Выход
Вход/Login
 
E-mail
Пароль/Password
Забыли пароль?
Введите E-mail и жмите тут. Пароль будет выслан на указанный адрес
Войти (LogIn)

 

Если вы первый раз здесь, то зарегистрируйтесь

Регистрация/Sign Up
Полное имя (Ф И О)/Full name
E-mail
Телефон/Phone
Зарегистрироваться,
на ваш E-mail будет выслан временный пароль

Нажимая кнопку Зарегистрироваться, вы соглашаетесь с Правилами сайта и Политикой Конфиденциальности http://vidar.ru/rules.asp

 

Медицинская литература. Новинки


 

 

 

 

 

 
вce журналы << Медицинская визуализация << 2020 год << №3 <<
стр.107
отметить
статью

Возможности применения модель-базированных итеративных реконструкций при компьютерной томографии легких

Силин А. Ю., Груздев И. С., Беркович Г. В., Николаев А. Е., Морозов С. П.
Вы можете загрузить полный текст статьи в формате pdf
Силин Антон Юрьевич - врач-рентгенолог высшей квалификационной категории, руководитель отделения лучевой диагностики ООО “Клинический госпиталь на Яузе”; научный сотрудник ГБУЗ “Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий ДЗМ”, ООО “Клинический госпиталь на Яузе”; ГБУЗ “Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы”, 111033 Москва, Волочаевская ул., 15, к. 1, Российская Федерация
Груздев Иван Сергеевич - аспирант отделения рентгенологии и магнитно-резонансных методов исследования ФГБУ “НМИЦ хирургии имени А.В. Вишневского” Минздрава России, ФГБУ “НМИЦ хирургии имени А.В. Вишневского” Минздрава России, 117997 Москва, ул. Большая Серпуховская, д. 27, Российская Федерация
Беркович Глеб Владимирович - заведующий кабинетом рентгеновской компьютерной томографии ФГБУ “НМИЦ имени В.А. Алмазова” Минздрава России, ФГБУ “НМИЦ имени В.А. Алмазова” Минздрава России, 197341 Санкт-Петербург, ул. Аккуратова, д. 2, Российская Федерация
Николаев Александр Евгеньевич - младший научный сотрудник отдела развития качества радиологии ГБУЗ “Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий ДЗМ”, ГБУЗ “Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы”, 125124 Москва, ул. Расковой, д. 16/26, стр. 1, Российская Федерация
Морозов Сергей Павлович - доктор медицинских наук, профессор, директор ГБУЗ “Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий ДЗМ”, ГБУЗ “Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы”, 125124 Москва, ул. Расковой, д. 16/26, стр. 1, Российская Федерация

Цель исследования: литературный обзор возможностей применения модельной итеративной реконструкции (МИР) при компьютерной томографии (КТ) для улучшения качества изображения, в том числе при низкодозовых протоколах сканирования. Материал и методы. Проведен анализ публикаций, посвященных применению МИР для снижения дозы облучения и улучшения качества изображений при КТ-диагностике патологии легких с акцентом на значение достигнутой дозы облучения. Результаты. Применение МИР позволяет устранять цифровой шум с медицинских изображений, улучшая их качество. Это свойство позволяет значительно снижать лучевую нагрузку при низкодозных протоколах без потери диагностического качества. В среднем использование МИР позволяет снизить дозу облучения на 70% по сравнению со стандартным протоколом, не повышая шумность КТ-изображений и сохраняя соотношение контраст/шум. Предыдущие исследования показали положительный опыт использования МИР в программах скрининга рака легкого и мониторинге онкологических пациентов. Заключение. Внедрение МИР в клиническую практику может оптимизировать лучевую нагрузку на популяцию, не снижая качество КТ-изображений, однако пороговые значения дозы облучения для достижения удовлетворительного качества изображения остаются неизученными.

Ключевые слова:
модельная итеративная реконструкция, низкодозовая компьютерная томография, грудная клетка, model-based iterative reconstruction, low dose computed tomography, chest

Литература:
1.Mathews J.D., Forsythe A.V., Brady Z., Butler M.W., Goergen S.K., Byrnes G.B., Giles G.G., Wallace A.B., Anderson P.R., Guiver T.A., McGale P., Cain T.M., Dowty J.G., Bickerstaffe A.C., Darby S.C. Cancer risk in 680 000 people exposed to computed tomography scans in childhood or adolescence: data linkage study of 11 million Australians. Br. Med. J. 2013: f2360. https://doi.org/10.1136/bmj.f2360
2.Padole A., Ali Khawaja R.D., Kalra M.K., Singh S. CT radiation dose and iterative reconstruction techniques. Am. J. Roentgenol. 2015; 204 (4): W384-W392. https://doi.org/10.2214/AJR.14.13241
3.Mayo-Smith W.W., Hara A.K., Mahesh M., Sahani D.V., Pavlicek W. How I do it: managing radiation dose in CT. Radiology. 2014; 273 (3): 657-672. https://doi.org/10.1148/radiol.14132328
4.Aurumskjold M.L., Ydstrom K., Tingberg A., Soderberg M. Model-based iterative reconstruction enables the evaluation of thin-slice computed tomography images without degrading image quality or increasing radiation dose. Radiation Protection Dosimetry. 2016; 169 (1-4): 100-106. https://doi.org/10.1093/rpd/ncv474
5.Morimoto L.N., Kamaya A., Boulay-Coletta I., Fleischmann D., Molvin L., Tian L., Fisher G., Wang J., Willmann J.K. Reduced dose CT with model-based iterative reconstruction compared to standard dose CT of the chest, abdomen, and pelvis in oncology patients: intra-individual comparison study on image quality and lesion conspicuity. Abdom. Radiol. 2017; 42 (9): 2279-2288. https://doi.org/10.1007/s00261-017-1140-5
6.Neroladaki A., Botsikas D., Boudabbous S., Becker C.D., Montet X. Computed tomography of the chest with modelbased iterative reconstruction using a radiation exposure similar to chest X-ray examination: preliminary observations. Eur. Radiol. 2013; 23 (2): 360-366. https://doi.org/10.1007/s00330-012-2627-7
7.Mehta D., Thompson R., Morton T., Dhanantwari A., Shefer E. Iterative model reconstruction: simultaneously lowered computed tomography radiation dose and improved image quality. Med. Phys. Int. J. 2013; 2 (1): 147-155.
8.Беркович Г.В. Оценка параметров качества КТ-изображений, полученных с использованием различных поколений алгоритмов реконструкций. Лучевая диагностика и терапия. 2017; (3): 109-110.
9.Padole A., Digumarthy S., Flores E., Madan R., Mishra S., Sharma A., Kalra M.K. Assessment of chest CT at CTDIvol less than 1 mGy with iterative reconstruction techniques. Br. J. Radiol. 2017; 90 (1071): 20160625. https://doi.org/10.1259/bjr.20160625
10.Lee S.W., Kim Y., Shim S.S., Lee J.K., Lee S.J., Ryu Y.J., Chang J.H. Image quality assessment of ultra low-dose chest CT using sinogram-affirmed iterative reconstruction. Eur. Radiol. 2014; 24 (4): 817-826. https://doi.org/10.1007/s00330-013-3090-9
11.Laqmani A., Avanesov M., Butscheidt S., Kurfurst M., Sehner S., Schmidt-Holtz J., Derlin T., Behzadi C., Nagel H.D., Adam G., Regier M. Comparison of image quality and visibility of normal and abnormal findings at submillisievert chest CT using filtered back projection, iterative model reconstruction (IMR) and iDose4™. Eur. J. Radiol. 2016; 85 (11): 1971-1979. https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2016.09.001
12.Ju Y.H., Lee G., Lee J.W., Hong S.B., Suh Y.J., Jeong Y.J. Ultra-low-dose lung screening CT with model-based iterative reconstruction: an assessment of image quality and lesion conspicuity. Acta Radiol. 2018; 59 (5): 553-559. https://doi.org/10.1177%2F0284185117726099
13.Baumueller S., Winklehner A., Karlo C., Goetti R., Flohr T., Russi E.W., Frauenfelder T., Alkadhi H. Low-dose CT of the lung: potential value of iterative reconstructions. Eur. Radiol. 2012; 22 (12): 2597-2606. https://doi.org/10.1007/s00330-012-2524-0
14.Kim Y., Kim Y.K., Lee B.E., Lee S.J., Ryu Y.J., Lee J.H., Chang J.H. Ultra-low-dose CT of the thorax using iterative reconstruction: evaluation of image quality and radiation dose reduction. Am. J. Roentgenol. 2015; 204 (6): 1197-1202. https://doi.org/10.2214/AJR.14.13629
15.Hammond E., Sloan C., Newell J.D. Jr., Sieren J.P., Saylor M., Vidal C., Hogue S., de Stefano F., Sieren A., Hoffman E.A., Sieren J.C. Comparison of low- and ultralow-dose computed tomography protocols for quantitative lung and airway assessment. Med. Phys. 2017; 44 (9): 4747-4757. https://doi.org/10.1002/mp.12436
16.Hata A., Yanagawa M., Kikuchi N., Honda O., Tomiyama N. Pulmonary Emphysema Quantification on Ultra-Low-Dose Computed Tomography Using Model-Based Iterative Reconstruction With or Without Lung Setting. J. Comput. Assist. Tomogr. 2018; 42 (5): 760-766. https://10.1097/RCT.0000000000000755
17.Jia Y., Ji X., He T., Yu Y., Yu N., Duan H., Guo Y. Quantitative Analysis of Airway Tree in Low-dose Chest CT with a New Model-based Iterative Reconstruction Algorithm: Comparison to Adaptive Statistical Iterative Reconstruction in Routine-dose CT. Acad. Radiol. 2018; 25 (12): 1526-1532. https://doi.org/10.1016/j.acra.2018.03.021
18.Kim C., Lee K.Y., Shin C., Kang E.Y., Oh Y.W., Ha M., Ko C.S., Cha, J. Comparison of filtered back projection, hybrid iterative reconstruction, model-based iterative reconstruction, and virtual monoenergetic reconstruction images at both low-and standard-dose settings in measurement of emphysema volume and airway wall thickness: a CT phantom study. Korean J. Radiol. 2018; 19 (4): 809-817. https://doi.org/10.3348/kjr.2018.19.4.809
19.Gomez-Cardona D., Nagle S.K., Li K., Robinson T.E., Chen G.H. Influence of radiation dose and reconstruction algorithm in MDCT assessment of airway wall thickness: A phantom study. Med. Phys. 2015; 42 (10): 5919-5927. https://doi.org/10.1118/1.4930797
20.Hammond E., Chan K.S., Ames J.C., Stoyles N., Sloan C.M., Guo J., Newell J.D. Jr., Sieren J.C. Impact of advanced detector technology and iterative reconstruction on low-dose quantitative assessment of lung computed tomography density in a biological lung model. Med. Phys. 2018; 45(8): 3657-3670. https://doi.org/10.1002/mp.13057
21.Katsura M., Sato J., Akahane M., Mise Y., Sumida K., Abe O. Effects of pure and hybrid iterative reconstruction algorithms on high-resolution computed tomography in the evaluation of interstitial lung disease. Eur. J. Radiol. 2017; 93: 243-251. https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2017.06.003
22.de Margerie-Mellon C., de Bazelaire C., Montlahuc C., Lambert J., Martineau A., Coulon P., de Kerviler E., Beigelman C. Reducing radiation dose at chest CT: comparison among model-based type iterative reconstruction, hybrid iterative reconstruction, and filtered back projection. Acad. Radiol. 2016; 23(10): 1246-1254. https://doi.org/10.1016/j.acra.2016.05.019
23.Xin X., Shen J., Yang S., Liu S., Hu A., Zhu B., Jiang Y., Li B., Zhang B. Improved image quality of low-dose CT combining with iterative model reconstruction algorithm for response assessment in patients after treatment of malignant tumor. Quant. Imaging Med. Surg. 2018; 8 (7): 648. https://dx.doi.org/10.21037%2Fqims.2018.08.05

Possibilities of applying model-based iterative reconstructions in computed tomography of the lungs

Silin A. Y., Gruzdev I. S., Berkovich G. V., Nikolaev A. E., Morozov S. P.

Aim: A literature review of the possibilities of applying model iterative reconstruction (MIR) in computed tomography to improve image quality, including in low-dose scanning protocols. Materials and methods. The analysis of publications devoted to the application of MIR to reduce the radiation dose and improve the quality of images in CT diagnostics of lung pathology with an emphasis on the value of the achieved radiation dose was carried out. Results. The use of MIR eliminates digital noise from medical images, improving their quality. This feature can significantly reduce radiation exposure with low-dose protocols without loss of diagnostic quality. On average, application of MIR allows to reduce the radiation dose by 70% compared to a standard protocol, without increasing the noise level of CT images and maintaining the contrast-to-noise ratio. Previous studies have shown positive experience with the use of MIR in lung cancer screening programs and monitoring of cancer patients. Conclusion. The introduction of MIR in clinical practice can optimize the radiation exposure on the population without reducing the quality of CT images, however, the threshold dose to achieve a satisfactory image quality remains unexplored.

Keywords:
модельная итеративная реконструкция, низкодозовая компьютерная томография, грудная клетка, model-based iterative reconstruction, low dose computed tomography, chest

Новости   Магазин   Журналы   Контакты   Правила   Доставка   О компании  
ООО Издательский дом ВИДАР-М, 2024