COVID-19 感染孕妇的肺部核磁共振成像

封面

如何引用文章

全文:

详细

本文报告介绍一例39岁孕妇临床表现为COVID-19呼吸体征的病例。胸部器官MRI显示双侧基底节病变。PCR检测结果阳性。在不丢失重要诊断信息的情况下对肺部状况进行评估。此外，非电离辐射使患者和胎儿避免大剂量辐射成为可能。本病例显示MRI在非电离辐射的情况下诊断肺病理，特别是在危险群体（儿童、孕妇等）。

作者简介

Yuriy Vasilev

Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of the Moscow Health Care Department; City Clinical Oncological Hospital No. 1 of the Moscow Health Care Department

编辑信件的主要联系方式.
Email: dr.vasilev@me.com
ORCID iD: 0000-0002-0208-5218
SPIN 代码: 4458-5608

Ph.D

俄罗斯联邦, Moscow

Alexander Bazhin

City Polyclinic No. 3 of the Moscow Health Care Department

Email: avbazhin@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-3198-1334
SPIN 代码: 6122-5786

Ph.D

俄罗斯联邦, Moscow

Amir Masri

City Polyclinic No. 3 of the Moscow Health Care Department

Email: amir.masri6@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-6294-1285
SPIN 代码: 5357-1487
俄罗斯联邦, Moscow

Yulia Vasileva

City Polyclinic No. 3 of the Moscow Health Care Department; Moscow State University of Medicine and Dentistry named after A.I. Evdokimov

Email: drugya@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-4955-2749
SPIN 代码: 9777-2067

Ph.D

俄罗斯联邦, Moscow

Olga Panina

Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of the Moscow Health Care Department

Email: olgayurpanina@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-8684-775X
SPIN 代码: 5504-8136

Junior Scientist Researcher

俄罗斯联邦, Moscow

Valentin Sinitsyn

Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of the Moscow Health Care Department

Email: v.sinitsyn@npcmr.ru
ORCID iD: 0000-0002-5649-2193

Professor

俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. Morozov SP, Soldatov IV, Lantuh ZA, et al. Characteristic of radiation exposure of patients in medical centers of Moscow [Internet]. (In Russ). Available from: https://tele-med.ai/documents/482/harakteristika_dozovoj_nagruzki_na_pacientov_v_medicinskih_organizaciyah_g_moskvy_1.pdf
  2. Rajewska A, Mikołajek-bedner W, Lebdowicz-knul J, et al. COVID-19 and pregnancy – where are we now ? A review. J Perinat Med. 2020;48(5):428–434. doi: 10.1515/jpm-2020-0132
  3. 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
  4. Liu H, Liu F, Li J, et al. Clinical and CT imaging features of the COVID-19 pneumonia: Focus on pregnant women and children. J Infect. 2020;80(5):e7–e13. doi: 10.1016/j.jinf.2020.03.007
  5. Gong XM, Song L, Li H, et al. CT characteristics and diagnostic value of COVID-19 in pregnancy. PLoS One. 2020;15(7):e0235134. doi: 10.1371/journal.pone.0235134
  6. Vremennye metodicheskie rekomendatsii. Profilaktika, diagnostika i lechenie novoi koronavirusnoi infektsii (COVID-19). Versiya 8 (utv. Ministerstvom zdravookhraneniya RF 3 sentyabrya 2020). (In Russ). Available from: https://base.garant.ru/74596434/
  7. 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;69:261–265. doi: 10.1016/j.clinimag.2020.09.002
  8. Ates OF, Taydas O, Dheir H. Thorax magnetic resonance imaging findings in patients with Coronavirus Disease (COVID-19). Acad Radiol. 2020;27(10):1373–1378. doi: 10.1016/j.acra.2020.08.009
  9. Luchevaya diagnostika koronavirusnoi bolezni (COVID-19): magnitno-rezonansnaya tomografiya. Preprint. Seriya “Luchshie praktiki luchevoi i instrumental’noi diagnostiki”: Gosudarstvennoe byudzhetnoe uchrezhdenie zdravookhraneniya goroda Moskvy “Nauchno-prakticheskii klinicheskii tsentr diagnostiki i telemeditsinskikh tekhnologii Departamenta zdravookhraneniya goroda Moskvy” [Internet]. (In Russ). Available from: https://tele-med.ai/biblioteka-dokumentov/luchevaya-diagnostika-covid-19-mri
  10. Schloß M, Heckrodt J, Schneider C, et al. Magnetic resonance imaging of the lung as an alternative for a pregnant woman with pulmonary tuberculosis. J Radiol Case Rep. 2015;9(5):7–13. doi: 10.3941/jrcr.v9i5.2256
  11. Holzmann K, Kropfmüller R, Schinko H, et al. Lung cancer in pregnancy. Wien Klin Wochenschr. 2015;127(15-16):639–644. doi: 10.1007/s00508-015-0726-6
  12. Bin Saeedan M, Alabdulkarim FM, Aloufi FF, et al. Check the chest: review of chest findings on abdominal MRI. Clin Imaging. 2020;59(1):68–77. doi: 10.1016/j.clinimag.2019.10.005
  13. Oto A, Ernst R, Jesse MK, et al. Magnetic resonance imaging of the chest, abdomen, and pelvis in the evaluation of pregnant patients with neoplasms. Am J Perinatol. 2007;24(4):243–250. doi: 10.1055/s-2007-973444
  14. Kapdagli M, Erus S, Tanju S, Dilege S. Extensive chest wall resection, reconstruction and right pneumonectomy in a 24-week pregnant patient. Lung Cancer. 2018;(122):7–9. doi: 10.1016/j.lungcan.2018.05.005
  15. Said M, Migaw H, Hafsa C, et al. Imaging features of primary pulmonary liposarcoma. Australas Radiol. 2003;47(3):313–317. doi: 10.1046/j.1440-1673.2003.01198.x
  16. Alì M, Monti CB, Secchi F, et al. Fast thoracic MRI as an alternative to chest x-ray: A retrospective evaluation of 287 patients. Clin Imaging. 2020;60(2):244–248. doi: 10.1016/j.clinimag.2019.12.016
  17. Romei C, Turturici L, Tavanti L, et al. The use of chest magnetic resonance imaging in interstitial lung disease: A systematic review. Eur Respir Rev. 2018;27(150):180062. doi: 10.1183/16000617.0062-2018
  18. Wielpütz M, Kauczor HU. MRI of the lung: State of the art. Diagnostic Interv Radiol. 2012;18(4):344–353. doi: 10.4261/1305-3825.DIR.5365-11.0
  19. Zeng J, Liu Z, Shen G, et al. MRI evaluation of pulmonary lesions and lung tissue changes induced by tuberculosis. Int J Infect Dis. 2019;82:138–146. doi: 10.1016/j.ijid.2019.03.004

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. 图 1胸部磁共振成像，T2-WI SSFSE，轴位面：a — 初检，b — 7天后（箭头标记S9、S10为双侧高信号及等信号区实变区）。

下载 (229KB)
索引源数据
3. 图 2胸部磁共振成像，T2-WI SSFSE，轴位面：a — 初检，b — 7天后（箭头示左肺S9、S10实变区为高信号区）。

下载 (218KB)
索引源数据
4. Video-presentation
预览 
索引源数据

版权所有 © Vasilev Y., Bazhin A., Masri A., Vasileva Y., Panina O., Sinitsyn V., 2020

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».