pulmoПульмонологияPULMONOLOGIYA0869-01892541-9617Scientific and Practical Journal “PULMONOLOGIYA” LLC10.18093/0869-0189-2017-27-4-472-477pulmo-895Research ArticleОРИГИНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯORIGINAL STUDIESПостпроцессинговая обработка данных мультиспиральной компьютерной томографии в уточненной диагностике патологических изменений при диффузных заболеваниях легкихMultispiral computed tomography post-processing for refining diagnosis of diffuse lung diseasesКотляровП. М.KotlyarovP. M.

д. м. н., профессор, заведующий научно-исследовательским отделом новых технологий и семиотики лучевой диагностики заболеваний органов и систем,

117997, Москва, ул. Профсоюзная, 86

Doctor of Medicine, Professor, the Head of Scientific Research Department of New Technologies and semiotics of radiation diagnosis of organs and systems diseases,

ul. Profsoyuznaya 86, Moscow

mailbox@rncrr.rssi.ruФедеральное государственное бюджетное учреждение «Российский научный центр рентгенорадиологии» Министерства здравоохранения Российской ФедерацииРоссияRussian Scientific Center of Rentgenoradiology (RSCRR), Healthcare Ministry of RussiaRussian Federation201716102017274472477Copyright © Котляров П.М., 20172017Котляров П.М.Kotlyarov P.M.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://journal.pulmonology.ru/pulm/article/view/895

Рентгенодиагностика и дифференциальная диагностика диффузных заболеваний легких (ДЗЛ) является одной из сложных проблем, ведущим методом решения которых является мультиспиральная компьютерная томография (МСКТ).

Целью работы явилось уточнение возможностей методик постпроцессинговой обработки данных нативной МСКТ в диагностике и уточнения распространенности ДЗЛ.

Материалы и методы

Материалы и методы. Проанализированы данные МСКТ пациентов с ДЗЛ (n = 261). Исследования проводилась на 16-, 320-срезовых компьютерных томографах.

Результаты

Результаты. По результатам анализа данных у 151 (57,85 %) пациента с различными формами ДЗЛ установлена широкая распространенность процесса. У 8–15 % больных разнообразные симптомы ДЗЛ выявлены впервые только после постпроцессинговой обработки нативных данных МСКТ. При постпроцессинговой обработке изображений в MIP-, MinIP-режимах у всех пациентов улучшалась визуализация макроструктурных изменений легочной ткани за счет высокого пространственного разрешения, позволившая различить сосудистые, очажковые структуры, уплотнение легочного интерстиция, провести дифференциацию «матового стекла» от «мозаичной перфузии».

Заключение

Заключение. Постпроцессинговая обработка данных нативной МСКТ позволяет впервые выявить тот или иной симптом ДЗЛ у 8–15 % пациентов, уточнить распространенность процесса – у 58 %, сделать картину изменений более четкой – у 100 %.

The aim of this study was to investigate ability of multispiral computed tomography (MSCT) post-processing techniques in diagnosis and differentiation of diffuse lung diseases (DLD).

Methods

Methods. MSCT data of 261 patients with DLD were analyzed using 16- to 320-slice computer tomographs.

Results

Results. The lung tissue lesions were significantly extended in 151 patients (57.85%). DLD signs and symptoms were newly found in in 8 to 15% of the patients after MSCT post-processing only. MIP and MinIP post-processing algorithms improved the lung macrostructure visualization due to higher spatial resolution, allowed to distinguish vascular and nodular structures and to differentiate ground glass opacity and mosaic perfusion patterns in all the patients.

Conclusion

Conclusion. Native MSCT post-processing is useful for initial diagnosis of DLD in 8 to 15% of patients, for determination the prevalence of pathological changes in 58%, and for better detection of the lesions in 100% of patients.

мультиспиральная компьютерная томографиядиффузные заболевания легкихпостпроцессинговая обработка данныхmultispiral computed tomographypost-processingdiffuse lung diseasesReferencesCottin V., Cordier J.F. Idiopathic diffuse interstitial lung disease. Rev. Prat. 2000; 50 (17): 1901–1905.Cottin V., Cordier J.F. Idiopathic diffuse interstitial lung disease. Rev. Prat. 2000; 50 (17): 1901–1905.Котляров П.М., Юдин А.Л., Георгиади С.Г. Дифференциальная рентгендиагностика диффузных заболеваний легких. Медицинская визуализация. 2003; (4): 20–29.Kotlyarov P.M., Yudin A.L., Georgiadi S.G. Differential image diagnosis of diffuse lung diseases. Meditsinskaya vizualizatsiya. 2003; (4): 20–29 (in Russian).Котляров П.М. Общая семиотика диффузных заболеваний легких по данным компьютерной томографии высокого разрешения. Радиология – практика. 2003; (3): 38–44.Kotlyarov P.M. General semiotics of diffuse lung diseases according to high resolution computed tomography findings. Radiologiya – praktika. 2003; (3): 38–44 (in Russian).Котляров П.М., Георгиади С.Г. Компьютерно-томографические признаки диффузных заболеваний легких. Пульмонология. 2004; (3): 103–107.Kotlyarov P.M., Georgiadi S.G. Computed tomographic signs of diffuse lung diseases. Pul'monologiya. 2004; (3): 103–107 (in Russian).Harari S., Caminati A. Update on diffuse parenchymal lung disease. Eur. Respir. Rev. 2010; 19 (116): 97–108. DOI: 10.1183/09059180.00002510.Harari S., Caminati A. Update on diffuse parenchymal lung disease. Eur. Respir. Rev. 2010; 19 (116): 97–108. DOI: 10.1183/09059180.00002510.Hansell D.M. Classification of diffuse lung diseases: why and how. Radiology. 2013; 268 (3): 628–640. DOI: 10.1148/radiol.13120908.Hansell D.M. Classification of diffuse lung diseases: why and how. Radiology. 2013; 268 (3): 628–640. DOI: 10.1148/radiol.13120908.Raghunath S., Rajagopalan S., Karwoski R.A. et al. Quantitative stratification of diffuse parenchymal lung diseases. PLoS One. 2014; 9 (3): e93229. DOI: 10.1371/journal.pone.0093229.Raghunath S., Rajagopalan S., Karwoski R.A. et al. Quantitative stratification of diffuse parenchymal lung diseases. PLoS One. 2014; 9 (3): e93229. DOI: 10.1371/journal.pone.0093229.Юдин А.Л., Афанасьева Н.И., Абович Ю.А. и др. Лучевая диагностика диффузных инфильтративных заболеваний легких. Радиология – практика. 2000; 2: 10–17.Yudin A.L., Afanas'eva N.I., Abovich Yu.A. et al. Image diagnosis of diffuse parenchimatous lung diseases. Radiologiya – praktika. 2000; 2: 10–17.Hansell D.M. High-resolution CT of diffuse lung disease: value and limitations. Radiol. Clin. North. Am. 2001; 39 (6): 1091–1113.Hansell D.M. High-resolution CT of diffuse lung disease: value and limitations. Radiol. Clin. North. Am. 2001; 39 (6): 1091–1113.Чучалин А.Г., Котляров П.М., Георгиади С.Г. Рентгенография и компьютерная томография в диагностике различных видов идиопатических интерстициальных пневмоний. Пульмонология. 2003; (1): 90–95.Chuchalin A.G., Kotlyarov P.M., Georgiadi S.G. Radiology and computed tomography in diagnosis of idiopathic interstitial pneumonias. Pul'monologiya. 2003; (1): 90–95 (in Russian).Webb W.R., Muller N.L., Naidich D.P. High Resolution CT of the Lung. Philadelphia: Wolters Kluwer Health; 2015.Webb W.R., Muller N.L., Naidich D.P. High Resolution CT of the Lung. Philadelphia: Wolters Kluwer Health; 2015.Remy J., Remy-Jardin M., Artaud D. et al. Multiplanar and three-dimensional reconstruction techniques in CT: impact on chest diseases. Eur. Radiol. 1998; 8 (3): 335–351. DOI: 10.1007/s003300050391.Remy J., Remy-Jardin M., Artaud D. et al. Multiplanar and three-dimensional reconstruction techniques in CT: impact on chest diseases. Eur. Radiol. 1998; 8 (3): 335–351. DOI: 10.1007/s003300050391.Котляров П.М. Многосрезовая компьютерная томография легких – новый этап развития лучевой диагностики заболеваний легких. Медицинская визуализация. 2011; (4): 14–20.Kotlyarov P.M. Multi-sliced computed tomography of the lungs is a new era of radiological diagnosis of pulmonary diseases. Meditsinskaya vizualizatsiya. 2011; (4): 14–20 (in Russian).Remy-Jardin M., Remy J., Artaud D. et al. Diffuse infiltrative lung disease: clinical value of sliding-thin-slab maximum intensity projection CT scans in the detection of mild micronodular patterns. Radiology. 1996; 200 (2): 333–339. DOI: 10.1148/radiology.200.2.8685322..Remy-Jardin M., Remy J., Artaud D. et al. Diffuse infiltrative lung disease: clinical value of sliding-thin-slab maximum intensity projection CT scans in the detection of mild micronodular patterns. Radiology. 1996; 200 (2): 333–339. DOI: 10.1148/radiology.200.2.8685322.Beigelman-Aubry C., Hil C., Guibal A. et al. Multi-detector row CT and postprocessing techniques in the assessment of diffuse lung disease. Radiographics. 2005, 25 (6): 1639–1652. DOI: 10.1148/rg.256055037.Beigelman-Aubry C., Hil C., Guibal A. et al. Multi-detector row CT and postprocessing techniques in the assessment of diffuse lung disease. Radiographics. 2005, 25 (6): 1639–1652. DOI: 10.1148/rg.256055037.Valencia R., Denecke T., Lehmkuhl L. et al. Value of axial and coronal maximum intensity projection (MIP) images in the detection of pulmonary nodules by multislice spiral CT: comparison with axial 1-mm and 5-mm slices. Eur. Radiol. 2006; 16 (2): 325–332. DOI: 10.1007/s00330-005-2871-1.Valencia R., Denecke T., Lehmkuhl L. et al. Value of axial and coronal maximum intensity projection (MIP) images in the detection of pulmonary nodules by multislice spiral CT: comparison with axial 1-mm and 5-mm slices. Eur. Radiol. 2006; 16 (2): 325–332. DOI: 10.1007/s00330-005-2871-1.Солодкий В.А., Котляров П.М., Щербахина Е.В. и др. Роль мультипланарных реконструкций при постпроцессинговой обработке изображений в диагностике очаговых образований легких. Медицинская визуализация. 2010; (2): 81–86.Solodkiy V.A., Kotlyarov P.M., Shcherbakhina E.V. et al. A role of multiplanar reconstructions during image post-processing for diagnosis of nodular lung lesions. Meditsinskaya vizualizatsiya. 2010; (2): 81–86 (in Russian).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.