Лучевая диагностика кавернозных мальформаций головного мозга

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Кавернозные мальформации головного мозга в настоящее время являются достаточно распространённой сосудистой патологией: число выявляемых случаев в последние годы резко возросло. Это связано с внедрением в клиническую практику и повсеместным распространением современных методов нейровизуализации, таких как компьютерная (КТ) и магнитно-резонансная (МРТ) томография. До появления КТ и МРТ диагностировать данную патологию было весьма трудно, и диагноз чаще всего устанавливался интраоперационно или по данным аутопсии. Обзор литературы посвящён лучевой диагностике кавернозных мальформаций (КМ) головного мозга. Проанализировано значение методов нейровизуализации для диагностики кавернозных мальформаций, а также применение МРТ для визуализации КМ. Выявлены преимущества МРТ перед другими методами нейровизуализации данной патологии. Охарактеризованы импульсные последовательности МРТ и сигнальные характеристики очагов различных типов в зависимости от морфологического субстрата. Проанализировано значение последовательности SWI (susceptibility weighted imaging) для обнаружения многоочаговых поражений в случаях семейных форм КМ. Изучение основных импульсных последовательностей МРТ для визуализации кавернозных мальформаций позволит оптимизировать алгоритм протокола для своевременной диагностики данной патологии и выбора тактики лечения.

Об авторах

Елена Николаевна Гиря

Научно-исследовательский институт скорой помощи имени Н.В. Склифосовского

Автор, ответственный за переписку.
Email: mishka_77@list.ru
ORCID iD: 0000-0001-5875-1489
SPIN-код: 4793-7748

врач-рентгенолог отделения «Центр радиохирургии»

Россия, 129010, Россия, Москва, Большая Сухаревская пл., 3

Валентин Евгеньевич Синицын

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: vsini@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5649-2193
SPIN-код: 8449-6590

доктор медицинских наук, профессор, заведующий отделением лучевой диагностики

Россия, 119192, Москва, Ломоносовский проспект, д. 27, корп. 10

Алексей Сергеевич Токарев

Научно-исследовательский институт скорой помощи имени Н.В. Склифосовского; Департамент здравоохранения города Москвы

Email: alex_am_00@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8415-5602
SPIN-код: 1608-0630

к.м.н., заместитель руководителя Департамента здравоохранения города Москвы, врач нейрохирург отделения «Центр радиохирургии»

Россия, Москва; 127006, Москва, Оружейный пер., д. 43

Список литературы

  1. Муха А.М., Дашьян В.Г., Крылов В.В. Кавернозные мальформации головного мозга // Неврологический журнал. 2013. Т. 18, № 5. С. 46–51.
  2. Попов В.Е., Лившиц М.И., Башлачев М.Г., Наливкин А.Е. Кавернозные мальформации у детей: обзор литературы // Альманах клинической медицины. 2018. Т. 46, № 2. С. 146–159. doi: 10.18786/2072-0505-2018-46-2-146-159
  3. Caton M.T., Shenoy V.S. Cerebral cavernous malformations. In: StatPearls [Internet]. Treasure Island(FL): StatPearls Publishing; 2020. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK538144
  4. Flemming K.D., Brown R.D. Epidemiology and natural history of intracranial vascular malformations. In: H.R. Winn, ed. Youmans and winn neurological surgery, 7th ed. Amsterdam: Elsevier; 2017. Р. 3446–3463е7.
  5. Готко А.В., Kivelev J.V., Сон А.С. Кавернозные мальформации головного и спинного мозга // Український нейрохірургічний журнал. 2013. № 3. С. 10–15.
  6. Родич А., Смеянович А., Сидорович Р. и др. Современные подходы к хирургическому лечению кавернозных ангиом головного мозга // Наука и инновации. 2018. Т. 10, № 188. С. 70–73.
  7. Gross B.A., Du R. Natural history of cerebral arteriovenous malformations: a meta-analysis // J Neurosurg. 2013. Vol. 118, № 2. P. 437–443. doi: 10.3171/2012.10.JNS121280
  8. Kearns K.N., Chen C.J., Tvrdik P., et al. Outcomes of surgery for brainstem cavernous malformations: a systematic review // Stroke. 2019. Vol. 50, № 10. P. 2964–2966. doi: 10.1161/STROKEAHA.119.026120
  9. Сазонов И.А., Белоусова О.Б. Кавернозная мальформация, вызвавшая развитие обширной острой субдуральной гематомы. Случай из практики и обзор литературы // Вопросы нейрохирургии имени Н.Н. Бурденко. 2019. Т. 83, № 3. С. 73–76. doi: 10.17116/neiro20198303173
  10. Mouchtouris N., Chalouhi N., Chitale A., et al. Management of cerebral cavernous malformations: from diagnosis to treatment // Scientific World Journal. 2015. Vol. 2015. Р. 808314. doi: 10.1155/2015/808314
  11. Negoto T., Terachi S., Baba Y., et al. Symptomatic brainstem cavernoma of elderly patients: timing and strategy of surgical treatment. Two case reports and review of the literature // World Neurosurg. 2018. Vol. 111. P. 227–234. doi: 10.1016/j.wneu.2017.12.111
  12. Runnels J.B., Gifford D.B., Forsberg P.L., et al. Dense calcification in a large cavernous angioma. Case report // J Neurosurg. 1969. Vol. 30, № 3. P. 293–298. doi: 10.3171/jns.1969.30.3part1.0293
  13. Batra S., Lin D., Recinos P.F., et al. Cavernous malformations: natural history, diagnosis and treatment // Nat Rev Neurol. 2009. Vol. 5, № 12. P. 659–670. doi: 10.1038/nrneurol.2009.177
  14. Vaquero J., Leunda G., Martinez R., et al. Cavernomas of the brain // Neurosurgery. 1983. Vol. 12. P. 208–210. doi: 10.1227/00006123-198302000-00013
  15. Tagle P., Huete I., Mendez J., et al. Intracranial cavernous angioma: presentation and management // J Neurosurg. 1986. Vol. 64. P. 720–723. doi: 10.3171/jns.1986.64.5.0720
  16. Rigamonti D., Drayer B.P., Johnson P.C., et al. The MRI appearance of cavernous malformations (angiomas) // J Neurosurg. 1987. Vol. 67, № 4. P. 518–524. doi: 10.3171/jns.1987.67.4.0518
  17. Cortés V., Concepción A., Ballenilla M., et al. Cerebral cavernous malformations: spectrum of neuroradiological findings // Radiologia. 2012. Vol. 54, № 5. P. 401–409. doi: 10.1016/j.rx.2011.09.016
  18. Pozzati E., Padovani R., Morrone B., et al. Cerebral cavernous angiomas in children // J Neurosurg. 1980. Vol. 5, № 3. P. 826–832. doi: org/10.3171/jns.1980.53.6.0826
  19. Jonutis A.J., Sondheimer F.K., Klein H.Z., et al. Intracerebral cavernous hemangioma with angiographically demonstrated pathologic vasculature // Neuroradiology. 1971. Vol. 3, № 3. P. 57–63. doi: 10.1007/BF00339895
  20. Kamrin R.B., Buchsbaum H.W. Large vascular malformations of the brain not visualized by serial angiography // Arch Neurol. 1965. Vol. 13, № 4. P. 413–420. doi: 10.1001/archneur.1965.00470040079013
  21. Jain K.K., Robertson E. Recurrence of an excised cavernous hemangioma in the opposite cerebral hemisphere. Case report // J Neurosurg. 1970. Vol. 33, № 4. P. 453–456. doi: 10.3171/jns.1970.33.4.0453
  22. Batra S., Lin D., Recinos P.F., et al. Cavernous malformations: natural history, diagnosis and treatment // Nat Rev Neurol. 2009. Vol. 5, № 12. P. 659–670. doi: 10.1038/nrneurol.2009.177
  23. Yun T.J., Na D.G., Kwon B.J., et al. A T1 hyperintense perilesional signal aids in the differentiation of a cavernous angioma from other hemorrhagic masses // AJNR Am J Neuroradiol. 2008. Vol. 29, № 3. P. 494–500. doi: 10.3174/ajnr.A0847
  24. Petersen T.A., Morrison L.A., Schrader R.M., et al. Familial versus sporadic cavernous malformations: differences in developmental venous anomaly association and lesion phenotype // AJNR Am J Neuroradiol. 2019. Vol. 31, № 2. P. 377–382. doi: 10.3174/ajnr.A1822
  25. Zabramski J.M., Wascher T.M., Spetzler R.F., et al. The natural history of familial cavernous malformations: results of an ongoing study // J Neurosurg. 1994. Vol. 80, № 3. P. 422–432. doi: 10.3171/jns.1994.80.3.0422
  26. Essig M., Reichenbach J.R., Schad L.R., et al. High-resolution MR venography of cerebral arteriovenous malformations // Magn Reson Imaging. 1999. Vol. 17, № 3. P. 1417–1425. doi: 10.1007/s001170050989
  27. Lee B.C., Vo K.D., Kido D.K., et al. MR high-resolution blood oxygenation level-dependent venography of occult (low-flow) vascular lesions // AJNR Am J Neuroradiol. 1999. Vol. 20, № 7. P. 1239–1242.
  28. Cooper A.D., Campeau N.G., Meissner I. Susceptibility-weighted imaging in familial cerebral cavernous malformations // Neurology. 2008. Vol. 71, № 5. P. 382. doi: 10.1212/01.wnl.0000319659.86629.c8
  29. De Souza J.M., Domingues R.C., Cruz J., et al. Susceptibility-weighted imaging for the evaluation of patients with familial cerebral cavernous malformations: a comparison with t2-weighted fast spin-echo and gradient-echo sequences // AJNR Am J Neuroradiol. 2008. Vol. 29, № 1. P. 154–158. doi: 10.3174/ajnr.A0748
  30. Bulut H.T., Sarica M.A., Baykan A.H. The value of susceptibility weighted magnetic resonance imaging in evaluation of patients with familial cerebral cavernous angioma // Int J Clin Exp Med. 2014. Vol. 7, № 12. P. 5296–5302.
  31. De Champfleur N.M., Langlois C., Ankenbrandt W.J. et al. Magnetic resonance imaging evaluation of cerebral cavernous malformations with susceptibility-weighted imaging // Neurosurgery. 2011. Vol. 68, № 3. P. 641–648. doi: 10.1227/NEU.0b013e31820773cf
  32. Campbell P.G., Jabbour P., Yadla S., Awad I.A. Emerging clinical imaging techniques for cerebral cavernous malformations: a systematic review // Neurosurg Focus. 2010. Vol. 29, № 3. Р. E6. doi: 10.3171/2010.5.FOCUS10120
  33. Pinker K., Stavrou I., Szomolanyi P., et al. Improved preoperative evaluation of cerebral cavernomas by high-field, high-resolution susceptibility-weighted magnetic resonance imaging at 3 Tesla: comparison with standard (1.5 T) magnetic resonance imaging and correlation with histopathological findings – preliminary results // Invest Radiol. 2007. Vol. 42, № 6. P. 346–351. doi: 10.1097/01.rli.0000262744.85397.fc
  34. Flores B.C., Whittemore A.R., Samson D.S., Barnett S.L. The utility of preoperative diffusion tensor imaging in the surgical management of brainstem cavernous malformations // J Neurosurg. 2015. Vol. 122, № 3. P. 653–662. doi: 10.3171/2014.11.JNS13680

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. КТ-срезы головного мозга в аксиальной плоскости, выполненные до- (a) и после введения контрастного препарата (b). На изображениях определяется гиперденсный очаг в правой лобной доле, без четких контуров, не накапливающий контрастный препарат.

Скачать (85KB)
Метаданные
3. Рис. 2. МР-томограммы головного мозга в аксиальной плоскости, выполненные в режимах Т1-ВИ (a,c), Т2-ВИ (b), T2*GRE (d), демонстрируют более детальную визуализацию структуры КМ (тот же случай, что и на рис. 1). На изображениях визуализируется очаговое образование характерной ячеистой структуры с гипоинтенсивным периферическим сигналом на Т2-ВИ. Последовательность T2*GRE подчеркивает «цветущий» эффект гемосидерина.

Скачать (148KB)
Метаданные
4. Рис. 3. T2*GRE изображение в аксиальной плоскости демонстрирует больших размеров кавернозную ангиому в левой затылочной доле. Несмотря на внушительные размеры образования, перифокального отека и масс-эффекта на окружающие структуры не обнаруживается.

Скачать (66KB)
Метаданные
5. Рис. 4. МР-томограммы головного мозга в аксиальной плоскости, выполненные в режимах T2*GRE (a) и SWI (b). Изображения в режиме SWI позволяют выявить дополнительные очаги КМ, не визуализируемые в режиме T2*GRE.

Скачать (115KB)
Метаданные

© Гиря Е.Н., Синицын В.Е., Токарев А.С., 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».