Где в чебоксарах делают компьютерную томографию
Обновлено: 02.07.2024
Цель исследования. Изучить диагностическую информативность магнитно-резонансной томографии (МРТ) с оценкой диффузионно-взвешенных изображений и измеряемым коэффициентом диффузии в диагностике опухолевых поражений эндометрия при полинеоплазиях.
Материалы и методы. В статье представлены результаты исследования больных с синхронными и метахронными полинеоплазиями, находившихся в АС «Республиканский клинический онкологический диспансер» МЗ Чувашской Республики с 2014 по 2018 г. Всем выполнялась магнитно-резонансная томография на аппарате Excelart Vantage Atlas. (Toshiba, Япония, 1,5 Тл), УЗИ (Aplio, Xario и Nemio, Toshiba, Япония; Sono Scape, Китай), рентгеновская компьютерная томография на аппаратах Light Speed VEX Plus и Light Speed RT 16 (GE, США). Все результаты МРТ сопоставляли с морфологическими данными, полученными после гистоморфологического исследования послеоперационного материала. Различия считались достоверными при значениях p≤0,05.
Валентина Николаевна Диомидова – д.ф.-м.н. д.м.н., профессор, заведующий кафедрой внутренних болезней с курсом лучевой диагностики
428015, г. Чебоксары, Московский проспект, 15
Республиканский клинический онкологический диспансер; Чувашский государственный университет имени И.Н.Ульянова
Российская Федерация
Сафонова Марина Александровна – заведующая рентгенодиагностическим отделением, ассистент кафедры
внутренней медицины с курсом лучевой диагностики
428020, г. Чебоксары, ул. Гладкова, 31
428015, г. Чебоксары, Московский пр., 15
Захарова Оксана Викторовна – канд. науч. к.м.н., врач акушер-гинеколог Университетской клинической больницы № 2
119991, г. Москва, ул. Трубецкая, 8/2
Республиканский клинический онкологический диспансер; Чувашский государственный университет имени И.Н.Ульянова
Российская Федерация
Дмитриева Анастасия Николаевна – врач-рентгенолог рентгенодиагностического отделения Республиканского клинического онкологического диспансера, Чебоксары, Российская Федерация, аспирантка кафедры акушерства и гинекологии
428020, г. Чебоксары, ул. Гладкова, 31
428015, г. Чебоксары, Московский пр., 15
Республиканский клинический онкологический диспансер; Чувашский государственный университет имени И.Н.Ульянова
Российская Федерация
Ефимова Оксана Александровна – врач-рентгенолог рентгенодиагностического отделения, аспирант
кафедры акушерства и гинекологии
428020, г. Чебоксары, ул. Гладкова, 31
428015, г. Чебоксары, Московский пр., 15
Ссылки
<р>1. Рубцова Н.А., Новикова Е.Г., Синицын В.Е. Роль диффузионно-взвешенной магнитно-резонансной томографии в диагностике рецидива рака матки. Радиология-Практика. 2012;(4):41–54. (на русском языке). <р>2. Хрицак Х., Огуз А., Сала Э. Диагностическая визуализация: гинекология. Амирсис, 2007. 830 с. <р>3. Сафонова М.А., Диомидова В.Н., Захарова О.В., Ионов А.М., Сиордия А.А. Поражение женских половых органов в структуре множественных первичных злокачественных новообразований. Гинекология, акушерство и перинатология. 2016;15(3):48–53. (на русском языке). <р>4. Состояние лечения онкологических заболеваний у населения России в 2017 г. / Под ред. А.Д.Каприн, В.В.Старинский, Г.В.Петрова. Москва: МНИОИ им. П.А. Герцена – филиал ФГБУ «НИЦ радиологии» Минздрава России, 2018, 236. (на русском языке). <р>5. Состояние лечения онкологических заболеваний у населения России в 2018 г. Под ред. А.Д.Каприн, В.В.Старинский, Г.В.Петрова. Москва: МНИОИ им. П.А. Герцена – филиал ФГБУ «НИЦ радиологии» Минздрава России, 2019, 236. (на русском языке). <р>6. Аксель Э. М., Давыдов М. И. Статистика заболеваемости и смертности от злокачественных новообразований в 2000 г. Злокачественные новообразования в России и странах СНГ в 2000 г. М.: Н.Н. Блохина, РОНЦ, 2012, 85-106 с. (на русском языке). <р>9. Степанова ЮА, Калинин ДВ, Вишневский ВА. Множественные первичные новообразования (обзор литературы). Медицинская визуализация. 2015;(6):93–102. (на русском языке). <р>10. Паяниди ЮГ, Жордания К.И., Паукер В., Сельчук В.Ю., Казубская Т.П. Первично-множественные злокачественные новообразования органов репродуктивной системы и толстой кишки у женщин. Журнал Н.Н. Блохина Российского онкологического научного центра. 2016;27(2):108–112. (на русском языке). <р>11. Рубцова НА, Новикова ЕГ. Ошибки магнитно-резонансной томографии в диагностике рака шейки матки и эндометрия. Диагностическая радиология и лучевая терапия. 2013; (3): 71–76. <р>12. Рубцова Н.А., Новикова Е.Г., Синицин В.Е., Востров А.Н., Степанов С.О. Рак эндометрия: предоперационная стадия. Информативность ультразвукового исследования по сравнению с магнитно-резонансной томографией. Журнал радиологии и ядерной медицины. 2012;(4):33–41. (на русском языке). <р>13.Зандрино Ф., Ла Палья Э., Мусанте Ф. Магнитно-резонансная томография при локальной постановке рака эндометрия: диагностические возможности, подводные камни и обзор литературы. Тумори. 2010 г., август; 96 (4): 601–608. <р>18. Ву C-W, Ло С-С, Чен Дж-Х, Се М-С, Ли AFY, Луи W-Y. Множественные первичные опухоли у больных раком желудка. Гепатогастроэнтерология. 2006 г., июнь; 53 (69): 463–467. <р>19. Сафонова МА, Диомидова ВН. Комплексная лучевая диагностика опухолевого поражения органов малого таза при синхронной полинеоплазии. Современные тенденции развития науки и техники. 2015;(6-4):88–90. (на русском языке).Цель. Оценить частоту выявления артериовенозных мальформаций головного мозга (АВМ) в Чувашской Республике и их характеристики.
Материал и методы. Ретроспективно проанализированы результаты КТ-ангиографий, выполненных в отделении лучевой диагностики в 2014–2017 гг.
Результаты. За 4 года АВМ головного мозга впервые выявлены у 29 пациентов (5–9 случаев в год); из них 59% мужчин и 41% женщин. Пик выявляемости приходится на возраст 31–40 лет. АВМ чаще локализовались в лобных и височных областях. Высокий риск операции по поводу АВМ по шкале R. Spetzler и N. Martin (1986) имел место в 10% случаев. Помимо АВМ, у 14% пациентов выявлены аневризмы сосудов головного мозга.
Заключение. Чаще встречаются небольшие АВМ с низким риском хирургического вмешательства; однако существует более высокий риск геморрагических осложнений. Риск кровоизлияния в мозг выше, когда АВМ питаются внутренними сонными артериями и дренируются в глубокие вены. Вероятность инсультов при АВМ на 27 % выше у пациентов с открытым виллизиевым кругом.
Ключевые слова
Об авторах
Михайлова Марина Николаевна, канд. Мед. наук, доцент кафедры нормальной и топографической анатомии с оперативной хирургией
Московский проспект, 15, Чебоксары, 428015
Ольга Ю. Кострова, канд. Мед. наук, доцент, заведующая кафедрой инструментальной диагностики с курсами фтизиатрии
Московский проспект, 15, Чебоксары, 428015
Лариса Михайловна Меркулова, д.м.н. наук, профессор кафедры нормальной и топографической анатомии с оперативной хирургией
Московский проспект, 15, Чебоксары, 428015
Глеб Ю.В. Стручко, д.м.н. наук, профессор, заведующий кафедрой нормальной и топографической анатомии с оперативной хирургией
Московский проспект, 15, Чебоксары, 428015
Алексей Ю. Семенов, доцент кафедры нормальной и топографической анатомии с оперативной хирургией
Московский проспект, 15, Чебоксары, 428015
Ссылки
<р>2. Тадевосян А.Р., Асатрян Э.А. Современный взгляд на эпилептический синдром, сопровождающий артериовенозные мальформации (АВМ) головного мозга (обзор литературы). Журнал исследований детской нейрохирургии и неврологии. 2015 г.; 2 (44): 61–72 (in Russ.). <р>3. Тимофеева Н.Ю., Михайлова М.Н., Меркулова Л.М., Кострова О.Ю., Кузьмин Н.В., Семенова О.В. Патология сосудов головного мозга. клинический случай болезни моямоя. Трудный пациент. 2017; 15 (10–11): 45–8 (на русск.). <р>4. Гааб М.Р. Внутримозговые кровоизлияния из-за артериовенозных мальформаций головного мозга: прогностическая классификация. Мировая нейрохирургия. 2016; 93: 471–3. DOI: 10.1016/j.wneu.2016.05.068 <р>5. Шанько Ю.Г., Смеянович В.А. Современные принципы диагностики и лечения артериовенозных мальформаций головного мозга. АРС МЕДИКА. 2009 г.; 3 (13): 16–29 (на русск.). <р>6. Свистов Д.В., Кандыба Д.В., Савелло А.В. Артериовенозные мальформации головного мозга: клиника, диагностика, комплексное лечение. В кн.: Парфенов В.Е., Свистов Д.В. (ред.) Сборник учебников по актуальным вопросам нейрохирургии. СПб.: Фолиант; 2002: 199–260 (на русск. языке). <р>7. Шилова М.А., Друк И.В., Глоба И.В. Изменения сосудистого русла головного мозга, связанные с внезапной смертью лиц молодого возраста. Судебно-медицинская экспертиза. 2018; 61 (1): 55–9. DOI: 10.17116/sudmed201861155–59 (in Russ.). <р>8. Асиф К., Лешке Дж., Лаззаро М. Диагностика и лечение церебральной артериовенозной мальформации. Семинары по неврологии. 2014; 6; 33 (05): 468–75. DOI: 10.1055/s-0033-1364212 <р>9. Шифман Е.М., Куликов А.В., Лубнин А.Ю., Дробинская А.Н., Флока С.Е. Внутричерепные артериовенозные мальформации при беременности, родах и послеродовом периоде. Российский журнал анестезиологии и реаниматологии. 2014; 1: 85–7 (на русск.). <р>10. Кадер А., Янг В.Л., Пайл-Спелман Дж., Маст Х., Шакка Р.Р., Мор Дж.П. и др. Влияние гемодинамических и анатомических факторов на кровоизлияние из артериовенозных мальформаций головного мозга. Нейрохирургия. 1994 год; 1; 34 (5): 801–8. DOI: 10.1097/00006123199405000-00003 <р>11. Спецлер Р.Ф., Мартин Н.А. Предлагаемая система классификации артериовенозных мальформаций. Дж. Нейрохирург. 1986 год; 65 (3): 476–83. DOI: 10.3171/jns.1986.65.4.0476 <р>12. Соломон Р.А., Коннолли Э.С. Артериовенозные мальформации головного мозга. Н. англ. Дж. Мед. 2017; 376: 1859–66.DOI: 10.1056/NEJMra1607407 <р>13. Баская М.К., Джеа А., Герос Р.К., Джавахари Р., Султан А. Церебральные артериовенозные мальформации. клин. Нейрохирург. 2006 г.; 53: 114–44. <р>14. Туржман Ф., Масуд Т.Ф., Винуэла Ф., Сейр Дж.В., Гульельми Г., Даквилер Г. Аневризмы, связанные с церебральными артериовенозными мальформациями: суперселективная ангиографическая оценка у 58 пациентов. Являюсь. Дж. Нейрорадиол. 1994 год; 15: 1601–1605. <р>15. Кострова О.Ю., Михайлова М.Н., Меркулова Л.М., Семенова О.В., Аверкиев В.Г., Тимофеева Н.Ю. Распространенность цереброваскулярной патологии в Чувашской Республике по данным компьютерно-томографической ангиографии. Российский журнал оперативной хирургии и клинической анатомии. 2018; 2 (1): 19–22 (на русск.). DOI: 10.17116/operhiurg20182119-22 <р>16. Трушель Н.А. Гемодинамические и морфологические предпосылки развития цереброваскулярной патологии. Журнал анатомии и гистопатологии. 2016; 5 (4): 69–73 (рус.). DOI: 10.18499/22257357-2016-5-4-69-73Обзор
При поддержке: Авторы выражают благодарность заведующему отделением лучевой диагностики Республиканской клинической больницы Минздрава Чувашии Аверкиеву Вадиму Григорьевичу за помощь в сборе материалов для исследования.
Компьютерную томографию (КТ) иногда называют компьютерной томографией. Он использует специальный рентгеновский аппарат для получения изображений поперечных сечений вашего тела. Это позволяет врачу ясно видеть, что происходит в разных частях вашего тела без хирургического вмешательства. Поскольку компьютерная томография может легко исследовать различные типы тканей, костей, кровеносных сосудов и мягких тканей, она может помочь в диагностике широкого спектра состояний, включая рак, инфекционные заболевания, заболевания костей, внутренние травмы или сердечно-сосудистые заболевания. Некоторые из КТ-сканирований, выполняемых в SIRA, включают оценку грудной клетки, брюшной полости и таза, скелета, головы и шеи, лица, сердца и рака легких.
Как это работает?
Машина CT представляет собой машину в форме пончика с подвижным столом, проходящим через ее центр. Специальный рентгеновский аппарат вращается вокруг кольца, делая несколько снимков внутренней части вашего тела. Эти изображения затем интерпретируются специальным компьютером, который печатает очень подробные двухмерные изображения поперечных сечений вашего тела. Экзамен обычно занимает 15–30 минут.
Как подготовиться к компьютерной томографии
Возможно, вам не нужно ничего делать для подготовки к этому обследованию, в зависимости от того, какая область вашего тела сканируется, но обязательно спросите своего врача, когда назначен прием. Вас могут попросить ничего не есть и не пить в течение некоторого времени перед экзаменом или пить барий перед экзаменом. Если вы получаете контрастное вещество внутривенно, вам также может потребоваться сдать анализ крови до визита к врачу.
В день приема наденьте свободную одежду без молний, кнопок и других металлических предметов. Вас могут попросить снять все украшения, очки, съемные зубные протезы или слуховые аппараты. Вы ДОЛЖНЫ сообщить лаборанту, если есть вероятность того, что вы можете быть беременны. Если вы страдаете диабетом, старше 65 лет или имеете проблемы с почками, перед исследованием вам потребуется пройти анализ азота мочевины и креатинина. Кроме того, вам может потребоваться предварительное лечение, если у вас аллергия на йодсодержащий контраст (контраст IVP).
Чего ожидать на приеме
Вы будете размещены на специальном столе, который перенесет вас в блок КТ. В зависимости от типа обследования вам может потребоваться выпить, сделать инъекцию, а иногда и клизму с контрастным веществом. Внутривенное введение контраста может вызвать внезапное ощущение тепла или металлический привкус во рту. Это нормально и скоро пройдет. Существует очень небольшая вероятность реакции, поэтому, если у вас появится одышка, зуд или изменения при глотании, немедленно сообщите об этом своему лаборанту.
Ваш лаборант позаботится о том, чтобы вы находились в наилучшем положении, чтобы рентгенолог мог получить наиболее полезные снимки. Для этого вы можете опираться на подушки.
Ваш стол перенесет вас в машину. Пока машина работает, ваш технолог будет находиться за стеклянной панелью в диспетчерской, чтобы он мог следить за ходом вашего сканирования. Технолог по-прежнему сможет разговаривать с вами через микрофон.
Пока аппарат делает снимки, вы услышите жужжание, но обследование совершенно безболезненно. После завершения вас могут попросить подождать несколько минут, пока рентгенолог определит, достаточно ли изображений.
В компьютерной томографии (КТ) качество реконструированных изображений зависит от нескольких причин: качество калибровки установки; точность математической модели, используемой в процедуре реконструкции; используемая техника реконструкции; качество численной реализации алгоритма реконструкции. Большинство алгоритмов быстрой реконструкции используют предположение о монохроматичности рентгеновских лучей. Если мы применим алгоритмы для восстановления изображений из проекций, измеренных в полихроматическом режиме, то восстановленные изображения будут искажены так называемыми артефактами купирования из-за усиления луча. Существует несколько подходов к учету полихроматичности. Один из них — коррекция синограмм перед реконструкцией. В данной статье представлено использование инварианта Радона для оценки гамма-параметра в процедуре коррекции синограммы для лучевого упрочнения (BH).
представлено поведение критерия NRMSD для смоделированных проекций CT. Как видно, минимум соответствует правильному значению =1,3.
Откройте для себя мировые исследования
- 20 миллионов участников
- 135 миллионов публикаций
- Более 700 тыс. исследовательских проектов
Для корректной численной интерпретации томографических изображений, т. е. оценок коэффициентов затухания объектов, важно получить реконструкцию высокого качества, которая напрямую зависит от методов обработки экспериментальных данных. Процесс обработки данных начинается с их подготовки к применению алгоритма реконструкции. Необходимая часть обработки данных содержит вычитание черного поля, нормализацию с учетом пустых данных и логарифмирование. Этой части недостаточно для получения качественной реконструкции при работе с реальными данными, так как она не идеальна. Реальные данные включают шумы и искажения, связанные с изменением геометрических параметров установки в ходе эксперимента. Мы проанализировали два возможных типа искажения данных в ходе эксперимента и предложили для них исправления. Первый корректирует тепловые сдвиги относительно децентрализации пучка, а второй устраняет влияние полихроматичности рентгеновского излучения на результаты томографической реконструкции. Эти методы были проверены как на реальных, так и на синтетических данных. Как синтетические, так и реальные эксперименты показывают, что предлагаемые методы улучшают качество реконструкции. В реальных экспериментах уровень согласия между автоматической настройкой параметров и экспертами составляет около 90%.
Стандартные подходы к томографической реконструкции проекционных данных, зарегистрированных с полихроматической эмиссией, приводят к появлению баночных артефактов и нерелевантных линий между областями сильного поглощения.Основная причина их появления заключается в том, что часть излучения с низкой энергией полностью поглощается объектами с высокой поглощающей способностью. Этот факт известен как лучевая закалка (BH). Представлена процедура обработки проекционных данных, собранных в полихроматическом режиме; он уменьшает артефакты, относящиеся к BH, и не требует дополнительных экспериментов по калибровке. Процедура состоит из двух шагов: первый — линеаризовать проекционные данные с однопараметрической коррекцией мощности, а второй — восстановить изображения из линеаризованных данных. Автоматическая настройка параметров является основным преимуществом процедуры. Сформулирована задача оптимизации. Представлена блок-схема системы. Для оценки качества реконструкции рассматривается реконструкция с различной степенью коррекции.
<р>. Вследствие полихроматичности на изображениях появляются баночные артефакты. Мы использовали алгоритм предварительной обработки BH [15] для удаления связанных артефактов. Используемое значение гамма-фактора составляет 2,72 для обоих наборов данных. .Артефакты, вызванные сильно поглощающими включениями, встречаются в компьютерной томографии с помощью полихроматического сканирования и могут скрывать или имитировать патологии в медицинских приложениях. Чтобы улучшить качество реконструкции при наличии включений с высоким Z, ранее мы предложили и протестировали на синтетических данных итерационный метод с мягким штрафом, имитирующим линейные неравенства на фотонно-голодных лучах. В данной заметке сообщается об испытании на базе томографической лаборатории Института кристаллографии ФНЦ «Кристаллография и фотоника» РАН, в ходе которого были успешно выполнены томографические сканы временного зуба без включения и с включением Pb.
<р>. Один из них — коррекция синограмм перед реконструкцией. Одним из наиболее продвинутых способов автоматической коррекции артефактов лучевого упрочнения является использование инварианта Радона для оценки параметра гамма-коррекции в процедуре коррекции синограммы лучевого упрочнения [7] . .Цифровая рентгенография получила широкое распространение в науке, медицине, неразрушающем контроле. Это позволяет использовать современный анализ цифровых изображений для автоматического извлечения и интерпретации информации. Мы даем краткий обзор научных применений машинного зрения в научной рентгенографии и микротомографии, включая обработку изображений, обнаружение и извлечение признаков, сжатие изображений для увеличения пропускной способности камеры, реконструкцию микротомографии, визуализацию и настройку параметров.
Картография окружающей среды — одна из ключевых функций автономных роботов. Для успешной локализации и поиска пути необходим эффективный алгоритм отображения. Карты могут быть построены на основе данных от различных датчиков. Для этой цели обычно используются дешевые и простые в установке гидролокаторы. Предлагается эхолотный алгоритм картографирования, основанный на методах непрерывной оптимизации. Этот алгоритм можно использовать в режиме реального времени, а его основными преимуществами перед обычными методами являются более точное определение размеров небольших (меньше ширины луча сонара или сравнимых с ней) препятствий и более надежное обнаружение узких проходов (например, дверных проемов). ).
Получение изображений высокого качества с помощью компьютерной томографии (КТ) важно для правильной интерпретации изображений. В данной работе мы предлагаем новые процедуры, которые можно использовать для количественного описания степени выраженности артефактов на КТ-изображениях, и показываем, что использование этого типа метрики позволяет оценить динамику деградации изображения. Мы проводим различные тесты реконструкции изображений, чтобы проанализировать наш подход, и полученные результаты подтверждают полезность предложенного метода. Мы пришли к выводу, что использование предложенных оценок позволяет перейти от оценки качества изображения на основе визуальной оценки к количественному подходу и, следовательно, поддержать установку КТ, обеспечивающую высокое качество реконструированных изображений, полученных путем соответствующих изменений параметров или алгоритмов реконструкции.
В этой статье предлагается новый метод коррекции артефактов лучевого упрочнения, вызванных присутствием металла, в полихроматической рентгеновской компьютерной томографии (КТ) без ухудшения качества неповрежденных анатомических изображений. Металлические артефакты из-за затвердевания луча, которые являются следствием полихроматичности рентгеновского луча, становятся все более важной проблемой, влияющей на КТ-сканирование, поскольку медицинские имплантаты становятся все более распространенными среди стареющего населения. Связанные факторы усиления луча более высокого порядка могут быть скорректированы путем анализа несоответствия между измеренными данными синограммы и идеальными прямыми проекторами в реконструкции КТ с учетом известной геометрии объектов с высоким затуханием. Без предварительного знания параметров спектра или зависящих от энергии коэффициентов затухания предлагаемая коррекция позволяет извлечь фоновое КТ-изображение (то есть изображение до его искажения металлическими артефактами) из нескорректированного КТ-изображения.Компьютерное моделирование и эксперименты с фантомами демонстрируют эффективность предлагаемого метода для устранения артефактов закалки балки.
Цель: мы суммируем, как виртуальные монохроматические изображения синтезируются из двухэнергетической КТ с использованием методов домена изображения и домена проекции. Качество виртуальных монохроматических изображений сравнивается с качеством полихроматических одноэнергетических изображений, полученных при разных потенциалах трубки и той же дозе облучения. Рассмотрены клинические применения виртуальной монохроматической визуализации на основе двухэнергетической КТ, включая коррекцию усиления луча, оптимизацию контраста и шума, уменьшение металлических артефактов и дифференциацию материалов. Заключение. Виртуальные монохроматические изображения, синтезированные на основе данных двухэнергетической КТ, потенциально могут уменьшить артефакты усиления луча и обеспечить количественные измерения. Однако, если нет желания получать информацию о конкретном материале или исправлять артефакты металла или упрочнения пучком из данных двух энергий, лучше выполнить обычное сканирование с одной энергией при оптимальном потенциале трубки.
Читайте также: