ОЦЕНКА ДИАГНОСТИЧЕСКИХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ДВУХЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ ТОМОГРАФИИ И ЕЕ ПОТЕНЦИАЛ В ИДЕНТИФИКАЦИИ УРОЛИТОВ IN VIVO

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Компьютерная томография (КТ) - метод послойного исследования внутренней структуры объекта, основанный на измерении и компьютерной обработке разности ослабления рентгеновского излучения различными по плотности тканями. До внедрения в клиническую практику метода компьютерной томографии для определения химического состава камней использовались исключительно клинические и лабораторные методы. В 1984 году B. Hillman et al. было высказано предположение о большом потенциале КТ для определения химического состава почечных камней в попытке выбрать оптимальное лечение. В настоящее время широкое распространение в клинической практике получила двухэнергетическая компьютерная томография (ДЭКТ) с денситометрией, позволяющая идентифицировать конкременты, определить их плотность. Недавние исследования S. Acharya et al. (2015) также показали, что двухэнергетическая КТ позволяет эффективно дифференцировать in vivo различные типы кальциевых камней, в том числе устойчивые к литотрипсии конкременты моногидрата оксалата кальция, что в свою очередь способствует правильному выбору метода лечения и удалению конкремента. Цель исследования. Изучение возможностей ДЭКТ в идентификации конкрементов in vivo и улучшение качества лечения больных уролитиазом. Материалы и методы. Был выполнен анализ данных 27 пациентов, которым выполнялась ДЭКТ при напряжении 140 кВ/55 mAs и 80 кВ/303 mAs. Возраст пациентов от 21 до 64 лет. Размер обнаруженных конкрементов варьировал от 5 до 15 мм. При помощи спектральной кривой, демонстрирующей изменение ед. Хаунсфилда (HU), а также программного обеспечения путем сравнения каждой кривой с кривыми известных материалов (ROC-анализ) они были классифицированы на уратные, уролиты, не содержащие мочевую кислоту, и смешанные. Этим же пациентам после удаления конкрементов была выполнена инфракрасная спектроскопия уролитов in vitro и при помощи специализированной библиотеки определен их химический состав. Результаты. После идентификации конкрементов при помощи ДЭКТ in vivo и после определения химического состава in vitro получены следующие результаты. Совпадение истинного химического состава было установлено у 20 (74 %) камней, при этом 12 камней (100 %) определены как ураты, из 6 струвитных камней идентифицированы 3 камня (50 %), из 2 цистиновых камней только 1 (50 %), из 7 камней оксалата кальция только 4 камня (57 %). При проведении ДЭКТ и расчета средней плотности установлено, что камни мочевой кислоты имеют среднюю плотность 334 ± 32,6 HU, а конкременты остальных типов 723,4 ± 218,6 HU (р < 0,05). Заключение. На основании полученных результатов можно сделать следующие выводы: идентификация состава камней in vivo имеет особое значение для камней мочевой кислоты. Двухэнергетическая компьютерная томография относительно новая технология, которая обладает высоким потенциалом в плане дифференциации фенотипа уролитов, с высокой специфичностью дифференцирует ураты от остальных типов мочевых камней и позволяет выбрать оптимальный метод литотрипсии. При этом камни мочевой кислоты имеют более высокие значения ед. Хаунсфилда при проведении ДЭКТ на высоких значениях напряжения рентгеновской трубки (140 кВ), а камни не мочевой кислоты имеют более высокие значения ед. Хаунсфилда при более низких значениях (80 кВ).

Об авторах

Т Х Назаров

ФГБОУ ВО «Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова»

Автор, ответственный за переписку.
Email: info@eco-vector.com
Россия

И В Рычков

ФГБОУ ВО «Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова»

Email: info@eco-vector.com
Россия

М У Агагюлов

ФГБОУ ВО «Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова»

Email: info@eco-vector.com
Россия

Список литературы

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Назаров Т.Х., Рычков И.В., Агагюлов М.У., 2017

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 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».