Контроль количественной оценки фракции жира в магнитно-резонансной томографии: двухцентровое фантомное исследование
Dublin Core | PKP метаданные | Метаданные этого документа | |
1. | Название | Название документа | Контроль количественной оценки фракции жира в магнитно-резонансной томографии: двухцентровое фантомное исследование |
2. | Создатель | Автор, учреждение, страна |
Ольга Юрьевна Панина; Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий ; Россия |
2. | Создатель | Автор, учреждение, страна |
Варвара Александровна Игнатьева; Московский государственный медико-стоматологический университет имени А.И. Евдокимова ; Россия |
2. | Создатель | Автор, учреждение, страна |
Алёна Андреевна Монахова; Московский государственный медико-стоматологический университет имени А.И. Евдокимова ; Россия |
3. | Предмет | Дисциплины | |
3. | Предмет | Ключевые слова | последовательности Диксона; фракция жира; фантом |
4. | Описание | Аннотация | Обоснование: оценка количественных параметров с помощью магнитно-резонансной томографии (МРТ) является актуальным направлением. Расчёт фракции жира (FF) открывает новые возможности в точной постановке диагноза и в будущем позволит заменить инвазивные методы, такие как биопсия. Количественная оценка сможет позволить проводить достоверный динамический контроль, оценку лекарственной терапии и т.д. Однако рентгенологи, а также врачи клинических специальностей должны быть уверены в точности и достоверности количественных показателей. Цель: оценка точности количественного измерения FF с помощью фантомного моделирования в диапазоне от 0 до 60%. Методы: для моделирования объектов исследования были выбраны эмульсии по типу «масло в воде». Концентрации эмульсий на основе растительных масел были представлены в диапазоне 0–60%. Пробирки с эмульсиями помещались в цилиндрический фантом. Сканирование выполнялось на томографе Optima, MR450w 1,5 Tл (GE) в режиме «Lava Flex», а также на томографе Ingenia, 1,5 Тл (Philips) в режиме «DIXON». Фракция жира определялась расчётным методом по формулам, на основе сигнальных характеристик, по изображениям в фазе (In) и противофазе (Out): FF=(In–Out)/2∙In∙100; по изображениям, взвешенным по воде (Water) и по жиру (Fat): FF=Fat/(Fat+water)∙100. Результаты: точность измерения процентного содержания жира при «DIXON» была идентична «Lava Flex». Данные измеряемых значений концентрации жира были систематически завышены по отношению к заданным в среднем на 57,6% при средней абсолютной разнице 17,2%. Также определялось неравномерное занижение в диапазоне 20–40%. Заключение: фантомное моделирование с использованием прямых эмульсий по типу «масло в воде» позволило провести контроль работы диксоновских последовательностей в количественном определении жировой фракции. Для корректного количественного определения FF предпочтительнее проводить расчёты по данным изображений Water и Fat с использованием формулы FF=Fat/(Fat+water)∙100. Расчёты по изображениям In-phase и Out-phase предоставляют неоднозначные результаты. Для того чтобы корректно производить количественный расчёт фракции жира с помощью представленных выше формул в режимах «Lava Flex» и «DIXON» необходимо проводить расчёт с поправочным коэффициентом. Использование фантома дает возможность осуществлять надлежащий контроль качества и калибровку МР-томографа, а также делать количественное измерение жира широкодоступным. |
5. | Издатель | Организатор, город | Eco-Vector |
6. | Контрибьютор | Спонсоры | |
7. | Дата | (ДД-ММ-ГГГГ) | 26.06.2023 |
8. | Тип | Тип исследования или жанр | Отрецензированная статья |
8. | Тип | Тип | |
9. | Формат | Формат файла | XML(Rus), |
10. | Идентификатор | Универсальный идентификатор, URI | https://jdigitaldiagnostics.com/DD/article/view/430357 |
10. | Идентификатор | Digital Object Identifier (DOI) | 10.17816/DD430357 |
11. | Источник | Журнал/конференция, том., №. (год) | Digital Diagnostics; Том 4, № 1S (2023) |
12. | Язык | Russian=ru, English=en | ru |
13. | Связь | Дополнительные файлы | |
14. | Покрытие | Пространственно-временной охват, методика исследования | |
15. | Права | Права и разрешения |
© Эко-вектор, 2023![]() Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License. |