Impact of body mass index on the reliability of the CT0-4 grading system: a comparison of CT protocols



Cite item

Abstract

Study purpose

To evaluate the effect of patient body mass index (BMI) on the level of agreement between radiologists interpreting standard-dose computed tomography (CT) and low-dose CT (LDCT) in COVID-19-associated pneumonia using the visual semi-quantitative CT0-CT4 grading system.

Materials and methods

We performed a retrospective multicenter study in which each participant underwent two consecutive scans at a single visit using a standard-dose and low-dose protocol. CT and LDCT with lung and soft tissue kernels were interpreted using a visual semiquantitative CT0-CT4 grading system. Data for each protocol were divided into two groups according to BMI value: normal (BMI < 25 kg/m2) and overweight (BMI ≥ 25 kg/m2). The agreement was calculated based on binary and weighted classifications. The presence of statistically significant differences in the means for the groups was assessed by one-way ANOVA analysis of variance.

Results

Among the total number of patients selected for the study, 230 patients met the established inclusion criteria. The experts processed 4 studies for each patient: CT and LDCT with lung and soft tissue kernels. The proportion of patients with normal body weight was 31% (71 patients). The mean BMI value for the sample was 27.8 ± 5.9 kg/m2. No statistically significant differences were found in the intergroup pairwise comparisons for both the binary and weighted classifications.

Conclusion

Body mass index does not affect CT and LDCT interpretation in COVID-19-associated pneumonia using the visual semi-quantitative CT0-CT4 grading system.

Full Text

Введение

Медицинская визуализация, в частности, компьютерная томография органов грудной клетки (КТ ОГК), занимает особое место в диагностике COVID-19 [1-4]. Визуальная полуколичественная шкала поражения легочной ткани КТ0-КТ4 используется для оценки степени тяжести пациентов с COVID-19-ассоциированной пневмонией и прогноза течения заболевания [5, 6]. Из-за повышения частоты использования КТ ОГК в борьбе с COVID-19 [1] возникла необходимость применения низкодозной компьютерной томографии (НДКТ) для уменьшенной дозовой нагрузки на организм пациента при сохранении диагностической ценности исследования [7]. Так, по результатам проспективного исследования Sakane et al., НДКТ не ассоциирована с повреждениями ДНК, в отличие от стандартной КТ, после которой увеличивалось количество двуцепочечных разрывов ДНК и хромосомных аберраций [8]. Одним из факторов неблагоприятного течения коронавирусной инфекции является высокий индекс массы тела (ИМТ) [9, 10]. В то же время, отмечено снижение точности лучевой диагностики у пациентов с избыточным весом [11]. При этом данных о влиянии ИМТ на точность НДКТ-диагностики у пациентов с COVID-19 в опубликованной литературе на момент написания текста не обнаружено.

 

Цель исследования

Оценить влияние индекса массы тела пациента на уровень согласия между врачами-рентгенологами при интерпретации КТ и НДКТ ОГК с легочным и мягкотканным кернелами при COVID-19-ассоциированной пневмонии по визуальной полуколичественной шкале КТ0-КТ4.

 

Нулевая гипотеза

Индекс массы тела не влияет на согласованность оценок степени тяжести COVID-19-ассоциированной пневмонии по шкале КТ0-КТ4 при КТ и НДКТ ОГК.

 

Материалы и методы

 

Дизайн исследования

Ретроспективное исследование выполнено на материалах ранее проведенного проспективного многоцентрового исследования «LDCT in COVID-19 Pneumonia: a Prospective Moscow Study», зарегистрированного в международной базе данных «ClinicalTrials.gov», NCT04379531 25-04-2020 [12].

 

Критерии соответствия

Критерии включения: пациенты двух государственных амбулаторных медицинских учреждений г. Москвы возрастом ≥18 лет с подозрением на COVID-19-ассоциированную пневмонию и симптомами ОРВИ.

Критерии исключения: пациенты с неполными данными, беременные и кормящие женщины, пациенты с инородными телами в области сканирования.

 

Условия проведения

Каждому участнику исследования в рамках одного визита было последовательно выполнено два исследования органов грудной клетки по стандартному и низкодозному протоколу. Описание КТ-исследований проводили десять врачей-рентгенологов с опытом работы от 3 до 25+ лет, прошедших обучение интерпретации COVID-19-ассоциированной пневмонии. Для оценки степени тяжести заболевания по шкале КТ0-КТ4 использовали модифицированное программное обеспечение FAnTom [13, 14]. Распределение КТ- и НДКТ-исследований, реконструированных в лёгочном и мягкотканном кернелах, проводили среди рентгенологов случайным образом с условием, чтобы каждое исследование независимо и заслеплённо интерпретировали два специалиста.

 

Продолжительность исследования

Данные исследований КТ и НДКТ ОГК были собраны в период с 6 мая 2020 года по 22 мая 2020 года.

 

Описание медицинского вмешательства

Исследования КТ ОГК проводилось на 64-срезовом компьютерном томографе (Aquilion 64, Canon, Япония) без алгоритмов итеративной реконструкции. Был использован стандартный протокол КТ ОГК, предоставленный производителем, и ранее разработанный низкодозный протокол для COVID-19 [12].

Параметры реконструкций изображений были одинаковыми для стандартной КТ и НДКТ: матрица 512*512; D-FOV – 350 мм; длина сканирования – 300 мм); ядро (кернел) реконструкции – FC51 (легочный кернел) и FC07 (мягкотканный кернел); толщина среза – 1,0 мм; инкремент – 1,0 мм.

 

Основной исход исследования

Настоящее исследование посвящено изучению влияния индекса массы тела пациента с COVID-19-ассоциированной пневмонией на качество интерпретации исследований компьютерной томографии органов грудной клетки с использованием низкодозного протокола. В качестве метода сравнения использовали протокол КТ со стандартной дозой облучение; интерпретацию проводили по визуальной полуколичественной шкале КТ0-КТ4.

 

Этическая экспертиза

Работа основана на результатах исследования, для которого было получено согласование №03/2020 в Независимом этическом комитете Московского Регионального Отделения Российского Общества Рентгенологов и Радиологов (МРО РОРР). Все пациенты подписали информированное добровольное согласие.

 

Статистический анализ

Согласие между экспертами по каждому пациенту оценивали по формулам (1) и (2) для следующих протоколов:

 

  • Стандартно-дозная КТ с лёгочным кернелом (фильтром реконструкции) FC51 (Sharp CT);
  • Стандартно-дозная КТ с мягкотканным кернелом (фильтром реконструкции) FC07 (Soft CT);
  • Низкодозная КТ с лёгочным кернелом (фильтром реконструкции) FC51 (Sharp LDCT);
  • Низкодозная КТ с мягкотканным кернелом (фильтром реконструкции) FC07 (Soft LDCT).

 

Данные для каждого протокола были разбиты на две группы по значению ИМТ: норма (ИМТ < 25 кг/м2) и избыточная масса тела (ИМТ ≥ 25 кг/м2) [15]. Оценка согласия между экспертами для подгруппы представлена в виде среднего значения и стандартного отклонения.

Обработка данных проводилась средствами R, версия 4.0.4, пакеты dplyr, ggplot2, irr [16, 17, 18].

Согласие рассчитывалось в процентах на основе абсолютной величины разности оценки двух экспертов:

|Δ| = |эксперт1-эксперт2| (1)

Использовалось два варианта трактовки разногласий:

  1. Бинарная классификация, не чувствительная к величине разности экспертных оценок (Δ). При отсутствии разницы между оценками экспертов (|Δ| = 0) согласие составляет 100%, при любом различии между оценками (|Δ| ≠ 0) согласие берётся равным 0%.

 

  1. Взвешенная классификация, учитывает величину разности экспертных оценок (Δ), а также пороговое значение доли поражения ткани лёгкого, служащее основанием для госпитализации:

 (2)

где Δ – разница между оценками экспертов для текущего исследования согласно формуле (1), Δmax –  максимально возможная разница оценок (Δmax=4, четыре категории КТ0-4). Применительно к данному исследованию взвешенная согласованность дискретна и находится в диапазоне от 0 до 100 % с шагом 25%: согласие 0% соответствует расхождению на четыре категории, 25% – на три, 50% – на две, 75% – на одну, 100% – полное согласие. Согласно Временным методическими рекомендациями Министерства здравоохранения РФ по профилактике, диагностике и лечению новой коронавирусной инфекции COVID-19 при поражении ткани лёгкого на величину, превосходящую 25% (категория КТ-2), пациентам рекомендуется госпитализация, при вовлечении более 50% паренхимы лёгкого (категория КТ-3) госпитализация является обязательной. Для учёта особого клинического значения расхождения мнений экспертов между категориями КТ1-КТ2 и КТ2-КТ3 таким случаям присваивали взвешенное значение согласия 50%, приравнивая их к расхождению на две категории, требующему пересмотра [5, 6].

 

Оценку наличия статистически значимых различий средних для полученных групп проводили методом одностороннего дисперсионного анализа (One-way ANOVA) [19]. На первом этапе проводили статистический анализ равенства дисперсий исследуемых групп с помощью критерия Левена [20]. Далее проводили дисперсионный анализ равенства средних с учетом информации о равенстве дисперсий. В качестве зависимой переменной рассматривали согласие между рентгенологами, независимыми переменными были индекс массы тела (бинарная классификация, нормальная и избыточная масса тела) и протокол исследования (Sharp CT, Soft CT, Sharp LDCT, Soft LDCT). Для определения численных значений р для различий между индивидуальными подгруппами проводили ретроспективный анализ с HSD-критерием Тьюки [21]. Для всех сравнений использовали уровень статистической значимости 0,05.

 

Результаты

Общее число пациентов, отобранных для исследования - 231, из них 230 включены в исследование (для одного пациента отсутствовали данные по ИМТ). В отобранной когорте 55.6% женщин, средний возраст пациента 47 ± 15 лет. Для каждого пациента получали данные КТ- и НДКТ-исследования, которые затем реконструировали с использованием легочного и мягкотканного кернелов. Доля пациентов с нормальным весом составила 31% (71 человек), среднее значение ИМТ для выборки равно 27,8±5,9 кг/м2.

Наивысший показатель согласия для пациентов с нормальным ИМТ наблюдали при использовании протокола Sharp LDCT: 83,5% и 92,8% по бинарной и взвешенной классификации, соответственно (Рисунок 1, Таблица 1). Протокол Soft LDCT характеризовался наименьшим согласием для пациентов с нормальным ИМТ: 64,9% по бинарной и 86,9% и взвешенной классификации.

Для пациентов с избыточной массой тела протоколом с наивысшим согласием между экспертами был Sharp CT (71,2% и 88,4% по бинарной и взвешенной классификации, соответственно). Наименьшее согласие для таких пациентов наблюдали при использовании протокола Soft CT: 64,4% по бинарной классификации и 86,4% – по взвешенной (Рисунок 1, Таблица 1).

Наибольшую разницу в гомогенности интерпретаций между группами с нормальной и избыточной массой тела наблюдали при использовании протокола Sharp LDCT (разница средних 16,1% и 4,5% по бинарной и взвешенной классификации, соответственно). Наименее гетерогенной интерпретация была при использовании протоколов Sharp CT и Soft LDCT, для которых разница средних не превышала 1% по любой из классификаций (Рисунок 1, Таблица 1).  

 

 

 

Рисунок 1. Диаграмма согласованности экспертов при (а) бинарной и (б) взвешенной классификации для групп по ИМТ (серый цвет – группа избыточного веса, черный – группа нормального веса).

 

 

Таблица 1. Численные значения согласия между экспертами для бинарной (светло-серый) и взвешенной (тёмно-серый) классификации

 

Sharp CT

Soft CT

Sharp LDCT

Soft LDCT

Normal

Overweight

Normal

Overweight

Normal

Overweight

Normal

Overweight

Mean

72,2

71,2

69,1

64,4

83,5

67,4

64,9

 65,9

SD

45,1

45,4

46,5

48,1

37,3

47,0

48,0

47,6

Mean

89,4

88,4

88,4

86,4

92,8

88,3

86,9

86,4

SD

18,7

19,6

19,8

19,9

16,9

18,4

19,5

21,3

 

Дисперсионный анализ

Для анализа различий между интерпретациями рентгенологов в зависимости от ИМТ пациента и протокола сканирования и реконструкции мы проводили односторонний дисперсионный анализ ANOVA. Результаты анализа продемонстрировали отсутствие статистически значимых различий между средними значениями согласованности для групп нормы и избыточной массы тела во всех четырех протоколах как для бинарной классификации (p = 0,13 для протокола и p = 0,18 для ИМТ), так и для взвешенной (p = 0,18 для протокола и p = 0,14 для ИМТ).

Помимо сопоставления средних значений согласованности, мы проводили также сравнение вариабельности оценок экспертов в зависимости от ИМТ пациента и метода визуализации. Согласно критерию Левена, различия в бинарной и взвешенной классификации позволяют принять гипотезу о равенстве дисперсий исследуемых групп.

Разницу между индивидуальными подгруппами изучали с помощью ретроспективного анализа с HSD-критерием Тьюки (Рисунок 2). Для всех пар сравнения 95% доверительные интервалы включали в себя значение “0” как для бинарной (Рисунок 2а), так и для взвешенной (Рисунок 2б) классификации. Это свидетельствует об отсутствии статистически значимой разницы в интерпретациях рентгенологов для разных групп по индексу массы тела и методу визуализации.

 

Рисунок 2. Пост-апостериорный анализ гипотезы о сходстве средних (a - бинарная классификация; б - нормированная классификация)
(Протоколы Sharp CT, Soft CT, Sharp LDCT и Soft LDCT закодированы буквами A, B, C и D соответственно, группа нормы закодирована цифрой 1, группа избыточного веса - цифрой 2)

 

Для бинарной классификации минимальное значение p составило 0,22 (соответствует сопоставлению групп Sharp LCDT для нормальной массы тела и Soft CT для избыточной массы тела), минимальное значение p в рамках одного протокола - 0,65 (Sharp LDCT). Для взвешенной классификации минимальное значение p составило 0,08, минимальное значение p в рамках одного протокола - 0,36 для аналогичных групп.

Дополнительно проведенный ROC-анализ исследуемых групп позволил определить оптимальный порог ИМТ для предсказания уровня согласованности, равный 26,24 кг/м2. Для данного порога был повторно проведен дисперсионный анализ, который подтвердил отсутствие статистически значимых различий для дисперсий (p-value для бинарной классификации: 0,13 и 0,09; для взвешенной классификации: 0,18 и 0,12 по протоколу и ИМТ соответственно) и средних (значения p аналогичны) исследуемых групп в рамках каждого протокола. Для обоих видов классификации минимальное значение p было получено для сравнения групп нормального и избыточного веса в рамках протокола Sharp LDCT, оно составило 0,65 для бинарной и 0,15 для взвешенной классификации.

 

Обсуждение

В данном исследовании была изучена согласованность оценок КТ ОГК и НДКТ ОГК по шкале КТ0-КТ4 в зависимости от массы тела пациента и кернела реконструкции при COVID-19-ассоциированной пневмонии: сравнительный анализ показал отсутствие статистически значимых различий. Таким образом, выбор протокола сканирования не должен отталкиваться от ИМТ пациента. Результаты настоящей работы впервые в опубликованной литературе предоставляют обоснования для выбора минимально возможной дозы лучевой нагрузки для лиц с COVID-19; выбор же кернела может опираться исключительно на личные предпочтения рентгенолога.

Ранее, Manowitz et al. установили, что для пациентов с высоким ИМТ при КТ органов брюшной полости лучевую нагрузку можно снизить без снижения качества изображений [22]. В исследовании Paul et al. при определении влияния ожирения на эффективность КТ-коронарографии была отмечена сильная корреляция между ИМТ и шумом изображения как у мужчин (r=0,66), так и у женщин (r=0,85) с повышенной массой тела. В результате авторы сделали вывод, что стратегии, направленные на снижение дозы облучения, должны учитывать индекс массы пациента [23]. В свою очередь результаты нашего исследования показали отсутствие влияния повышенного индекса массы тела на диагностическое качество изображений для пациентов с COVID-19.

В 2016 году Kubo et al проводили сравнение диагностических возможностей НДКТ (50 мАс) и КТ (150 мАс) при рутинном исследовании ОГК [24]. Три врача-рентгенолога независимо друг от друга проанализировали 118 серий изображений с толщиной среза 2 мм (по 2 серии для каждого пациента из выборки) с последующей оценкой патологических находок, включая эмфизему, матовые стекла, ретикулярные изменения, микроузелки, бронхоэктазы, сотовое легкое, узелки (>5 мм), аневризму аорты, кальцификацию коронарных артерий, перикардиальный и плевральный выпот, утолщение плевры, образования средостения и увеличение лимфатических узлов. Результаты оценивались по пятибалльной шкале. Авторы сделали вывод, что протокол НДКТ может быть использован в рутинной практике врача-рентгенолога, что согласуется с полученными нами данными.

В связи с тем, что КТ-изображения исследований, выполненных по низкодозному протоколу, имеют более низкое объективное качество (отношение "сигнал-шум") по сравнению с исследованием, выполненным по стандартному протоколу [25], возникает необходимость использования дополнительных методов повышения качества изображений, особенно у пациентов с повышенной массой тела. Одним из таких методов является использование итеративных реконструкций (ИР) [26-28].

В исследовании Филатовой и соавт., проводилось сравнение КТ и НДКТ ОГК при COVID-19 с использованием ИР, объем выборки составил 151 пациент. По полученным результатам был сделан вывод, что при НДКТ ОГК отмечается отсутствие значимых потерь диагностической информации по сравнению с КТ ОГК, следовательно, НДКТ ОГК можно использовать в рутинной практике для диагностики COVID-19 [29], что также не противоречит полученным нами результатами. Однако в приведенных выше исследованиях, в отличие от настоящего, оценку влияния ИМТ на качество анализа изображений не проводили.

Отметим, что визуализация с использованием эффективных доз облучения <0,3 мЗв (“ультра-НДКТ”) и ИР имеет ограничения для пациентов с интерстициальной пневмонией или эмфиземой легких и ИМТ> 25 кг/м2 [30, 31].

            Данная работа имеет ряд ограничений. В исследовании использовали только одну модель компьютерного томографа; рекомендованные протоколы для других моделей и производителей могут отличаться от использованных нами. Далее, для интерпретации исследований использовали только субъективные оценки ренгтенологов по шкале КТ0-4; референс-стандарт для определения истинного объёма поражения лёгочной ткани не применяли. Наконец, в настоящей работе не выделяли в отдельную группу пациентов с ожирением (ИМТ>35) ввиду их малочисленности в выборке исследования, что потенциально способно повлиять на полученные результаты.

 

Заключение

Индекс массы тела пациента не влияет на интерпретацию КТ и НДКТ ОГК при COVID-19 по визуальной полуколичественной шкале КТ0-КТ4.

ДОПОЛНИТЕЛЬНО

Источник финансирования.  Авторы заявляют об отсутствии внешнего финансирования при проведении исследования.

Конфликт интересов.  Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.

Вклад авторов.

И.А.Блохин ― концепция и дизайн исследования, анализ полученных данных, написание текста статьи; А.П.Гончар ―  написание текста статьи; М.Р.Коденко – сбор и обработка материалов, анализ полученных данных, написание текста статьи; А.В.Соловьев – написание текста статьи; А.В.Гомболевский – написание текста статьи; Р.В.Решетников – концепция и дизайн исследования, написание текста статьи. Все авторы подтверждают соответствие своего авторства международным критериям ICMJE (все авторы внесли существенный вклад в разработку концепции, проведение исследования и подготовку статьи, прочли и одобрили финальную версию перед публикацией).

×

About the authors

Ivan Blokhin

Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of the Moscow Health Care Department

Author for correspondence.
Email: i.blokhin@npcmr.ru
ORCID iD: 0000-0002-2681-9378

Младший научный сотрудник сектора исследований в лучевой диагностике

Anna Gonchar

Email: a.gonchar@npcmr.ru

Maria Kodenko

Email: m.kodenko@npcmr.ru

Alexander Solovev

Email: a.solovev@npcmr.ru

Victor Gombolevskiy

Email: g_victor@mail.ru

Roman Reshetnikov

Email: reshetnikov@fbb.msu.ru

References

  1. Morozov SP, Kuzmina ES, Ledikhova NV, et al. Mobilizing the academic and practical potential of diagnostic radiology during the COVID-19 pandemic in Moscow. Digital Diagnostics. 2020;1(1):5-12. doi: 10.17816/DD51043
  2. Islam N, Ebrahimzadeh S, Salameh JP, et al. Thoracic imaging tests for the diagnosis of COVID-19. Cochrane Infectious Diseases Group, ed. Cochrane Database of Systematic Reviews. 2021;2021(3). doi: 10.1002/14651858.CD013639.pub4
  3. Blažić I, Brkljačić B, Frija G. The use of imaging in COVID-19—results of a global survey by the International Society of Radiology. Eur Radiol. 2021;31(3):1185-1193. doi: 10.1007/s00330-020-07252-3
  4. Use of chest imaging in COVID-19 https://www.who.int/publications/i/item/use-of-chest-imaging-in-covid-19
  5. Morozov SP, Chernina VYu, Blokhin AI, Gombolevskiy VA. Chest computed tomography for outcome prediction in laboratory-confirmed COVID-19: A retrospective analysis of 38,051 cases. Digital Diagnostics. 2020;1(1):27-36. doi: 10.17816/DD46791
  6. ПРОФИЛАКТИКА, ДИАГНОСТИКА И ЛЕЧЕНИЕ НОВОЙ КОРОНАВИРУСНОЙ ИНФЕКЦИИ (COVID-19). ВРЕМЕННЫЕ МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ Краткая версия. Версия 14 27.12.2021 https://static-0.minzdrav.gov.ru/system/attachments/attaches/000/059/081/original/COVID_method_short_14.pdf
  7. Prasad KN, Cole WC, Haase GM. Radiation protection in humans: extending the concept of as low as reasonably achievable (ALARA) from dose to biological damage. BJR. 2004;77(914):97-99. doi: 10.1259/bjr/88081058
  8. Sakane H, Ishida M, Shi L, et al. Biological Effects of Low-Dose Chest CT on Chromosomal DNA. Radiology. 2020;295(2):439-445. doi: 10.1148/radiol.2020190389
  9. Du Y, Lv Y, Zha W, Zhou N, Hong X. Association of body mass index (BMI) with critical COVID-19 and in-hospital mortality: A dose-response meta-analysis. Metabolism. 2021;117:154373. doi: 10.1016/j.metabol.2020.154373
  10. Malik VS, Ravindra K, Attri SV, Bhadada SK, Singh M. Higher body mass index is an important risk factor in COVID-19 patients: a systematic review and meta-analysis. Environ Sci Pollut Res. 2020;27(33):42115-42123. doi: 10.1007/s11356-020-10132-4
  11. Uppot RN, Sahani DV, Hahn PF, Gervais D, Mueller PR. Impact of Obesity on Medical Imaging and Image-Guided Intervention. American Journal of Roentgenology. 2007;188(2):433-440. doi: 10.2214/AJR.06.0409
  12. Blokhin I, Gombolevskiy V, Chernina V, et al. Inter-Observer Agreement between Low-Dose and Standard-Dose CT with Soft and Sharp Convolution Kernels in COVID-19 Pneumonia. JCM. 2022;11(3):669. doi: 10.3390/jcm11030669
  13. Morozov SP, Gombolevskiy VA, Elizarov AB, et al. A simplified cluster model and a tool adapted for collaborative labeling of lung cancer CT scans. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 2021;206:106111. doi: 10.1016/j.cmpb.2021.106111
  14. Kulberg NS, Gusev MA, Reshetnikov RV, et al. Methodology and tools for creating training samples for artificial intelligence systems for recognizing lung cancer on CT images. Health Care of the Russian Federation. 2020;64(6):343-350. doi: 10.46563/0044-197X-2020-64-6-343-350
  15. Powell-Wiley TM, Poirier P, Burke LE, et al. Obesity and Cardiovascular Disease: A Scientific Statement From the American Heart Association. Circulation. 2021;143(21). doi: 10.1161/CIR.0000000000000973
  16. dplyr: A Grammar of Data Manipulation https://cran.r-project.org/web/packages/dplyr/index.html
  17. irr: Various Coefficients of Interrater Reliability and Agreement https://cran.r-project.org/web/packages/irr/index.html
  18. The R Project for Statistical Computing https://www.r-project.org/
  19. Fisher RA. XV.—The Correlation between Relatives on the Supposition of Mendelian Inheritance. Trans R Soc Edinb. 1919;52(2):399-433. doi: 10.1017/S0080456800012163
  20. Levene H. Robust tests for equality of variances //Contributions to probability and statistics. Essays in honor of Harold Hotelling. – 1961. – С. 279-292.
  21. Tukey J. W. Exploratory data analysis (Vol. 2, pp. 131–160) //Reading, PA: Addison-Wesley. – 1977.
  22. Manowitz A, Sedlar M, Griffon M, Miller A, Miller J, Markowitz S. Use of BMI Guidelines and Individual Dose Tracking to Minimize Radiation Exposure from Low-dose Helical Chest CT Scanning in a Lung Cancer Screening Program. Academic Radiology. 2012;19(1):84-88. doi: 10.1016/j.acra.2011.09.015
  23. Paul NS, Kashani H, Odedra D, Ursani A, Ray C, Rogalla P. The Influence of Chest Wall Tissue Composition in Determining Image Noise During Cardiac CT. American Journal of Roentgenology. 2011;197(6):1328-1334. doi: 10.2214/AJR.11.6816
  24. Kubo T, Ohno Y, Nishino M, et al. Low dose chest CT protocol (50 mAs) as a routine protocol for comprehensive assessment of intrathoracic abnormality. European Journal of Radiology Open. 2016;3:86-94. doi: 10.1016/j.ejro.2016.04.001
  25. Silin АYu, Gruzdev IS, Morozov SP. The influence of model iterative reconstruction on the image quality in standard and low-dose computer tomography of the chest. Experimental study. Journal of Clinical Practice. 2020;11(4):49-54. doi: 10.17816/clinpract34900
  26. Zhu Z, Zhao X ming, Zhao Y feng, Wang X yi, Zhou C wu. Feasibility Study of Using Gemstone Spectral Imaging (GSI) and Adaptive Statistical Iterative Reconstruction (ASIR) for Reducing Radiation and Iodine Contrast Dose in Abdominal CT Patients with High BMI Values. Chen CT, ed. PLoS ONE. 2015;10(6):e0129201. doi: 10.1371/journal.pone.0129201
  27. Silin AYu, Gruzdev IS, Berkovich GV, Nikolaev AE, Morozov SP. Possibilities of applying model-based iterative reconstructions in computed tomography of the lungs. Medicinskaâ vizualizaciâ. 2020;24(3):107-113. doi: 10.24835/1607-0763-2020-3-107-113
  28. Silin AYu, Gruzdev IS, Mescheryakov AI, Berkovich GV, Morozov SP. POSSIBILITIES OF THE APPLICATION OF MODEL-BASED ITERATIVE RECONSTRUCTIONS IN CLINICAL PRACTICE: LITERATURE REVIEW. Lučevaâ diagn ter. 2020;11(3):14-19. doi: 10.22328/2079-5343-2020-11-3-14-19
  29. Filatova DA, Sinitsin VE, Mershina EA. Opportunities to reduce the radiation exposure during computed tomography to assess the changes in the lungs in patients with COVID-19: use of adaptive statistical iterative reconstruction. Digital Diagnostics. 2021;2(2):94-104. doi: 10.17816/DD62477
  30. Ludes C, Schaal M, Labani A, Jeung MY, Roy C, Ohana M. Scanner thoracique ultra-basse dose : la mort de la radiographie thoracique ? La Presse Médicale. 2016;45(3):291-301. doi: 10.1016/j.lpm.2015.12.003
  31. Lee SW, Kim Y, Shim SS, et al. Image quality assessment of ultra low-dose chest CT using sinogram-affirmed iterative reconstruction. Eur Radiol. 2014;24(4):817-826. doi: 10.1007/s00330-013-3090-9

Supplementary files

There are no supplementary files to display.


Copyright (c) Blokhin I., Gonchar A., Kodenko M., Solovev A., Gombolevskiy V., Reshetnikov R.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Свидетельство о регистрации СМИ ПИ № ФС 77 - 79539 от 09 ноября 2020 года выдано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).


This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies