Новости | Магазин | Журналы | Контакты | Правила | Доставка | |
Вход Регистрация |
Цель исследования: изучить возможности применения двухэнергетической компьютерной томографии (ДЭКТ) в дифференциальной диагностике очаговых образований печени. Материал и методы. Проанализировано 59 очаговых образований печени у 38 пациентов с различными онкологическими заболеваниями, которым была проведена МСКТ с внутривенным болюсным контрастным усилением на многосрезовом компьютерном томографе Discovery 750 HD фирмы GE Healthcare. Портовенозная фаза выполнена в режиме двухэнергетического сканирования и проанализирована с помощью специального программного пакета GSI Volume Viewer. Алгоритм анализа включал синтез серий виртуальных монохроматических изображений, построение виртуальных спектральных кривых, построение йодной карты с количественной оценкой содержания йода в образованиях. Результаты. Во всех очаговых образованиях и в паренхиме печени независимо от гистологического строения спектральная кривая имела вид гиперболы и характеризовалась более высокими значениями плотности и резким изгибом вверх при низких значениях энергии (80-40 кэВ), была относительно плоской при высоких значениях энергии (140-120 кэВ), но отмечалась зависимость индекса наклона кривой от вида исследуемой ткани или опухоли: кривые злокачественных новообразований всегда были ниже, а кривые гемангиом ниже спектральных кривых паренхимы печени. Мы получили статистически достоверную разницу показателей, вычисляемых при ДЭКТ (индекс наклона виртуальной спектральной кривой, абсолютная и нормализованные по аорте и паренхиме печени концентрации йода), не только между гемангиомами и злокачественными образованиями печени, но и между первичными и вторичными опухолями. Выводы. Наш первый опыт показывает, что использование спектральной компьютерной томографии с быстрым переключением двух энергий на одной трубке дает нам новые инструменты, с помощью которых мы можем существенно повысить эффективность компьютерной томографии в выявлении и дифференциальной диагностике очаговых образований печени.
Ключевые слова:
двухэнергетическая компьютерная томография, новообразования печени, dual-energy Computed Tomography, liver lesions
Литература:
1.Лукьянченко А.Б. Применение МР-томографии в абдоминальной онкологии: Материалы I Российской конференции “Радиология-2000”. Москва,13-16 июня, 2000 г.: 370-371.
2.Kinkel K., Lu J., Both M. et al. Detection of hepatic metastases from cancer оf the gastrointestinal tract by using noninvasive imaging methods (US, CT, MR Imaging, PET): a meta-analysis. Radiology. 2002; 224: 748-756.
3.Онкология: Национальное руководство; Под ред. акад. РАМН В.И. Чиссова, акад. РАН и РАМН М.И. Давыдова. М.: ГЭОТАР-Медиа, 2014. 1072 с.
4.Lim J.H., Choi D., Kim S.H. et al. Detection of hepatocellular carcinoma: value of adding delayed phase imaging to dual-phase helical CT. Am J. Roentgenol. 2002; 179 (1): 67-73.
5.Murakami T., Imai Y., Okada M. et al. Ultrasonography, computed tomography and magnetic resonance imaging of hepatocellular carcinoma: toward improved treatment decisions. Oncology. 2011; 81 (Suppl. 1): 86-99.
6.Szurowska E., Nowicki T., Izycka-Swieszewska E. et al. Is hepatotropic contrast enhanced MR amore effective method in differential diagnosis of hemangioma than multi-phase CT and unenhanced MR? BMC Gastroenterol. 2011; 19 (1): 43.
7.Bottcher J., Hansch A., Pfeil A. et al. Detection and classification of different liver lesions: comparison of Gd-EOB-DTPA-enhanced MRI versus multiphasic spiral CT in a clinical single centre investigation. Eur. J. Radiol. 2013; 82: 1860-1869.
8.Kim T., Federle M.P., Baron R.L. et al. Discrimination of small hepatic hemangiomas from hypervascular-malignanttumors smaller than 3 cm with three phase helical CT Radiology. 2001; 219: 699-706.
9.Stewart E.E., Chen X., Hadway J. et al. Hepatic perfusion in a tumor model using DCE-CT: an accuracy and precision study. Phys. Med. Biol. 2008; 53: 4249-4267.
10.Inan N., Kilinc F., Sarisoy T at al. Diffusion weighted MR imaging in the differential diagnosis of haemangiomas and metastases of the liver. Radiol. Oncol. 2010; 44: 2429.
11.Wu X., Langan D.A., Xu D. et al. Monochromatic CT image representation via fast switching dual kVp. Proc. SPIE. 2009; 7258: 1-9.
12.Fornaro J., Lescka S., Hibbeln D. et al. Dual- and multienergy CT: approach to functional imaging. Insights Imaging. 2011; 2: 149-159.
13.Lv P., Lin X.Z., Li J.et. al. Differentiation of small hepatic hemangioma from small hepatocellular carcinoma: recently introduced spectral CT method. Radiology. 2011; 259: 720-729.
14.Wang Q., Shi G., Qi X. et al. Quantitative analysis of the dual-energy CT virtual spectral curve for focal liver lesions characterization. Eur. J. Radiol. 2014; 83 (10): 1759-1764.
15.Simons D., KachelrieB M., Schlemmer H.P. Recent developments of dual-energy CT in oncology. Eur. Radiol. 2014; 24 (4): 930-939.
16.Yu Y., He N., Sun K. et al. Differentiating hepatocellular carcinoma from angiomyolipoma of the liver with CT spectral imaging: a preliminary study. Clin. Radiol. 2013; 68 (9): 491-497.
Purpose: to assess the usefulness of the spectral dualenergy CT for the differential diagnosis of focal liver lesions. Material and methods. 59 of focal liver lesions in 38 patients with various oncological diseases who underwent CT with intravenous bolus contrast enhancement with Multislice CT scanner, Discovery 750 HD GE Healthcare were analyzed. Porto-venous phase was performed in dual energy mode scanning and analyzed using a special software package GSI Volume viewer. The analysis included the synthesis of virtual monochromatic series of images, the construction of spectral curves, construction of iodine maps with quantitative assessment of iodine content. Results. All focal lesions in the liver parenchyma, irrespective of the histological structure, the spectral curve was hyperbola, characterized by higher values of density and sharply curve upwards at low values of energy (80-40 keV) was relatively flat at high values of energy (140-120 keV), but noted the dependence of the index of the slope of the curve from the studied tissue or tumors: malignant neoplasms curves were always below, and the curves of the spectral curves below hemangiomas of the liver parenchyma. We have statistically significant difference indicators at DECT (index of the slope of the spectral curve, absolute and normalized to the aorta and liver parenchyma iodine concentration), not only between hemangiomas and malignant tumors of the liver, but also between primary and secondary tumors. Conclusion. Our first experience shows that Use of spectral CT with fast tube voltage switching gives us new tools with which we can significantly increase the efficiency of the computer tomography in the detection and differential diagnosis of focal liver lesions.
Keywords:
двухэнергетическая компьютерная томография, новообразования печени, dual-energy Computed Tomography, liver lesions