О ЖУРНАЛЕ
Научный журнал «Медицинская радиология и радиационная безопасность» (Мedical Radiology and Radiation Safety), ISSN 1024-6177 основан в январе 1956 г. (до 30 декабря 1993 г. выходил под названием «Медицинская радиология», ISSN 0025-8334). В 2018 году журнал получил Online ISSN: 2618-9615 и был зарегистрирован как электронное сетевое издание в Роскомнадзоре 29 марта 2018 года. На его страницах публикуются оригинальные научные статьи по вопросам радиобиологии, радиационной медицины, радиационной безопасности, лучевой терапии, ядерной медицины, а также научные обзоры; в целом журнал имеет более 30 рубрик и представляет интерес для специалистов, работающих в областях медицины¸ радиационной биологии, эпидемиологии, медицинской физики и техники. С 01.07.2008 г. Издатель журнала – ФГБУ «Государственный научный центр Российской Федерации – Федеральный медицинский биофизический центр им. А.И. Бурназяна» ФМБА России. Учредитель с 1956 г. - Министерство здравоохранения РФ, а с 2008 г. по настоящее время – Федеральное медико-биологическое агентство.
Членами редакционной коллегии журнала являются ученые – специалисты, работающие в области радиационной биологии и медицины, радиационной защиты, радиационной эпидемиологии, радиационной онкологии, лучевой диагностики и терапии, ядерной медицины и медицинской физики. В состав редакционной коллегии входят: академики РАН, члены-корреспонденты РАН, доктора медицинских наук, профессора, кандидаты и доктора биологических, физико-математических наук и технических наук. Состав редколлегии постоянно пополняется за счет авторитетных специалистов, работающих в ближнем и дальнем зарубежье.
Периодичность выхода в свет – 6 номеров в год, объемом – 13,5 усл. печатных листов или 88 печатных страниц и тиражом 1000 экземпляров. Журнал имеет идентичную по содержанию полнотекстовую электронную версию, которая одновременно с печатным вариантом и цветными рисунками размещается на сайтах Научной Электронной Библиотеки (НЭБ) и сайте журнала. Распространение по подписке через Агентство «Роспечать» по договору № 7407 от 16 июня 2006 г., через индивидуальных покупателей и коммерческие структуры. Публикация статей бесплатная.
Журнал входит в Перечень ведущих российских рецензируемых научных журналов ВАК, рекомендованных для опубликования результатов диссертационных исследований. С 2008 г. журнал представлен в Интернете и индексируется в базе данных РИНЦ, а также входит в Перечень Russian Science Citation Index (RSCI), размещенной на платформе Web of Science. С 2 февраля 2018 года журнал «Медицинская радиология и радиационная безопасность" индексируется в мультидисциплинарной библиографической и реферативной базе SCOPUS.
Краткие электронные версии статей журнала с 2005 г. находятся в открытом доступе в разделе "Выпуски журнала". С 2011 года в открытом доступе представлены все выпуски журнала целиком, а с 2016 года - полнотекстовые версии научных статей. Полный текст остальных статей любого номера, начиная с 2005 г. могут приобрести подписчики только через НЭБ. Редакция журнала «Медицинская радиология и радиационная безопасность» в соответствии с договором с НЭБ поставляет ей в полном объеме выпускаемую продукцию с 2005 г. по настоящее время.
Основным рабочим языком журнала является русский, дополнительный язык – английский, который используется для написания названий статей, сведений об авторах, аннотаций, ключевых слов, списка литературы.
С 2017 г. журнал «Медицинская радиология и радиационная безопасность» перешел на цифровую идентификацию публикаций, присвоив каждой статье идентификатор цифрового объекта (DOI), что значительно ускорило поиск местонахождения статьи в Интернете. В дальнейшем в планах развития журнала «Медицинская радиология и радиационная безопасность» предполагается его издание в англоязычном варианте. С целью получения информации о публикационной активности журнала в марте 2015 года на сайте журнала был помещен счетчик обращений читателей к материалам, выложенным на сайте с 2005 г. по настоящее время. В течение 2015 – 2016 гг. в среднем было не более 100 – 170 обращений в день. Размещение ряда статей, а также электронных версий профильных монографий и сборников в открытом доступе резко увеличило число обращений на сайт журнала до 500 – 800 в день, а общее число посещений сайта к началу 2019 г. составило 527 тыс.
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ, по данным на начало 2019 г., составил 0,447, с учетом цитирования из всех источников – 0,614, а пятилетний импакт-фактор РИНЦ – 0,359.
Медицинская радиология и радиационная безопасность. 2025. Том 70. № 1
DOI:10.33266/1024-6177-2025-70-1-115-121
А.В. Петряйкин1, А.А. Баулин1, Ю.А. Васильев1, З.Р. Артюкова1,
А.К. Сморчкова1, Д.С. Семенов1, А.А. Алиханов2, Р.А. Ерижоков1,
О.В. Омелянская1
АНАЛИЗ ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
АЛГОРИТМА КОРРЕКЦИИ МЕТАЛЛИЧЕСКИХ АРТЕФАКТОВ
НА КТ-ИЗОБРАЖЕНИЯХ ДЛЯ ПЛАНИРОВАНИЯ ЛУЧЕВОЙ ТЕРАПИИ
1 Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий
Департамента здравоохранения города Москвы, Москва
2 Российская детская клиническая больница – филиал Российского национального исследовательского медицинского университета им. Н.И. Пирогова Минздрава России, Москва
Контактное лицо: Анатолий Анатольевич Баулин, e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
РЕФЕРАТ
Цель: Количественно оценить программные алгоритмы реконструкции в комбинации с алгоритмом O-MAR для коррекции металлических артефактов на КТ-изображениях и рассмотреть потенциал использования O-MAR для задач планирования лучевой терапии.
Материал и методы: Количественная оценка алгоритма подавления артефактов от металлоконструкций O-MAR выполнялась при КТ-исследованиях цилиндрического фантома диаметром 20 см, в центре которого расположен имплантат тазобедренного сустава (ТБС) с закрепленными вокруг него пробирками, содержащими различные концентрации гидрофосфата калия (K2HO4×3H2O). Параметрами оценки служили среднеквадратичное отклонение (СКО) плотности области интереса (ROI) в единицах HU и расчет степени подверженности артефактам (P). Расчет поглощенной дозы в фантоме выполнялся на станции планирования Eclipse 17.0 с использованием расчетного алгоритма ААА (Analytical Anisotropic Algorithm).
Результаты: Расчеты степени подверженности артефактам показали, что минимальное среднее значение шума наблюдалось для алгоритма реконструкции iMR в сочетании с O-MAR (31,6± 45,5 HU) и максимальное для FBP (16) без O-MAR (77,0 ± 31,1 HU). При сравнении КТ-исследований с/без О-MAR средняя рассчитанная разница поглощенной дозы для всех контрольных точек равна 0,33±1,68 % и 0,42±1,38 % при наличии имплантата ТБС для режимов FBP и iMR соответственно. Однако для зоны артефакта (темное пятно) разница составила 3,22 % для обоих режимов.
Заключение: Показано, что применение алгоритма О-MAR снижает искаженные значения рентгеновской плотности, возникшие вследствие наличия имплантата при ТБС на КТ-исследованиях. Расчет поглощенной дозы для зоны артефакта (темное пятно) показывает снижение неопределенности расчета дозы на скорректированных О-MAR исследованиях.
Ключевые слова: КТ, металлические артефакты, алгоритмы подавления артефактов, планирование лучевой терапии
Для цитирования: Петряйкин А.В., Баулин А.А., Васильев Ю.А., Артюкова З.Р., Сморчкова А.К., Семенов Д.С., Алиха-
нов А.А., Ерижоков Р.А., Омелянская О.В. Анализ возможности использования алгоритма коррекции металлических артефактов на КТ-изображениях для планирования лучевой терапии // Медицинская радиология и радиационная безопасность. 2025. Т. 70. № 1. С. 115–121. DOI:10.33266/1024-6177-2025-70-1-115-121
Список литературы
1. Rossi E., Emin S., Gubanski M., et al. Contouring Practices and Artefact Management Within a Synthetic CT-based Radiotherapy Workflow for the Central Nervous System. Radiat Oncol. 2024;19;1:27. doi: https://doi.org/10.1186/s13014-024-02422-9.
2. Goran Kolarevic, Dražan Jaroš, Bojan Pavičar, et al. Computed Tomography Simulator Conversion Curve Dependence on Scan Parameters and Phantom Dimension. Journal of Health Sciences. 2020;10;3:226-233. doi:https://doi.org/10.17532/jhsci.2020.1085.
3. Selles M., Stuivenberg V.H., Wellenberg R.H.H., et al. Quantitative Analysis of Metal Artifact Reduction in Total Hip Arthroplasty Using Virtual Monochromatic Imaging and Orthopedic Metal Artifact Reduction, a Phantom Study. Insights Imaging. 2021;12;1:171. doi:10.1186/s13244-021-01111-5.
4. John King, Shona Whittam, David Smith, Bashar Al-Qaisieh. The Impact of a Metal Artefact Reduction Algorithm on Treatment Planning for Patients Undergoing Radiotherapy of the Pelvis. Physics and Imaging in Radiation Oncology. 2022;24:138–143. doi: https://doi.org/10.1016/j.phro.2022.11.007.
5. Mark Selles, Jochen A.C. van Osch, Mario Maas, Martijn F. Boomsma, Ruud H.H. Wellenberg. Advances in Metal Artifact Reduction in CT Images: a Review of Traditional and Novel Metal Artifact Reduction Techniques. European Journal of Radiology. 2024;170:111276. doi: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2023.111276.
6. AAA Photon Dose Calculation Model in Eclipse. 2022. Treatment Planning System Wiki. URL: https://tpswiki.com/wp-content/uploads/2022/01/AAA-Algorithm.pdf.
7. Дружинина П.С., Романович И.К., Водоватов А.В., Чипига Л.А., Ахматдинов Р.Р., Братилова А.А., Рыжов С.А. Тенденции развития компьютерной томографии в Российской Федерации в 2011–2021 гг. // Радиационная гигиена. 2023. Т.16. №3. С. 101-117 [Druzhinina P.S., Romanovich I.K., Vodovatov A.V., Chipiga L.A., Akhmatdinov R.R., Bratilova A.A., Ryzhov S.A. Trends in the Development of Computed Tomography in the Russian Federation in 2011–2021. Radiatsionnaya Gigiyena = Radiation Hygiene. 2023;16;3:101-117 (In Russ.)]. https://doi.org/10.21514/1998-426X-2023-16-3-101-117.
8. Румянцев П.О. Возрастающая роль методов функциональной визуализации для навигации дистанционной радиотерапии и брахитерапии на примере рака предстательной железы // Digital Diagnostics. 2021. Т.2. №4. С. 488−497 [Rumyantsev P.O. Growing Role of Functional Imaging Methods for Navigation of Remote Radiotherapy and Brachytherapy on the Example of Prostate Cancer. Digital Diagnostics. 2021;2;4:488-497 (In Russ.)]. DOI: https://doi.org/10.17816/DD96197.
9. Meyer E., Raupach R., Lell M., Schmidt B., Kachelrieß M. Normalized Metal Artifact Reduction (NMAR) in Computed Tomography. Med. Phys. 2010;37:5482–5493. https://doi.org/10.1118/1.3484090.;
10. Charles A. Kelsey. The Physics of Radiology. Ed. H.E.Johns, J.R.Cunningham. Med Phys. 1984;731-732. https://doi.org/10.1118/1.595545
11. Wellenberg R.H.H., Hakvoort E.T., Slump C.H., Boomsma M.F., Maas M., Streekstra G.J. Metal Artifact Reduction Techniques in Musculoskeletal CT-Imaging. Eur J Radiol. 2018;107:60-69. https://doi.org/ 10.1016/j.ejrad.2018.08.010.
12. Kosmas C., Hojjati M., Young P., Abedi A., Gholamrezanezhad A., Rajiah P. Dual-Layer Spectral Computerized Tomography for Metal Artifact Reduction: Small Versus Large Orthopedic Devices. Skeletal Radiol. 2019;48;12:1981-90. https://doi.org/10.1007/s00256-019-03248-3.
13. Васильев Ю.А., Туравилова Е.В., Шулькин И.М. и др. КТ брюшной полости с признаками остеопороза позвоночника: Свидетельство о гос. рег. базы данных №2023621045. Российская Федерация. MosMedData: №2023620796: заявл. 24.03.2023: опубл. 30.03.2023; заявитель ГБУЗ г. Москвы «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий ДЗМ» [Vasil’yev Yu.A., Turavilova Ye.V., Shul’kin I.M., et al. Komp’yuternaya Tomografiya Bryushnoy Polosti s Priznakami Osteoporoza Pozvonochnika = Computed Tomography of the Abdominal Cavity with Signs of Osteoporosis of the Spine: Certificate of State registration of the Database No. 2023621045 Russian Federation. MosMedData: No. 2023620796. Declared. 24.03.2023. Published. 30.03.2023. Applicant Scientific and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of the Moscow Department of Healthcare (In Russ.)].
14. Годзенко А.В., Петряйкин А.В., Морозов С.П. и др. Остеоденситометрия (Лучшие практики лучевой и инструментальной диагностики): Методические рекомендации. М.: Научно-практический центр медицинской радиологии, 2017. 26 с. [Godzenko A.V., Petryaykin A.V., Morozov S.P., et al. Osteodensitometriya (Luchshiye Praktiki Luchevoy i Instrumental’noy Diagnostiki) = Osteodensitometry (Best Practices of Radiation and Instrumental Diagnostics). Methodological Recommendations. Moscow, Scientific and Practical Center of Medical Radiology Publ., 2017. 26 p. (In Russ.)].
15. Васильев Ю.А., Владзимирский А.В., Артюкова З.Р. и др. Диагностика и скрининг остеопороза по результатам компьютерной томографии органов брюшной полости: Методические рекомендации // Серия «Лучшие практики лучевой и инструментальной диагностики». Вып.132. М.: Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий ДЗМ, 2023. 29 с. [Vasil’yev Yu.A., Vladzimirskiy A.V., Artyukova Z.R., et al. Diagnostika i Skrining Osteoporoza po Rezul’tatam Komp’yuternoy Tomografii Organov Bryushnoy Polosti = Diagnostics and Screening of Osteoporosis Based on the Results of Computed Tomography of the Abdominal Organs. Methodological Recommendations. Series “Best Practices in Radiation and Instrumental Diagnostics”. Issue 132. Moscow, Scientific and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of the Department of Health of Moscow Publ., 2023. 29 p. (In Russ.)].
16. Крупин К.Н., Кислов М.А. Конечно-элементный анализ формирования локального остеопороза при хирургическом лечении в области перелома малоберцовой кости // Судебная медицина. 2020. Т.6. №3. C. 58-61 [Krupin K.N., Kislov M.A. Finite Element Analysis of the Formation of Local Osteoporosis During Surgical Treatment in the Area of a Fracture of the Fibula. Sudebnaya Meditsina = Forensic Medicine. 2020;6;3:58-61 (In Russ.)]. doi: 10.19048/fm327.
17. Васильев Ю.А., Семенов Д.С., Ахмад Е.С., Панина О.Ю., Сергунова К.А., Петряйкин А.В. Метод оценки влияния алгоритмов подавления артефактов от металлов в КТ на количественные характеристики изображений // Медицинская техника. 2020. №4. С. 43-45 [Vasil’yev Yu.A., Semenov D.S., Akhmad Ye.S., Panina O.Yu., Sergunova K.A., Petryaykin A.V. Method for Assessing the Impact of Metal Artifact Suppression Algorithms in Computed Tomography on Quantitative Image Characteristics. Meditsinskaya Tekhnika = Medical Equipment. 2020;4:43-45 (In Russ.)].
18. Bolstad K., Flatabo S., Aadnevik D., Dalehaug I., Vetti N. Metal Artifact Reduction in CT, a Phantom Study: Subjective and Objective Evaluation of Four Commercial Metal Artifact Reduction Algorithms when Used on Three Different Orthopedic Metal Implants. Acta Radiol. 2018;59;9:1110-1118. doi:10.1177/0284185117751278.
19. Shim E., Kang Y., Ahn J.M., et al. Metal Artifact Reduction for Orthopedic Implants (O-Mar): Usefulness in CT Evaluation of Reverse Total Shoulder Arthroplasty. American Journal of Roentgenology. 2017;209;4:860-866. doi:10.2214/ajr.16.17684.
20. Huang Jessie Y., Kerns James R., Nute Jessica L., et al. An Evaluation of Three Commercially Available Metal Artifact Reduction Methods for CT Imaging. Physics in Medicine and Biology. 2015;60;3:1047–1067. doi:10.1088/0031-9155/60/3/1047.
21. Feldhaus F.W., Böning G., Kahn J., et al. Improvement of Image Quality and Diagnostic Confidence Using Smart Mar – a Projection-Based CT Protocol in Patients with Orthopedic Metallic Implants in Hip, Spine, and Shoulder. Acta Radiologica. 2020;61;10:1421-1430. doi:10.1177/0284185120903446.
22. Andersson Karin M., Norrman Eva, Geijer Håkan, et al. Visual Grading Evaluation of Commercially Available Metal Artefact Reduction Techniques in Hip Prosthesis Computed Tomography. The British Journal of Radiology. 2016;89;1063:20150993. doi:10.1259/bjr.20150993.
23. Akdeniz Yucel, Yegingil Ilhami, Yegingil Zehra. Effects of Metal Implants and a Metal Artifact Reduction Tool on Calculation Accuracy of AAA and Acuros XB Algorithms in Small Fields. Medical Physics. 2019;46;11:5326-5335. doi:10.1002/mp.13819.
24. Li B., Huang J., Ruan J., et al. Dosimetric Impact of CT Metal Artifact Reduction for Spinal Implants in Stereotactic Body Radiotherapy Planning. Quant Imaging Med Surg. 2023;13;12:8290-8302. doi: 10.21037/qims-23-442.
25. Ziemann C., Stille M., Cremers F., et al. Improvement of Dose Calculation in Radiation Therapy Due to Metal Artifact Correction Using the Augmented Likelihood Image Reconstruction. Journal of Applied Clinical Medical Physics. 2018;19;3:227–233. doi:10.1002/acm2.12325.
26. Baer E., Schwahofer A., Kuchenbecker S., Haering P. Improving Radiotherapy Planning in Patients with Metallic Implants using the Iterative Metal Artifact Reduction (iMAR) Algorithm. Biomed Phys & Eng Express. 2015;1:025206. doi:10.1088/2057-1976/1/2/025206.
27. Ulmer W., Pyyry J., Kaissl W. A 3D Photon Superposition Convolution Algorithm and its Foundation on Results of Monte Carlo Calculations. Phys Med Biol. 2005;50:1767–90. doi: 10.1088/0031-9155/50/8/010.
PDF (RUS) Полная версия статьи
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Финансирование. Данная статья подготовлена авторским коллективом в рамках НИОКР «Разработка и создание аппаратно-программного комплекса для оппортунистического скрининга остеопороза», (№ ЕГИСУ: 123031400007-7) в соответствии с Приказом от 21.12.2022 г. № 1196 «Об утверждении государственных заданий, финансовое обеспечение которых осуществляется за счет средств бюджета города Москвы государственным бюджетным (автономным) учреждениям подведомственным Департаменту здравоохранения города Москвы, на 2023 год и плановый период 2024 и 2025 годов» Департамента здравоохранения города Москвы.
Участие авторов. Cтатья подготовлена с равным участием авторов.
Поступила: 20.10.2024. Принята к публикации: 25.11.2024.