Preview

Бюллетень сибирской медицины

Расширенный поиск

Особенности динамической оценки контуров шаровидных образований легких при мультиспиральной компьютерной томографии

https://doi.org/10.20538/1682-0363-2017-2-136-145

Полный текст:

Аннотация

Введение. Визуализация  инфильтрации в легочной ткани,  окружающей шаровидные образования легких (ШОЛ), определяемой рентгенологически, является одним из важных  моментов в дифференциальной диагностике первичного рака легкого,  воспалительных специфических и неспецифических процессов. При компьютерной томографии широко используют калибровочные тканеэквивалентные тест-объекты для оценки качества работы сканеров, позволяющие проводить периодический и текущий контроль характеристик томографов: шум, контрастную чувствительность, точность позиционирования, жесткость пучка излучения, толщину слоя,  пространственное разрешение и т.п.

Цель исследования. Разработка методики оценки контуров ШОЛ в динамике при мультиспиральной компьтерной томографии (МСКТ) путем выбора оптимальных  алгоритмов обработки изображений.

Материал и методы. Использовалась двухкомпонентная физическая модель. При визуальном анализе изображений двухкомпонентной физической модели уровень электронного окна  WL и ширину электронного окна WW устанавливали  исходя из условий наилучшего изучения определенной группы тканей. При нечетких, размытых границах шаровидных образований визуальная оценка  является  операторозависимой процедурой, необходима разработка и применение количественных методик их анализа.  Для количественного описания контура изображения модели ШОЛ использовался вектор в полярной системе координат, исходящий из центра масс фигуры, ограниченной контуром. Мерами сложности контура были приняты: модифицированная информационная энтропия Шеннона H(S(k)) для k гармоник нормированной спектральной плотности мощности S(k) колебаний длины радиус-вектора контура R(n);  количество локальных максимумов L сигнатуры радиус-вектора R(n);  значение максимума нормированной спектральной плотности мощности S(k); произведение (мультиплетность) энтропии H(S) и количества локальных максимумов L.

Результаты. Характеристики контура «мультиплетность», «количество локальных максимумов»  зависят от геометрических размеров ШОЛ и не могут быть использованы для диагностики без предварительной нормировки на длину контура ШОЛ. Параметры «энтропия» и «значение максимума нормированной спектральной плотности мощности» инвариантны относительно геометрических размеров ШОЛ и могут быть использованы для дифференциальной диагностики при любой фазе заболевания.

Об авторах

В. Г. Колмогоров
Диагностический центр Алтайского края, г. Барнаул
Россия
канд. мед. наук, зав. отделом лучевой диагностики


И. В. Молодкин
Алтайский государственный университет, г. Барнаул
Россия
аспирант кафедры общей и экспериментальной физики


В. К. Коновалов
Алтайский государственный медицинский университет, г. Барнаул
Россия
д-р мед. наук, профессор кафедры онкологии, лучевой терапии, лучевой диагностики и последипломного образования


А. М. Шайдук
Алтайский государственный медицинский университет, г. Барнаул
Россия
д-р физ.-мат. наук, профессор, зав. кафедрой физики и информатики


С. А. Останин
Алтайский государственный университет; ООО «АГФЗ», г. Барнаул
Россия

канд. физ.-мат. наук, доцент, кафедра прикладной информатики в экономике, государственном и муниципальном управлении

главный конструктор



С. Л. Леонов
Алтайский государственный технический университет им. И.И. Ползунова, г. Барнаул
Россия
д-р техн. наук, профессор, кафедра технологии автоматизированных производств


О. В. Борисенко
Алтайский государственный медицинский университет, г. Барнаул
Россия
ассистент кафедры онкологии, лучевой терапии, лучевой диагностики и последипломного образования


М. А. Федосеев
Алтайский государственный медицинский университет, г. Барнаул
Россия
аспирант кафедры онкологии, лучевой терапии, лучевой диагностики и последипломного образования


Ю. С. Модакалова
Алтайский государственный медицинский университет, г. Барнаул
Россия
студент 6-го курса


Список литературы

1. Власов П.В. Лучевая диагностика заболеваний органов грудной полости. М.: Видар, 2006: 311.

2. Стеблецова Т.В., Проскурина М.Ф., Юдин А.Л., Юматова Е.А. Проблемы дифференциальной диагностики доброкачественных и злокачественных консолидаций на фоне диффузных инфильтративных заболеваний легких // Медицинская визуализация. 2008; 6: 132–141.

3. Коновалов В.К., Шойхет Я.Н., Федоров В.В., Лобанов М.Н., Леонов С.Л., Шайдук А.М., Колмогоров В.Г., Останин С.А., Козлов Д.Ю., Цеймах А.Е. Способ прицельной объемной денситометрии шаровидных образований легких для оценки их внутренней структуры при мультиспиральной компьютерной томографии // Проблемы клинической медицины. 2012; 1–4 (26–29): 74–86.

4. Иваничко Т.Е. Особенности дифференциальной диагностики периферических образований легких при компьютерной томографии: автореф. дис. ... канд. мед. наук: 14.00.14. Томск, 2000: 24.

5. Chae H.D., Park C.M., Park S.J., Lee S.M., Kim K.G., Goo J.M. Computerized Texture Analysis of Persistent Part-Solid Ground-Glass Nodules: Differentiation of Preinvasive Lesions from Invasive Pulmonary Adenocarcinomas // Radiology. 2014; 273(1): 285–293. DOI: 10.1148/radiol.14132187.

6. Самцов Е.Н., Иваничко Т.Е., Васильев Н.В., Ермак Е.Е. Комплексная лучевая диагностика воспалительных псевдоопухолей легких // Медицинская визуализация. 2005; 6: 86–88.

7. Карпина Н.Л., Антипова А.В., Чеклецова Л.И., Поссаженникова С.Ю., Демихова О.В. Сложный случай дифферен- циальной диагностики очагово-инфильтративных изменений легких во фтизиатрической практике // Вестник рентгенологии и радиологии. 2015; 5: 36–41.

8. Ищенко Б.И., Бисенков Л.Н., Тюрин И.Е. Лучевая диагностика для торакальных хирургов. СПб.: Деан, 2001: 133.

9. Дабагов А.Р. Цифровая радиология и диагностика. Достижения и перспективы [Электронный ресурс] // Журнал радиоэлектроники. 2009; 5. Режим доступа: http://jre.cplire.ru/jre/jan12/9/text.pdf .

10. Лобанов М.Н. Дифференциальная диагностика шаровидных образований легких при мультиспиральной компьютерной томографии на основе многомерной обработки денситометрических параметров : автореф. дис. ... канд. мед. наук: 14.01.25; 14.01.13. Барнаул, 2013: 26.

11. Юдин А.Л., Шаталов К.М., Сологубова Г.Ф. Липоидная пневмония // Медицинская визуализация. 2015; 6: 42–49.

12. Нуднов Н.В., Сотников В.М., Леденев В.В., Барышникова Д.В. Возможности качественной оценки лучевых повреждений легких методом компьютерной томографии // Медицинская визуализация. 2016; 1: 39–46.

13. Kim M., Lee J.M., Yoon J.H., Son H., Choi J.W., Han J.K., Choi B.I. Adaptive iterative dose reduction algorithm in CT: effect on image quality compared with filtered back projection in body phantoms of different sizes // Korean J. Radiol. 2014; 15(2): 195–204. DOI: 10.3348/ kjr.2014.15.2.195.

14. Higuchi K., Nagao M., Matsuo Y., Sunami S., Kamitani T., Jinnouchi M., Yonezawa M., Yamasaki Y., Yabuuchi H., Hatkenaka M., Honda H. Detection of ground-glass opacities by use of hybrid iterative reconstruction (iDose) and low-dose 256-section computed tomography: a phantom study // Radiol. Phys. Technol. 2013; 6: 299–304. DOI: 10.1007/s12194-013-0200-y.

15. Маренкова М.Л., Жолудев С.Е. Способ выполнения гемолитического тестирования конструкционного стоматологического материала. Патент РФ на изобретение – 2392619. 2008.

16. Коновалов В.К., Леонов С.Л., Шайдук А.М., Лобанов М.Н., Колмогоров В.Г., Федосеев М.А., Борисенко О.В., Модакалова Ю.С., Исаков А.Е., Ворона О.И., Казанцев М.В., Федоров В.В., Шойхет Я.Н. Тканевый денситометрический анализ шаровидных образований легких на основе системы искусственного интеллекта при мультиспиральной компьютерной томографии // Российский онкологический журнал. 2015; 5: 8–12.

17. Прокоп М., Галански М. Спиральная и многослойная компьютерная томография. М.: МЕДпресс-информ, 2007: 712.

18. Хофер М. Компьютерная томография. Базовое руководство. М.: Мед. лит., 2008: 224.

19. Тюрин И.Е. Компьютерная томография органов грудной полости. СПб., 2003: 371.

20. Останин С.А., Шайдук А.М. Количественная оценка сложности контура медицинских изображений [Электронный ресурс] // Журнал радиоэлектроники. 2013; 2. Режим доступа: http://jre.cplire.ru/koi/feb13/index.html.

21. Останин С.А., Шайдук А.М., Козлов Д.Ю., Коновалов В.К., Леонов С.Л., Федоров В.В., Шойхет Я.Н., Колмогоров В.Г., Лобанов М.Н. Энтропийный метод оценки сложности контура медицинских изображений // Известия Алтайского государственного университета. 2013; 1–2 (77): 177–180.

22. Останин С.А., Шайдук А.М. Уточнение отношения между фрактальной размерностью и степенью спектра мощности сигнала // Журнал радиоэлектроники. 2012; 8: 2.


Для цитирования:


Колмогоров В.Г., Молодкин И.В., Коновалов В.К., Шайдук А.М., Останин С.А., Леонов С.Л., Борисенко О.В., Федосеев М.А., Модакалова Ю.С. Особенности динамической оценки контуров шаровидных образований легких при мультиспиральной компьютерной томографии. Бюллетень сибирской медицины. 2017;16(2):136-145. https://doi.org/10.20538/1682-0363-2017-2-136-145

For citation:


Kolmogorov V.G., Molodkin I.V., Konovalov V.K., Shayduk A.M., Ostanin S.A., Leonov S.L., Borisenko O.V., Fedoseyev M.A., Modakalova J.S. Peculiarities of dynamic evaluation of globular formation outlines of the lungs with multislice computed tomography. Bulletin of Siberian Medicine. 2017;16(2):136-145. (In Russ.) https://doi.org/10.20538/1682-0363-2017-2-136-145

Просмотров: 249


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1682-0363 (Print)
ISSN 1819-3684 (Online)