在计算机断层扫描期间减少辐射负荷以评估COVID-19肺特性变化的可能性：使用自适应统计迭代重建

封面图片

如何引用文章

全文:

详细

论证大多数COVID-19患者在住院期间接受多次成像检查，其累积效应可以显着增加接受的辐射总剂量。有效辐射剂量可以通过降低x射线管的电流和电压来降低，然而，这会降低图像质量。这个问题的一个可能的解决方案是引入自适应统计迭代重建 （Adaptive Statistical Iterative Reconstruction （ASIR））技术，用于计算机断层扫描（CT）的»原始数据»的自适应统计迭代重建。最近，有关低剂量CT（LDCT）有效性的信息已经出现在COVID-19诊断中的文献中。

目的是在应用迭代处理算法后分析肺部LDCT图像的质量和诊断价值，以评估在COVID-19诊断期间减少患者辐射负荷的可能性。

材料与方法。这项前瞻性研究涉及在罗蒙诺索夫莫斯科国立大学医学中心传染病部门接受住院治疗的患者。CT研究在入院和出院时进行; 在住院期间，根据临床需要重复进行。在第一项研究中，使用120kV管电压和200-400mA范围内的自动电流调制的标准CT协议，通过重复CT扫描的时候，LDKT协议使用管电压（100或110kV）和40-120mA范围内的自动电流调。为了评估LDCT与标准CT相比的诊断价值，在莫斯科国立大学医学中心辐射诊断系的医生中进行了问卷调查。调查问卷包括两种方法的比较描述，用于检测这种病理过程，如通过磨砂玻璃类型压实肺组织，通过磨砂玻璃类型压实具有网状变化，肺组织固结区域，淋巴结病。

结果该研究涉及151名患者;平均年龄为58±14.2岁;男性为53.6％。使用LDCT，与标准CT相比，辐射负荷平均下降2.96倍，计算机断层扫描剂量指数（CTDI）―2.6倍，平均吸收剂量（DLP）―3.1倍，管上的电流―1.83倍，管上的电压-1.2倍。获得的问卷数据表明，在LDCT期间，与根据标准协议进行的CT相比，检测病毒性肺炎的主要体征和评估患者病情动态的有效性没有显着变化。

结论比较标准的CT和LDCT的结果表明，在辐射负荷降低的情况下，诊断信息和质量没有显着损失。因此，胸部的LDCT扫描可以在常规实践中用于成功诊断COVID-19。

作者简介

Daria A. Filatova

Lomonosov Moscow State University

编辑信件的主要联系方式.
Email: dariafilatova.msu@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-0894-1994
SPIN 代码: 2665-5973

Medical Research and Educational Center

俄罗斯联邦, 1a Shkolnaya street, 143430 Nakhabino, Moscow region

Valentin E. Sinitsin

Lomonosov Moscow State University

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

MD, PhD, Professor, Medical Research and Educational Center

俄罗斯联邦, Moscow

Elena A. Mershina

Lomonosov Moscow State University

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

MD, PhD, Associate Professor, Medical Research and Educational Center

俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. Ministry of Health of the Russian Federation. Temporary guidelines: prevention, diagnosis and treatment of new coronavirus infection. Version 8 (03.09.2020). Moscow; 2020. (In Russ). Available from: https://base.garant.ru/74596434/
  2. Romanov BK. Coronavirus infection COVID-19. Safety and Risc of Farmacotherapy. 2020;8(1):3–8. (In Russ.)
  3. Morozov SP, Protsenko DN, Smetanina SV, et al. Radiation diagnostics of coronavirus disease (COVID-19): organization, methodology, interpretation of results: preprint No. CDT-Version 2 of 17.04.2020. Moscow; 2020. 78 р. (In Russ.)
  4. Udugama B, Kadhiresan P, Kozlowski HN, et al. Diagnosing COVID-19: the disease and tools for detection. ACS Nano. 2020;14(4):3822–3835. doi: 10.1021/acsnano.0c02624
  5. Zhao W, Zhong Z, Xie X, et al. Relation between chest ct findings and clinical conditions of coronavirus disease (COVID-19) pneumonia: a multicenter study. AJR Am J Roentgenol. 2020;214(5):1072–1077. doi: 10.2214/AJR.20.22976
  6. Beregi JP, Greffier J. Low and ultra-low dose radiation in CT: Opportunities and limitations. Diagn Interv Imaging. 2019;100(2):63–64. doi: 10.1016/j.diii.2019.01.007
  7. Cheng L, Chen Y, Fang T, et al. Fast iterative adaptive reconstruction in low-dose CT imaging. In: 2006 International Conference on Image Processing. Atlanta, GA: IEEE; 2006. P. 889–892. Available from: https://ieeexplore.ieee.org/document/4106673/
  8. Hara AK, Paden RG, Silva AC, et al. Iterative reconstruction technique for reducing body radiation dose at CT: feasibility study. AJR Am J Roentgenol. 2009;193(3):764–771. doi: 10.2214/AJR.09.2397
  9. Prakash P, Kalra M, Kambadakone A, et al. Reducing abdominal CT radiation dose with adaptive statistical iterative reconstruction technique. Invest Radiol. 2010;45(4):202–210. doi: 10.1097/RLI.ob013e3181dzfeec
  10. Chen LG, Wu PA, Sheu MH, et al. Automatic current selection with iterative reconstruction reduces effective dose to less than 1 mSv in low-dose chest computed tomography in persons with normal BMI. Medicine (Baltimore). 2019;98(28):e16350. doi: 10.1097/MD.0000000000016350
  11. Dangis A, Gieraerts C, De Brueker Y, et al. Accuracy and reproducibility of low-dose submillisievert chest CT for the diagnosis of COVID-19. Radiology Cardiothoracic Imaging. 2020;2(2):e200196. doi: 10.1148/ryct.2020200196
  12. Sethuraman N, Jeremiah SS, Ryo A. Interpreting diagnostic tests for SARS-CoV-2. JAMA. 2020;323(22):2249–2251. doi: 10.1001/jama.2020.8259
  13. Long C, Xu H, Shen Q, et al. Diagnosis of the Coronavirus disease (COVID-19): rRT-PCR or CT? Eur J Radiol. 2020;126:108961. doi: 10.1016/j.ejrad.2020.108961
  14. Fang Y, Zhang H, Xie J, et al. Sensitivity of chest CT for COVID-19: comparison to RT-PCR. Radiology. 2020;296(2):E115–E117. doi: 10/1148/radiol.2020200432
  15. Yang Y, Yang M, Shen C, et al. Evaluating the accuracy of different respiratory specimens in the laboratory diagnosis and monitoring the viral shedding of 2019-nCoV infections. medRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.02.11.20021493
  16. Brenner DJ, Hall EJ. Computed tomography--an increasing source of radiation exposure. N Engl J Med. 2007;357(22):2277–2284. doi: 10.1056/NEJMra072149
  17. Pierce DA, Preston DL. Radiation-related cancer risks at low doses among atomic bomb survivors. Radiat Res. 2000;154(2):178–186. doi: 10.1667/0033-7587(2000)154[0178:rrcral]2.0.co;2
  18. Matkevich E, Sinitsyn V, Mershina E. Comparative analysis of radiation doses of patients with computed tomography in a Federal medical institution. Journal of Radiology and Nuclear Medicine. 2016;97(1):33–39. (In Russ). doi: 10.20862/0042-4676-2016-97-1-33-40
  19. Naidich DP, Marshall CH, Gribbin C, et al. Low-dose CT of the lungs: preliminary observations. Radiology. 1990;175(3):729–731. doi: 10.1148/radiology.175.3.2343122
  20. Prasad SR, Wittram C, Shepard JA, et al. Standard-dose and 50%-reduced-dose chest CT: comparing the effect on image quality. AJR Am J Roentgenol. 2002;179(2):461–465. doi: 10.2214/ajr.179.2.1790461
  21. Zwirewich CV, Mayo JR, Müller NL. Low-dose high-resolution CT of lung parenchyma. Radiology. 1991;180(2):413–417. doi: 10.1148/radiology.180.2.2068303
  22. Zhu X, Yu J, Huang Z. Low-dose chest CT: optimizing radiation protection for patients. AJR Am J Roentgenol. 2004;183(3):809–816. doi: 10.2214/ajr.183.3.1830809
  23. Kubo T, Ohno Y, Takenaka D, et al. Standard-dose vs. low-dose CT protocols in the evaluation of localized lung lesions: Capability for lesion characterization – iLEAD study. Eur J Radiol Open. 2016;3:67–73. doi: 10.1016/j.ejro.2016.03.002
  24. Gombolevsky VA, Chernina VY, Blokhin IA. Main achievements of low-dose computed tomography in lung cancer screening. Tuberculosis and Lung Diseases. 2021;99(1):61–70. (In Russ). doi: 10.21292/2075-1230-2021-99-1-61-7025.
  25. Rampinelli C, De Marco P, Origgi D, et al. Exposure to low dose computed tomography for lung cancer screening and risk of cancer: secondary analysis of trial data and risk-benefit analysis. BMJ. 2017;356:j347. doi: 10.1136/bmj.j347
  26. Chiles C. Lung cancer screening with low dose CT. Radiol Clin North Am. 2014;52(1):27–46. doi: 10.1016/j.rcl.2013.08.006.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. 图 1患者，78岁：入院时进行标准计算机断层扫描，辐射负荷为 2.5 mSv (a)，低剂量计算机断层扫描 - 1.0 mSv (b)。

下载 (169KB)
索引源数据
3. 图 2患者，72岁：入院时进行标准计算机断层扫描，辐射负荷为 2.1 mSv (a)，低剂量计算机断层扫描 - 0.87 mSv (b)。

下载 (161KB)
索引源数据
4. 图 3患者，60岁：入院时进行标准计算机断层扫描，辐射负荷为 3.3 mSv (a)，低剂量计算机断层扫描 - 1.1mSv (b)。

下载 (171KB)
索引源数据
5. 图 4患者，46岁：入院时进行标准计算机断层扫描，辐射负荷为 5.6 mSv (a)，低剂量计算机断层扫描 - 1.7 mSv (b)。

下载 (160KB)
索引源数据
6. 图 5患者，40岁：入院时进行标准计算机断层扫描，辐射负荷为 6.8 mSv (a)，低剂量计算机断层扫描 - 2.0 mSv (b)。

下载 (159KB)
索引源数据
7. 图 6患者，56 岁：入院时进行标准计算机断层扫描，辐射负荷为 1.6 mSv (a)，低剂量计算机断层扫描 - 0.87 mSv (b)。

下载 (139KB)
索引源数据

版权所有 © Filatova D.A., Sinitsin V.E., Mershina E.A., 2021

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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