Результаты апробации комплексной экспертной оценки качества КТ-изображений органов грудной клетки, полученных на низкодозовых протоколах сканирования с применением методов итеративных реконструкций

Введение. В связи с тем, что компьютерная томография (КТ) ассоциирована с высокими индивидуальными дозами облучения пациентов, актуальными являются вопросы оптимизации КТ-исследований путем разработки низкодозовых протоколов сканирования.
Цель исследования: клиническая апробация низкодозовых протоколов, разработанных авторами ранее, выбор наиболее перспективного протокола, оценка применимости разработанного алгоритма экспертной оценки качества КТ-изображений.
Материалы и методы. Обследованы 96 пациентов, перенесших кардиохирургические вмешательства, с подозрением на инфекционные осложнения в легких и/или в зоне оперативного вмешательства. Сканирование проводилось с использованием стандартного, низкодозового и ультранизкодозового протоколов (эффективная доза 3,5±0,9, 1,7±0,1 и 0,8±0,1 мЗв соответственно) с применением двух алгоритмов итеративной реконструкции (IMR и iDose). Проведена оценка качества полученных данных с привлечением 5 врачей-рентгенологов c опытом работы более 5 лет в кардиоторакальной визуализации.
Результаты. По числу ошибочных интерпретаций не было получено значимых различий между стандартным и низкодозовым протоколами для всех методов реконструкции. Ультранизкодозовый протокол характеризовался значимо большим количеством пропусков патологических изменений.
Заключение. Результаты исследования позволяют рекомендовать низкодозовый протокол в качестве альтернативы стандартному при обследовании пациентов без избыточной массы тела, которым требуется неоднократное проведение КТ-исследований с предпочтительным использованием метода реконструкции IMR.

1. Беркович Г.В., Чипига Л.А., Водоватов А.В., Силин А.Ю., Каратецкий А.А., Труфанов Г.Е. Оптимизация низкодозового протокола сканирования органов грудной клетки в диагностике очагов по типу «матового стекла» с применением алгоритмов итеративных реконструкций // Лучевая диагностика и терапия. 2019. № 4. С. 20–32. doi: 10.22328/2079-5343-2019-10-4-20-32.

2. Беркович Г.В., Чипига Л.А., Водоватов А.В., Труфанов Г.Е. Сравнение различных подходов к оценке диагностического качества компьютерной томографии органов грудной клетки // Лучевая диагностика и терапия. 2020. Т. 11, № 3. С. 44–55. doi: 10.22328/2079-5343-2020-11-3-44-55.

3. ACR CT аккредитационный фантом для компьютерной томографии. Руководство по эксплуатации. Научно-производственное предприятие «Доза».

4. Чипига Л.А. Исследование программ автоматической модуляции силы тока для оптимизации протоколов сканирования в компьютерной томографии // Радиационная гигиена. 2019. Т. 12, № 1. С. 104–114.

5. Martin C.J. The importance of radiation quality for optimisation in radiology // Biomed. Imaging. Interv. J. 2007. Vol. 3, No. 2. P. e38.

6. Kalender W.A. Computed tomography: fundamentals, system technology, image quality, applications. 3rd rev. еd. Weinheim: Wiley-VCH, 2011. 220 p.

7. Yu L. et al. Radiation dose reduction in computed tomography: techniques and future perspective // Imaging Med. 2009. Vol. 1, No. 1. Р. 65–84.

8. Quality assurance programme for computed tomography: diagnostic and therapy applications. Vienna: International Atomic Energy Agency, 2012.

9. Hyun W.G. CT Radiation Dose Optimization and Estimation: an Update for Radiologists // Korean J. Radiol. 2012. Vol. 13, No. 1. Р. 1–11.

10. Samei E. et al. Medical Imaging Dose Optimization from Ground up: Expert Opinion of an International Summit // J. Radiol. Prot. 2018. Vol. 38, No. 3. Р. 967–989.

11. Kim H.J. et al. Ultra-Low-Dose Chest CT in Patients with Neutropenic Fever and Hematologic Malignancy: Image Quality and Its Diagnostic Performance // Cancer Res. Treat. 2014. Vol. 46, No. 4. Р. 393–402. doi: 10.4143/crt.2013.132. Epub 2014 Jul 18. PMID: 25308150; PMCID: PMC4206072.

12. Udayasankar U.K. et al. Acute abdominal pain: value of non-contrast enhanced ultra-low-dose multi-detector row CT as a substitute for abdominal radiographs // Emerg. Radiol. 2009. Vol. 16. Р. 61–70 [PubMed] [Google Scholar].

13. Zhang M. et al. Screening for lung cancer using sub-millisievert chest CT with iterative reconstruction algorithm: image quality and nodule detectability // Brit. J. Radiol. 2018. Vol. 91, No 1090. Р. 20170658. doi: 10.1259/bjr.20170658. Epub 2017 Dec 5. PMID: 29120665; PMCID: PMC6350471.

14. National Lung Screening Trial Research Team, Aberle D.R., Berg C.D. et al. The National Lung Screening Trial: overview and study design // Radiology. 2011. Vol. 258. Р. 243Y253.

15. Katsura M. et al. Model-based iterative reconstruction technique for ultralowdose chest CT: comparison of pulmonary nodule detectability with the adaptive statistical iterative reconstruction technique // Invest Radiol. 2013. Vol. 48, No. 4. Р. 206–212. doi: 10.1097/RLI.0b013e31827efc3a. PMID: 23344517.

16. McDermott S., Kalra M.K. Low-Dose Computed Tomography for Lung Cancer Screening: The Protocol and The Dose // Semin Roentgenol. 2017. Vol. 52, No. 3. Р. 132–136. doi: 10.1053/j.ro.2017.06.002. Epub 2017 Jun 3. PMID: 28734394.

17. Larke F.J. et al. Estimated radiation dose associated with low-dose chest CT of average-size participants in the National Lung Screening Trial // AJR Am. J. Roentgenol. 2011. Vol. 197, Nо. 5. Р. 1165–1169. doi: 10.2214/AJR.11.6533. PMID: 22021510.

18. Bhalla A.S. et al. Imaging protocols for CT chest: A recommendation // Indian J. Radiol Imaging. 2019. Vol. 29, Nо. 3. Р. 236–246. doi: 10.4103/ijri.IJRI_34_19. Epub 2019 Oct 30. PMID: 31741590; PMCID: PMC6857267.