Динамическая магнитно-резонансная томография лёгких у пациентов с COVID-19: серия клинических случаев

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Широкое распространение новой коронавирусной инфекции (COVID-19) привело к активному изучению её диаг-ностических особенностей. Острая вирусная пневмония, связанная с COVID-19, уже подробно описана по результатам компьютерной томографии, рентгенографии и статической магнитно-резонансной томографии, однако картина, наблюдаемая при динамической магнитно-резонансной томографии, не получила достаточного освещения в специализированной литературе.

Учитывая комплексный диагностический подход, важно, чтобы врачи-рентгенологи имели возможность правильно распознавать и интерпретировать COVID-19 по изображениям магнитно-резонансной томографии.

В представленной серии клинических случаев продемонстрированы возможности методики динамической магнитно-резонансной томографии в обнаружении признака «облачного неба» и его отличия от консолидации у пациентов с COVID-19, что позволяет предположительно разграничить раннее или лёгкое изменение от прогрессирующего клинического течения.

Таким образом, динамическая магнитно-резонансная томография может оказаться чрезвычайно полезным инструментом, к тому же без лучевой нагрузки, в случаях, когда доступ к компьютерной томографии ограничен и требуется динамическая морфофункциональная визуализация.

Об авторах

Юрий Александрович Васильев

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий

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

к.м.н.

Россия, Москва

Евгения Андреевна Грик

Lincoln Medical Center

Email: evgeniyagrik@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-7908-3982
SPIN-код: 5558-7307
США, Бронкс, Нью-Йорк

Ольга Юрьевна Панина

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий; Городская клиническая онкологическая больница № 1; Московский государственный медико-стоматологический университет имени А.И. Евдокимова

Email: o.panina@npcmr.ru
ORCID iD: 0000-0002-8684-775X
SPIN-код: 5504-8136
Россия, Москва; Москва; Москва

Анна Николаевна Хоружая

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий

Автор, ответственный за переписку.
Email: a.khoruzhaya@npcmr.ru
ORCID iD: 0000-0003-4857-5404
SPIN-код: 7948-6427
Россия, Москва

Дмитрий Сергеевич Семенов

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий

Email: d.semenov@npcmr.ru
ORCID iD: 0000-0002-4293-2514
SPIN-код: 2278-7290
Россия, Москва

Александр Владимирович Бажин

Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий

Email: a.bazhin@npcmr.ru
ORCID iD: 0000-0003-3198-1334
SPIN-код: 6122-5786
Россия, Москва

Юлия Николаевна Васильева

Московский государственный медико-стоматологический университет имени А.И. Евдокимова

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

к.м.н.

Россия, Москва

Список литературы

  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. Vol. 20, N 4. Р. 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. Vol. 215, N 1. Р. 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]. Режим доступа: https://www.acr.org/Advocacy-and-Economics/ACR-Position-Statements/Recommendations-for-Chest-Radiography-and-CT-for-Suspected-COVID19-Infection. Дата обращения: 15.01.2023.
  4. Временные методические рекомендации. Профилактика, диагностика и лечение новой коронавирусной инфекции (COVID-19). Версия 16 (18.08.2022). Москва, 2022. 249 с.
  5. Vasilev Y.A., Sergunova K.A., Bazhin A.V., et al. Chest MRI of patients with COVID-19 // Magn Reson Imaging. 2021. N 79. Р. 13–19. doi: 10.1016/j.mri.2021.03.005
  6. Vasilev Y.A., Sergunova K.A., Bazhin А.V., et al. Chest MRI of a pregnant woman with COVID-19 pneumonia // Digital Diagnostics. 2020. Vol. 1, N 1. Р. 61−68. doi: 10.17816/DD46800
  7. Васильев Ю.А., Панина О.Ю., Кудрявцев Н.Д., и др. Магнитно-резонансная томография легких. Методические рекомендации. Вып. 92. Москва, 2022. 102 с. (Серия «Лучшие практики лучевой и инструментальной диагностики»).
  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. 2020. N 14. Р. 16–29. doi: 10.1109/RBME.2020.2990959
  9. Fields B.K., Demirjian N.L., Dadgar H., Gholamrezanezhad A. Imaging of COVID-19: CT, MRI, and PET // Semin Nucl Med. 2021. Vol. 51, N 4. Р. 312–320. doi: 10.1053/j.semnuclmed.2020.11.003
  10. Langenbach M.C., Hokamp G.N., Persigehl T., Bratke G. MRI appearance of COVID-19 infection // Diagn Interv Radiol. 2020. Vol. 26, N 4. Р. 377–378. doi: 10.5152/dir.2020.20152
  11. Fonseca E.K., Chate R.C., Neto R.S., et al. Findings of COVID-19 on magnetic resonance imaging // Radiology Cardiothoracic Imaging. 2020. Vol. 2, N 2. Р. 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. Vol. 69. Р. 261–265. doi: 10.1016/j.clinimag.2020.09.002
  13. Ates O.F., Taydas O., Dheir H. Thorax magnetic resonance imaging findings in patients with coronavirus disease (COVID-19) // Acad Radiol. 2020. Vol. 27, N 10. Р. 1373–1378. doi: 10.1016/j.acra.2020.08.009
  14. Ussov W.Y., Nudnov N.V., Ignatenko G.A., 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. Т. 24, N 4. С. 11–26. doi: 10.24835/1607-0763-2020-4-11-26

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Динамическая магнитно-резонансная томография лёгких во время вдоха в корональной, аксиальной и сагиттальной плоскостях. Стрелки указывают на области уплотнения в аксиальной и сагиттальной плоскостях, а в корональной плоскости стрелка указывает на признак «облачного неба (S9–10).

Скачать (186KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Динамическая магнитно-резонансная томография лёгких во время выдоха в корональной, аксиальной, сагиттальной плоскостях. Стрелки указывают на области консолидации (S9–10).

Скачать (224KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Динамическая магнитно-резонансная томография лёгких во время вдоха в корональной, аксиальной и сагиттальной плоскостях. Оранжевые стрелки указывают на области консолидации, видимые на вдохе (S6, 8–9), белая стрелка ― на область с признаком «облачного неба».

Скачать (117KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Динамическая магнитно-резонансная томография лёгких во время выдоха в корональной, аксиальной и сагиттальной плоскостях. Стрелки указывают на участки поражённой ткани, которые включают в себя зоны как из отмеченных интерстициальных (признак «облачного неба»), так и альвеолярных (уплотнение) изменений, которые можно дифференцировать на вдохе (см. рис. 3).

Скачать (198KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Динамическая магнитно-резонансная томография лёгких во время вдоха в корональной, аксиальной и сагиттальной плоскостях. Стрелки указывают на участки слабоинтенсивного сигнала, соответствующие паттерну «облачного неба» (S6, S9–10).

Скачать (151KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Динамическая магнитно-резонансная томография лёгких во время выдоха в корональной, аксиальной и сагиттальной плоскостях. Стрелки указывают на увеличение участков слабоинтенсивного сигнала, соответствующие паттерну «облачного неба» (S6, S9–10).

Скачать (179KB)
Метаданные

© Эко-вектор, 2023

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