肺动脉急性栓塞的影像学诊断方法的应用

封面图片

如何引用文章

全文:

详细

肺动脉栓塞是由各种来源的血栓引起的肺动脉阻塞，通常源自下肢和盆腔的大型静脉。本文简要回顾了现有的影像学方法在诊断该病理中的应用，并分析了俄罗斯和国外学者的研究成果。文章回顾了急性肺动脉栓塞患者风险分层的诊断算法、特点及其难点，强调了该病理影像学诊断中的关键点以及评估其重症程度的标准。特别展示了新兴的通气血流影像学方法，如双能量计算机断层扫描肺动脉造影、减影计算机断层扫描肺动脉造影，以及磁共振肺动脉造影。尽管现有传统的急性肺动脉栓塞诊断方法依然广泛应用，但补充和替代性的影像学技术正在逐步成为日常临床工作的重要部分。尤其是减影计算机断层扫描肺动脉造影技术，它能够通过构建碘影像图来间接评估血流灌注，并且在临床实践中的应用经验不断丰富。因此，本文探讨了在急性肺动脉栓塞诊断中使用不同影像学方法的合理性，分析了这些方法的优势，并展望了它们在急救医学中的应用前景。

作者简介

Anait A. Oganesyan

Pirogov Municipal Clinical Hospital No. 1

编辑信件的主要联系方式.
Email: talilen@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1896-023X
SPIN 代码: 6531-2957
俄罗斯联邦, Moscow

Valentin E. Sinitsyn

Lomonosov Moscow State University

Email: vsini@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5649-2193
SPIN 代码: 8449-6590

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

俄罗斯联邦, Moscow

Elena A. Mershina

Lomonosov Moscow State University

Email: Elena_Mershina@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1266-4926
SPIN 代码: 6897-9641

MD, Cand. Sci. (Medicine), Assistant Professor

俄罗斯联邦, Moscow

Ekaterina S. Pershina

Pirogov Municipal Clinical Hospital No. 1

Email: pershina@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3952-6865
SPIN 代码: 7311-9276

MD, Cand. Sci. (Medicine)

俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. Vertkin AL, Gritsanchuk AM. Tromboembolism: an epidemic that everyone is silent about. The Russian Archives of Internal Medicine. 2014;(1):33–39. (In Russ.) doi: 10.20514/2226-6704-2014-0-1-33-39 EDN: TBCLKL
  2. Goldhaber SZ, Visani L, De Rosa M. Acute pulmonary embolism: clinical outcomes in the International Cooperative Pulmonary Embolism Registry (ICOPER). The Lancet. 1999;353(9162):1386–1389. doi: 10.1016/S0140-6736(98)07534-5 EDN: DAROEL
  3. Kucher N, Rossi E, De Rosa M, Goldhaber SZ. Massive pulmonary embolism. Circulation. 2006;113(4):577–582. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.105.592592
  4. Bajc M, Schümichen C, Grüning T, et al. EANM guideline for ventilation/perfusion single-photon emission computed tomography (SPECT) for diagnosis of pulmonary embolism and beyond. European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging. 2019;46(12):2429–2451. doi: 10.1007/s00259-019-04450-0 EDN: QGKIJW
  5. Mukhametshina GA, Amirov NB, Frolova EB, et al. The qustion of pulmonary artery tromboembolism. The Bulletin of Contemporary Clinical Medicine. 2013;6(4):67–73. EDN: RCKYBF
  6. Zhuravkov YuL, Koroleva AA. Modern principles of diagnosis and treatment of the acute pulmonary thromboembolism. Military Medicine. 2014;3(32):112–116. EDN: SLQPTP
  7. Sukhova MB, Trofimova TN. Modern aspects of MSCT diagnostics of acute massive pulmonary embolism. Diagnostic radiology and radiotherapy. 2021;12(4):7–14. doi: 10.22328/2079-5343-2021-12-4-7-14 EDN: OHOTRM
  8. Bokeriya LA, Zatevakhin II, Kirienko AI, et al. Russian clinical guidelines for the diagnosis, treatment and prevention of venous thromboembolic complications (VTEC). Flebologiya. 2015;9(4-2):1–52 (In Russ.) EDN: XIOPYZ
  9. Tyurin IE. Pulmonary embolism: possibilities of radiological diagnostics. Atmosfera. Pul'monologiya i allergologiya. 2005;(4):20–24 (In Russ.) EDN: OOPMTF
  10. Heit JA. Venous thromboembolism epidemiology: implications for prevention and management. Seminars in thrombosis and hemostasis. 2002;28 Suppl. 2:3–13. doi: 10.1055/s-2002-32312
  11. Sweet PH 3rd, Armstrong T, Chen J, et al. Fatal pulmonary embolism update: 10 years of autopsy experience at an academic medical center. JRSM Short Reports. 2013;4(9):2042533313489824. doi: 10.1177/2042533313489824
  12. Konstantinides SV, Meyer G, Becattini C, et al. 2019 ESC Guidelines for the diagnosis and management of acute pulmonaryembolism developed in collaboration with the European Respiratory Society (ERS). Russian Journal of Cardiology. 2020;25(8):180–239. doi: 10.15829/1560-4071-2020-3848 EDN: NXTZZJ
  13. Ceriani E, Combescure C, Le Gal G, et al. Clinical prediction rules for pulmonary embolism: a systematic review and meta-analysis. Journal of Thrombosis and Haemostasis. 2010;8(5):957–970. doi: 10.1111/j.1538-7836.2010.03801.x
  14. Quezada CA, Bikdeli B, Barrios D, et al. Meta-analysis of prevalence and short-term prognosis of hemodynamically unstable patients with symptomatic acute pulmonary embolism. The American Journal of Cardiology. 2019;123(4):684–689. doi: 10.1016/j.amjcard.2018.11.009
  15. Singh R, Nie RZ, Homayounieh F, et al. Quantitative lobar pulmonary perfusion assessment on dual-energy CT pulmonary angiography: applications in pulmonary embolism. European Radiology. 2020;30(5):2535–2542. doi: 10.1007/s00330-019-06607-9 EDN: QVXDOT
  16. Tafur AJ, Shamoun FE, Patel SI, et al. Catheter-directed treatment of pulmonary embolism: a systematic review and meta-analysis of modern literature. Clinical and Applied Thrombosis/Hemostasis. 2016;23(7):821–829. doi: 10.1177/1076029616661414
  17. Kröger JR, Hickethier T, Pahn G, et al. Influence of spectral detector CT based monoenergetic images on the computer-aided detection of pulmonary artery embolism. European Journal of Radiology. 2017;95:242–248. doi: 10.1016/j.ejrad.2017.08.034
  18. Qanadli S, El Hajjam M, Vieillard-Baron A, et al. New CT index to quantify arterial obstruction in pulmonary embolism. American Journal of Roentgenology. 2001;176(6):1415–1420. doi: 10.2214/ajr.176.6.1761415
  19. Frank Peacock W, Coleman CI, Diercks DB, et al. Emergency department discharge of pulmonary embolus patients. Academic Emergency Medicine. 2018;25(9):995–1003. doi: 10.1111/acem.13451
  20. Torbicki A, Perrier A, Konstantinides S, et al. Guidelines on the diagnosis and management of acute pulmonary embolism: the task force for the diagnosis and management of acute pulmonary embolism of the European Society of Cardiology (ESC). European Heart Journal. 2008;29(18):2276–2315. doi: 10.1093/eurheartj/ehn310
  21. Giordano J, Khung S, Duhamel A, et al. Lung perfusion characteristics in pulmonary arterial hypertension (PAH) and peripheral forms of chronic thromboembolic pulmonary hypertension (pCTEPH): dual-energy CT experience in 31 patients. European Radiology. 2017;27(4):1631–1639. doi: 10.1007/s00330-016-4500-6 EDN: WXUBJW
  22. Pietersen PI, Goyard C, Gill T, et al. The CT revolution: the role of PIOPED II in establishing CT pulmonary angiography as the reference standard for pulmonary embolism diagnosis. Breathe (Sheff). 2024; 20(1):230228. doi: 10.1183/20734735.0228-2023 EDN: LNAYLM
  23. Viteri-Ramírez G, García-Lallana A, Simón-Yarza I, et al. Low radiation and low-contrast dose pulmonary CT angiography: comparison of 80 kVp/60 ml and 100 kVp/80 ml protocols. Clinical Radiology. 2012;67(9):833–839. doi: 10.1016/j.crad.2011.11.016
  24. Gietema HA, Walraven KHM, Posthuma R, et al. Dual-energy computed tomography compared to lung perfusion scintigraphy to assess pulmonary perfusion in patients screened for endoscopic lung volume reduction. Respiration. 2021;100(12):1186–1195. doi: 10.1159/000517598 EDN: HCPPYM
  25. Im DJ, Hur J, Han K, et al. Prognostic value of dual-energy CT-based iodine quantification versus conventional CT in acute pulmonary embolism: a propensity-match analysis. Korean Journal of Radiology. 2020;21(9):1095. doi: 10.3348/kjr.2019.0645 EDN: ZLWQQL
  26. Zhang LJ, Zhou CHSH, Schoepf UJ, et al. Dual-energy CT lung ventilation/perfusion imaging for diagnosing pulmonary embolism. European Radiology. 2013;23(10):2666–2675. doi: 10.1007/s00330-013-2907-x EDN: HTDZSY
  27. Yang GF, Yang X, Zhang LJ, et al. Pulmonary enhancement imaging with dual energy CT for the detection of pulmonary embolism in a rabbit model. Academic Radiology. 2011;18(5):605–614. doi: 10.1016/j.acra.2010.12.012
  28. Nikolaou K, Tiem S, Sommer W, et al. Diagnosing pulmonary embolism: new computed tomography applications. Journal of Thoracic Imaging. 2010;25(2):151–160. doi: 10.1097/RTI.0b013e3181d9ca1d
  29. Zhang LJ, Wang ZJ, Zhou CS, et al. Evaluation of pulmonary embolism in pediatric patients with nephrotic syndrome with dual energy CT pulmonary angiography. Academic Radiology. 2012;19(3):341–348. doi: 10.1016/j.acra.2011.11.002
  30. Ruggiero A, Screaton NJ. Imaging of acute and chronic thromboembolic disease: state of the art. Clinical Radiology. 2017;72(5):375–388. doi: 10.1016/j.crad.2017.02.011
  31. Otrakji A, Digumarthy SR, Lo Gullo R, et al. Dual-energy CT: spectrum of thoracic abnormalities. RadioGraphics. 2016;36(1):38–52. doi: 10.1148/rg.2016150081
  32. Rassouli N, Etesami M, Dhanantwari A, Rajiah P. Detector-based spectral CT with a novel dual-layer technology: principles and applications. Insights into Imaging. 2017;8(6):589–598. doi: 10.1007/s13244-017-0571-4 EDN: RIGZBG
  33. Ermolaev VL, Stolin AV, Shurygina EP, et al. Capabilities of traditional integrated approach to diagnosis and management of acute pulmonary embolism. Ural Medical Journal. 2010;7(72):58–62. EDN: MWJYVB
  34. Zabavskaya OA, Sharifullin FA, Kokov LS. Capabilities of multispiral computer tomography in differential diagnosis of pulmonary embolism. In: Proceedings of the scientific and practical conference «New technologies in emergency and urgent medical care». Suzdal, 2016 Apr 21–22. Moscow: N.V. Sklifosovsky Research Institute of Emergency Care. P. 131–132. (In Russ.)
  35. Perrier A, Howarth N, Didier D, et al. Performance of helical computed tomography in unselected outpatients with suspected pulmonary embolism. Annals of Internal Medicine. 2001;135(2):88. doi: 10.7326/0003-4819-135-2-200107170-00008
  36. Van Strijen MJ, De Monye W, Kieft GJ, et al. Accuracy of single-detector spiral CT in the diagnosis of pulmonary embolism: a prospective multicenter cohort study of consecutive patients with abnormal perfusion scintigraphy. Journal of Thrombosis and Haemostasis. 2005;3(1):17–25. Corrected and republished from: Journal of Thrombosis and Haemostasis. 2005;3(3):622. doi: 10.1111/j.1538-7836.2004.01064.x
  37. Mullins MD, Becker DM, Hagspiel KD, Philbrick JT. The role of spiral volumetric computed tomography in the diagnosis of pulmonary embolism. Archives of Internal Medicine. 2000;160(3):293–298. doi: 10.1001/archinte.160.3.293
  38. Prokop M, Galanski M, editors. Spiral and multislice computer tomography of the body. New York: Thieme; 2003.
  39. Kelly AM. Imaging in thromboembolic disease. Imaging Med. 2011;3(1):31–50.
  40. Gottschalk A, Sostman HD, Coleman RE, et al. Ventilation-perfusion scintigraphy in the PIOPED study. Part II. Evaluation of the scintigraphic criteria and interpretations. J Nucl Med. 1993;34(7):1119–1126.
  41. Waterstram-Rich KM, Gilmore D. Respiratory system. In: Gilmore D, Waterstram-Rich KM. Nuclear Medicine and PET/CT: technology and techniques. 8th ed. St. Louis, MO: Mosby Elsevier; 2016. P. 475–487.
  42. Chan K, Ioannidis S, Coghlan JG, et al. Pulmonary arterial hypertension with abnormal V/Q single-photon emission computed tomography. JACC: Cardiovascular Imaging. 2018;11(10):1487–1493. doi: 10.1016/j.jcmg.2017.07.026 EDN: RDHSTD
  43. Yu L, Leng S, McCollough CH. Dual-energy CT–based monochromatic imaging. American Journal of Roentgenology. 2012;199(suppl. 5):S9–S15. doi: 10.2214/AJR.12.9121
  44. Lenga L, Trapp F, Albrecht MH, et al. Single- and dual-energy CT pulmonary angiography using second- and third-generation dual-source CT systems: comparison of radiation dose and image quality. European Radiology. 2019;29(9):4603–4612. doi: 10.1007/s00330-018-5982-1 EDN: YGLIHW
  45. Weidman EK, Plodkowski AJ, Halpenny DF, et al. Dual-energy CT angiography for detection of pulmonary emboli: incremental benefit of iodine maps. Radiology. 2018;289(2):546–553. doi: 10.1148/radiol.2018180594
  46. Masy M, Giordano J, Remy J, et al. Dual-energy CT (DECT) lung perfusion in pulmonary hypertension: concordance rate with V/Q scintigraphy in diagnosing chronic thromboembolic pulmonary hypertension (CTEPH). European Radiology. 2018;28(12):5100–5110. doi: 10.1007/s00330-018-5467-2 EDN: HBNJYG
  47. Takx RAP, Henzler T, Schoepf UJ, et al. Predictive value of perfusion defects on dual energy CTA in the absence of thromboembolic clots. Journal of Cardiovascular Computed Tomography. 2017;11(3):183–187. doi: 10.1016/j.jcct.2017.04.005
  48. Mershina EA, Sinitsyn VE, Plotnikova ML,et al. Use of dual-energy computed tomographic angiopulmonography in patients with chronic thromboembolic pulmonary hypertension before and after pulmonary artery thromboendarterectomy. Journal of Radiology and Nuclear Medicine. 2013;2:27–31. EDN: RGQWTT
  49. Ohno Y, Ozawa Y, Nagata H, et al. Area-detector computed tomography for pulmonary functional imaging. Diagnostics. 2023;13(15):2518. doi: 10.3390/diagnostics13152518 EDN: LXLBNJ
  50. Hong YJ, Shim J, Im DJ, et al. Dual-energy CT for pulmonary embolism: current and evolving clinical applications. Korean Journal of Radiology. 2021;22(9):1555–1568. doi: 10.3348/KJR.2020.1512 EDN: EFSHLY
  51. Tamura M, Yamada Y, Kawakami T, et al. Diagnostic accuracy of lung subtraction iodine mapping CT for the evaluation of pulmonary perfusion in patients with chronic thromboembolic pulmonary hypertension: correlation with perfusion SPECT/CT. International Journal of Cardiology. 2017;243:538–543. doi: 10.1016/j.ijcard.2017.05.006
  52. Shahin Y, Johns C, Karunasaagarar K, et al. IodiNe subtraction mapping in the diagnosis of pulmonary chronIc thRomboEmbolic disease (INSPIRE): rationale and methodology of a cross-sectional observational diagnostic study. Contemporary Clinical Trials Communications. 2019;15:100417. doi: 10.1016/j.conctc.2019.100417
  53. Tsuchiya N, van Beek EJR, Ohno Y, et al. Magnetic resonance angiography for the primary diagnosis of pulmonary embolism: a review from the international workshop for pulmonary functional imaging. World Journal of Radiology. 2018;10(6):52–64. doi: 10.4329/wjr.v10.i6.52
  54. Fu Q, Cheng Q, Kong X, et al. Diagnostic accuracy of true fast imaging with steady-state precession, MR pulmonary angiography and volume-interpolated body examination for pulmonary embolism compared with CT pulmonary angiography. Experimental and Therapeutic Medicine. 2020;21(1):42. doi: 10.3892/etm.2020.9474 EDN: VLQMDT

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1

下载 (173KB)
索引源数据
3. Fig. 2

下载 (188KB)
索引源数据
4. Fig. 3

下载 (257KB)
索引源数据
5. Fig. 4

下载 (180KB)
索引源数据
6. Fig. 5

下载 (116KB)
索引源数据
7. Fig. 6

下载 (74KB)
索引源数据

版权所有 © Eco-Vector, 2025

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

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».