ВОЗМОЖНОСТИ ДВУХЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ СПИРАЛЬНОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ ТОМОГРАФИИ В АНАЛИЗЕ ХИМИЧЕСКОГО СОСТАВА КОНКРЕМЕНТА ПРИ МОЧЕКАМЕННОЙ БОЛЕЗНИ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Определение химической структуры мочевых конкрементов in vivo влияет на выбор предоперационной консервативной терапии, а также на тактику оперативного лечения. Вариабельность минерального состава конкрементов затрудняет интерпретацию данных компьютерной томографии, соответствие рентгенологических оценок минералогическому исследованию требует дальнейшего изучения. Целью исследования стала оценка возможностей двухэнергетической мультиспиральной компьютерной томографии (ДЭ МСКТ) в определении химического состава конкрементов при МКБ. Материалы и методы. ДЭ МСКТ выполнена у 95 пациентов с МКБ с обработкой изображений с помощью программного обеспечения Syngo DE Calculi Characterization. Химический анализ 95 конкрементов выполнен in vitro методом диффузного отражения на спектрометре с помощью программного обеспечения и специализированной библиотеки. Вес, объем и плотность каждого конкремента проанализированы гравиметрическим методом. Результаты. Среди исследованных конкрементов 67/94 (71,3 %) имели смешанный, 27/94 (28,7 %) однородный или монокомпонентный характер. Среди монокомпонентных конкрементов выявлены уратные - 16/27 (59,3 %), оксалатные - 6/27 (22,2 %), апатит - 3 (11,1 %), струвит - 2 (7,4 %). Среди смешанных камней мажорный оксалатный компонент преобладал в 51/67 (76,1 %) случае, в остальных 9/67 (23,9 %) случаях мажорным компонентом служили урат, апатит, струвит и брушит с равной частотой встречаемости. При анализе данных ДЭ МСКТ у пациентов с верифицированным мочекислым уролитиазом конкременты имеют более высокие значения плотности по шкале Хаунсфилда при более высоких кВ, чем при более низких кВ, в то время как конкременты не мочевой кислоты, напротив, имеют более высокие значения при меньших кВ, чем при более высоких кВ. Таким образом ДЭ МСКТ с использованием сканирования при 80 и 140 кВ с расчетным значением MixHU позволила установить среднюю плотность уратных конкрементов, которая составила 345 ± 43,7 HU и была статистически значимо ниже, чем у конкрементов остальных типов 700,9 ± 243,8 HU (р < 0,05). Различия в двухэнергетической плотности неуратных конкрементов были статистически не значимы. С помощью ROC-анализа установлено, что при ДЭ МСКТ конкременты плотностью менее 501 HU могут быть классифицированы как уратные с чувствительностью 77,78 % и специфичностью 100 %. Выводы. ДЭ МСКТ позволяет корректно дифференцировать уратные конкременты in vivo с высокой специфичностью, с достаточной чувствительностью и тем самым проводить пероральный хемолиз в качестве предоперационной консервативной терапии мочекислого уролитиаза.

Об авторах

Д Г Лебедев

ФГБУ «Консультативно-диагностический центр с поликлиникой» УДП РФ

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

О О Бурлака

ФГБУ «Консультативно-диагностический центр с поликлиникой» УДП РФ

Email: info@eco-vector.com
Россия

В М Хвастовский

ФГБУ «Консультативно-диагностический центр с поликлиникой» УДП РФ

Email: info@eco-vector.com
Россия

Список литературы

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Лебедев Д.Г., Бурлака О.О., Хвастовский В.М., 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».