Громов Александр Игоревич — доктор медицинских наук, профессор, руководитель группы лучевых методов диагностики и лечения отдела онкоурологии; профессор кафедры лучевой диагностики
249031, Калужская область, г. Обнинск, ул. Королева, д. 4
Alexander I. Gromov — Dr. of Sci. (Med.), Professor, Professor of the group of radiation diagnostic methods; Associate Professor
Moscow
Просянников Михаил Юрьевич — кандидат медицинских наук, заведующий отделом мочекаменной болезни
249031, Калужская область, г. Обнинск, ул. Королева, д. 4
Mikhail Yu. Prosyannikov — Cand. of Sci. (Med.), Head of Department of urolithiasis
Moscow
Доморовская Яна Сергеевна — врач-рентгенолог
249031, Калужская область, г. Обнинск, ул. Королева, д. 4
Yana S. Domorovskaya — radiologist
Moscow
Сивков Андрей Владимирович — кандидат медицинских наук, заместитель директора по научной работе
249031, Калужская область, г. Обнинск, ул. Королева, д. 4
Andrey V. Sivkov — Cand. of Sci. (Med.), Deputy Director for Research
Moscow
Войтко Дмитрий Алексеевич — кандидат медицинских наук, научный сотрудник отдела мочекаменной болезни
249031, Калужская область, г. Обнинск, ул. Королева, д. 4
Dmitry A. Voitko — Cand. of Sci. (Med.), Researcher of the department of urolithiasis
Moscow
Каприн Андрей Дмитриевич — доктор медицинских наук, профессор, академик РАН, заслуженный врач РФ, генеральный директор; директор; заведующий кафедрой онкологии и рентгенорадиологии имени В. П. Харченко; главный внештатный онколог Министерства здравоохранения Российской Федерации
249031, Калужская область, г. Обнинск, ул. Королева, д. 4
Andrey D. Kaprin — Dr. of Sci. (Med.), Professor, academician of RAS, general director; director; Head of Department of Oncology and Radiology named after V.P. Kharchenko
Moscow
Алексеев Борис Яковлевич — доктор медицинских наук, профессор, заместитель генерального директора по научной работе
249031, Калужская область, г. Обнинск, ул. Королева, д. 4
Boris Ya. Alekseev — Dr. of Sci. (Med.), Professor, Deputy Director General
Moscow
Аполихин Олег Иванович — доктор медицинских наук, профессор, член-корреспондент РАН, директор
249031, Калужская область, г. Обнинск, ул. Королева, д. 4
Oleg I. Apolikhin — Dr. of Sci. (Med.), Professor, Corresponding Member RAS, Director
Moscow
ВВЕДЕНИЕ: Точное определение процентного вклада почек в их общую функцию — важный показатель при выборе клинической тактики при трансплантации почки и хирургических вмешательств. Возможность использования для этого нефросцинтиграфии или сложных альтернативных лучевых методов имеется не всегда.
ЦЕЛЬ: Разработка и валидация методов оценки раздельной функции почек при стандартном КТ-исследовании с контрастированием, основанных на специализированных программах автоматической сегментации или на данных ручных измерений.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ: В исследование включены результаты КТ забрюшинного пространства с контрастированием 243 пациентов. У 100 из них имелись данные нефросцинтиграфии. Для автоматической сегментации паренхимы почек в нефрографическую фазу использовалось ПО Vitrea Advanced Visualization. Получали данные об объеме (V) и средней плотности (HU). Значения плотности паренхимы почки в нативную фазу проводили ручным методом. Раздельный вклад почек определяли на основании процентного соотношения «массы» контрастного препарата в паренхиме каждой почки, рассчитываемой как произведение объема паренхимы на средние значения ее плотности. Полученные результаты были сопоставлены с данными нефросцинтиграфии.
Для разработки методики расчета объема паренхимы почки ручным методом, проводили измерение трех линейных размеров почек (ширина, толщина и длина) и трех значений толщины паренхимы. Средние значения плотности паренхимы почки получали на основании трех измерений круглым ROI на различном уровне.
Статистика: Результаты, полученные в ходе исследования, были обработаны с применением методов статистической оценки (корреляционный и ковариационный анализ).
РЕЗУЛЬТАТЫ: С использованием данных о значениях объема паренхимы почки, полученные при автоматической сегментации, с помощью регрессионного анализа была получена формула расета объема паренхимы на основе учета шести линейных размеров почек с дополнительными коэффициентами: V=1/1000(0,92xyT–0,07y3+0,07yz2+0,19z2T), продемонстрировавшая высокую положительную корреляцию и точность метода (коэффициент корреляции — 0,99 (p<0,001), коэффициент ковариации — 0,94 (p<0,001)). При сравнении двух способов определения средних значений плотности паренхимы почек (круглыми ROI и с помощью ручного обведения на корональном срезе) выбран метод измерения круглыми ROI, показавший несколько большую корреляцию с данными, полученными при автоматической сегментации (коэффициент корреляции — 0,988 (p<0,001); коэффициент ковариации — 0,76 (p<0,001)).
ОБСУЖДЕНИЕ: Проведенные исследования подтвердили высокую эффективность двух предложенных методик оценки раздельной функции почек на основе стандартного КТ с контрастированием.
Автоматизированный метод продемонстрировал очень высокую корреляцию с результатами динамической нефросцинтиграфии. Это открывает перспективу для замены радионуклидного исследования в ряде клинических ситуаций, что снизит лучевую нагрузку и упростит обследование пациентов.
Альтернативный ручной метод, основанный на линейных измерениях почки и плотности ее паренхимы, также показал высокую точность. Метод является клинически ценным решением для медицинских учреждений, не имеющих дорогостоящего специализированного ПО для 3D-сегментации.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Разработанные автоматизированный метод сегментации паренхимы почек и альтернативный метод, основанный на ручном измерении, позволяют без дополнительной лучевой и финансовой нагрузки на пациента получить данные о раздельной функции почек в процессе обычного КТ-исследования с контрастированием.
INTRODUCTION: Accurate determination of the percentage of Renal contribution to their overall function is an important indicator when choosing clinical tactics for Renal transplantation and surgical interventions. The possibility of using nephroscintigraphy or complex alternative radiation methods is not always available.
OBJECTIVE: Development and validation of methods for assessing split Renal function in a standard CT scan with contrast based on specialized automatic segmentation programs or manual measurement data.
MATERIAL AND METHODS: The study included the results of a CT scan of the retroperitoneal space with contrast in 243 patients. 100 of them had nephroscintigraphy data. The Vitrea Advanced Visualization software was used for automatic segmentation of the renal parenchyma into the nephrographic phase. Data on volume (V) and average density (HU) were obtained. The values of renal parenchyma density in the native phase were performed manually. The split contribution of the Renals was determined based on the percentage ratio of the «mass» of the contrast agent in the parenchyma of each Renal, calculated as the product of the volume of the parenchyma and the average values of its density. The obtained results were compared with the nephroscintigraphy data.
To develop a manual method for calculating the volume of the renal parenchyma, three linear Renal sizes (width, thickness, and length) and three parenchymal thicknesses were measured. The average values of renal parenchyma density were obtained based on three measurements of the round ROI at different levels.
Statistics: The results obtained during the study were processed using statistical evaluation methods (correlation and covariance analysis).
RESULTS: Using data on the volume values of the Renal parenchyma obtained during automatic segmentation using regression analysis, formulas for calculating the volume of the parenchyma were obtained based on taking into account all six linear Renal sizes with additional coefficients: V=1/1000(0.92xyT–0.07y3+0.07yz2+0.19z2T), which demonstrated a high positive correlation and accuracy of the method (correlation coefficient — 0,99 (p<0,001), covariance coefficient — 0,94 (p<0,001)). When comparing two methods for determining the average values of renal parenchyma density (using round ROI and using manual circling on a coronal slice), the round ROI measurement method was chosen, which showed a slightly greater correlation with the data obtained with automatic segmentation (correlation coefficient — 0,988 (p<0,001); covariance coefficient — 0,76 (p<0,001)).
DISCUSSION: The conducted studies have confirmed the high effectiveness of the two proposed methods for assessing separate kidney function based on standard CT with contrast.
The automated method demonstrated a very high correlation with the results of dynamic nephroscintigraphy. This opens up the prospect of replacing radionuclide testing in a number of clinical situations, which will reduce radiation exposure and simplify patient examination.
An alternative manual method based on linear measurements of the kidney and the density of its parenchyma also showed high accuracy. The method is a clinically valuable solution for medical institutions that do not have expensive specialized 3D segmentation software.
CONCLUSIONS: The developed automated method of segmentation of the renal parenchyma and an alternative method based on manual measurement make it possible to obtain data on split renal function during a routine CT scan with contrast without additional radiation and financial burden on the patient.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.