Dynamic MRI in a COVID-19 patient: a case series

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

Extensive spread of the coronavirus disease (COVID-19) prompted an investigation of its diagnostic features. Acute viral pneumonia associated with COVID-19 has been described in detail using CT, radiography, and MRI. There is no data in the literature on the descriptive picture observed with dynamic MRI. Considering a comprehensive diagnostic approach, radiologists should know how to correctly recognize and interpret COVID-19 on MRI. This case series demonstrated the ability of dynamic MRI to detect the cloudy sky sign and distinguish it from consolidation in COVID-19 patients, thus presumably distinguishing between early or mild changes and a progressive clinical course. These changes in dynamic lung images on MRI can be recorded depending on the phase of the respiratory cycle. Thus, MRI, as a radiation-free tool that can be used to examine a patient with acute viral pneumonia COVID-19, can be useful in cases where access to computed tomography is limited and dynamic morphofunctional imaging is required.

Sobre autores

Yuriy Vasilev

Moscow Center for Diagnostics and Telemedicine

Email: y.vasilev@npcmr.ru
ORCID ID: 0000-0002-0208-5218
Código SPIN: 4458-5608

MD, Cand. Sci. (Med.)

Rússia, Moscow

Evgeniia Grik

Lincoln Medical Center

Email: evgeniyagrik@gmail.com
ORCID ID: 0000-0002-7908-3982
Código SPIN: 5558-7307
Estados Unidos da América, The Bronx, NY

Olga Panina

Moscow Center for Diagnostics and Telemedicine; City Clinical Oncological Hospital 1 of the Department of healthcare of the city of Moscow; Moscow State University of Medicine and Dentistry named after A.I. Evdokimov

Email: o.panina@npcmr.ru
ORCID ID: 0000-0002-8684-775X
Código SPIN: 5504-8136
Rússia, Moscow; Moscow; Moscow

Anna Khoruzhaya

Moscow Center for Diagnostics and Telemedicine

Autor responsável pela correspondência
Email: a.khoruzhaya@npcmr.ru
ORCID ID: 0000-0003-4857-5404
Código SPIN: 7948-6427
Rússia, Moscow

Dmitriy Semenov

Moscow Center for Diagnostics and Telemedicine

Email: d.semenov@npcmr.ru
ORCID ID: 0000-0002-4293-2514
Código SPIN: 2278-7290
Rússia, Moscow

Alexander Bazhin

Moscow Center for Diagnostics and Telemedicine

Email: a.bazhin@npcmr.ru
ORCID ID: 0000-0003-3198-1334
Código SPIN: 6122-5786
Rússia, Moscow

Yulia Vasileva

Moscow State University of Medicine and Dentistry named after A.I. Evdokimov

Email: drugya@yandex.ru
ORCID ID: 0000-0002-1066-3989
Código SPIN: 9777-2067

MD, Cand. Sci. (Med.)

Rússia, Moscow

Bibliografia

  1. Shi H, Han X, Jiang N, et al. Radiological findings from 81 patients with COVID-19 pneumonia in Wuhan, China: A descriptive study. Lancet Infectious Dis. 2020;20(4):425–434. doi: 10.1016/S1473-3099(20)30086-4
  2. Salehi S, Abedi A, Balakrishnan S, Gholamrezanezhad A. Coronavirus Disease 2019 (COVID-19): A systematic review of imaging findings in 919 patients. Am J Roentgenol. 2020;215(1):87–93. doi: 10.2214/AJR.20.23034
  3. ACR Recommendations for the use of chest radiography and computed tomography (CT) for suspected COVID-19 infection [cited March 11, 2020]. Available from: https://www.acr.org/Advocacy-and-Economics/ACR-Position-Statements/Recommendations-for-Chest-Radiography-and-CT-for-Suspected-COVID19-Infection. Accessed: 15.01.2023.
  4. Temporary guidelines “Prevention, diagnosis and treatment of new coronavirus infection (COVID-19)”. Version 16 (08/18/2022). Moscow; 2022. 249 p. (In Russ).
  5. Vasilev YA, 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
  6. Vasilev YuA, Sergunova KA, BazhinАV, et al. Chest MRI of a pregnant woman with COVID-19 pneumonia. Digital Diagnostics. 2020;1(1):61−68. doi: 10.17816/DD46800
  7. Vasiliev YuA, Panina OYu, Kudryavtsev ND, et al. Magnetic resonance imaging of the lungs: methodological recommendations. Issue 92. Moscow; 2022. 102 р. (Series «The best practices of radiation and instrumental diagnostics»). (In Russ).
  8. 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
  9. Fields BK, Demirjian NL, Dadgar H, Gholamrezanezhad A. Imaging of COVID-19: CT, MRI, and PET. Semin Nucl Med. 2021;51(4):312–320. doi: 10.1053/j.semnuclmed.2020.11.003
  10. Langenbach MC, Hokamp GN, Persigehl T, Bratke G. MRI appearance of COVID-19 infection. Diagn Interv Radiol. 2020;26(4):377–378. doi: 10.5152/dir.2020.20152
  11. Fonseca EK, Chate RC, Neto RS, et al. Findings of COVID-19 on magnetic resonance imaging. Radiology Cardiothoracic Imaging. 2020;2(2):e200193. doi: 10.1148/ryct.2020200193
  12. Torkian P, Rajebi H, Zamani T, et al. Magnetic resonance imaging features of coronavirus disease 2019 (COVID-19) pneumonia: The first preliminary case series. Clin Imaging. 2021;(69):261–265. doi: 10.1016/j.clinimag.2020.09.002
  13. Ates OF, Taydas O, Dheir H. Thorax magnetic resonance imaging findings in patients with coronavirus disease (COVID-19). Acad Radiol. 2020;27(10):1373–1378. doi: 10.1016/j.acra.2020.08.009
  14. Ussov WY, Nudnov NV, Ignatenko G, et al. Primary and prospective imaging of the chest using magnetic resonance imaging in patients with viral lung damage in COVID-19. Med Visualizat. 2020;24(4):11–26. (In Russ). doi: 10.24835/1607-0763-2020-4-11-26

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar
2. Figure 1. Dynamic magnetic resonance imaging of the lungs during inhalation in the coronal, axial, and sagittal planes. In the axial and sagittal planes, arrows point to areas of compaction. In the coronal plane, the arrow points to a “cloudy sky” (S9–S10).

Baixar (163KB)
Metadados
3. Figure 2. Dynamic magnetic resonance imaging of the lungs during exhalation in the coronal, axial, and sagittal planes. Arrows indicate the areas of consolidation (S9–S10).

Baixar (185KB)
Metadados
4. Figure 4. Dynamic magnetic resonance imaging of the lungs during exhalation in the coronal, axial, and sagittal planes. Arrows point to lesions with areas of both marked interstitial changes (the sign of the “cloudy sky”) and alveolar (compaction) changes that can be differentiated during inhalation (see Figure 3).

Baixar (176KB)
Metadados
5. Figure 5. Dynamic magnetic resonance imaging of the lungs during inhalation in the coronal, axial, and sagittal planes. Arrows point to areas of low-intensity signal with the “cloudy sky” pattern (S6, S9, and S10).

Baixar (138KB)
Metadados
6. Figure 6. Dynamic magnetic resonance imaging of the lungs during exhalation in the coronal, axial, and sagittal planes. Arrows point to an increase in low-intensity signal areas with the “cloudy sky” pattern (S6, S9, and S10).

Baixar (163KB)
Metadados

Declaração de direitos autorais © Eco-Vector, 2023

Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição–NãoComercial–SemDerivações 4.0 Internacional.

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».