Основы двухэнергетической компьютерной томографии и новые способы её применения при раке мочевого пузыря

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В настоящее время наиболее распространёнными методами инструментального исследования пациентов с раком мочевого пузыря являются урография с использованием компьютерной томографии и мультипараметрическая магнитно-резонансная томография. Однако в последнее время для диагностики онкологических заболеваний всё чаще применяется двухэнергетическая компьютерная томография. В настоящей обзорной статье кратко описаны такие аспекты двухэнергетической компьютерной томографии, как физические принципы действия, методики, протоколы и способы обработки изображений, чтобы составить общее представление о способах применения этой передовой технологии в перспективном направлении диагностики рака мочевого пузыря. В частности, рассматривается вопрос о целесообразности применения двухэнергетической компьютерной томографии для сравнения основных снимков, например, йодной карты, с изображениями, полученными с помощью стандартной компьютерной томографии.

Метод двухэнергетической компьютерной томографии можно использовать для диагностики, стадирования и планирования лечения рака мочевого пузыря. Тем не менее его применение ограничено недостаточно широкой доступностью соответствующего оборудования в учреждениях здравоохранения и отсутствием подготовленного персонала, способного правильно провести исследование и корректно описать его результаты.

Об авторах

Federica Masino

Foggia University School of Medicine

Email: federicamasino@gmail.com
ORCID iD: 0009-0004-4289-3289

MD

Италия, Фоджа

Laura Eusebi

“Carlo Urbani” Hospital

Email: lauraeu@virgilio.it
ORCID iD: 0000-0002-4172-5126

MD

Италия, Йези

Manuela Montatore

Foggia University School of Medicine

Email: manuela.montatore@unifg.it
ORCID iD: 0009-0002-1526-5047

MD

Италия, Фоджа

Gianmichele Muscatella

Foggia University School of Medicine

Email: muscatella94@gmail.com
ORCID iD: 0009-0004-3535-5802

MD

Италия, Фоджа

Rossella Gifuni

Foggia University School of Medicine

Email: rossella.gifuni@unifg.it
ORCID iD: 0009-0009-9679-3861

MD

Италия, Фоджа

Vincenzo Ferrara

“Carlo Urbani” Hospital

Email: vincenzoferrara4@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-8625-4308

MD

Италия, Йези

Massimo Marcellini

“Senigallia” Hospital

Email: massimo.marcellini@sanita.marche.it
ORCID iD: 0000-0002-5281-7819

MD

Италия, Сенигаллия

Giuseppe Guglielmi

Foggia University School of Medicine; “Dimiccoli” Hospital; “IRCCS Casa Sollievo della Sofferenza” Hospital

Автор, ответственный за переписку.
Email: giuseppe.guglielmi@unifg.it
ORCID iD: 0000-0002-4325-8330

 

Профессор

Италия, Фоджа; Барлетта; Сан Джованни Ротондо

Список литературы

  1. Sung H., Ferlay J., Siegel R.L., et al. Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries // CA Cancer J Clin. 2021. Vol. 71, N 3. P. 209–249. doi: 10.3322/caac.21660
  2. Siegel R.L., Miller K.D., Jemal A. Cancer statistics, 2020 // CA Cancer J Clin. 2020. Vol. 70, N 1. P. 7–30. doi: 10.3322/caac.21590
  3. Soria F., Shariat S.F., Lerner S.P., et al. Epidemiology, diagnosis, preoperative evaluation and prognostic assessment of upper-tract urothelial carcinoma (UTUC) // World J Urol. 2017. Vol. 35, N 3. P. 379–387. doi: 10.1007/s00345-016-1928-x
  4. Verma S., Rajesh A., Prasad S.R., et al. Urinary bladder cancer: role of MR imaging // Radiographics. 2012. Vol. 32, N 2. P. 371–387. doi: 10.1148/rg.322115125
  5. Rouprêt M., Babjuk M., Burger M., et al. European Association of Urology Guidelines on Upper Urinary Tract Urothelial Carcinoma: 2020 Update // Eur Urol. 2021. Vol. 79, N 1. P. 62–79. doi: 10.1016/j.eururo.2020.05.042
  6. Farling K.B. Bladder cancer: Risk factors, diagnosis, and management // Nurse Pract. 2017. Vol. 42, N 3. P. 26–33. doi: 10.1097/01.NPR.0000512251.61454.5c
  7. Eusebi L., Masino F., Gifuni R., et al. Role of multiparametric-MRI in bladder cancer // Current Radiology Reports. 2023. Vol. 11, N 5. P. 69–80. doi: 10.1007/s40134-023-00412-5
  8. Babjuk M., Burger M., Capoun O., et al. European Association of Urology Guidelines on Non-muscle-invasive Bladder Cancer (Ta, T1, and Carcinoma in Situ) // Eur Urol. 2022. Vol. 81, N 1. P. 75–94. doi: 10.1016/j.eururo.2021.08.010
  9. Babjuk M., Böhle A., Burger M., et al. EAU Guidelines on Non-Muscle-invasive Urothelial Carcinoma of the Bladder: Update 2016 // Eur Urol. 2017. Vol. 71, N 3. P. 447–461. doi: 10.1016/j.eururo.2016.05.041
  10. Kamoun A., de Reyniès A., Allory Y., et al. A consensus molecular classification of muscle-invasive bladder cancer // European Urology. 2020. Vol. 77, N 4. P. 420–433. doi: 10.1016/j.eururo.2019.09.006
  11. Wang Z., Shang Y., Luan T., et al. Evaluation of the value of the VI-rads scoring system in assessing muscle infiltration by bladder cancer // Cancer Imaging. 2020. Vol. 20, N 1. doi: 10.1186/s40644-020-00304-3
  12. Husband J.E., Olliff J.F., Williams M.P., Heron C.W., Cherryman G.R. Bladder cancer: staging with CT and MR imaging // Radiology. 1989. Vol. 173, N 2. P. 435–440. doi: 10.1148/radiology.173.2.2798874
  13. Wong V.K., Ganeshan D., Jensen C.T., Devine C.E. Imaging and management of Bladder Cancer // Cancers. 2021. Vol. 13, N 6. P. 1396. doi: 10.3390/cancers13061396
  14. Agrawal M.D., Pinho D.F., Kulkarni N.M., et al. Oncologic applications of dual-energy CT in the abdomen // Radiographics. 2014. Vol. 34, N 3. P. 589–612. doi: 10.1148/rg.343135041
  15. Johnson T. Dual-Energy CT: General Principles // AJR Am J Roentgenol. 2012. Vol. 199, N 5 Suppl. P. S3–S8. doi: 10.2214/AJR.12.9116
  16. Potenta S.E., D’Agostino R., Sternberg K.M., Tatsumi K., Perusse K. CT Urography for Evaluation of the Ureter // Radiogr Rev Publ Radiol Soc N Am Inc. 2015. Vol. 35. P. 709–726. doi: 10.1148/rg.2015140209
  17. Kawashima A., Vrtiska T.J., Leroy A.J., et al. CT Urography // Radiogr Rev Publ Radiol Soc N Am Inc. 2004. Vol. 24. P. S35–S54. doi: 10.1148/rg.24si045513
  18. Caoili E.M., Cohan R.H. CT urography in evaluation of urothelial tumors of the kidney // Abdom. Radiol. 2016. Vol. 41. P. 1100–1107. doi: 10.1007/s00261-016-0695-x
  19. Cheng K., Cassidy F., Aganovic L., Taddonio M., Vahdat N. CT urography: How to optimize the technique // Abdom. Radiol. 2019. Vol. 44. P. 3786–3799. doi: 10.1007/s00261-019-02111-2
  20. Silverman S.G., Leyendecker J.R., Amis E.S. What Is the Current Role of CT Urography and MR Urography in the Evaluation of the Urinary Tract? // Radiology. 2009. Vol. 250. P. 309–323. doi: 10.1148/radiol.2502080534
  21. Shampain K.L., Cohan R.H., Caoili E.M., Davenport M.S., Ellis J.H. Benign diseases of the urinary tract at CT and CT urography // Abdom. Radiol. 2019. Vol. 44. P. 3811–3826. doi: 10.1007/s00261-019-02108-x
  22. Metser U., Goldstein M.A., Chawla T.P., et al. Detection of urothelial tumors: Comparison of urothelial phase with excretory phase CT urography — a prospective study // Radiology. 2012. Vol. 264, N 1. P. 110–118. doi: 10.1148/radiol.12111623
  23. Kim J.K., Park S.Y., Ahn H.J., Kim C.S., Cho K.S. Bladder cancer: analysis of multi-detector row helical CT enhancement pattern and accuracy in tumor detection and perivesical staging // Radiology. 2004. Vol. 231, N 3. P. 725–731. doi: 10.1148/radiol.2313021253
  24. Saksena M.A., Dahl D.M., Harisinghani M.G. New imaging modalities in bladder cancer // World J Urol. 2006. Vol. 24, N 5. P. 473–480. doi: 10.1007/s00345-006-0118-7
  25. Parakh A., Lennartz S., An C., et al. Dual-Energy CT Images: Pearls and Pitfalls // Radiographics. 2021. Vol. 41, N 1. P. 98–119. doi: 10.1148/rg.2021200102
  26. Sauter A., Muenzel D., Dangelmaier J., et al. Dual-Layer Spectral Computed Tomography: Virtual Non-Contrast in Comparison to True Non-Contrast Images // Eur J Radiol. 2018. Vol. 104. P. 108–114. doi: 10.1016/j.ejrad.2018.05.007
  27. Ananthakrishnan L., Rajiah P., Ahn R., et al. Spectral Detector CT-Derived Virtual Non-Contrast Images: Comparison of Attenuation Values with Unenhanced CT // Abdom Radiol (NY). 2017. Vol. 42, N 3. P. 702–709. doi: 10.1007/s00261-016-1036-9
  28. Fornaro J., Leschka S., Hibbeln D., et al. Dual- and multi-energy CT: approach to functional imaging // Insights Imaging. 2011. Vol. 2, N 2. P. 149–159. doi: 10.1007/s13244-010-0057-0
  29. Silva A.C., Morse B.G., Hara A.K., et al. Dual-energy (spectral) CT: applications in abdominal imaging // Radiographics. 2011. Vol. 31, N 4. P. 1031–1050. doi: 10.1148/rg.314105159
  30. Salameh J.P., McInnes M.D.F., McGrath T.A., Salameh G., Schieda N. Diagnostic Accuracy of Dual-Energy CT for Evaluation of Renal Masses: Systematic Review and Meta-Analysis // AJR Am J Roentgenol. 2019. Vol. 212, N 4. P. W100–W105. doi: 10.2214/AJR.18.20527
  31. Ascenti G., Mazziotti S., Mileto A., et al. Dual-source dual-energy CT evaluation of complex cystic renal masses // AJR Am J Roentgenol. 2012. Vol. 199, N 5. P. 1026–1034. doi: 10.2214/AJR.11.7711
  32. Mileto A., Nelson R.C., Samei E., et al. Impact of dual-energy multi-detector row CT with virtual monochromatic imaging on renal cyst pseudoenhancement: in vitro and in vivo study // Radiology. 2014. Vol. 272, N 3. P. 767–776. doi: 10.1148/radiol.14132856
  33. Chandarana H., Megibow A.J., Cohen B.A., et al. Iodine quantification with dual-energy CT: phantom study and preliminary experience with renal masses // AJR Am J Roentgenol. 2011. Vol. 196, N 6. P. W693–W700. doi: 10.2214/AJR.10.5541
  34. Tatsugami F., Higaki T., Nakamura Y., Honda Y., Awai K. Dual-energy CT: minimal essentials for radiologists // Jpn J Radiol. 2022. Vol. 40, N 6. P. 547–559. doi: 10.1007/s11604-021-01233-2
  35. Nolte-Ernsting C., Cowan N. Understanding multislice CT urography techniques: Many roads lead to Rome // Eur Radiol. 2006. Vol. 16, N 12. P. 2670–2686. doi: 10.1007/s00330-006-0386-z
  36. Ge X., Lan Z.K., Chen J., Zhu S.Y. Effectiveness of contrast-enhanced ultrasound for detecting the staging and grading of bladder cancer: a systematic review and meta-analysis // Med Ultrason. 2021. Vol. 23, N 1. P. 29–35. doi: 10.11152/mu-2730
  37. Takahashi N., Vrtiska T.J., Kawashima A., et al. Detectability of urinary stones on virtual nonenhanced images generated at pyelographic-phase dual-energy CT // Radiology. 2010. Vol. 256, N 1. P. 184–190. doi: 10.1148/radiol.10091411
  38. Mangold S., Thomas C., Fenchel M., et al. Virtual nonenhanced dual-energy CT urography with tin-filter technology: determinants of detection of urinary calculi in the renal collecting system // Radiology. 2012. Vol. 264, N 1. P. 119–125. doi: 10.1148/radiol.12110851
  39. Coursey C.A., Nelson R.C., Boll D.T., et al. Dual-energy multidetector CT: how does it work, what can it tell us, and when can we use it in abdominopelvic imaging? // Radiographics. 2010. Vol. 30, N 4. P. 1037–1055. doi: 10.1148/rg.304095175
  40. Graser A., Johnson T.R., Hecht E.M., et al. Dual-energy CT in patients suspected of having renal masses: can virtual nonenhanced images replace true nonenhanced images? // Radiology. 2009. Vol. 252, N 2. P. 433–440. doi: 10.1148/radiol.2522080557
  41. Nakagawa M., Naiki T., Naiki-Ito A., et al. Usefulness of advanced monoenergetic reconstruction technique in dual-energy computed tomography for detecting bladder cancer // Jpn J Radiol. 2022. Vol. 40, N 2. P. 177–183. doi: 10.1007/s11604-021-01195-5
  42. Patel B.N., Vernuccio F., Meyer M., et al. Dual-Energy CT Material Density Iodine Quantification for Distinguishing Vascular From Nonvascular Renal Lesions: Normalization Reduces Intermanufacturer Threshold Variability // AJR Am J Roentgenol. 2019. Vol. 212, N 2. P. 366–376. doi: 10.2214/AJR.18.20115
  43. De Cecco C.N., Darnell A., Rengo M., et al. Dual-energy CT: oncologic applications // AJR Am J Roentgenol. 2012. Vol. 199, N 5S. P. S98–S105. doi: 10.2214/AJR.12.9207
  44. Vrtiska T.J., Takahashi N., Fletcher J.G., et al. Genitourinary applications of dual-energy CT // AJR Am J Roentgenol. 2010. Vol. 194, N 6. P. 1434–1442. doi: 10.2214/AJR.10.4404
  45. Montatore M., Muscatella G., Eusebi L., et al. Current status on new technique and protocol in urinary stone disease // Current Radiology Reports. 2023. Vol. 11. P. 161–176. doi: 10.1007/s40134-023-00420-5

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Профили затухания йода, кальция, воды и жира при разных диапазонах энергии. При низком уровне энергии йод имеет наиболее высокое значение затухания, а жир — наиболее низкое. Значения затухания воды при разных уровнях энергии не меняются. Для кальция вариации значений менее выраженные.

Скачать (119KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Трёхмерная реконструкция по данным компьютерной томографической урографии с контрастированием: a — с визуализацией; b — без визуализации костей на фоне в коронарной плоскости.

Скачать (205KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Атомная карта (Zeff) с гистограммой.

Скачать (302KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Спектральная кривая позволяет более точно установить характеристики материала, поскольку кривые затухания у разных материалов отличаются. С помощью воздействия при разных уровнях энергии можно дифференцировать материалы на основании различий в коэффициентах затухания одного материала.

Скачать (460KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Виртуальные монохромные изображения при уровне энергии 40 кэВ: a — с более эффективным контрастированием при более высоком уровне шума; b — при уровне энергии 140 кэВ контрастность ниже, меньше артефактов и шума.

Скачать (159KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Пациент с гематурией на фоне антикоагулянтной терапии, с подозрением на тромб: a — йодная карта в аксиальной плоскости, полученная в артериальную фазу (Av=26,79 соответствует концентрации йода в мг/мл при пороговом значении 1,3 мг/мл). Согласно данным компьютерной томографии, очаг содержит йод, поэтому есть все основания подозревать в нём новообразования мочевого пузыря; b — йодная карта с наложением цвета, полученная в артериальную фазу компьютерной томографии в аксиальной плоскости, содержание гидроксиапатита не выявлено; c — йодная карта с наложением цвета, полученная в артериальную фазу компьютерной томографии в коронарной плоскости, содержание гидроксиапатита не выявлено.

Скачать (288KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Пациент с гематурией с подозрением на опухолевый очаг в мочевом пузыре: a — при проведении компьютерной томографии в аксиальной плоскости наблюдается умеренное утолщение стенки мочевого пузыря со значительной концентрацией йода, что с высокой вероятностью указывает на присутствие очага. AV отражает концентрацию йода в мг/мл, которая составляет 6,7 и 16,48 мг/мл для участков, отмеченных синим кругом и выделенных жёлтым (пороговое значение 1,3 мг/мл) соответственно; b, c — спектральная кривая, которая позволяет описать материалы по различиям в кривой затухания.

Скачать (180KB)
Метаданные
9. Рис. 8. Компьютерная томография в нефрографической фазе. Её целесообразно использовать для количественной оценки концентрации йода и её нормализации по содержанию йода в аорте: a — йодная карта с демонстрацией нескольких твёрдых узелков на стенке мочевого пузыря; b — йодная карта с наложением цвета для более качественной визуализации очагов. Среднее значение на очаг составляет 1,5 мг/мл, значение Av подвздошной артерии — 8,4 мг/мл, а пороговое значение — 1,3 мг/мл.

Скачать (436KB)
Метаданные
10. Рис. в табл. 3

Скачать (53KB)
Метаданные

© Эко-вектор, 2024

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».