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.
Выпуски журналов
Медицинская радиология и радиационная безопасность. 2022. Том 67. № 6
DOI:10.33266/1024-6177-2022-67-6-51-61
Н.В. Денисова
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ ФАНТОМЫ ДЛЯ МЕДИЦИНСКОЙ РАДИОЛОГИИ
Институт теоретической и прикладной механики им. С.А. Христиановича СО РАН, Новосибирск
Новосибирский государственный университет, Новосибирск
Контактное лицо: Наталья Васильевна Денисова, e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
РЕФЕРАТ
Представлен краткий обзор развития вычислительных антропоморфных фантомов для исследований в области медицинской визуализации, радиационной дозиметрии и планирования лучевой терапии. В медицинской радиологии клинические методы исследований ограничены из-за радиационного воздействия на пациентов и персонал, поэтому большие усилия направлены на развитие метода математического моделирования. Вычислительные фантомы используются в имитационном моделировании в качестве виртуальных пациентов. Этот новый способ исследований в медицине открывает огромные возможности в развитии высоких технологий. За последнее десятилетие в мире сформировалось несколько ведущих групп, которые имеют лицензированные семейства именных антропоморфных фантомов для радиационной дозиметрии и планирования лучевой терапии. В обзоре рассматриваются работы почти всех основных разработчиков вычислительных фантомов в мире и в России. Особое внимание уделено развитию вычислительных фантомов для исследований в области медицинской визуализации (ОФЭКТ, ПЭТ).
Ключевые слова: ядерная медицина, вычислительные антропоморфные фантомы, математическое моделирование
Для цитирования: Денисова Н.В. Вычислительные фантомы для медицинской радиологии // Медицинская радиология и радиационная безопасность. 2022. Т. 67. № 6. С. 51–61. DOI:10.33266/1024-6177-2022-67-6-51-61
Список литературы
1. Румянцев П.О., Трухин А.А., Сергунова К.А., Сирота Я.И., Макарова Н.М., Бубнов А.А., Семенов Д.С., Ахмад Е.С. Фантомы в ядерной медицине // Медицинская радиология и радиационная безопасность. 2020. Т.65, № 2. С. 62–67.
2. Haydel L. Moore 3d Prints First Full ‘Human’ For Radiation Therapy Research // Louisiana State University. 2018.
3. Xu X.G. An Exponential Growth of Computational Phantom Research in Radiation Protection, Imaging, and Radiotherapy: a Review of the Fifty-Year History // Phys. Med. Biol. 2014. V.59, No. 18. P. R233-302. doi: 10.1088/0031-9155/59/18/R233.
4. Kainz W., Neufeld E., Bolch W.E., Graff C.G., Chan Hyeong Kim, Niels Kuster, Bryn Lloyd, Tina Morrison, Paul Segars, Yeon Soo Yeom, Maria Zankl, Xu X. George, Benjamin M.W. Tsui. Advances in Computational Human Phantoms and Their Applications in Biomedical Engineering‒A Topical Review // IEEE Trans. Rad. Plasma Med. Sci. 2019. V.3, No. 1. P. 1-23.
5. Handbook of Anatomical Models for Radiation Dosimetry (Series in Medical Physics and Biomedical Engineering) / Ed. Xu X. George, Keith F. Eckerman. CRC Press, 2009. ISBN 9781420059793.
6. Fisher H.L.J., Snyder W.S. 1966 Variation of Dose Delivered by 137Cs as a Function of Body Size from Infancy to Adulthood. Health Physics Division Annual Progress Report for Period Ending July 31, 1966 // Oak Ridge National Laboratory. 1966. 221–228.
7. Billings M.P., Yucker W.R. The Computerized Anatomical Man (CAM) model NASA CR-134043. Houston, TX: National Aeronautics and Space Administration, 1973.
8. Kramer R., Zankl M., Williams G., Drexler G. The male (ADAM) and Female (EVA) Adult Mathematical Phantoms GSF-Report S-885 // The Calculation of Dose from External Photon Exposures Using Reference Human Phantoms and Monte Carlo Methods. Part I. Neuherberg: Institut Fuer Strahlenschutz, GSF-Forschungszentrum fuer Umwelt und Gesundheit, 1982.
9. Tsui B.M., Terry J.A., Gullberg G.T. Evaluation of Cardiac Cone-Beam Single Photon Emission Computed Tomography Using Observer Performance Experiments and Receiver Operating Characteristic Analysis // Inv. Radiol. 1993. No. 28. 1101–1112.
10. Pretorius P.H., Xia W., King M.A., Tsui B.M., Pan T.S., Villegas B.J. Evaluation of Right and Left Ventricular Volume and Ejection Fraction Using A Mathematical Cardiac Torso Phantom // J. Nucl. Med. 1997. No. 38. P. 1528–1535.
11. Park S., Lee J.K., Lee C. Development of a Korean Adult Male Computational Phantom For Internal Dosimetry Calculation // Radiat. Prot. Dosim. 2006. No. 121. P. 257–264.
12. Hirata A., Ito N., Fujiwara O., Nagaoka T., Watanabe S. Conservative Estimation of Whole-Body-Averaged SARs in Infants with a Homogeneous and Simple-Shaped Phantom in the GHz Region // Phys. Med. Biol. 2008. No. 53. P. 7215–7223.
13. Qiu R., Li J., Zhang Z., Wu Z., Zeng Z., Fan J. Photon SAF Calculation Based on the Chinese Mathematical Phantom and Comparison with the ORNL Phantoms // Health. Phys. 2008. No. 95. P. 716–724.
14. Евсеенко Л.В., Куракин А.А., Тултаев А.В., Черняев А.П. Математическая модель фантома человека в радионуклидной диагностике и терапии. М.: Препринт НИИЯФ МГУ, 2002. С. 1–62.
15. Денисова Н.В., Курбатов В.П., Терехов И.Н. Развитие математического фантома для моделирования процедуры обследования пациентов методом ОФЭКТ в кардиологии // Медицинская физика. 2014. № 2. С. 55-62.
16. Denisova N., Ondar M., Hunor Kertesz, Thomas Beyer. Development of Anthropomorphic Mathematical Phantoms for Simulations of Clinical Cases in Diagnostic Nuclear Medicine // Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization. 2022. DOI: 10.1080/21681163.2022.2074308.
17. Denisova N.V., Ansheles A.A. A Study of False Apical Defects in Myocardial Perfusion Imaging with SPECT/CT // Biomed. Phys. Eng. Express. 2018. No. 4. P. 065018.
18. Denisova N.V., Ansheles A.A., Sergienko V., Kertész H., Beyer T., Kolinko I. Artefacts Reduction in Cardiac SPECT Images by Using a Novel Reconstruction Algorithm Maximum a Posteriori with Local Regularization // EJNMMI. 2019. V.46, No. Suppl 1. P. S62-S63.
19. Denisova N., Kertész H., Beyer T. Local Statistical Regularization Method for Solving Image Reconstruction Problems in Emission Tomography with Poisson Data // AIP Conference Proceedings. 2021. V.2351, No. 1. https://doi.org/10.1063/5.0052104.
20. Williams G., Zankl M., Abmayr W., Veit R., Drexler G. The Calculation of Dose from External Photon Exposures Using Reference and Realistic Human Phantoms and Monte Carlo Methods // Phys. Med. Biol. 1986. No. 31. P. 449–452.
21. Petoussi-Henss N., Zankl M., Fill U., Regulla D. The GSF Family of Voxel Phantoms // Phys. Med. Biol. 2002. No. 47. P. 89–106.
22. Zankl M., Veit R., Williams G., et al. The Construction of Computer Tomographic Phantoms and Their Application in Radiology and Radiation Protection // Radiat. Environ. Biophys. 1988. No. 27, 153–164.
23. Zankl M., Wittmann A. The Adult Male Voxel Model ‘GOLEM’ Segmented from Whole-Body CT Patient Data // Radiat Environ Biophys. 2001.
No. 40. P. 153-162.
24. ICRP, 2009. Adult Reference Computational Phantoms. ICRP Publication 110 // Ann. ICRP 2009. V.39, No. 2.
25. Zankl M., Eakins J., Goméz-Ros J.M., Huet C., Jansen J.T.M., Moraleda M., Reichelt U., Struelens L., Vrba T. EURADOS Intercomparison on the Usage of the ICRP/ICRU Adult Reference Computational Phantoms // Radiation Measurements. 2021. V.145, No. 106596. P. 1-5. https://doi.org/10.1016/j.radmeas.2021.106596.
26. Zubal I.G., Harrell C.K., Smith E.O., Kattner Z., Gindi G., Hoffer P.B. Computerized Threedimensional Segmented Human Anatomy // Med. Phys. 1994. No. 21. P. 299-302.
27. Zubal I.G., Harrell C.R., Smith E.O., Smith A.L. Two Dedicated Software, Voxel-Based, Anthropomorphic (Torso And Head) Phantoms // Voxel phantom development, 6 and 7 July 1995, Chilton, UK. 1995. P. 105-111.
28. Xu X.G., Chao T.C., Bozkurt A. VIP-Man: An Image-Based Whole-Body Adult Male Model Constructed from Color Photographs of the Visible Human Project for Multi-Particle Monte Carlo Calculations // Health Phys. 2000. No. 78. P. 476–486.
29. Wang B., Xu X.G., Kim C.H. A Monte Carlo CT Model of the Rando Phantom // Trans. Am. Nucl. Soc. 2004. No. 90. P. 473–474.
30. Nipper J.C., Williams J.L., Bolch W.E. Creation of Two Tomographic Voxel Models of Paediatric Patients in the First Year of Life // Phys. Med. Biol. 2002. No. 47. P. 3143–3164.
31. Lee C., Lee J., Lee C. Korean Adult Male Voxel Model KORMAN Segmented from Magnetic Resonance Images // Med. Phys. 2004. V.31, No. 5. P. 1017–1022.
32. Saito K., Wittmann A., Koga S., Ida Y., Kamei T., Funabiki J., Zankl M. Construction of a Computed Tomographic Phantom for a Japanese Male Adult and Dose Calculation System // Radiat. Environ. Biophys. 2001. No. 40. P. 69–75.
33. Zhang B., Ma J., Liu L., Cheng J. CNMAN: A Chinese Adult Male Voxel Phantom Constructed from Color Photographs of a Visible Anatomical Data Set // Radiat. Prot. Dosimetry. 2007. V.124, No. 2. P. 130–136.
34. URL: https://visiblehumanproject.com/.
35. Шевченко Ю.Л., Карпов О.Э., Бронов О.Ю. Пироговские срезы, как предтеча современной компьютерной томографии // Вестник национального медико-хирургического центра им. Н.И. Пирогова. 2020. Т.15, № 3. С. 11-15. https://doi.org/10.25881/BPNMSC.2020.90.47.002.
36. Моисеенко Д.Н., Кураченко Ю.А. Воксельные фантомы в задачах медицинской физики // Медицинская физика. 2012. № 3. С. 27.
37. Моисеенко Д.Н. Автореферат диссертации. 2013.
38. Меджадж Т., Ксенофонтова А.И., Далечина А.В. Воксельный фантом для дозиметрической верификации планов облучения на установке Гамма-нож perfexion методом Монте-Карло // Вестник Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ». 2019. Т.8, № 5. С. 473-479. doi:10.1134/S2304487X19050055.
39. Segars W.P. Development and Application of the New Dynamic NURBS-Based Cardiac-Torso (NCAT) Phantom. Chapel Hill, NC: University of North Carolina, 2001.
40. Segars W.P., Sturgeon G., Mendonca S., Grimes J., Tsui B.M.W. 4D XCAT Phantom for Multimodality Imaging Research // Med. Phys. 2010. V.37, No. 9. P. 4902-4915.
41. Segars W.P., Tsui B.M.W. MCAT to XCAT: the Evolution of 4D Computerized Phantoms for Imaging Research // Proc. IEEE Inst. Electr. Electron Eng. 2009. V.97, No. 12. 1954-1968.
42. Segars W.P., Tsui B.M.W., Jing Cai, Fang-Fang Yin, Fung GSK, Samei E. Application of the 4-D XCAT Phantoms in Biomedical Imaging and Beyond // IEEE Trans. Med. Imaging. 2018. V.37, No. 3. P. 680-692. doi: 10.1109/TMI.2017.2738448.
43. Abadi E., Segars W.P., Tsui B.M.W., Kinahan P.E., Bottenus N., Frangi A.F., Maidment A., Lo J., Samei E. Virtual Clinical Trials in Medical Imaging: a Review // J. Med. Imaging (Bellingham). 2020. V.7, No. 4. P. 042805. doi: 10.1117/1.JMI.7.4.042805.
44. Xu X.G. Computational Phantoms for Radiation Dosimetry: A 40-Year History of Evolution // Handbook of Anatomical Models for Radiation Dosimetry / Ed. Xu X.G., Eckerman K.F. Boca Raton, FL: Taylor & Francis, 2009. P. 3–42.
45. Lee C., Lodwick D., Hasenauer D.,Williams J.L., Lee C., Bolch W.E. Hybrid Computational Phantoms of the Male and Female Newborn Patient: NURBS-Based Whole-Body Models // Phys. Med. Biol. 2007. No. 52. P. 3309–3333.
46. Kim C.H., Jeong J.H., Bolch W.E., Cho K.-W., Hwang S.B. A Polygon-Surface Reference Korean Male Phantom (PSRK-Man) and Its Direct Implementation in Geant4 Monte Carlo Simulation // Phys. Med. Biol. 2011. No. 56. P. 3137–3161.
47. Farah J., Broggio D., Franck D. Examples of Mesh and NURBS Modelling for in Vivo Lung Counting Studies // Radiat. Prot. Dosimetry. 2011. No. 144. P. 344–348.
48. Christ A., et al. The Virtual Family—Development of Surface-Based Anatomical Models of Two Adults and Two Children for Dosimetric Simulations // Phys. Med. Biol. 2010. No. 55. P. N23–N38.
49. ICRP. Adult Mesh-Type Reference Computational Phantoms. ICRP Publication 145 // Ann. ICRP. 2020. V.49, No. 3.
PDF (RUS) Полная версия статьи
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки.
Участие авторов. Cтатья подготовлена с равным участием авторов.
Поступила: 20.07.2022. Принята к публикации: 25.09.2022.
Медицинская радиология и радиационная безопасность. 2022. Том 67. № 6
DOI:10.33266/1024-6177-2022-67-6-62-66
Г.Г. Шимчук1, А.Б. Брускин2, Гр.Г. Шимчук1
ВОЗМОЖНОСТИ И ПЕРСПЕКТИВЫ СОЗДАНИЯ ПЭТ-ЦЕНТРОВ В РОССИИ
НА ОСНОВЕ ГЕНЕРАТОРНЫХ РАДИОНУКЛИДОВ
1 Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт», Москва
2 Федеральный медицинский биофизический центр им. А.И. Бурназяна ФМБА России, Москва
Контактное лицо: Геннадий Григорьевич Шимчук, e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
СОДЕРЖАНИЕ
Введение
Генераторные РФП для ПЭТ
Перспективы генераторных ПЭТ-центров для России
Генераторные технологии в России
Заключение
Ключевые слова: ПЭТ-центр, генератор радионуклидов, генераторные технологии, генераторные РФП для ПЭТ
Для цитирования: Шимчук Г.Г., Брускин А.Б., Шимчук Гр.Г. Возможности и перспективы создания пэт-центров в России на основе генераторных радионуклидов // Медицинская радиология и радиационная безопасность. 2022. Т. 67. № 6. С. 62–66. DOI:10.33266/1024-6177-2022-67-6-62-66
Список литературы
1. Green M.W., Tucker W.D. An Improved Gallium-68 Cow. J. Appl. Radiat. Isotop. 1961;12:62–64.
2. Yano Y., Anger H.O. A Gallium-68 Positron Cow for Medical Use. J. Nucl. Med. 1964;5:484–487.
3. Rösch F. 68Ge/68Ga Generators: Past, Present and Future. Theranotics, Gallium-68, and Other Radionuclides. Springer, 2012. P. 3–16.
4. Maecke H.R., André J.P. 68Ga-PET Radiopharmacy: A Generator-Based Alternative to 18F-Radiopharmacy. Ernst. Schering Res. Found Workshop. 2007;62:215-242. doi: 10.1007/978-3-540-49527-7_8.
5. Lau J., Rousseau E., Kwon D., Lin K.-S., Bénard F., Chen X. Insight into the Development of PET Radiopharmaceuticals for Oncology. Cancers. 2020;12;5:1312.
6. Rangger C., Haubner R. Radiolabelled Peptides for Positron Emission Tomography and Endoradiotherapy in Oncology. Pharmaceuticals. 2020;13:22.
7. Weineisen M., Schottelius M., Simecek J. 68Ga- and 177Lu-Labeled PSMA I&T: Optimization of a PSMA-Targeted Theranostic Concept and First Proof-of-Concept Human Studies. J. Nucl. Med. 2015;56;8:1169-1176. doi: 10.2967/jnumed.115.158550.
8. Wunderlich G., Schiller E., Bergmann R., Pietzsch H.J. Comparison of the Stability of Y-90-, Lu-177- and Ga-68- Labeled Human Serum Albumin Microspheres (DOTA-HSAM). Nucl. Med. Biol. 2010;37;8:861-867. doi: 10.1016/j.nucmedbio.2010.05.004.
9. Li L., Chen X., Yu J., Yuan S. Preliminary Clinical Application of RGD-Containing Peptides as PET Radiotracers for Imaging Tumors. Front. Oncol. 2022;12:837952. doi: 10.3389/fonc.2022.837952.
10. Grönman M., Tarkia M., Kiviniemi T., et al. Imaging of αvβ3 Integrin Expression in Experimental Myocardial Ischemia with [68Ga]NODAGA-RGD Positron Emission Tomography. J. Transl. Med. 2017;15;1:144. doi: 10.1186/s12967-017-1245-1.
11. Gould K.L. Clinical Cardiac PET Using Generator-Produced Rb-82: a Review. Cardiovasc Intervent Radiol. 1989;12;5:245-251. doi: 10.1007/BF02575408.
12. Saha G.B., MacIntyre W.J., Go R.T. Radiopharmaceuticals for Brain Imaging. Semin. Nucl. Med. 1994;24;4:324-349. doi: 10.1016/s0001-2998(05)80022-4.
13. Slosman D.O., Spiliopoulos A., Keller A., et al. Quantitative Metabolic PET Imaging of a Plasma Cell Granuloma. J. Thorac. Imaging. Spring. 1994;9;2:116-119. doi: 10.1097/00005382-199421000-00013.
14. Чудаков В.М., Жуйков Б.Л., Ермолаев С.В. и др. Исследование характеристик генератора 82Rb для позитронно-эмиссионной томографии // Радиохимия. 2014. Т.56, № 5. С. 445-461. [Chudakov V.M., Zhuykov B.L., Yermolayev S.V., et al. Characterization of a 82rb Generator for Positron Emission Tomography. Radiokhimiya = Radiochemistry. 2014;56;5: 445-461 (In Russ.)].
15. Шимчук Г.Г., Шимчук Гр.Г., Кутузов С.Г. и др. Автоматизированная генераторная система клинического применения для болюсных и продолжительных инъекций хлорида Rb-82 // Медицинская физика. 2013. № 2. С. 67-75. [Shimchuk G.G., Shimchuk Gr.G., Kutuzov S.G., et al. The Automated Generator System of Clinical Application for Bolus and Continual Infusion of Rb-82 Chloride. Meditsinskaya Fizika = Medical Physics. 2013;2:67-75 (In Russ.)].
PDF (RUS) Полная версия статьи
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Финансирование. Работа выполнена при поддержке НИЦ «Курчатовский институт» (приказ от 28.10.2021 г. № 2751).
Участие авторов. Cтатья подготовлена с равным участием авторов.
Поступила: 20.07.2022. Принята к публикации: 25.09.2022.
Медицинская радиология и радиационная безопасность. 2022. Том 67. № 6
DOI:10.33266/1024-6177-2022-67-6-74-78
С.Н.Прохоров1, Н.В.Кочергина1,2, А.Д. Рыжков1,2, А.С.Крылов1, А.Б.Блудов1
СРАВНЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОСТЕОСЦИНТИГРАФИИ, РЕНТГЕНОГРАФИИ, ОФЭКТ/КТ И МРТ В ДИАГНОСТИКЕ МЕТАСТАЗОВ СОЛИДНЫХ ОПУХОЛЕЙ РАЗЛИЧНОЙ ПРИРОДЫ В КОСТЯХ
1Национальный медицинский исследовательский центр онкологии им. Н.Н. Блохина Минздрава России, Москва
2Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования, Москва
Контактное лицо: Сергей Николаевич Прохоров, e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Реферат
Цель: Сравнение диагностической эффективности по совокупности статистических показателей ОСГ (остеосцинтиграфия), рентгенографии, сочетания ОСГ и рентгенографии, ОФЭКТ/КТ и МРТ с сочетаниями различных импульсных последовательностей при метастатическом поражении костей скелета.
Материал и методы: В исследование вошли 24 пациента с метастатическим поражением костей. Применялись вышеуказанные методы исследования.
Результаты: Чувствительность рентгенографии, ОСГ, рентгенографии в сочетании с ОСГ, ОФЭКТ/КТ, МРТ в режимах Т1+ДВИ, Т1+STIR+ДВИ, T1+T2+STIR+ДВИ, Т1+Т2+STIR составили 10, 30, 24, 31, 99, 99, 99, 95 % соответственно, специфичность – 37, 12, 59, 74, 87, 87, 87, 71 % соответственно. По результатам попарного сравнения истинно-положительных результатов в группах по критерию Вилкоксона: рентгенография < ОСГ = рентгенография + ОСГ = ОФЭКТ/КТ < МРТ +ДВИ > МРТ.
Заключение: Показано, что выбор метода диагностики при подозрении на метастатическое поражение костей должен обусловливаться клиническим контекстом. МРТ позволяет обнаружить метастазы в костях на более ранних этапах их развития, а применение других методов диагностики, вошедших в исследование, должно сопровождаться пониманием ограничений, которые накладываются при их применении.
Ключевые слова: метастазы в кости, ОФЭКТ/КТ, остеосцинтиграфия, рентгенография, МРТ, сравнительные исследования
Для цитирования: Прохоров С.Н., Кочергина Н.В., Рыжков А.Д., Крылов А.С., Блудов А.Б. Сравнение эффективности остеосцинтиграфии, рентгенографии, офэкт/кт и мрт в диагностике метастазов солидных опухолей различной природы в костях // Медицинская радиология и радиационная безопасность. 2022. Т. 67. № 6. С. 74–78. DOI:10.33266/1024-6177-2022-67-6-74-78
Список литературы
1. Hernandez R.K., Wade S.W., Reich A., Pirolli M., Liede A., Lyman G.H. Incidence of Bone Metastases in Patients with Solid Tumors: Analysis of Oncology Electronic Medical Records in the United States // BMC Cancer. 2018. V.18, No.1. P. 44.
2. Nakanishi K., Kobayashi M., Nakaguchi K., Kyakuno M., Hashimoto N., Onishi H., Maeda N., Nakata S., Kuwabara M., Murakami T., Nakamura H. Whole-Body MRI for Detecting Metastatic Bone Tumor: Diagnostic Value of Diffusion-Weighted Images // Magn. Reson. Med. Sci. 2007. V.6, No. 3. P. 147-155.
3. Tabotta F., Jreige M., Schaefer N., Becce F., Prior J.O., Nicod Lalonde M. Quantitative Bone SPECT/CT: High Specificity for Identification of Prostate Cancer Bone Metastases // BMC Musculoskelet Disord. 2019. V.20, No. 1. P. 619.
4. Rager O., Lee-Felker S.A., Tabouret-Viaud C., Felker E.R., Poncet A., Amzalag G., Garibotto V., Zaidi H., Walter M.A. Accuracy of Whole-Body HDP SPECT/CT, FDG PET/CT, and Their Combination for Detecting Bone Metastases in Breast Cancer: an Intra-Personal Comparison // Am. J. Nucl. Med. Mol. Imaging. 2018. V.8, No. 3. P. 159-168.
5. Yang H.L., Liu T., Wang X.M., Xu Y., Deng S.M. Diagnosis of Bone Metastases: a Meta-Analysis Comparing ¹⁸FDG PET, CT, MRI and Bone Scintigraphy // Eur. Radiol. 2011. V.21, No. 12. P. 2604-2617.
6. Liu T., Wang S., Liu H., Meng B., Zhou F., He F., Shi X., Yang H. Detection of Vertebral Metastases: a Meta-Analysis Comparing MRI, CT, PET, BS and BS with SPECT // J. Cancer Res. Clin. Oncol. 2017. V.143, No. 3. P. 457-465.
7. Сергеев Н.И. Лучевые методы в диагностике метастатического поражения костной системы // Медицинская визуализация. 2011. № 4. С. 46.
8. Сергеев Н.И. Роль и место современных методов визуализации в диагностике и оценке результатов консервативного лечения больных с метастатическим поражением скелета: Автореф. Дис. … докт. мед. наук. 2017.
9. Глушков Е.А. и др. Эффективность ОФЭКТ/КТ в обнаружении костных метастазов при раке молочной железы и простаты // Сибирский онкологический журнал. 2015. № 6. С. 19–25.
10. Петрова А.Д. Оценка эффективности лекарственного лечения метастазов в костях у больных раком молочной железы: Автореф. Дис. … докт. мед. наук. 2014.
11. Кочергина Н.В., Прохоров С.Н., Блудов А.Б., Рыжков А.Д., Федорова А.В., Спирина О.Г. Эффективность МРТ в уточнении наличия метастазов в кости при спорном результате ОФЭКТ/КТ // Лучевая диагностика и терапия. 2020. Т.3, № 3. С. 93-100.
12. Munk P.L., Poon P.Y., O’Connell J.X., Janzen D., Coupland D., Kwong J.S., Gelmon K., Worsley D. Osteoblastic Metastases from Breast Carcinoma with False-Negative Bone Scan // Skeletal Radiol. 1997. V.26, No. 7. P. 434-437.
13. Рыжков А.Д., Крылов А.С., Щипахина Я.А., Кочергина Н.В., Комановская Д.А., Билик М.Е. Диагностика скелетных метастазов методом ОФЭКТ/КТ // Лучевая диагностика и терапия. 2018. Т.1, № 3. С. 21-26.
PDF (RUS) Полная версия статьи
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки.
Участие авторов. Cтатья подготовлена с равным участием авторов.
Поступила: 20.07.2022. Принята к публикации: 25.09.2022.
Медицинская радиология и радиационная безопасность. 2022. Том 67. № 6
DOI:10.33266/1024-6177-2022-67-6-67-73
И.Д. Розанов1, М.С. Бунак2, А.А. Глазков2, Е.А. Степанова2, С.С. Лебедев1, А.С. Балканов2
ПОСЛЕОПЕРАЦИОННАЯ ПЕРФУЗИОННАЯ
МАГНИТНО-РЕЗОНАНСНАЯ ТОМОГРАФИЯ КАК ИНСТРУМЕНТ ПРОГНОЗА
ПРИ ГЛИОБЛАСТОМЕ ГОЛОВНОГО МОЗГА
1Городская клиническая больница им. С.П. Боткина, Москва
2Московский областной научно-исследовательский клинический институт им. М.Ф. Владимирского, Москва
Контактное лицо: Андрей Сергеевич Балканов, e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
РЕФЕРАТ
Актуальность: Глиобластома ‒ наиболее часто выявляемая первичная опухоль головного мозга (пГБгм), прогноз лечения которой существенно зависит от величины резидуальной пГБгм (рГБгм). Для определения наличия и размеров рГБгм в послеоперационном периоде используется магнитно-резонансная томография (МРТ).
Цель: Анализ данных ASL перфузионной МРТ (ASL-пМРТ), выполненной до адьювантной лучевой терапии (аЛТ), через 6–8 нед после резекции пГБгм, с точки зрения их прогностической значимости в отношении выживаемости в этой группе пациентов.
Материал и методы: В исследование включены 54 пациента (медиана возраста ‒ 58 лет; пол: 29 мужчин, 25 женщин). Индекс Карновского у 81,5 % пациентов был не менее 80 %. Для визуализации и вычисления размеров рГБгм использовали ASL-пМРТ по типу псевдонепрерывного трехмерного маркирования артериальных спинов. За рГБгм считали очаг/очаги гиперперфузии (CBFmean >
64 мл/100г/мин) в области стенки послеоперационной кисты.
Результаты: Выживаемость 54 пациентов с пГБгм составила 18 мес (95 % ДИ:14‒23). Использование ASL-пМРТ позволило визуализировать рГБгм у 37 (68,5 %) пациентов. Вероятность визуализации рГБгм была достоверно выше (р=0,02) в случае височной локализации опухоли. Значимое негативное влияние на выживаемость оказывали возраст (HR:1,04; 95 % ДИ: 1,01‒1,07; р=0,007), максимальный диаметр очага рГБгм (HR:1,04; 95 % ДИ: (1,01‒1,07); р=0,03) и локализация пГБгм в височной доле (HR:2,00;
95 % ДИ: 1,05‒3,80; р=0,034). Использование многофакторной модели Кокса показало, что только возраст не менее 60 лет (HR:2,78;
95 % ДИ:1,26‒6,15; р=0,012) и максимальный диаметр рГБгм не менее 25 мм (HR:3,35; 95 % ДИ:1,36‒8,22; р=0,008) сохраняли свое значимое негативное влияние на выживаемость пациентов с пГБгм.
Выводы: Использование ASL – пМРТ через 6–8 нед после резекции пГБгм свидетельствует о том, что полученные результаты могут стать эффективным инструментом прогнозирования выживаемости в этой группе пациентов.
Ключевые слова: глиобластома головного мозга, ASL перфузионная магнитно-резонансная томография, резидуальная глиобластома, очаг гиперперфузии, выживаемость, лучевая терапия
Для цитирования: Розанов И.Д., Бунак М.С., Глазков А.А., Степанова Е.А., Лебедев С.С., Балканов А.С. Послеоперационная перфузионная магнитно-резонансная томография как инструмент прогноза при глиобластоме головного мозга // Медицинская радиология и радиационная безопасность. 2022. Т. 67. № 6. С. 67–73. DOI:10.33266/1024-6177-2022-67-6-67-73
Список литературы
1. Ostrom Q.T., Cote D.J., Ascha M., Kruchko C., Barnholtz-Sloan J.S. Adult Glioma Incidence and Survival by Race or Ethnicity in the United States from 2000 to 2014 // JAMA Oncol. 2018. V.4, No. 9. P. 1254-1262. doi: 10.1001/jamaoncol.2018.1789.
2. Amirian E.S., Armstrong G.N., Zhou R., Lau C.C., Claus E.B., Barnholtz-Sloan J.S., Il’yasova D., Schildkraut J., Ali-Osman F., Sadetzki S., Johansen C., Houlston R.S, Jenkins R.B., Lachance D.,. Olson S.H., Bernstein J.L., Merrell R.T., Wrensch M.R., Davis F.G., Lai R., Shete S., Amos C.I., Scheurer M.E., Alafuzoff K.I., Brännström T., Broholm H., Collins P., Giannini C., Rosenblum M., Tihan T., Melin B.S., Bondy M.L. The Glioma International Case-control Study: A Report From the Genetic Epidemiology of Glioma International Consortium // Am. J. Epidemiol. 2016. V.183, No. 2. P. 85-91.
3. Chaichana K.L., Jusue-Torres I., Navarro-Ramirez R., Raza S.M., Pascual-Gallego M., Ibrahim A., Hernandez-Hermann M., Gomez L., Ye X., Weingart J.D., Olivi A., Blakeley J., Gallia G.L., Lim M., Brem H., Quinones-Hinojosa A. Establishing Percent Resection and Residual Volume Thresholds Affecting Survival and Recurrence for Patients with Newly Diagnosed Intracranial Glioblastoma // Neuro Oncol. 2014. V.16, No. 1. P. 113-122. doi: 10.1093/neuonc/not137.
4. Wen P.Y., Weller M., Lee E.Q., et al. Glioblastoma in Adults: a Society for Neuro-Oncology (SNO) and European Society of Neuro-Oncology (EANO) Consensus Review on Current Management and Future Directions // Neuro Oncol. 2020. V.22, No. 8. P. 1073-1113. doi:10.1093/neuonc/noaa106.
5. Burth S., Kickingereder P., Eidel O., Tichy D., Bonekamp D., Weberling L., Wick A., Löw S., Hertenstein A., Nowosielski M., Schlemmer H.P., Wick W., Bendszus M., Radbruch A. Clinical Parameters Outweigh Diffusion- and Perfusion-Derived MRI Parameters in Predicting Survival in Newly Diagnosed Glioblastoma // Neuro Oncol. 2016. V.18, No. 2. P. 1673-1679. doi: 10.1093/neuonc/now122.
6. Molinaro A.M., Hervey-Jumper S., Morshed R.A., Young J., Han S.J., Chunduru P., Zhang Y., Phillips J.J., Shai A., Lafontaine M., Crane J., Chandra A., Flanigan P., Jahangiri A., Cioffi G., Ostrom Q., Anderson J.E., Badve C., Barnholtz-Sloan J., Sloan A.E., Erickson B.J., Decker P.A., Kosel M.L., LaChance D., Eckel-Passow J., Jenkins R., Villanueva-Meyer J., Rice T., Wrensch M., Wiencke J.K., Oberheim Bush N.A., Taylor J., Butowski N., Prados M., Clarke J., Chang S., Chang E., Aghi M., Theodosopoulos P., McDermott M., Berger M.S. Association of Maximal Extent of Resection of Contrast-Enhanced and Non-Contrast-Enhanced Tumor with Survival Within Molecular Subgroups of Patients with Newly Diagnosed Glioblastoma // JAMA Oncol. 2020. V.6, No. 4. P. 495-503. doi: 10.1001/jamaoncol.2019.6143. Erratum in: JAMA Oncol. 2020;6;3:444.
7. Kasper J., Hilbert N., Wende T., Fehrenbach M.K., Wilhelmy F., Jähne K., Frydrychowicz C., Hamerla G., Meixensberger J., Arlt F. On the Prognosis of Multifocal Glioblastoma: An Evaluation Incorporating Volumetric MRI // Curr Oncol. 2021. V.28, No. 2. P. 1437-1446. doi: 10.3390/curroncol28020136.
8. Ma R., Chari A., Brennan P.M., Alalade A., Anderson I., Solth A., Marcus H.J., Watts C., British Neurosurgical Trainee Research Collaborative. Residual Enhancing Disease after Surgery for Glioblastoma: Evaluation of Practice in the United Kingdom // Neurooncol Pract. 2018. V.5, No. 2. P. 74-81. doi: 10.1093/nop/npx023.
9. Wang P., Li J., Diao Q., Lin Y., Zhang J., Li L., Yang G., Fang X., Li X., Chen Y., Zheng L., Lu G. Assessment of Glioma Response to Radiotherapy Using 3D Pulsed-Continuous Arterial Spin Labeling and 3D Segmented Volume // Eur. J. Radiol. 2016. V.85, No. 11. P. 1987-1992. doi: 10.1016/j.ejrad.2016.08.009.
10. Баталов А.И., Захарова Н.Е., Погосбекян Э.Л., Фадеева Л.М., Горяйнов С.А., Баев А.А., Шульц Е.И., Чёлушкин Д.М., Потапов А.А., Пронин И.Н. Бесконтрастная ASL-перфузия в предоперационной диагностике супратенториальных глиом // Журнал «Вопросы нейрохирургии имени Н.Н. Бурденко». 2018. Т.82, № 6. С. 15‑22. DOI 10.17116/neiro20188206115.
11. Marl H., Ertekin E., Tunçyürek Ö., Özsunar Y. Effects of Susceptibility Artifacts on Perfusion MRI in Patients with Primary Brain Tumor: A Comparison of Arterial Spin-Labeling versus DSC // AJNR Am. J. Neuroradiol. 2020. V.41, No. 2. P. 255-261. doi: 10.3174/ajnr.A6384.
12. Soni N., Dhanota D.P.S., Kumar S., Jaiswal A.K., Srivastava A.K. Perfusion MR Imaging of Enhancing Brain Tumors: Comparison of Arterial Spin Labeling Technique with Dynamic Susceptibility Contrast Technique // Neurol. India. 2017. V.65, No. 5. P. 1046-1052. doi: 10.4103/neuroindia.
13. Jovanovic M., Radenkovic S., Stosic-Opincal T., Lavrnic S., Gavrilovic S., Lazovic-Popovic B., Soldatovic I., Maksimovic R. Differentiation between Progression and Pseudoprogresion by Arterial Spin Labeling MRI in Patients with Glioblastoma Multiforme // J. BUON. 2017. V.22, No. 4.
P. 1061-1067.
14. Xu Q., Liu Q., Ge H., Ge X., Wu J., Qu J., Xu K. Tumor Recurrence Versus Treatment Effects in Glioma: A Comparative Study of three Dimensional Pseudo-Continuous Arterial Spin Labeling and Dynamic Susceptibility Contrast Imaging // Medicine (Baltimore). 2017. V.96, No. 50. P. e9332. doi: 10.1097/MD.0000000000009332.
15. Lindner T., Ahmeti H., Lübbing I., Helle M., Jansen O., Synowitz M., Ulmer S. Intraoperative Resection Control Using Arterial Spin Labeling - Proof of Concept, Reproducibility of Data and Initial Results // Neuroimage Clin. 2017. No. 15. P. 136-142. doi: 10.1016/j.nicl.2017.04.021.
16. Ребрикова В.А., Сергеев Н.И., Падалко B.В., Котляров П.М., Солодкий В.А. Возможности МР-перфузии в оценке эффективности лечения злокачественных опухолей головного мозга // Журнал «Вопросы нейрохирургии» имени Н.Н. Бурденко. 2019. Т.83, № 4. С. 113-120.
17. Котляров П.М., Нуднов Н.В., Виниковецкая А.В., Егорова Е.В., Альбицкий И.А., Овчинников В.И., Гомболевский В.А. Перфузионная компьютерная томография в диагностике и оценке эффективности лечения злокачественных опухолей головного мозга // Лучевая диагностика и терапия. 2015. № 2. С. 63-69.
18. Brown T.J., Brennan M.C., Li M., Church E.W., Brandmeir N.J., Rakszawski K.L., Patel A.S., Rizk E.B., Suki D., Sawaya R., Glantz M. Association of the Extent of Resection with Survival in Glioblastoma: A Systematic Review and Meta-Analysis // JAMA Oncol. 2016. V.2, No. 11. P. 1460-1469. doi: 10.1001/jamaoncol.2016.1373.
19. Garcia-Ruiz A., Naval-Baudin P., Ligero M., Pons-Escoda A., Bruna J., Plans G., Calvo N., Cos M., Majós C., Perez-Lopez R. Precise Enhancement Quantification in Post-Operative MRI as an Indicator of Residual Tumor Impact Is Associated with Survival in Patients with Glioblastoma // Sci Rep. 2021. V.11, No. 1. P. 695. doi: 10.1038/s41598-020-79829-3.
20. Laurent D., Freedman R., Cope L., Sacks P., Abbatematteo J., Kubilis P., Bova F., Rahman M. Impact of Extent of Resection on Incidence of Postoperative Complications in Patients with Glioblastoma // Neurosurgery. 2020. V.86, No. 5. P. 625-630. doi: 10.1093/neuros/nyz313.
21. Khashbat D., Harada M., Abe T., Ganbold M., Iwamoto S., Uyama N., Irahara S., Otomi Y., Kageji T., Nagahiro S. Diagnostic Performance of Arterial Spin Labeling for Grading Nonenhancing Astrocytic Tumors // Magn. Reson. Med. Sci. 2018. V.17, No. 4. P. 277-282. doi: 10.2463/mrms.mp.2017-0065.
22. Zeng Q., Jiang B., Shi F., Ling C., Dong F., Zhang J. 3D Pseudocontinuous Arterial Spin-Labeling MR Imaging in the Preoperative Evaluation of Gliomas // AJNR Am. J. Neuroradiol. 2017. V.38, No. 10. P. 1876-1883. doi: 10.3174/ajnr.A5299.
23. Falk Delgado A., De Luca F., van Westen D., Falk Delgado A. Arterial Spin Labeling MR Imaging for Differentiation between High- and Low-Grade Glioma-a Meta-Analysis // Neuro Oncol. 2018. V.20, No. 11. P. 1450-1461. doi:10.1093/neuonc/noy095.
24. Bag A.K., Cezayirli P.C., Davenport J.J., et al. Survival Analysis in Patients with Newly Diagnosed Primary Glioblastoma Multiforme Using Pre- and Post-Treatment Peritumoral Perfusion Imaging Parameters // J. Neurooncol. 2014. V.120, No. 2. P. 361‐370. doi:10.1007/s11060-014-1560-9.
25. Бунак М.С., Степанова Е.А., Сташук Г.А. Потенциал метода ASL – перфузии в оценке резидуальной ткани опухоли после хирургического лечения у пациентов с глиобластомой // Альманах клинической медицины. 2021. Т.49, № 1 С. 41-48. doi: 10.18786/2072-0505-2021-49-012.
26. Kumar N., Kumar R., Sharma S.C., Mukherjee A., Khandelwal N., Tripathi M., Miriyala R., Oinam A.S., Madan R., Yadav B.S., Khosla D., Kapoor R. Impact of Volume of Irradiation on Survival and Quality of Life in Glioblastoma: a Prospective, Phase 2, Randomized Comparison of RTOG and MDACC Protocols // Neurooncol Pract. 2020. V.7, No. 1. P. 86-93. doi: 10.1093/nop/npz024.
27. Ali M.Y., Oliva C.R., Noman A.S.M., Allen B.G., Goswami P.C., Zakharia Y., Monga V., Spitz D.R., Buatti J.M., Griguer C.E. Radioresistance in Glioblastoma and the Development of Radiosensitizers // Cancers (Basel). 2020. V.12, No. 9. P. 2511. doi: 10.3390/cancers12092511.
28. Simpson J.R., Horton J., Scott C., Curran W.J., Rubin P., Fischbach J., Isaacson S., Rotman M., Asbell S.O., Nelson J.S., et al. Influence of Location and Extent of Surgical Resection on Survival of Patients with Glioblastoma Multiforme: Results of Three Consecutive Radiation Therapy Oncology Group (RTOG) Clinical Trials // Int. J. Radiat. Oncol. Biol. Phys. 1993. V.26, No. 2. P. 239-244. doi: 10.1016/0360-3016(93)90203-8.
29. Al-Holou W.N., Hodges T.R., Everson R.G., Freeman J., Zhou S., Suki D., Rao G., Ferguson S.D., Heimberger A.B., McCutcheon I.E., Prabhu S.S., Lang F.F., Weinberg J.S., Wildrick D.M., Sawaya R. Perilesional Resection of Glioblastoma Is Independently Associated With Improved Outcomes // Neurosurgery. 2020. V.86, No. 1. P. 112-121. doi: 10.1093/neuros/nyz008.
PDF (RUS) Полная версия статьи
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки.
Участие авторов. Cтатья подготовлена с равным участием авторов.
Поступила: 20.07.2022. Принята к публикации: 25.09.2022.
Медицинская радиология и радиационная безопасность. 2022. Том 67. № 6
DOI:10.33266/1024-6177-2022-67-6-79-85
И.Ю. Петракова1, И.Е. Тюрин2,3, М.Ф. Губкина1,4
ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ПАТОЛОГИИ ОРГАНОВ ГРУДНОЙ КЛЕТКИ У ДЕТЕЙ
И ВОЗМОЖНОСТИ СНИЖЕНИЯ ЛУЧЕВОЙ НАГРУЗКИ
1Центральный научно-исследовательский институт туберкулеза Минздрава РФ, Москва
2Национальный медицинский исследовательский центр онкологии им. Н.Н. Блохина Минздрава РФ, Москва
3Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования Минздрава РФ, Москва
4Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова МЗ РФ, Москва
Контактное лицо: Ирина Юрьевна Петракова, e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
CОДЕРЖАНИЕ
Введение
Возможности альтернативных методов визуализации без использования ионизирующего излучения
Возможности оптимизации лучевой нагрузки при диагностических методах с использованием ионизирующего излучения
Ocoбенности организации работы при обследовании детей и анестезиологическое обеспечение
Заключение
Ключевые слова: дети, грудная клетка, лучевая нагрузка, медицинская визуализация
Для цитирования: Петракова И.Ю., Тюрин И.Е., Губкина М.Ф. Визуализация патологии органов грудной клетки у детей и возможности снижения лучевой нагрузки // Медицинская радиология и радиационная безопасность. 2022. Т. 67. № 6. С. 79–85. DOI:10.33266/1024-6177-2022-67-6-79-85
Список литературы
1. Communicating Radiation Risks in Paediatric Imaging // World Health Organization. 2016. URL: http:// www.who.int/ (Date of Access: 10.05.2022).
2. Барковский А.Н., Ахматдинов Руслан Р., Ахматдинов Рустам Р. и др. Дозы облучения населения Российской Федерации в 2019 году: Информационный сборник СПб.: Санкт-Петербургский научно-исследовательский институт радиационной гигиены имени профессора П. В. Рамзаева, 2020. 70 с.
3. Brenner D., Elliston C., Hall E., Berdon W. Estimated Risks of Radiation-Induced Fatal Cancer from Pediatric CT // AJR Am. J. Roentgenol. 2001. No. 176. P. 289-296. https://doi.org /10.2214/ ajr.176.2.1760289.
4. Berrington de González A., Mahesh M., Kim K.P., Bhargavan M., Lewis R., Mettler F., et al. Projected Cancer Risks from Computed Tomographic Scans Performed in the United States in 2007 // Arch. Intern. Med. 2009. V.169, No. 22.
P. 2071-2077. https://doi.org /10.1001/archinternmed.2009.440.
5. Hendee W.R., O’Connor MK. Radiation Risks of Medical Imaging: Separating Fact from Fantasy. Radiology 2012;264:312-321.
6. URL: http:// www.epi-ct.iarc.fr. (Date of Access: 11.05.2022).
7. Meulepas J.M., Ronckers C.M., Smets A.M.J.B., et al. Radiation Exposure from Pediatric CT Scans and Subsequent Cancer Risk in the Netherlands // J. Natl. Cancer Inst. 2019. V.111, No. 3. P. 256-263. https://doi.org /10.1093/jnci/djy104.
8. Nikkilä A., Raitanen J., Lohi O., Auvinen A. Radiation Exposure from Computerized Tomography and Risk of Childhood Leukemia: Finnish Register-Based Case-Control Study of Childhood Leukemia (FRECCLE) // Haematologica. 2018. V.103, No. 11. P. 1873-1880. https://doi.org /10.3324/haematol.2018.187716.
9. Неклюдова Г.В., Науменко Ж.К. Диагностические возможности ультразвуковых методов исследования в пульмонологической практике // Пульмонология. 2017. Т.27, № 2. С. 283-290. https://doi.org/10.18093/0869-0189-2017-27-2-283-290.
10. Лахин Р.Е., Щеголев А.В., Жирнова Е.А. и др. Характеристика ультразвуковых признаков в диагностике объема и характера поражения легких // Вестник интенсивной терапии имени А.И. Салтанова. 2016.
№ 4. С. 5–11.
11. Степанова О.А., Сафина А.И. Ультразвуковая диагностика в отделениях реанимации и интенсивной терапии новорожденных // Вестник современной клинической медицины. 2014. № 6. C. 92-97.
12. Глаголев Н.А. Комплексная (КТ, УЗИ) диагностика пристеночных образований грудной полости // Пульмонология. 2007. № 5. С. 114-120. https://doi.org/10.18093/0869-0189-2007-0-5-114-120.
13. Баходуров Д.Т., Ибодов Х.И., Рофиев Р.Р. и др. Ультразвуковое сканирование как эффективный способ диагностики экссудативных плевритов у детей // Вестник последипломного образования в сфере здравоохранения. 2015. № 2. С. 18-21.
14. Колтунов И.E., Дегтярева М.В., Мазаев А.П., и др. Возможности ультразвукового исследования в комплексной диагностике заболеваний легких в неонатальном периоде // Трудный пациент. 2017. Т.15, № 8-9. C. 32-38.
15. Петриков С.С., Попугаев К.А., Хамидова Л.Т. и др. Первый опыт применения ультразвукового исследования легких у пациентов с острой вирусной инфекцией, вызванной SARS-CoV-2 // Медицинская визуализация. 2020. Т.24, № 2. С. 50-62. https://doi.org/10.24835/1607-0763-2020-2-50-62.
16. Строкова Л.А., Егоров Е.Ю. Опыт проведения ультразвукового исследования легких при внебольничной пневмонии COVID-19 // Лучевая диагностика и терапия. 2020. Т.11, № 2. С. 99-106. https://doi.org/10.22328/2079-5343-2020-11-2-99-106.
17. Denina M., Scolfaro C., Silvestro E., et al. Lung Ultrasound in Children With COVID-19 // Pediatrics. 2020. V.146, No. 1. P. e20201157. https://doi.org/10.1542/peds.2020-1157.
18. Чуяшенко Е.В., Завадовская В.Д., Агеева Т.С. и др. Ультразвуковое исследование легких при пневмонии // Сибирский журнал клинической и экспериментальной медицины. 2019. Т.34, № 1. С. 78–84. https://doi.org/10.29001/2073-8552-2019-34-1-78-84.
19. Yan C., Hui R., Lijuan Z., Zhou Y. Lung Ultrasound vs. Chest X-Ray in Children with Suspected Pneumonia Confirmed by Chest Computed Tomography: A Retrospective Cohort Study // Exp. Ther. Med. 2020. V.19, No. 2. P. 1363-1369. https://doi.org /10.3892/etm.2019.8333.
20. Сафонов Д.В., Дианова Т.И., Родионов В.А., Герасимова Л.А. Рентген-ультразвуковые сопоставления и динамический эхо графический контроль при пневмониях у детей // Научный журнал КубГАУ. 2014.
№ 104. C. 1591-1605.
21. Тухбатуллин М.Г., Валиев Р.Ш., Шамшурова Е.С. Рентгено-ультразвуковая картина при инфильтративном туберкулезе легких // Практическая медицина. 2014. № 3. С. 139-142. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rentgeno-ultrazvukovaya-kartina-pri-infiltrativnom-tuberkuleze.
22. Gulla K.M., Gunathilaka G., Jat K.R., Sankar J., Karan M., Lodha R., Kabra S.K. Utility and Safety of Endobronchial Ultrasound-Guided Transbronchial Needle Aspiration and Endoscopic Ultrasound with an Echobronchoscope-Guided Fine Needle Aspiration in Children with Mediastinal Pathology // Pediatr. Pulmonol. 2019. V.54, No. 6. P. 881-885. https://doi.org /10.1002/ppul.24313.
23. Gilbert C.R., Chen A., Akulian J.A., Lee H.J., Wahidi M., Argento A.C., Tanner N.T., Pastis N.J., Harris K., Sterman D., Toth J.W., Chenna P.R., Feller-Kopman D., Yarmus L. The Use of Convex Probe Endobronchial Ultrasound-Guided Transbronchial Needle Aspiration in a Pediatric Population: a Multicenter Study // Pediatr Pulmonol. 2014. V.49, No. 8. P. 807-815. https://doi.org /10.1002/ppul.22887.
24. Филатова Т.И. Информативность компьютерной и магнитно-резонансной томографии в диагностике энтерогенных кист средостения // Бюллетень медицинских интернет-конференций. 2013. № 2. URL: https:// cyberleninka.ru/article/n/informativnost-kompyuternoy-i-magnitno-rezonansnoy-tomografii-v-diagnostike-enterogennyh-kist-sredosteniya (Date of Access: 12.05.2022).
25. Котляров П.М., Лагкуева И.Д., Сергеев Н.И., Солодкий В.А. Магнитно-резонансная томография в диагностике заболеваний легких // Пульмонология. 2018. Т.28, № 2. С. 217–223. https://doi.org /10.18093/0869-0189-2018-28-2-217-223.
26. Котляров П.М., Лагкуева И.Д., Сергеев Н.И. и др. Методика магнитно-резонансной томографии с динамическим контрастным усилением при доброкачественных очаговых образованиях легких // Лучевая диагностика и терапия. 2018. № 3. С. 69-74. https://doi.org/10.22328/2079-5343-2018-9-3-69-74.
27. Ахадов Т.А., Гурьяков С.Ю., Ублинский М.В. Магнитно-резонансная томография в исследовании легких // Медицинская визуализация. 2019. № 4.
С. 10-23. https://doi.org/10.24835/1607-0763-2019-4-10-23.
28. Сташук Г.А., Дуброва С.Э., Адель Салем Али Нуман. Дифференциальная диагностика поражения внутригрудных лимфатических узлов при лимфомах // Вестник рентгенологии и радиологии. 2008. № 4–6.
С. 16–24.
29. Abdel Razek A.A., Elkammary S., Elmorsy A.S., Elshafey M., Elhadedy T. Characterization of Mediastinal Lymphadenopathy with Diffusion-Weighted Imaging // Magn. Reson. Imaging. 2011. V.29, No. 2. P. 167–172. https://doi.org 10.1016/j.mri.2010.08.002.
30. Сударкина А.В., Дергилев А.П., Козлов В.В. и др. Дифференциальная диагностика медиастинальной лимфаденопатии при лимфоме и саркоидозе с помощью диффузионно-взвешенной магнитно-резонансной томографии. Лучевая диагностика и терапия. 2020. Т.11, № 3. С. 56-62. https://doi.org/10.22328/2079-5343-2020-11-3-56-62.
31. Лесняк В.Н., Журавлёва В.А., Аверьянов А.В. Возможности магнитно-резонансной томографии в диагностике поражений легких при COVID-19 // Клиническая практика. 2020. Т.11, № 2. С. 51–59. https://doi.org/10.17816/clinpract34843.
32. Wielpütz M.O., Puderbach M., Kopp-Schneider A., Stahl M., Fritzsching E., Sommerburg O., Ley S., Sumkauskaite M., Biederer J., Kauczor H.U., Eichinger M., Mall M.A. Magnetic Resonance Imaging Detects Changes in Structure and Perfusion, and Response to Therapy in Early Cystic Fibrosis Lung Disease // Am. J. Respir. Crit. Care Med. 2014. V.189, No. 8. P. 956-965. https://doi.org/ 10.1164/rccm.201309-1659OC.
33. Pennati F., Roach D.J., Clancy J.P., et al. Assessment of Pulmonary Structure-Function Relationships in Young Children and Adolescents with Cystic Fibrosis by Multivolume Proton-MRI and CT // J. Magn. Reson. Imaging. 2018. V.48, No. 2. P. 531-542. https://doi.org/10.1002/jmri.25978.
34. Ciet P., Tiddens H.A., Wielopolski P.A., et al. Magnetic Resonance Imaging in Children: Common Problems and Possible Solutions for Lung and Airways Imaging // Pediatr. Radiol. 2015. V.45, No. 13. P. 1901-1915. https://doi.org/10.1007/s00247-015-3420-y.
35. Roach D.J., Crémillieux Y., Fleck R.J., Brody A.S., Serai S.D., Szczesniak R.D., Kerlakian S., Clancy J.P., Woods J.C. Ultrashort Echo-Time Magnetic Resonance Imaging Is a Sensitive Method for the Evaluation of Early Cystic Fibrosis Lung Disease // Ann. Am. Thorac. Soc. 2016. V.13, No. 11. P. 1923-1931. https://doi.org/10.1513/AnnalsATS.201603-203OC.
36. Мирошниченко С.И., Коваленко Ю.Н., Чернецов В.Б. Замена флюорографии на скрининговую цифровую рентгенографию // Поликлиника. 2016. № 6. С.19-22.
37. Никитин М.М. Возможности цифрового томосинтеза в диагностике различных форм туберкулеза легких // Российский электронный журнал лучевой диагностики (REJR). 2016. Т.6, № 1. С. 35–47. https://doi.org/10.18411/a-2016-004. [Nikitin M.M. The Possibilities of Digital Tomosynthesis in the Diagnosis of Various Forms of Pulmonary Tuberculosis. Rossiyskiy Elektronnyy Zhurnal Luchevoy Diagnostiki = Russian Electronic Journal of Radiology. 2016;6;1:35–47. https://doi.org/10.18411/a-2016-004 (In Russ.).
38. Kruamak T., Edwards R., Cheng S., et al. Accuracy of Digital Tomosynthesis of the Chest in Detection of Interstitial Lung Disease Comparison with Digital Chest Radiography // Comparative Study. J. Comput. Assist. Tomogr. 2019;43;1:109–114. https://doi.org/10.1097/RCT.0000000000000780.
39. Kim J.H., Lee K.H., Kim K.T., et al. Comparison of Digital Tomosynthesis and Chest Radiography for the Detection of Pulmonary Nodules: Systematic Review and Meta-Analysis // Br. J. Radiol. 2016. V.89, No. 1068. P. 20160421. https://doi.org/ 10.1259/bjr.20160421.
40. Симоновская Х.Ю., Зайцева О.В., Шолохова Н.А. Подходы к решению актуальных диагностических задач в педиатрии с использованием цифрового томосинтеза органов грудной клетки // Педиатрия. Журнал им. Г.Н. Сперанского. 2020. Т.99, № 2. С. 112-117.
41. Маткевич Е.И., Синицын В.Е., Иванов И.В. Направления оптимизации лучевой нагрузки при компьютерной томографии: Научно-практическое руководство. Москва-Воронеж, Элист, 2018, 200 с.
42. Aschoff A.J., Catalano C., Kirchin M.A., Krix M., Albrecht T. Low Radiation Dose in Computed Tomography: the Role of Iodine // Br. J. Radiol. 2017. V.90, No. 1076. P. 20170079. https://doi.org/ 10.1259/bjr.20170079.
43. Strauss K.J., Goske M.J., Kaste S.C., Bulas D., Frush D.P., Butler P., et al. Image Gently: Ten Steps You Can Take to Optimize Image Quality and Lower CT Dose for Pediatric Patients // AJR American Journal of Roentgenology. 2010. V.194, No. 4. P. 868–873. https://doi.org/10.2214/AJR.09.4091.
44. Силин А.Ю., Груздев И.С., Морозов С.П. Влияние модельной итеративной реконструкции на качество изображения при стандартной и низкодозной компьютерной томографии органов грудной клетки. Экспериментальное исследование // Клиническая практика. 2020. Т.11,
№ 4. C. 49-54. https://doi.org /10.17816/clinpract34900.
45. Ichikawa Y., Kitagawa K., Nagasawa N., Murashima S., Sakuma H. CT of the Chest with Model-Based, Fully Iterative Reconstruction: Comparison with Adaptive Statistical Iterative Reconstruction // BMC Med. Imaging. 2013. No. 13. P. 27. https://doi.org/10.1186/1471-2342-13-27.
46. den Harder A.M., Willemink M.J., Budde R.P., Schilham A.M., Leiner T., de Jong P.A. Hybrid and Model-Based Iterative Reconstruction Techniques for Pediatric CT // AJR. Am. J. Roentgenol. 2015. V.204, No. 3. P. 645-653. https://doi.org/10.2214/AJR.14.12590.
47. Rampinelli C., Origgi D., Vecchi V., Funicelli L., Raimondi S., Deak P., Bellomi M. Ultra-Low-Dose CT with Model-Based Iterative Reconstruction (MBIR): Detection of Ground-Glass Nodules in an Anthropomorphic Phantom Study // Radiol. Med. 2015. V.120, No. 7. P. 611-617. https://doi.org/ 10.1007/s11547-015-0505-5.
48. Nakajo C., Heinzer S., Montandon S., Dunet V., Bize P., Feldman A., Beigelman-Aubry C. Chest CT at a Dose Below 0.3 mSv: Impact of Iterative Reconstruction on Image Quality and Lung Analysis // Acta. Radiol. 2016. V.57, No. 3. P. 311-317. https://doi.org/10.1177/0284185115578469.
49. Padole A., Singh S., Ackman J.B., Wu C., Do S., Pourjabbar S., Khawaja R.D., Otrakji A., Digumarthy S., Shepard J.A., Kalra M. Submillisievert Chest CT with Filtered Back Projection and Iterative Reconstruction Techniques // AJR. Am. J. Roentgenol. 2014. V.203, No. 4. P. 772-781. https://doi.org /10.2214/AJR.13.12312.
50. Sun J., Zhang Q., Hu D., et al. Feasibility Study of Using One-Tenth mSv Radiation Dose in Young Children Chest CT with 80 kVp and Model-Based Iterative Reconstruction // Sci. Rep. 2019. No. 9. P. 12481. https://doi.org/10.1038/s41598-019-48946-z.
51. Villanueva-Meyer J.E., Naeger D.M., Courtier J.L., et al. Pediatric Chest CT at Chest Radiograph Doses: When Is the Ultralow-Dose Chest CT Clinically Appropriate? // Emerg. Radiol. 2017. V.24, No. 4. P. 369-376. https://doi.org /10.1007/s10140-017-1487-5.
52. Kiratli P.Ö., Tuncel M., Bar-Sever Z. Nuclear Medicine in Pediatric and Adolescent Tumors // Semin. Nucl. Med. 2016. V.46, No. 4. P. 308-323. https://doi.org/10.1053/j.semnuclmed.2016.01.004.
53. Malherbe S.T., Shenai S., Ronacher K., Loxton A.G., Dolganov G., Kriel M., et al. Persisting Positron Emission Tomography Lesion Activity and Mycobacterium Tuberculosis mRNA after Tuberculosis Cure // Nat. Med. 2016. V.22, No. 10. P. 1094-1100. https://doi.org/10.1038/nm.4177.
54. Чипига Л.А., Звонова И.А., Рыжкова Д.В. и др. Уровни облучения пациентов и возможные пути оптимизации ПЭТ-диагностики в России // Радиационная гигиена. 2017. Т.10, № 4. С. 31-43. https:// doi.org/10.21514/1998-426X-2017-10-4-31-43.
55. Петряйкин А.В., Разумовский А.Ю., Ублинский М.В. и др. Мультиспиральная компьютерная томография с контрастным усилением в диагностике хирургических заболеваний органов грудной полости у детей // Детская хирургия. 2013. № 4. С. 9-15.
56. Хасанова К.А., Тюрин И.E., Рыжов С.А., Кижаев Е.В. Снижение дозовой нагрузки при проведении компьютерной томографии у детей // Медицинская радиология и радиационная безопасность. 2019. Т.64, № 1. С. 38–44. https://doi.org /10.12737/article_5c55fb466d7532.24221014.
57. Stranzinger E., Schindera S., Cullmann J., Herrmann R., Schmitz S., Wolf R. Pediatric CT of the Lung: Influences on Image Quality // Open Journal of Radiology. 2013. V.3, No. 1. P. 45-50. https://doi.org /10.4236/ojrad.2013.31007.
58. Schulte-Uentrop L., Goepfert M.S. Anaesthesia or Sedation for MRI in Children // Curr. Opin. Anaesthesiol. 2010. V.23, No. 4. Р. 513–517.
59. Serafini G., Zadra N. Anaesthesia for MRI in the Paediatric Patient // Curr. Opin. Anaesthesiol. 2008. V.21, No. 4. Р. 499–503.
60. Пантелеева М.В., Овезов А.М., Котов А.С. и др. Послеоперационная когнитивная дисфункция у детей (обзор литературы) // РМЖ (Русский Медицинский Журнал). 2018. № 9. С. 52-56.
PDF (RUS) Полная версия статьи
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки.
Участие авторов. Cтатья подготовлена с равным участием авторов.
Поступила: 20.07.2022. Принята к публикации: 25.09.2022.