Низкодозная компьютерная томография органов грудной клетки в диагностике COVID-19: обзор литературы

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Повышение числа исследований компьютерной томографии во время пандемии COVID-19 актуализировало задачу снижения лучевой нагрузки на пациента, так как воздействие радиационного излучения достоверно связано с повышением риска развития онкологических заболеваний. В работе отделений лучевой диагностики даже в условиях пандемии должен соблюдаться принцип минимальной дозы облучения при максимальном уровне качества диагностики ― ALARA (as low as reasonably achievable), предложенный Международной комиссией по радиационной защите.

Цель ― систематизация данных о возможностях снижения лучевой нагрузки при диагностике поражения лёгких при COVID-19 методом компьютерной томографии.

Материалы и методы. Проведён анализ релевантных отечественных и зарубежных источников литературы в научных библиотеках PubMed и eLIBRARY по запросам «low dose computed tomography COVID-19» и «низкодозная компьютерная томография COVID-19», опубликованных в период с 2020 по 2022 год. Публикации включались в обзор после оценки их соответствия теме обзора путём анализа названия и абстракта. Списки литературы также были проанализированы на предмет выявления пропущенных при поиске статей, попадающих под критерии включения.

Результаты. Изучение опубликованных результатов исследований позволило обобщить современные данные о лучевой диагностике поражения лёгких при COVID-19 и использовании компьютерной томографии, а также определить возможные варианты снижения дозы лучевой нагрузки.

Заключение. Представлены способы уменьшения лучевой нагрузки при компьютерной томографии органов грудной клетки и сохранения высокого качества диагностического изображения, потенциально достаточного для надёжного выявления признаков COVID-19. Снижение дозы облучения является оправданным подходом к получению актуальной диагностической информации, сохраняющим возможности внедрения технологий продвинутого компьютерного анализа в клиническую практику.

Об авторах

Иван Андреевич Блохин

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий

Автор, ответственный за переписку.
Email: BlokhinIA@zdrav.mos.ru
Россия, Москва

Денис Андреевич Румянцев

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий

Email: x.radiology@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7670-7385
SPIN-код: 8734-2085
Россия, Москва

Мария Максимовна Сучилова

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий

Email: SuchilovaMM@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0003-1117-0294
SPIN-код: 4922-1894
Россия, Москва

Анна Павловна Гончар

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий

Email: GoncharAP@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0001-5161-6540
SPIN-код: 3513-9531
Россия, Москва

Ольга Васильевна Омелянская

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий

Email: OmelyanskayaOV@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0002-0245-4431
SPIN-код: 8948-6152
Россия, Москва

Список литературы

  1. 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
  2. Rubin G.D., Ryerson C.J., Haramati L.B., et al. The role of chest imaging in patient management during the COVID-19 Pandemic: A multinational consensus statement from the fleischner society // Radiology. 2020. Vol. 296, N 1. Р. 172–180. doi: 10.1148/radiol.2020201365
  3. Временные методические рекомендации. Профилактика, диагностика и лечение новой коронавирусной инфекции (COVID-19). Версия 12 (21.09.2021). Москва, 2021. 232 с.
  4. Ng M., Lee E.Y., Yang J., et al. Imaging profile of the COVID-19 infection: Radiologic findings and literature review // Radiology: Cardiothoracic Imaging. 2020. Vol. 2, N 1. Р. e200034. doi: 10.1148/ryct.2020200034
  5. Ai T., Yang Z., Hou H., et al. Correlation of chest CT and RT-PCR testing for coronavirus disease 2019 (COVID-19) in China: A report of 1014 cases // Radiology. 2020. Vol. 296, N 2. Р. E32–E40. doi: 10.1148/radiol.2020200642
  6. Kang Z., Li X., Zhou S. Recommendation of low-dose CT in the detection and management of COVID-2019 // European Radiolohy. 2020. Vol. 30, N 8. Р. 4356–4357. doi: 10.1007/s00330-020-06809-6
  7. Морозов С.П., Кузьмина Е.С., Ледихова Н.В., и др. Мобилизация научно-практического потенциала службы лучевой диагностики г. Москвы в пандемию COVID-19 // Digital Diagnostics. 2020. Т. 1, № 1. C. 5–12. doi: 10.17816/DD51043
  8. Pan F., Ye T., Sun P., et al. Time course of lung changes on chest CT during recovery from 2019 novel coronavirus (COVID-19) pneumonia // Radiology. 2020. Vol. 295, N 3. Р. 715–721. doi: 10.1148/radiol.2020200370
  9. Lei D.P., Fan B., Mao J., et al. The progression of computed tomographic (CT) images in patients with coronavirus disease (COVID-19) pneumonia. Running title: The CT progression of COVID-19 pneumonia // J Infect. 2020. Vol. 80, N 6. Р. e30–e31. doi: 10.1016/j.jinf.2020.03.020
  10. Power S.P., Moloney F., Twomey M., et al. Computed tomography and patient risk: Facts, perceptions and uncertainties // World J Radiol. 2016. Vol. 8, N 12. Р. 902–915. doi: 10.4329/wjr.v8.i12.902
  11. Yeung A.W. The “As low as reasonably achievable” (ALARA) principle: A brief historical overview and a bibliometric analysis of the most cited publications // Radioprotection. 2019. Vol. 54, N 2. Р. 103–109. doi: 10.1051/radiopro/2019016
  12. Kalra M.K., Homayounieh F., Arru C., et al. Chest CT practice and protocols for COVID-19 from radiation dose management perspective // Eur Radiol. 2020. Vol. 30, N 12. Р. 6554–6560. doi: 10.1007/s00330-020-07034-x
  13. Краснов А.С., Кабанов Д.О., Терещенко Г.В. Основы дозиметрии и оптимизации дозовой нагрузки при проведении мультиспиральной компьютерной томографии // Вопросы гематологии, онкологии и иммунопатологии в педиатрии. 2018. Т. 17, № 3. С. 127–132.
  14. Singh S., Kalra M.K., Thrall J.H., Mahesh M. CT radiation dose reduction by modifying primary factors // J Am Coll Radiol. 2011. Vol. 8, N 5. Р. 369–372. doi: 10.1016/j.jacr.2011.02.001
  15. Zarb F., Rainford L., McEntee M.F. Developing optimized CT scan protocols: Phantom measurements of image quality // Radiography. 2011. Vol. 17, N 2. Р. 109–114. doi: 10.1016/j.radi.2010.10.004
  16. Hilts M., Duzenli C. Image noise in X-ray CT polymer gel dosimetry // J Physics: Conference Series. 2004. Vol. 3, N 1. Р. 252. doi: 10.1088/1742-6596/3/1/040
  17. Lira D., Padole A., Kalra M.K., Singh S. Tube potential and CT radiation dose optimization // Am J Roentgenol. 2015. Vol. 204, N 1. P. W4–W10. doi: 10.2214/AJR.14.13281
  18. Reid J., Gamberoni J., Dong F., Davros W. Optimization of kVp and mAs for pediatric low-dose simulated abdominal CT: Is it best to base parameter selection on object circumference? // AJR Am J Roentgenol. 2010. Vol. 195, N 4. Р. 1015–1020. doi: 10.2214/AJR.09.3862
  19. Khoramian D., Sistani S., Firouzjah R.A. Assessment and comparison of radiation dose and image quality in multi-detector CT scanners in non-contrast head and neck examinations // Paul J Radiol. 2019. Vol. 84. Р. 61–67. doi: 10.5114/pjr.2019.82743
  20. Mahesh M., Scatarige J.C., Cooper J., Fishman E.K. Dose and pitch relationship for a particular multislice CT scanner // AJR Am J Roentgenol. 2001. Vol. 177, N 6. Р. 1273–1275. doi: 10.2214/ajr.177.6.1771273
  21. Tack D., Gevenois P.A., Abada H. Radiation dose from adult and pediatric multidetector computed tomography // Springer. 2007. doi: 10.1007/978-3-540-68575-3
  22. Greffier J., Pereira F., Hamard A., et al. Effect of tin filter-based spectral shaping CT on image quality and radiation dose for routine use on ultralow-dose CT protocols: A phantom study // Diagnostic and Interventional Imaging. 2020. Vol. 101, N 6. P. 373–381. doi: 10.1016/j.diii.2020.01.002
  23. Paul J., Krauss B., Banckwitz R., et al. Relationships of clinical protocols and reconstruction kernels with image quality and radiation dose in a 128-slice CT scanner: Study with an anthropomorphic and water phantom // Eur J Radiology. 2012. Vol. 81, N 5. Р. e699–e703. doi: 10.1016/j.ejrad.2011.01.078
  24. Hashemi S., Mehrez H., Cobbold R.S., Paul N.S. Optimal image reconstruction for detection and characterization of small pulmonary nodules during low-dose CT // Eur Radiol. 2014. Vol. 24, N 6. P. 1239–1250. doi: 10.1007/s00330-014-3142-9
  25. Beister M., Kolditz D., Kalender W.A. Iterative reconstruction methods in X-ray CT // Physica Medica. 2012. Vol. 28, N 2. Р. 94–108. doi: 10.1016/j.ejmp.2012.01.003
  26. Shiri I., Akhavanallaf A., Sanaat A., et al. Ultra-low-dose chest CT imaging of COVID-19 patients using a deep residual neural network // Eur Radiology. 2021. Vol. 31, N 3. Р. 1420–1431. doi: 10.1007/s00330-020-07225-6
  27. Shan H., Padole A., Homayounieh F., et al. Competitive performance of a modularized deep neural network compared to commercial algorithms for low-dose CT image reconstruction // Nat Machine Intelligence. 2019. Vol. 1, N 6. Р. 269–276. doi: 10.1038/s42256-019-0057-9
  28. Blokhin I., Gombolevskiy V., Chernina V., et al. Inter-observer agreement between low-dose and standard-dose CT with soft and sharp convolution kernels in COVID-19 Pneumonia // J Clin Med. 2022. Vol. 11, N 669. doi: 10.3390/jcm11030669
  29. Филатова Д.А., Синицын В.Е., Мершина Е.А. Возможности снижения лучевой нагрузки при проведении компьютерной томографии для оценки изменений в легких, характерных для СOVID-19: использование адаптивной статистической итеративной реконструкции // Digital Diagnostics. 2021. Т. 2, № 2. С. 94−104. doi: 10.17816/DD62477
  30. Afshar P., Rafiee M.J., Naderkhani F., et al. Human-level COVID-19 diagnosis from low-dose CT scans using a two-stage time-distributed capsule network // Sci Rep. 2022. Vol. 12, N 1. Р. 4827. doi: 10.1038/s41598-022-08796-8
  31. Fukumoto W., Nakamura Y., Yoshimura K., et al. Triaging of COVID-19 patients using low dose chest CT: Incidence and factor analysis of lung involvement on CT images // J Infect Chemother. 2022. Vol. 28, N 6. Р. 797–801. doi: 10.1016/j.jiac.2022.02.025
  32. Bieba C.M., Desmet J.N., Dubbeldam A., et al. Radiological findings in low-dose CT for COVID-19 pneumonia in 182 patients: Correlation of signs and severity with patient outcome // Medicine (Baltimore). 2022. Vol. 101, N 9. Р. e28950. doi: 10.1097/MD.0000000000028950
  33. Piqueras B.M., Casajús E.A., Iriarte U.C., et al. Low-dose chest CT for preoperative screening for SARS-CoV-2 infection // Radiologia (Engl.). 2022. Vol. 64, N 4. Р. 317–323. doi: 10.1016/j.rxeng.2021.11.004
  34. Thieß H.M., Bressem K.K., Adams L., et al. Do submillisievert-chest CT protocols impact diagnostic quality in suspected COVID-19 patients? // Acta Radiol Open. 2022. Vol. 11, N 1. Р. 20584601211073864. doi: 10.1177/20584601211073864
  35. Greffier J., Hoballah A., Sadate A., et al. Ultra-low-dose chest CT performance for the detection of viral pneumonia patterns during the COVID-19 outbreak period: A monocentric experience // Quant Imaging Med Surg. 2021. Vol. 11, N 7. Р. 3190–3199. doi: 10.21037/qims-20-1176
  36. Karakaş H.M., Yıldırım G., Çiçek E.D. The reliability of low-dose chest CT for the initial imaging of COVID-19: Comparison of structured findings, categorical diagnoses and dose levels // Diagn Interv Radiol. 2021. Vol. 27, N 5. Р. 607–614. doi: 10.5152/dir.2021.20802
  37. Finance J., Zieleskewicz L., Habert P., et al. Low dose chest CT and lung ultrasound for the diagnosis and management of COVID-19 // J Clinic Med. 2021. Vol. 10, N 10. Р. 2196. doi: 10.3390/jcm10102196
  38. Desmet J., Biebaû C., De Wever W., et al. Performance of low-dose chest CT as a triage tool for suspected COVID-19 patients // J Belgian Society Radiology. 2021. Vol. 105, N 1. Р. 9. doi: 10.5334/jbsr.2319
  39. Aslan S., Bekçi T., Çakır İ.M., et al. Diagnostic performance of low-dose chest CT to detect COVID-19: A Turkish population study // Diagn Interv Radiol. 2021. Vol. 27, N 2. Р. 181–187. doi: 10.5152/dir.2020.20350
  40. Stoleriu M.G., Gerckens M., Obereisenbuchner F., et al. Automated quantitative thin slice volumetric low dose CT analysis predicts disease severity in COVID-19 patients // Clin Imaging. 2021. Vol. 79. Р. 96–101. doi: 10.1016/j.clinimag.2021.04.008
  41. Bai L., Zhou J., Shen C., et al. Assessment of radiation doses and image quality of multiple low-dose CT exams in COVID-19 clinical management // Chin J Acad Radiol. 2021. Vol. 4, N 4. Р. 257–261. doi: 10.1007/s42058-021-00083-1
  42. Agostini A., Borgheresi A., Carotti M., et al. Third-generation iterative reconstruction on a dual-source, high-pitch, low-dose chest CT protocol with tin filter for spectral shaping at 100 kV: A study on a small series of COVID-19 patients // Radiol Med. 2021. Vol. 126, N 3. Р. 388–398. doi: 10.1007/s11547-020-01298-5
  43. Zali A., Sohrabi M.R., Mahdavi A., et al. Correlation between low-dose chest computed tomography and RT-PCR results for the diagnosis of COVID-19: A report of 27,824 cases in Tehran, Iran // Acad Radiol. 2021. Vol. 28, N 12. Р. 1654–1661. doi: 10.1016/j.acra.2020.09.003
  44. Argentieri G., Bellesi L., Pagnamenta A., et al. Diagnostic yield, safety, and advantages of ultra-low dose chest CT compared to chest radiography in early stage suspected SARS-CoV-2 pneumonia: A retrospective observational study // Medicine (Baltimore). 2021. Vol. 100, N 21. Р. e26034. doi: 10.1097/MD.0000000000026034
  45. Leger T., Jacquier A., Barral P.A., et al. Low-dose chest CT for diagnosing and assessing the extent of lung involvement of SARS-CoV-2 pneumonia using a semi quantitative score // PLoS One. 2020. Vol. 15, N 11. Р. e0241407. doi: 10.1371/journal.pone.0241407
  46. Hamper C.M., Fleckenstein F.N., Büttner L., et al. Submillisievert chest CT in patients with COVID-19: Experiences of a German Level-I center // Eur J Radiol Open. 2020. Vol. 7. Р. 100283. doi: 10.1016/j.ejro.2020.100283
  47. Li J., Wang X., Huang X., et al. Application of Care Dose 4D combined with Karl 3D technology in the low dose computed tomography for the follow-up of COVID-19 // BMC Med Imaging. 2020. Vol. 20, N 1. Р. 56. doi: 10.1186/s12880-020-00456-5
  48. Dangis A., Gieraerts C., De Bruecker Y., et al. Accuracy and reproducibility of low-dose submillisievert chest CT for the diagnosis of COVID-19 // Radiol Cardiothorac Imaging. 2020. Vol. 2, N 2. Р. e200196. doi: 10.1148/ryct.2020200196
  49. Radpour A., Bahrami-Motlagh H., Taaghi M.T., et al. COVID-19 evaluation by low-dose high resolution CT scans protocol // Acad Radiol. 2020. Vol. 27, N 6. Р. 901. doi: 10.1016/j.acra.2020.04.016
  50. Tofighi S., Najafi S., Johnston S.K., Gholamrezanezhad A. Low-dose CT in COVID-19 outbreak: Radiation safety, image wisely, and image gently pledge // Emerg Radiol. 2020. Vol. 27, N 6. Р. 601–605. doi: 10.1007/s10140-020-01784-3
  51. Tabatabaei S.M., Talari H., Gholamrezanezhad A., et al. A low-dose chest CT protocol for the diagnosis of COVID-19 pneumonia: A prospective study // Emerg Radiol. 2020. Vol. 27, N 6. Р. 607–615. doi: 10.1007/s10140-020-01838-6
  52. Schulze-Hagen M., Hübel C., Meier-Schroers M., et al. Low-dose chest CT for the diagnosis of COVID-19: A systematic, prospective comparison with PCR // Dtsch Arztebl Int. 2020. Vol. 117, N 22-23. Р. 389–395. doi: 10.3238/arztebl.2020.0389
  53. Zhao Y., Wang Y., Duan W., et al. Low-dose chest CT presentation and dynamic changes in patients with novel coronavirus disease 2019 // Radiol Infect Dis. 2020. Vol. 7, N 4. Р. 186–194. doi: 10.1016/j.jrid.2020.08.001
  54. Castelli M., Maurin A., Bartoli A., et al. Prevalence and risk factors for lung involvement on low-dose chest CT (LDCT) in a paucisymptomatic population of 247 patients affected by COVID-19 // Insights Imaging. 2020. Vol. 11, N 1. Р. 117. doi: 10.1186/s13244-020-00939-7
  55. Морозов С.П., Кузьмина Е.С., Ветшева Н.Н., и др. Московский скрининг: скрининг рака легкого с помощью низкодозовой компьютерной томографии // Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2019. Т. 27, № S. С. 630–636. doi: 10.32687/0869-866X-2019-27-si1-630-636
  56. Патент РФ № 2701922 C1. Гомболевский В.А., Морозов С.П., Чернина В.Ю., и др. Способ скрининга рака легкого с помощью ультранизкодозной компьютерной томографии у пациентов с массой тела до 69 кг. Режим доступа: https://patents.google.com/patent/RU2701922C1/ru. Дата обращения: 15.01.2023.
  57. Gombolevskiy V., Morozov S., Chernina V., et al. A phantom study to optimise the automatic tube current modulation for chest CT in COVID-19 // Eur Radiol Exp. 2021. Vol. 5, N 1. P. 21. doi: 10.1186/s41747-021-00218-0
  58. Kim Y.K., Lee B.E., Lee S.J., et al. Ultra-low-dose CT of the thorax using iterative reconstruction: Evaluation of image quality and radiation dose reduction // Am J Roentgenol. 2015. Vol. 204, N 6. P. 1197–1202. doi: 10.2214/AJR.14.13629
  59. Блохин И.А., Гончар А.П., Коденко М.Р., и др. Влияние индекса массы тела на надёжность шкалы КТ0–4: сравнение протоколов компьютерной томографии // Digital Diagnostics. 2022. Т. 3, № 2. C. 108–118. doi: 10.17816/DD104358
  60. Gierada D.S., Bierhals A.J., Choong C.K., et al. Effects of CT section thickness and reconstruction kernel on emphysema quantification // Academic Radiology. 2010. Vol. 17, N 2. P. 146–156. doi: 10.1016/j.acra.2009.08.007
  61. Gao Y., Hua M., Lv J., et al. Reproducibility of radiomic features of pulmonary nodules between low-dose CT and conventional-dose CT // Quant Imaging Med Surg. 2022. Vol. 12, N 4. P. 2368–2377. doi: 10.21037/qims-21-609
  62. Blokhin I.A., Solovev A.V., Vladzymyrskiy AV., et al. Automated analysis of lung lesions in COVID-19: Comparison of standard and low-dose CT // SJCEM. 2023. Vol. 37, N 4. P. 114–123. doi: 10.29001/2073-8552-2022-37-4-114-123
  63. Bak S.H., Kim J.H., Jin H., et al. Emphysema quantification using low-dose computed tomography with deep learning-based kernel conversion comparison // Eur Radiol. 2020. Vol. 30, N 12. P. 6779–6787. doi: 10.1007/s00330-020-07020-3

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Сравнение специализированного протокола низкодозной компьютерной томографии для COVID-19 (SD=36) со стандартным и низкодозным для скрининга рака лёгкого. Информация о лучевой нагрузке и аксиальные томограммы фантома на уровне нижних и средних зон лёгких. Низкодозная компьютерная томография для скрининга рака лёгкого разработана с учётом ограничения лучевой нагрузки для профилактических мероприятий по СанПин и имеет наименьшее отношение «сигнал–шум». Разработанный протокол низкодозной компьютерной томографии для COVID-19 учитывает денситометрические характеристики «матовых стёкол» при существенном снижении лучевой нагрузки.

Скачать (487KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Снижение лучевой нагрузки в 5 раз. Пациентка, 59 лет, индекс массы тела 29 кг/м2. Компьютерная томография с мягко-тканным фильтром (эффективная доза ― 9,7 мЗв), низкодозная компьютерная томография с мягкотканным фильтром (эффективная доза ― 2,1 мЗв). В верхней доле левого лёгкого периферическая зона «матового стекла».

Скачать (209KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Снижение лучевой нагрузки в 1,5 раза. Пациент, 44 года, индекс массы тела 46 кг/м2. Компьютерная томография с мягкотканным фильтром (эффективная доза ― 15,3 мЗв), низкодозная компьютерная томография с мягкотканным фильтром (эффективная доза ― 10,5 мЗв). Двусторонние периферические участки «матового стекла».

Скачать (194KB)
Метаданные

© Эко-вектор, 2023

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

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах