RU2815158C1 - Method for differential radiation diagnosis of adrenal tumors in children using multispiral computed tomography with intravenous contrast enhancement - Google Patents

Method for differential radiation diagnosis of adrenal tumors in children using multispiral computed tomography with intravenous contrast enhancement Download PDF

Info

Publication number
RU2815158C1
RU2815158C1 RU2023108759A RU2023108759A RU2815158C1 RU 2815158 C1 RU2815158 C1 RU 2815158C1 RU 2023108759 A RU2023108759 A RU 2023108759A RU 2023108759 A RU2023108759 A RU 2023108759A RU 2815158 C1 RU2815158 C1 RU 2815158C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
adrenal
native
computed tomography
children
tumors
Prior art date
Application number
RU2023108759A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Михаил Иванович Пыков
Андрей Владимирович Тарачков
Original Assignee
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования "Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ДПО РМАНПО Минздрава России)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования "Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ДПО РМАНПО Минздрава России) filed Critical Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования "Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ДПО РМАНПО Минздрава России)
Application granted granted Critical
Publication of RU2815158C1 publication Critical patent/RU2815158C1/en

Links

Abstract

FIELD: medicine; oncology.
SUBSTANCE: invention relates to X-ray diagnostics, and can be used for differential diagnosis of adrenal tumors in children. Multispiral computed tomography with intravenous contrast enhancement is performed. Thereafter, a malignancy index (MI) is calculated. If MI is more than 0.5, malignant nature of formation is diagnosed.
EFFECT: method provides selecting the most effective approach to managing the patients by determining the nature of the neoplasm.
1 cl, 7 dwg, 3 tbl, 2 ex

Description

Изобретение относится к медицине, к онкологии, а именно, к лучевой диагностике, мультиспиральной компьютерной томографии (МСКТ) с внутривенным контрастированием, к способам полуавтоматического подсчета интенсивности сигнала в структуре опухолей надпочечников с целью дифференциальной диагностики между различными гистологическими типами новообразований, преимущественно между злокачественными.The invention relates to medicine, to oncology, namely to radiation diagnostics, multislice computed tomography (MSCT) with intravenous contrast, to methods for semi-automatic calculation of signal intensity in the structure of adrenal tumors for the purpose of differential diagnosis between different histological types of tumors, mainly between malignant ones.

Классификация новообразований надпочечниковClassification of adrenal tumors

Злокачественные опухоли надпочечников по данным различных авторов составляют 0,02-0,06% от всех злокачественных опухолей.Malignant tumors of the adrenal glands, according to various authors, account for 0.02-0.06% of all malignant tumors.

Образования надпочечников могут носить посттравматический геморрагический характер, возникать вследствие инфекционного поражения, встречаются кистозные образования доброкачественной природы. Также существует большое разнообразие первичных опухолей надпочечников. Вторичное неопластическое поражение надпочечников также не редкость, например, при раке легкого. Случайно обнаруженные образования надпочечников называют инциденталомами, которые делят на гормонально-активные и гормонально-неактивные, в дальнейшем необходимо отнести выявленное образование к более конкретной категории.Adrenal formations can be post-traumatic hemorrhagic in nature, arise as a result of an infectious lesion, and cystic formations of a benign nature can occur. There is also a wide variety of primary adrenal tumors. Secondary neoplastic lesions of the adrenal glands are also not uncommon, for example, in lung cancer. Incidentally discovered formations of the adrenal glands are called incidentalomas, which are divided into hormonally active and hormonally inactive; in the future, it is necessary to classify the identified formation into a more specific category.

Существует большое количество различных классификаций первичных опухолей надпочечников. Впервые проблему создания клинической классификации рака коры надпочечников по стадиям пытались решить D.A. Macfarlan et al. в 1958 г. Ими были выделены 4 стадии на основе TNM классификации. Позже TNM классификация была доработана М. Sullivan. Также одной из наиболее удобных является клинико-морфологическая классификация, предложенная Micali и соавторами в 1985 г. В 1963 г О.В. Николаевым было предложено разделение всех опухолей коры надпочечников в соответствии с преобладанием секреции тех или иных гормонов: адьдостеромы, глюкостеромы, кортикоэстромы, андростеромы и смешанные опухоли.There are many different classifications of primary adrenal tumors. For the first time, D.A. tried to solve the problem of creating a clinical classification of adrenal cortex cancer by stages. Macfarlan et al. in 1958. They identified 4 stages based on the TNM classification. Later, the TNM classification was modified by M. Sullivan. Also one of the most convenient is the clinical and morphological classification proposed by Micali and co-authors in 1985. In 1963 O.V. Nikolaev proposed the division of all tumors of the adrenal cortex in accordance with the predominance of the secretion of certain hormones: adodosteromas, glucosteromas, corticoestromes, androsteromas and mixed tumors.

Известен метод полуколичественной оценки изменения, основанный на обработке одного среза с наибольшим количеством гипоинтенсивных включений (Nicola Schieda, Abdulmohsen Alrashed, Trevor A Flood, et al. Comparison of Quantitative MRI and CT Washout Analysis for Differentiation of Adrenal Pheochromocytoma From Adrenal Adenoma AJR Am J Roentgenol. 2016 Jun; 206(6):1141-8. doi: 10.2214/AJR.15.15318. Epub 2016 Mar 24.)There is a known method for semi-quantitative assessment of changes, based on the processing of one section with the largest number of hypointense inclusions (Nicola Schieda, Abdulmohsen Alrashed, Trevor A Flood, et al. Comparison of Quantitative MRI and CT Washout Analysis for Differentiation of Adrenal Pheochromocytoma From Adrenal Adenoma AJR Am J Roentgenol . 2016 Jun; 206(6):1141-8. doi: 10.2214/AJR.15.15318. Epub 2016 Mar 24.)

Его недостатком является то, что выявленные на одном срезе изменения экстраполируются на весь опухолевый объем, что может приводить к искажению реальной картины. Подавляющее число новообразований надпочечников на аксиальных срезах имеет неправильную форму.Its disadvantage is that changes detected in one section are extrapolated to the entire tumor volume, which can lead to distortion of the real picture. The overwhelming majority of adrenal tumors on axial sections have an irregular shape.

В настоящее время другие методы оценки и подсчета микрокровоизлияний и микрососудов и наличия включений в структуре новообразований надпочечников в отечественной литературе отсутствуют.Currently, there are no other methods for assessing and counting microhemorrhages and microvessels and the presence of inclusions in the structure of adrenal neoplasms in the domestic literature.

В зарубежной литературе встречаются схожие методики измерения новообразований, но не во всем предлагаемом протоколе и нет предложений по выведенной формуле злокачественности. (Nicola Schieda, Abdulmohsen Alrashed, Trevor A Flood, et al. Comparison of Quantitative MRI and CT Washout Analysis for Differentiation of Adrenal Pheochromocytoma From Adrenal Adenoma AJR Am J Roentgenol. 2016 Jun; 206(6):1141-8. doi: 10.2214/AJR. 15.15318. Epub 2016 Mar 24; Rosalind Gerson, Wendy Tu, Jorge Abreu-Gomez, et al. Evaluation of the T2-weighted (T2W) adrenal MRI calculator to differentiate adrenal pheochromocytoma from lipid-poor adrenal adenoma Eur Radiol. 2022 Dec; 32(12):8247-8255. doi: 10.1007/s00330-022-08867-4. Epub 2022 Jun 9.)In foreign literature, there are similar methods for measuring tumors, but not in all of the proposed protocol and there are no proposals for the derived malignancy formula. (Nicola Schieda, Abdulmohsen Alrashed, Trevor A Flood, et al. Comparison of Quantitative MRI and CT Washout Analysis for Differentiation of Adrenal Pheochromocytoma From Adrenal Adenoma AJR Am J Roentgenol. 2016 Jun; 206(6):1141-8. doi: 10.2214 /AJR. 15.15318. Epub 2016 Mar 24; Rosalind Gerson, Wendy Tu, Jorge Abreu-Gomez, et al. Evaluation of the T2-weighted (T2W) adrenal MRI calculator to differentiate adrenal pheochromocytoma from lipid-poor adrenal adenoma Eur Radiol. 2022 Dec; 32(12):8247-8255. doi: 10.1007/s00330-022-08867-4. Epub 2022 Jun 9.)

Задачей изобретения является создание более эффективного способа определения гистологической принадлежности опухоли надпочечников с использованием МСКТ с внутривенным контрастированием в режиме изображений, взвешенных по магнитной восприимчивости с целью дифференциальной диагностики опухолей.The objective of the invention is to create a more effective method for determining the histological identity of an adrenal tumor using MSCT with intravenous contrast in the mode of images weighted by magnetic susceptibility for the purpose of differential diagnosis of tumors.

Технический результат заявленного способа состоит в разработке объективного способа оценки внутренней структуры опухолей надпочечников и в улучшении дифференциально-диагностических возможностей мультисрезовой компьютерной томографии между опухолями надпочечников различной гистологической принадлежности.The technical result of the claimed method is to develop an objective method for assessing the internal structure of adrenal tumors and to improve the differential diagnostic capabilities of multi-slice computed tomography between adrenal tumors of different histological origins.

Заявляемый способ осуществляется следующим образом:The inventive method is carried out as follows:

Компьютерная томография выполнялась на рентгеновском компьютерном томографе SIEMENS «SOMATOM Emotion» и Phillips «Brillians».Computed tomography was performed on a SIEMENS “SOMATOM Emotion” and Phillips “Brilliants” X-ray computed tomograph.

МСКТ включает два этапа: на первом этапе производят исследование брюшной полости и забрюшинного пространства по стандартной методике; Исследование производят в положении пациента лежа на спине с руками вытянутыми над головой (для предотвращения возможных артефактов от костей верхних конечностей). В качестве центра исследуемой области выбирают точку пересечения срединной сагиттальной линии тела с горизонтальной линией, проведенной через мечевидный отросток грудины. Для получения пристрелочного изображения (топограммы) использовался режим «Abdomen», при этом брюшная полость визуализировались в корональной плоскости сканирования. По топограмме планируют аксиальные срезы, необходимые для выполнения первого этапа исследования. Положение срезов программируют с таким расчетом, чтобы в зону сканирования попало пространство от диафрагмальной поверхности печени, до бифуркации аорты и нижней полой вены. Толщина среза составляет 6 мм, размер поля зрения - 25-30 см. Первый этап исследования позволяет оценить состояние всех органов брюшной полости и забрюшинного пространства, определить локализацию надпочечников, выявить патологическое образование в одной или обеих железах.MSCT includes two stages: at the first stage, the abdominal cavity and retroperitoneal space are examined using standard methods; The examination is performed with the patient lying on his back with his arms extended above his head (to prevent possible artifacts from the bones of the upper extremities). The point of intersection of the midsagittal line of the body with a horizontal line drawn through the xiphoid process of the sternum is selected as the center of the area under study. To obtain a targeting image (topogram), the “Abdomen” mode was used, while the abdominal cavity was visualized in the coronal scanning plane. The topogram is used to plan the axial sections necessary to complete the first stage of the study. The position of the sections is programmed so that the scanning area includes the space from the diaphragmatic surface of the liver to the bifurcation of the aorta and the inferior vena cava. The thickness of the slice is 6 mm, the size of the field of view is 25-30 cm. The first stage of the study allows you to assess the condition of all organs of the abdominal cavity and retroperitoneal space, determine the localization of the adrenal glands, and identify pathological formations in one or both glands.

Получение тонких срезов и уменьшение поля сканирования позволяет детально изучить структуру, контуры надпочечников, измерить размеры всех отделов железы (тело, латеральная и медиальная ножки). В случае выявления патологического образования, детально изучают его структуру, оценивают денситометрические характеристики разных отделов опухоли, определяют взаимоотношение патологического образования с прилежащими паренхиматозными органами и крупными сосудами. Для более точной пространственной ориентации в месторасположении опухоли, из серии аксиальных срезов реконструируют изображения в коронарной и сагиттальной плоскостях сканирования.Obtaining thin sections and reducing the scanning field allows you to study in detail the structure and contours of the adrenal glands, measure the size of all parts of the gland (body, lateral and medial legs). If a pathological formation is detected, its structure is studied in detail, the densitometric characteristics of different parts of the tumor are assessed, and the relationship of the pathological formation with adjacent parenchymal organs and large vessels is determined. For more accurate spatial orientation at the location of the tumor, images in the coronal and sagittal scanning planes are reconstructed from a series of axial sections.

С целью уточнения характера выявленных изменений, производилось введение контрастного вещества. Использовались контрастные препараты: «Ультравист-240» фирмы SCHERING; «Омнипак-240» фирмы NYCOMED IMAGING из расчета 0,5-1 мл/кг массы тела. Исследование в условиях контрастного усиления производят по полученным на втором этапе аксиальными срезам сразу же после инъекции.In order to clarify the nature of the identified changes, a contrast agent was administered. The contrast agents used were: “Ultravist-240” from SCHERING; "Omnipak-240" from NYCOMED IMAGING at the rate of 0.5-1 ml/kg body weight. The study under contrast enhancement conditions is carried out using axial sections obtained at the second stage immediately after injection.

Нативная фаза с захватом грудной клетки.Native phase with chest capture.

Артериальная фаза 1 сек, первое постконтрастное изображение получают через 20 сек, затем на 4 минуте исследования.The arterial phase is 1 sec, the first post-contrast image is obtained after 20 sec, then at 4 minutes of the study.

Венозная фаза 20 секVenous phase 20 sec

Выделительная фаза 240 секExcretory phase 240 sec

Для анализа данных нормировку сигнала не проводили.Signal normalization was not performed for data analysis.

Интенсивность сигнала - насколько яркой или темной кажется структура на фоне окружающих тканей или при количественном анализе среднее значение интенсивности сигнала (ИС) в области интереса.Signal intensity - how bright or dark the structure appears against the background of surrounding tissue or, in quantitative analysis, the average signal intensity (SI) in the area of interest.

Неоднородность сигнала - наличие и степень выраженности неравномерности распределения сигнала структуры на фоне окружающих тканей или при количественном анализе, разброс значений интенсивности сигнала внутри изучаемой области, который может быть оценен как абсолютное значение стандартного отклонения интенсивности сигнала (СО ИС) или отношение СО ИС к самой величине ИС в области интереса.Signal heterogeneity - the presence and severity of uneven distribution of the structure signal against the background of surrounding tissues or during quantitative analysis, the spread of signal intensity values within the studied area, which can be assessed as the absolute value of the standard deviation of signal intensity (SD SI) or the ratio of SI SI to the value itself IP in the area of interest.

Данные характеристики доступны для простого визуального анализа, однако их можно оценить и количественно, используя стандартный интерфейс рабочей станции, что позволяет установить конкретные количественные референсные значения этих показателей.These characteristics are available for simple visual analysis, but they can also be assessed quantitatively using a standard workstation interface, which allows you to set specific quantitative reference values for these indicators.

ИС в заявляемом способе оценивали и по абсолютному значению.The IP in the proposed method was also assessed by its absolute value.

В программе Радиант-просмотровщик 64 бит в аксиальной плоскости выбирается зона интереса, включающая точечные (микрокровоизлияния, кальцинация) и линейные (микрососуды, фиброз) структуры.In the 64-bit Radiant viewer program, a zone of interest is selected in the axial plane, including point (microhemorrhages, calcification) and linear (microvessels, fibrosis) structures.

Затем при помощи ручной сегментации на каждом срезе с помощью курсора в виде сплошного круга выделяют внутриопухолевые структуры, после чего программа автоматически суммирует все срезы с выделенными зонами интереса, рассчитывает общий объем микрокровоизлияний и строит трехмерный объект. Далее программное обеспечение автоматически рассчитывает объем, показывает максимальные и минимальные значения плотности и стандартное отклонение неоднородности.Then, using manual segmentation, intratumoral structures are identified on each section using a cursor in the form of a solid circle, after which the program automatically summarizes all sections with selected areas of interest, calculates the total volume of microhemorrhages and constructs a three-dimensional object. Next, the software automatically calculates the volume, shows the maximum and minimum density values and the standard deviation of the heterogeneity.

Способ иллюстрируется фигурами 1-7.The method is illustrated in figures 1-7.

Фигура 1. Изображен КТ срез в поперечной проекции в нативную фазу.Figure 1. A CT slice is shown in transverse projection in the native phase.

С помощью программы Радиант просмотровщик 64 бит при измерении эллипсом определяется максимальное, среднее и минимальное значение плотности образования (опухоли) надпочечника.Using the Radiant viewer 64 bit program, when measuring with an ellipse, the maximum, average and minimum value of the density of the formation (tumor) of the adrenal gland is determined.

С помощью ROC-кривых (Фигура.2) выявляют точку разделения показателей КТ на злокачественные и не злокачественные образования. Статистически значимыми явились показатели:Using ROC curves (Figure 2), the point of separation of CT indicators into malignant and non-malignant formations is identified. The following indicators were statistically significant:

Плотность КТ преартериальная Фаза (нативная)CT density pre-arterial phase (native)

С помощью ROC-кривой (Площадь под кривой составила 0,817 (95% ДИ 0,727-0,906, р=0,001) определяют критическую точку по Юдену - значение плотности 31 HU(хаунсфилду), чувствительность в которой составила 95,0% при специфичности 60,0%. При плотности менее этого значения вероятность злокачественного характера образования низкая (6/27=22,2%), а выше- высокая (95/109=87,2%, р=0,0001). На графике можно выбрать другую критическую точку, где специфичность выше - 33,5…, чувствительность в которой составила 79,2% при специфичности 71,4%. При плотности <33,5… вероятность злокачественного характера образования низкая (21/47=44,7%), а>33,5 - высокая (80/89=89,9%, р=0,0001).Using the ROC curve (Area under the curve was 0.817 (95% CI 0.727-0.906, p = 0.001), the Youden critical point is determined - the density value of 31 HU (Hounsfield), the sensitivity of which was 95.0% with a specificity of 60.0 %. At a density less than this value, the probability of a malignant formation is low (6/27 = 22.2%), and higher - high (95/109 = 87.2%, p = 0.0001). On the graph, you can select another critical the point where the specificity is higher - 33.5..., the sensitivity in which was 79.2% with a specificity of 71.4%. At a density <33.5... the probability of a malignant formation is low (21/47 = 44.7%), and >33.5 - high (80/89=89.9%, p=0.0001).

СД КТ нативная ФазаSD CT native phase

С помощью ROC-кривой (Фигура 4), площадь под кривой составила 0,639 (95% ДИ 0,536-0,741), р=0,015, определяют критическую точку по Юдену - значение СД 10,0 чувствительность в которой составила 82,9% при специфичности 45,4%. При индексе менее этого значения вероятность злокачественного характера образования высокая (44/51=86,3%»), а вышенизкая (57/85=67,1%, р=0,015).Using the ROC curve (Figure 4), the area under the curve was 0.639 (95% CI 0.536-0.741), p = 0.015, the Youden critical point is determined - the SD value is 10.0, the sensitivity of which is 82.9% with a specificity of 45 ,4%. When the index is less than this value, the probability of a malignant nature of the formation is high (44/51=86.3%"), and above it is low (57/85=67.1%, p=0.015).

Фигура 3. Изображен КТ срез в поперечной проекции в артериальную фазу. С помощью программы Радиант просмотровщик 64 бит при измерении эллепсом определяют максимальное, среднее и минимальное значение плотности образования (опухоли) надпочечника.Figure 3. A CT slice is shown in the transverse projection in the arterial phase. Using the Radiant viewer 64-bit program, when measuring with an ellipse, the maximum, average and minimum value of the density of the formation (tumor) of the adrenal gland is determined.

Фигура 5. Изображен КТ срез в поперечной проекции в венозную фазу. С помощью программы Радиант просмотровщик 64 бит при измерении эллипсом определяется максимальное, среднее и минимальное значение плотности образования (опухоли) надпочечника.Figure 5. A CT slice is shown in the transverse projection in the venous phase. Using the Radiant viewer 64 bit program, when measuring with an ellipse, the maximum, average and minimum value of the density of the formation (tumor) of the adrenal gland is determined.

Фигура 6. Изображен КТ срез в поперечной проекции в выделительную фазу. С помощью программы Радиант просмотровщик 64 бит при измерении эллипсом определяют максимальное, среднее и минимальное значение плотности образования (опухоли) надпочечника.Figure 6. A CT slice is shown in transverse projection during the excretory phase. Using the Radiant viewer 64 bit program, when measuring with an ellipse, the maximum, average and minimum value of the density of the formation (tumor) of the adrenal gland is determined.

Плотность КТ поственозная Фаза (КТ пост)CT density post-venous phase (CT post)

С помощью ROC-кривой (Фигура.7), площадь под кривой составила 0,692 (95% ДИ 0,589-0,794, р=0,001, определяют критическую точку по Юдену - значение плотности 67,4 HU, чувствительность в которой составила 70,3% при специфичности 65,7%. При плотности менее этого значения вероятность злокачественного характера образования низкая (30/53=56,6%), а выше - высокая (71/83=85,5%, р=0,0002).Using the ROC curve (Figure 7), the area under the curve was 0.692 (95% CI 0.589-0.794, p = 0.001), the Youden critical point was determined - the density value was 67.4 HU, the sensitivity of which was 70.3% at specificity 65.7%. At a density less than this value, the probability of a malignant formation is low (30/53 = 56.6%), and higher - high (71/83 = 85.5%, p = 0.0002).

Таким образом, статистически значимым явились показатели:Thus, the following indicators were statistically significant:

Для выявления прогностических факторов среди показателей, для которых найдены пороговые значения, проведен однофакторный регрессионный анализ.To identify prognostic factors among the indicators for which threshold values were found, a univariate regression analysis was performed.

Как видно из таблицы, все показатели статистически значимы. На втором этапе проводят многофакторный регрессионный анализ. Регрессионная модель, простроенная методом пошагового исключения, имела коэффициент детерминации 0,81 при р=0,0001, что позволяет использовать ее на практике. Получены коэффициенты для вычисления индекса злокачественности.As can be seen from the table, all indicators are statistically significant. At the second stage, multivariate regression analysis is carried out. The regression model, built by the stepwise elimination method, had a coefficient of determination of 0.81 at p = 0.0001, which allows it to be used in practice. Coefficients for calculating the malignancy index were obtained.

Для составления индивидуального прогноза наличия злокачественного образования вычисляют индекс злокачественности по формуле:To make an individual prognosis for the presence of a malignant formation, the malignancy index is calculated using the formula:

ИЗ=0,014* КТ натив - 0,030* СД КТ натив + 0,007* КТ пост,IZ=0.014* CT native - 0.030* SD CT native + 0.007* CT post,

где: ИЗ - индекс злокачественности, стандартные рассчитанные коэффициенты для режимов КТ нативная фаза (0,014), для показателя СД стандартного отклонения в нативную фазу (0,030), для показателя КТ в поственозную фазу (0,007) и собственно значения плотности в соответствующие фазы исследования.where: IZ is the malignancy index, standard calculated coefficients for CT modes in the native phase (0.014), for the SD standard deviation indicator in the native phase (0.030), for the CT indicator in the post-venous phase (0.007) and the density value itself in the corresponding phases of the study.

Если полученная сумма более 0,5 - прогнозируют злокачественный характер образования. Если же сумма меньше 0,5, наличие злокачественного роста маловероятно.If the resulting amount is more than 0.5, the malignant nature of the formation is predicted. If the amount is less than 0.5, the presence of malignant growth is unlikely.

Чувствительность данной модели составила 90,1%, специфичность - 57,1%, точность - 81,6%. прогностическая ценность положительного результата - 85,8%, прогностическая ценность отрицательного результата - 66,7%.The sensitivity of this model was 90.1%, specificity - 57.1%, accuracy - 81.6%. the predictive value of a positive result is 85.8%, the predictive value of a negative result is 66.7%.

Таким образом, заявленный способ повышает диагностические возможности мультиспиральной компьютерной томографии с контрастированием для опухолей надпочечников, что способствует выбору оптимальной тактики ведения пациентов с опухолями надпочечников.Thus, the claimed method increases the diagnostic capabilities of multislice computed tomography with contrast for adrenal tumors, which facilitates the selection of optimal management tactics for patients with adrenal tumors.

Клинический пример №1.Clinical example No. 1.

Девочка 2,4 года (И/Б 11/1201) с диагнозом по данным гистологического исследования ганглионеврома левого надпочечника 1 стадии. Выполнены оба исследования.A 2.4-year-old girl (I/B 11/1201) diagnosed according to histological examination with stage 1 ganglioneuroma of the left adrenal gland. Both studies were completed.

ИЗ (КТ)=0,014*23,68 - 0,030* 10,19+0,007*48,42=0,365FROM (CT) = 0.014 * 23.68 - 0.030 * 10.19 + 0.007 * 48.42 = 0.365

По данным КТ Индекс злокачественности составил 0,365, т.о. по данным обследования можно сделать заключение о незлокачественном характере образования.According to CT data, the Malignancy Index was 0.365, i.e. Based on the examination data, a conclusion can be made about the non-malignant nature of the formation.

Клинический пример №2.Clinical example No. 2.

Девочка 2,5 лет (И/Б 15/2354) с диагнозом по данным гистологического исследования нейробластома правого надпочечника 1 стадии. Выполнены оба исследования.A 2.5-year-old girl (I/B 15/2354) diagnosed according to histological examination with stage 1 neuroblastoma of the right adrenal gland. Both studies were completed.

ИЗ (КТ)=0,014*31,51 - 0,030*5,2+0,007*68,73=0,766FROM (CT)=0.014*31.51 - 0.030*5.2+0.007*68.73=0.766

По данным КТ Индекс злокачественности составил 0,766, т.о. по данным обследования можно сделать заключение о злокачественности образования.According to CT data, the Malignancy Index was 0.766, i.e. Based on the examination data, a conclusion can be made about the malignancy of the formation.

Claims (5)

Способ лучевой дифференциальной диагностики опухолей надпочечников у детей, заключающийся в том, что проводят мультиспиральную компьютерную томографию с внутривенным контрастированием, после чего вычисляют индекс злокачественности (ИЗ) по формуле: ИЗ=0,014* КТ натив - 0,030* СД КТ натив + 0,007* КТ пост, где A method of radiological differential diagnosis of adrenal tumors in children, which consists in performing multislice computed tomography with intravenous contrast, after which the malignancy index (MI) is calculated using the formula: MI = 0.014* CT native - 0.030* SD CT native + 0.007* CT post , Where КТ натив – среднее значение интенсивности сигнала надпочечника в нативную фазу; CT native – average signal intensity of the adrenal gland in the native phase; СД КТ натив - абсолютное значение стандартного отклонения интенсивности сигнала надпочечника в нативную фазу;SD CT native - the absolute value of the standard deviation of the signal intensity of the adrenal gland in the native phase; КТ пост - среднее значение интенсивности сигнала надпочечника в поственозную фазу,CT post - average signal intensity of the adrenal gland in the post-venous phase, и, если ИЗ более 0,5, то диагностируют злокачественный характер образования.and, if the IZ is more than 0.5, then the malignant nature of the formation is diagnosed.
RU2023108759A 2023-04-07 Method for differential radiation diagnosis of adrenal tumors in children using multispiral computed tomography with intravenous contrast enhancement RU2815158C1 (en)

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2815158C1 true RU2815158C1 (en) 2024-03-11

Family

ID=

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2058749C1 (en) * 1990-04-13 1996-04-27 Онкологический научный центр РАМН Method for radionuclide differential diagnostication of retroperitoneal tumors in children
RU2320259C2 (en) * 2005-04-12 2008-03-27 Вадим Алексеевич Дульский Differential diagnosis method for diagnosing suprarenal gland tumors

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2058749C1 (en) * 1990-04-13 1996-04-27 Онкологический научный центр РАМН Method for radionuclide differential diagnostication of retroperitoneal tumors in children
RU2320259C2 (en) * 2005-04-12 2008-03-27 Вадим Алексеевич Дульский Differential diagnosis method for diagnosing suprarenal gland tumors

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ТАРАЧКОВ А. В. Лучевая диагностика злокачественных новообразований надпочечников у детей (обзор литературы). Радиология - практика. - 2016, номер 4(58), стр. 50-62. QIN H.-Y. et al. Application of CT perfusion imaging to the histological differentiation of adrenal gland tumors. European Journal of Radiology. 2012, Volume 81, Issue 3, pp. 502-507. LUMACHI F. et al. CT and MR Imaging of the Adrenal Glands in Cortisol-secreting Tumors. Anticancer Research. 2011, 31 (9) 2923-2926. *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Yin et al. Pancreatic ductal adenocarcinoma and chronic mass-forming pancreatitis: Differentiation with dual-energy MDCT in spectral imaging mode
Koyama et al. Value of diffusion-weighted MR imaging using various parameters for assessment and characterization of solitary pulmonary nodules
Petrillo et al. Standardized Index of Shape (SIS): a quantitative DCE-MRI parameter to discriminate responders by non-responders after neoadjuvant therapy in LARC
US7903853B2 (en) Automated methods for pre-selection of voxels and implementation of pharmacokinetic and parametric analysis for dynamic contrast enhanced MRI and CT
Ridge et al. Pulmonary CT angiography protocol adapted to the hemodynamic effects of pregnancy
Ohno et al. Dynamic MRI, dynamic multidetector‐row computed tomography (MDCT), and coregistered 2‐[fluorine‐18]‐fluoro‐2‐deoxy‐D‐glucose–positron emission tomography (FDG‐PET)/CT: Comparative study of capability for management of pulmonary nodules
JP2011512963A (en) System and method for imaging changes in tissue
Ding et al. Contrast-enhanced ultrasound LI-RADS 2017: comparison with CT/MRI LI-RADS
Wengert et al. Introduction of an automated user–independent quantitative volumetric magnetic resonance imaging breast density measurement system using the Dixon sequence: Comparison with mammographic breast density assessment
Jirapatnakul et al. Automated measurement of liver attenuation to identify moderate-to-severe hepatic steatosis from chest CT scans
Li et al. Application analysis of ai technology combined with spiral CT scanning in early lung cancer screening
Lobbes et al. Quantification of enhancement in contrast-enhanced spectral mammography using a custom-made quantifier tool (I-STRIP): a proof-of-concept study
van der Beek et al. Similarities and controversies in imaging of pediatric renal tumors: A SIOP‐RTSG and COG collaboration
Park et al. Preoperative breast MRI in women 35 years of age and younger with breast cancer: benefits in surgical outcomes by using propensity score analysis
Honda et al. Pulmonary nodules: 3D volumetric measurement with multidetector CT—effect of intravenous contrast medium
Ohno et al. Gadolinium-Based Blood Volume Mapping From MRI With Ultrashort TE Versus CT and SPECT for Predicting Postoperative Lung Function in Patients With Non–Small Cell Lung Cancer
RU2815158C1 (en) Method for differential radiation diagnosis of adrenal tumors in children using multispiral computed tomography with intravenous contrast enhancement
Sim et al. Radiomics Analysis of Magnetic Resonance Proton Density Fat Fraction for the diagnosis of hepatic steatosis in patients with suspected non-alcoholic fatty liver disease
Hirasawa et al. Perfusion CT of Breast Carcinoma:: Arterial Perfusion of Nonscirrhous Carcinoma Was Higher Than That of Scirrhous Carcinoma
Baykara et al. Differentiation of multiple myeloma and metastases with apparent diffusion coefficient map histogram analysis
Plathow et al. Estimation of pulmonary motion in healthy subjects and patients with intrathoracic tumors using 3D-dynamic MRI: initial results
Shalaby et al. CT perfusion in hepatocellular carcinoma: Is it reliable?
RU2814782C1 (en) Method for differential radiation diagnosis of adrenal tumors in children using magnetic resonance imaging
Murayama et al. A Bayesian estimation method for cerebral blood flow measurement by area-detector CT perfusion imaging
Ippolito et al. Diagnostic value of fourth-generation iterative reconstruction algorithm with low-dose CT protocol in assessment of mesorectal fascia invasion in rectal cancer: comparison with magnetic resonance