовательский университет им. Н.И. Пирогова

Email: nikitenkoir@yandex.ru
Россия, 117997, Москва, ул. Островитянова, 1

Ю. А. Васильев

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы

Email: nikitenkoir@yandex.ru
Россия, 127051, Москва, ул. Петровка, д.24, стр.1

Е. С. Ахмад

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы

Автор, ответственный за переписку.
Email: nikitenkoir@yandex.ru
Россия, 127051, Москва, ул. Петровка, д.24, стр.1

Список литературы

  1. Xie Z, Sun H, Wang J, et al. A novel CT-based radiomics in the distinction of severity of coronavirus disease 2019 (COVID-19) pneumonia. BMC Infect Dis. 2021;21(1):608. doi: 10.1186/s12879-021-06331-0
  2. Dong D, Tang Z, Wang S, et al. The Role of Imaging in the Detection and Management of COVID-19: A Review. IEEE Rev Biomed Eng. 2021;14:16–29. doi: 10.1109/RBME.2020.2990959
  3. Kanne JP, Bai H, Bernheim A, et al. COVID-19 Imaging: What We Know Now and What Remains Unknown. Radiology. 2021;299:E262–279. doi: 10.1148/RADIOL.2021204522
  4. Long C, Xu H, Shen Q, et al. Diagnosis of the Coronavirus disease (COVID-19): rRT-PCR or CT? Eur J Radiol. 2020;126:108961. doi: 10.1016/j.ejrad.2020.108961
  5. Kalra MK, Homayounieh F, Arru C, Holmberg O, Vassileva J. Chest CT practice and protocols for COVID-19 from radiation dose management perspective. Eur Radiol. 2020;30:1. doi: 10.1007/S00330-020-07034-X
  6. Zhou Y, Zheng Y, Wen Y, et al. Radiation dose levels in chest computed tomography scans of coronavirus disease 2019 pneumonia: A survey of 2119 patients in Chongqing, southwest China. Medicine (Baltimore). 2021;100:e26692. doi: 10.1097/MD.0000000000026692
  7. Vasilev YuA, Sergunova KA, Bazhin AV, et al. Chest MRI of patients with COVID-19. Magn Reson Imaging. 2021;79:13–19. doi: 10.1016/j.mri.2021.03.005
  8. Fields BKK, Demirjian NL, Dadgar H, Gholamrezanezhad A. Imaging of COVID-19: CT, MRI, and PET. Semin Nucl Med. 2021;51:312. doi: 10.1053/J.SEMNUCLMED.2020.11.003
  9. Vasilev YA, Bazhin AV, Masri AG, et al. Chest MRI of a pregnant woman with COVID-19 pneumonia. Digital Diagnostics. 2020;1(1):61–68. doi: 10.17816/dd46800

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Панина О.Ю., Никитенко И.Р., Васильев Ю.А., Ахмад Е.С., 2022

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».