Влияние модельной итеративной реконструкции на качество изображения при стандартной и низкодозной компьютерной томографии органов грудной клетки. Экспериментальное исследование

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Одним из направлений снижения дозы облучения при компьютерной томографии (КТ) является совершенствование алгоритмов реконструкции изображений. Последним предложением производителей томографов является модельная итеративная реконструкция (МИР). Цель исследования — сравнить качество визуализации структур органов грудной клетки и доказать эффективность низкодозового протокола при применении МИР. Методы. Проведено сканирование калибровочного фантома с модулем пространственного разрешения и антропоморфного фантома верхней части тела взрослого человека с очагами различной плотности в легких на двух КТ-томографах разных производителей по протоколу со стандартной дозой (СДКТ) с алгоритмами гибридной итеративной реконструкции (ГИР) изображений и МИР и низкодозному протоколу (НДКТ) и алгоритмом МИР. Качество полученных изображений оценивалось по следующим параметрам: шум (SD), соотношение контраст–шум (CNR), пространственное разрешение и визуализация легочных очагов. Дозу облучения рассчитывали по данным томографа, данным индивидуальных дозиметров, размещенных на антропоморфном фантоме, и с помощью дозиметрического фантома. Результаты. Среднее значение SD составило 11,5; 24,4 и 21,6; CNR — 85,47; 40,6 и 45,6; пространственное разрешение 2 мм; 2 мм и 3 мм при СДКТ с МИР, СДКТ с ГИР и НДКТ с МИР соответственно. Визуализация легочных очагов оставалась превосходной во всех случаях. Доза облучения при СДКТ составила 2,7, при НДКТ — 0,67 мЗв. Снижение дозы облучения было подтверждено данными дозиметров. Аналогичные результаты получены при повторении эксперимента на втором томографе. Заключение. Применение МИР позволит снизить дозу облучения при КТ органов грудной клетки без потери качества визуализации.

Об авторах

Антон Юрьевич Силин

Клинический госпиталь на Яузе; Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы

Email: silin@yamed.ru
ORCID iD: 0000-0003-4952-2347
SPIN-код: 4411-8745

врач-рентгенолог высшей квалификационной категории, младший научный сотрудник

Россия, Москва

Иван Сергеевич Груздев

Национальный медицинский исследовательский центр хирургии имени А.В. Вишневского

Автор, ответственный за переписку.
Email: gruzdev_van@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0781-9898
SPIN-код: 3350-0832

аспирант

Россия, Москва

Сергей Павлович Морозов

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

Email: npcmr@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0001-6545-6170
SPIN-код: 8542-1720

д.м.н., профессор

Россия, Москва

Список литературы

  1. McCunney RJ, Li J. Radiation risks in lung cancer screening programs: a comparison with nuclear industry workers and atomic bomb survivors. Chest. 2014;145(3):618–624. doi: 10.1378/chest.13-1420.
  2. Mehta D, Thompson R, Morton T, et al. Iterative model reconstruction: simultaneously lowered computed tomography radiation dose and improved image quality. Med Phys Int J. 2013;2(1):147–155.
  3. Yan C, Xu J, Liang C, et al. Radiation dose reduction by using ct with iterative model reconstruction in patients with pulmonary invasive fungal infection. Radiology. 2018;288(1):285–292. doi: 10.1148/radiol.2018172107.
  4. Katsura M, Sato J, Akahane M, et al. Effects of pure and hybrid iterative reconstruction algorithms on high-resolution computed tomography in the evaluation of interstitial lung disease. Eur J Radiol. 2017;93:243–251. doi: 10.1016/j.ejrad.2017.06.003.
  5. Yanagawa M, Gyobu T, Leung A, et al. Ultra-low-dose CT of the lung: effect of iterative reconstruction techniques on image quality. Acad Radiol. 2014;21(6):695–703. doi: 10.1016/j.acra.2014.01.023.
  6. Kim H, Park CM, Chae HD, et al. Impact of radiation dose and iterative reconstruction on pulmonary nodule measurements at chest CT: a phantom study. Diagn Interv Radiol. 2015;21(6):459–465. doi: 10.5152/dir.2015.14541.
  7. Ju YH, Lee G, Lee JW, et al. Ultra-low-dose lung screening CT with model-based iterative reconstruction: an assessment of image quality and lesion conspicuity. Acta Radiol. 2018;59(5):553–559. doi: 10.1177/0284185117726099.
  8. Zhang M, Qi W, Sun Y, et al. Screening for lung cancer using sub-millisievert chest CT with iterative reconstruction algorithm: image quality and nodule detectability. Br J Radiol. 2018;91(1090):20170658. doi: 10.1259/bjr.20170658.
  9. Debray MP, Dauriat G, Khalil A, et al. Diagnostic accuracy of low-mA chest CT reconstructed with Model Based Iterative Reconstruction in the detection of early pleuro-pulmonary complications following a lung transplantation. Eur Radiol. 2016;26(9):3138–3146. doi: 10.1007/s00330-015-4126-0.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Укладка фантомов и дозиметров: вид сверху (А) и сбоку (Б)

Скачать (195KB)
3. Рис. 2. Компьютерно-томографические изображения антропоморфного фантома в легочном окне: А — модельная итеративная реконструкция при низкой дозе облучения; Б — стандартная компьютерная томография с модельной итеративной реконструкцией; В — стандартная компьютерная томография с гибридной итеративной реконструкцией.

Скачать (183KB)

© Силин А.Ю., Груздев И.С., Морозов С.П., 2020

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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