Preview

Альманах клинической медицины

Расширенный поиск

Волюметрия эпикардиального жира по данным низкодозной компьютерной томографии органов грудной клетки: исследование с разработанным фантомом сокращающегося сердца

https://doi.org/10.18786/2072-0505-2021-49-006

Полный текст:

Аннотация

Обоснование. С  2017  г. в  Москве реализуется пилотный проект скрининга рака легкого с  использованием протоколов низкодозной компьютерной томографии (НДКТ) органов грудной клетки. Пациенты, включаемые в скрининговую программу, имеют факторы риска развития ишемической болезни сердца (ИБС). Ранее установлена связь объема эпикардиальной жировой ткани (ЭЖТ) с  атеросклерозом коронарных артерий, ИБС и  фибрилляцией предсердий.

Цель – доказать возможность применения протокола НДКТ для волюметрии ЭЖТ с использованием фантома сокращающегося сердца.

Материал и  методы. Исследование проведено с  разработанным фантомом сокращающегося сердца и  фантомом органов грудной клетки в 2 этапа. На 1-м этапе просканированы 2  куска жировой ткани внутри и  вне фантома органов грудной клетки по протоколам КТ и  НДКТ. На 2-м этапе просканирован фантом сокращающегося сердца вне и  внутри фантома органов грудной клетки. Дополнительно были проведены сканирования с добавлением к фантому сердца фантома коронарных сосудов с имитацией коронарного кальция. Разработка фантома сокращающегося сердца выполнена в  течение 3  месяцев. Сканирования фантома проведены в течение одного дня. Определены пределы плотностей жировой ткани по данным НДКТ, а  также погрешность волюметрии ЭЖТ по данным КТ и НДКТ органов грудной клетки. Измерения объемов жировой ткани выполнены рентгенологом дважды с помощью полуавтоматического программного обеспечения.

Результаты. По результатам 1-го  этапа определены оптимальные границы плотности для волюметрии жировой ткани по данным НДКТ в скрининге рака легкого от -250 до -30 HU. По результатам 2-го этапа выявлено, что при всех вариантах экспериментов с  фантомом сердца средняя погрешность волюметрии жировой ткани не превышает 5%, кроме случая сканирования сокращающегося сердца с  кальцием по протоколу КТ в фантоме органов грудной клетки с индексом массы тела 29 (-5,92%). При добавлении фантома коронарного кальция к фантому сердца по данным НДКТ отмечается повышение погрешности как в  эксперименте с  фантомом с индексом массы тела 23, так и с фантомом с индексом массы тела 29, в среднем на 4%.

Заключение. Волюметрию ЭЖТ по данным НДКТ в скрининге рака легкого возможно проводить, в том числе у пациентов с наличием коронарного кальция, при установке порога плотности жира от -250 до -30 HU. Однако принимая во внимание фантомный дизайн, дальнейшие исследования следует планировать с участием пациентов, с учетом корреляции объемов ЭЖТ между данными НДКТ для скрининга рака легкого и КТ-коронарографией.

Об авторах

В. Ю. Чернина
ГБУЗ г. Москвы «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы»
Россия

Чернина Валерия Юрьевна – начальник сектора исследований в лучевой диагностике  

127051, г. Москва, ул. Петровка, 24–1



Н. С. Кульберг
ГБУЗ г. Москвы «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы»
Россия

Кульберг Николай Сергеевич – кандидат физико-математических наук, руководитель отдела разработки средств медицинской визуализации  

127051, г. Москва, ул. Петровка, 24–1



О. О. Алешина
ГБУЗ г. Москвы «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы»
Россия

Алешина Ольга Олеговна – младший научный сотрудник сектора исследований в лучевой диагностике

127051, г. Москва, ул. Петровка, 24–1



Т. А. Корб
ГБУЗ г. Москвы «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы»
Россия

Корб Татьяна Александровна – младший научный сотрудник сектора исследований в лучевой диагностике

127051, г. Москва, ул. Петровка, 24–1



И. А. Блохин
ГБУЗ г. Москвы «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы»
Россия

Блохин Иван Андреевич – младший научный сотрудник сектора исследований в лучевой диагностике

127051, г. Москва, ул. Петровка, 24–1



С. П. Морозов
ГБУЗ г. Москвы «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы»
Россия

Морозов Сергей Павлович – доктор медицинских наук, профессор, директор 

127051, г. Москва, ул. Петровка, 24–1



В. А. Гомболевский
ГБУЗ г. Москвы «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы»
Россия

Гомболевский Виктор Александрович – кандидат медицинских наук, руководитель отдела научных медицинских исследований

127051, г. Москва, ул. Петровка, 24–1



Список литературы

1. Cherian S, Lopaschuk GD, Carvalho E. Cellular cross-talk between epicardial adipose tissue and myocardium in relation to the pathogenesis of cardiovascular disease. Am J Physiol Endocrinol Metab. 2012;303(8):E937–E949. doi: 10.1152/ajpendo.00061.2012.

2. Karmazyn M, Purdham DM, Rajapurohitam V, Zeidan A. Signalling mechanisms underlying the metabolic and other effects of adipokines on the heart. Cardiovasc Res. 2008;79(2):279– 286. doi: 10.1093/cvr/cvn115.

3. Patel VB, Shah S, Verma S, Oudit GY. Epicardial adipose tissue as a metabolic transducer: role in heart failure and coronary artery disease. Heart Fail Rev. 2017;22(6):889–902. doi: 10.1007/s10741-017-9644-1.

4. Dey D, Wong ND, Tamarappoo B, Nakazato R, Gransar H, Cheng VY, Ramesh A, Kakadiaris I, Germano G, Slomka PJ, Berman DS. Computer-aided non-contrast CT-based quantification of pericardial and thoracic fat and their associations with coronary calcium and metabolic syndrome. Atherosclerosis. 2010;209(1):136–141. doi: 10.1016/j.atherosclerosis.2009.08.032.

5. Nakanishi R, Rajani R, Cheng VY, Gransar H, Nakazato R, Shmilovich H, Otaki Y, Hayes SW, Thomson LE, Friedman JD, Slomka PJ, Berman DS, Dey D. Increase in epicardial fat volume is associated with greater coronary artery calcification progression in subjects at intermediate risk by coronary calcium score: a serial study using non-contrast cardiac CT. Atherosclerosis. 2011;218(2):363–368. doi: 10.1016/j.atherosclerosis.2011.07.093.

6. Tamarappoo B, Dey D, Shmilovich H, Nakazato R, Gransar H, Cheng VY, Friedman JD, Hayes SW, Thomson LE, Slomka PJ, Rozanski A, Berman DS. Increased pericardial fat volume measured from noncontrast CT predicts myocardial ischemia by SPECT. JACC Cardiovasc Imaging. 2010;3(11):1104–1112. doi: 10.1016/j.jcmg.2010.07.014.

7. Janik M, Hartlage G, Alexopoulos N, Mirzoyev Z, McLean DS, Arepalli CD, Chen Z, Stillman AE, Raggi P. Epicardial adipose tissue volume and coronary artery calcium to predict myocardial ischemia on positron emission tomography-computed tomography studies. J Nucl Cardiol. 2010;17(5):841–847. doi: 10.1007/s12350-010-9235-1.

8. Wong CX, Abed HS, Molaee P, Nelson AJ, Brooks AG, Sharma G, Leong DP, Lau DH, Middeldorp ME, Roberts-Thomson KC, Wittert GA, Abhayaratna WP, Worthley SG, Sanders P. Pericardial fat is associated with atrial fibrillation severity and ablation outcome. J Am Coll Cardiol. 2011;57(17):1745–1751. doi: 10.1016/j.jacc.2010.11.045.

9. Cheng VY, Dey D, Tamarappoo B, Nakazato R, Gransar H, Miranda-Peats R, Ramesh A, Wong ND, Shaw LJ, Slomka PJ, Berman DS. Pericardial fat burden on ECG-gated noncontrast CT in asymptomatic patients who subsequently experience adverse cardiovascular events. JACC Cardiovasc Imaging. 2010;3(4):352–360. doi: 10.1016/j.jcmg.2009.12.013.

10. Spearman JV, Renker M, Schoepf UJ, Krazinski AW, Herbert TL, De Cecco CN, Nietert PJ, Meinel FG. Prognostic value of epicardial fat volume measurements by computed tomography: a systematic review of the literature. Eur Radiol. 2015;25(11):3372–3381. doi: 10.1007/s00330-015-3765-5.

11. Чернина ВЮ, Морозов СП, Низовцова ЛА, Блохин ИА, Ситдиков ДИ, Гомболевский ВА. Роль количественной оценки висцеральной жировой ткани сердца как предиктора развития сердечно-сосудистых событий. Вестник рентгенологии и радиологии. 2019;100(6):387–394. doi: 10.20862/0042-4676-2019-100-6-387-394.

12. Kim BJ, Kang JG, Lee SH, Lee JY, Sung KC, Kim BS, Kang JH. Relationship of Echocardiographic Epicardial Fat Thickness and Epicardial Fat Volume by Computed Tomography with Coronary Artery Calcification: Data from the CAESAR Study. Arch Med Res. 2017;48(4): 352–359. doi: 10.1016/j.arcmed.2017.06.010

13. Чернина ВЮ, Писов МЕ, Беляев МГ, Бекк ИВ, Замятина КА, Корб ТА, Алешина ОО, Щукина ЕА, Соловьeв АВ, Скворцов РА, Филатова ДА, Ситдиков ДИ, Чеснокова АО, Морозов СП, Гомболевский ВА. Волюметрия эпикардиальной жировой ткани: сравнение полуавтоматического измерения и алгоритма машинного обучения. Кардиология. 2020;60(9):46–54. doi: 10.18087/cardio.2020.9.n1111.

14. Морозов СП, Кузьмина ЕС, Ветшева НН, Гомболевский ВА, Лантух ЗА, Полищук НС, Лайпан АШ, Ермолаев СО, Панина ЕВ, Блохин ИА. Московский скрининг: скрининг рака легкого с помощью низкодозовой компьютерной томографии. Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2019;27(S):630–636. doi: 10.32687/0869-866X-2019-27-si1-630-636.

15. Goeller M, Achenbach S, Marwan M, Doris MK, Cadet S, Commandeur F, Chen X, Slomka PJ, Gransar H, Cao JJ, Wong ND, Albrecht MH, Rozanski A, Tamarappoo BK, Berman DS, Dey D. Epicardial adipose tissue density and volume are related to subclinical atherosclerosis, inflammation and major adverse cardiac events in asymptomatic subjects. J Cardiovasc Comput Tomogr. 2018;12(1):67–73. doi: 10.1016/j.jcct.2017.11.007.

16. Гомболевский ВА, Блохин ИА, Лайпан АШ, Ермолаев СО, Панина ЕВ, Чернина ВЮ, Николаев АЕ, Морозов СП. Методические рекомендации по скринингу рака легкого. Серия «Лучшие практики лучевой и инструментальной диагностики». Вып. 56. М.: ГБУЗ «НПКЦ ДиТ ДЗМ»; 2020. 53 с.

17. Mahabadi AA, Massaro JM, Rosito GA, Levy D, Murabito JM, Wolf PA, O'Donnell CJ, Fox CS, Hoffmann U. Association of pericardial fat, intrathoracic fat, and visceral abdominal fat with cardiovascular disease burden: the Framingham Heart Study. Eur Heart J. 2009;30(7): 850–856. doi: 10.1093/eurheartj/ehn573.

18. Thanassoulis G, Massaro JM, Hoffmann U, Mahabadi AA, Vasan RS, O'Donnell CJ, Fox CS. Prevalence, distribution, and risk factor correlates of high pericardial and intrathoracic fat depots in the Framingham heart study. Circ Cardiovasc Imaging. 2010;3(5):559–566. doi: 10.1161/CIRCIMAGING.110.956706.

19. Alexopoulos N, McLean DS, Janik M, Arepalli CD, Stillman AE, Raggi P. Epicardial adipose tissue and coronary artery plaque characteristics. Atherosclerosis. 2010;210(1):150–154. doi: 10.1016/j.atherosclerosis.2009.11.020.

20. Ueno K, Anzai T, Jinzaki M, Yamada M, Jo Y, Maekawa Y, Kawamura A, Yoshikawa T, Tanami Y, Sato K, Kuribayashi S, Ogawa S. Increased epicardial fat volume quantified by 64-multidetector computed tomography is associated with coronary atherosclerosis and totally occlusive lesions. Circ J. 2009;73(10): 1927–1933. doi: 10.1253/circj.cj-09-0266.

21. Yoshizumi T, Nakamura T, Yamane M, Islam AH, Menju M, Yamasaki K, Arai T, Kotani K, Funahashi T, Yamashita S, Matsuzawa Y. Abdominal fat: standardized technique for measurement at CT. Radiology. 1999;211(1):283–286. doi: 10.1148/radiology.211.1.r99ap15283.

22. Ding J, Hsu FC, Harris TB, Liu Y, Kritchevsky SB, Szklo M, Ouyang P, Espeland MA, Lohman KK, Criqui MH, Allison M, Bluemke DA, Carr JJ. The association of pericardial fat with incident coronary heart disease: the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis (MESA). Am J Clin Nutr. 2009;90(3):499–504. doi: 10.3945/ajcn.2008.27358.

23. Marwan M, Koenig S, Schreiber K, Ammon F, Goeller M, Bittner D, Achenbach S, Hell MM. Quantification of epicardial adipose tissue by cardiac CT: Influence of acquisition parameters and contrast enhancement. Eur J Radiol. 2019;121:108732. doi: 10.1016/j.ejrad.2019.108732.

24. Fei X, Du X, Li P, Liao J, Shen Y, Li K. Effect of dose-reduced scan protocols on cardiac coronary image quality with 64-row MDCT: a cardiac phantom study. Eur J Radiol. 2008;67(1): 85–91. doi: 10.1016/j.ejrad.2007.07.008.

25. Horiguchi J, Kiguchi M, Fujioka C, Shen Y, Arie R, Sunasaka K, Ito K. Radiation dose, image quality, stenosis measurement, and CT densitometry using ECG-triggered coronary 64-MDCT angiography: a phantom study. AJR Am J Roentgenol. 2008;190(2):315–320. doi: 10.2214/AJR.07.2191.

26. Groves DW, Acharya T, Steveson C, Schuzer JL, Rollison SF, Nelson EA, Sirajuddin A, Sathya B, Bronson K, Shanbhag SM, Chen MY. Performance of single-energy metal artifact reduction in cardiac computed tomography: A clinical and phantom study. J Cardiovasc Comput Tomogr. 2020;14(6):510–515. doi: 10.1016/j.jcct.2020.04.005.

27. Kauczor HU, Baird AM, Blum TG, Bonomo L, Bostantzoglou C, Burghuber O, Čepická B, Comanescu A, Couraud S, Devaraj A, Jespersen V, Morozov S, Agmon IN, Peled N, Powell P, Prosch H, Ravara S, Rawlinson J, Revel MP, Silva M, Snoeckx A, van Ginneken B, van Meerbeeck JP, Vardavas C, von Stackelberg O, Gaga M; European Society of Radiology (ESR) and the European Respiratory Society (ERS). ESR/ERS statement paper on lung cancer screening. Eur Radiol. 2020;30(6):3277–3294. doi: 10.1007/s00330-020-06727-7.

28. Wielpütz MO, Lederlin M, Wroblewski J, Dinkel J, Eichinger M, Biederer J, Kauczor HU, Puderbach M. CT volumetry of artificial pulmonary nodules using an ex vivo lung phantom: influence of exposure parameters and iterative reconstruction on reproducibility. Eur J Radiol. 2013;82(9):1577–1583. doi: 10.1016/j.ejrad.2013.04.035.

29. Dey D, Suzuki Y, Suzuki S, Ohba M, Slomka PJ, Polk D, Shaw LJ, Berman DS. Automated quantitation of pericardiac fat from noncontrast CT. Invest Radiol. 2008;43(2):145–153. doi: 10.1097/RLI.0b013e31815a054a.

30. Marano R, Rovere G, Savino G, Flammia FC, Carafa MRP, Steri L, Merlino B, Natale L. CCTA in the diagnosis of coronary artery disease. Radiol Med. 2020;125(11):1102–1113. doi: 10.1007/s11547-020-01283-y.

31. Oda S, Utsunomiya D, Funama Y, Yuki H, Kidoh M, Nakaura T, Takaoka H, Matsumura M, Katahira K, Noda K, Oshima S, Tokuyasu S, Yamashita Y. Effect of iterative reconstruction on variability and reproducibility of epicardial fat volume quantification by cardiac CT. J Cardiovasc Comput Tomogr. 2016;10(2):150–155. doi: 10.1016/j.jcct.2015.10.006.

32. Bucher AM, Joseph Schoepf U, Krazinski AW, Silverman J, Spearman JV, De Cecco CN, Meinel FG, Vogl TJ, Geyer LL. Influence of technical parameters on epicardial fat volume quantification at cardiac CT. Eur J Radiol. 2015;84(6): 1062–1067. doi: 10.1016/j.ejrad.2015.03.018.


Дополнительные файлы

1. Fig. 1. Study design
Тема
Тип Прочее
Посмотреть (298KB)    
Метаданные
2. Fig. 2. Photo of two pieces of adipose tissue placed into the Multipurpose Chest Phantom N1 “LUNGMAN”
Тема
Тип Прочее
Посмотреть (98KB)    
Метаданные
3. Fig. 3. А, photo of the heart phantom covered by adipose tissue, compared to the native pork heart; B, photo of the heart phantom covered by adipose tissue and placed into the Multipurpose Chest Phantom N1 “LUNGMAN”
Тема
Тип Прочее
Посмотреть (172KB)    
Метаданные
4. Fig. 4. Photo of the heart phantom surrounded by adipose tissue and three catheters with calcium in their lumen
Тема
Тип Прочее
Посмотреть (137KB)    
Метаданные
5. Fig. 5. Scheme of the designed dynamic heart phantom covered by adipose tissue
Тема
Тип Прочее
Посмотреть (143KB)    
Метаданные
6. Fig. 6. Axial cross-section of the chest phantom with beating heart, computed tomography (CT) protocols and low dose computed tomography (LDCT) protocols. Adipose tissue covering the heart is shown in green. А, CT of the beating heart inside the chest phantom, body mass index (BMI) 23; B, LDCT of the beating heart inside the chest phantom, BMI 23; C, CT of the beating heart inside the chest phantom, BMI 29; D, LDCT of the beating heart inside the chest phantom, BMI 29
Тема
Тип Прочее
Посмотреть (225KB)    
Метаданные
7. Fig. 7. Axial cross-section of the chest phantom with the beating heart with adipose tissue and calcium, low dose computed tomography (LDCT). Inside the yellow contours, there is the epicardial adipose tissue phantom; white arrows point to the coronary calcium phantoms
Тема
Тип Прочее
Посмотреть (148KB)    
Метаданные
8. Table 1. Assessment of CT-based and LDCT-based adipose tissue volumetric error compared to the reference volume value (150 mL)
Тема
Тип Прочее
Посмотреть (209KB)    
Метаданные
9. Table 2. Tabulated summary of the stage II experiments with measurements of mean volumetric error values
Тема
Тип Прочее
Посмотреть (174KB)    
Метаданные

Для цитирования:


Чернина В.Ю., Кульберг Н.С., Алешина О.О., Корб Т.А., Блохин И.А., Морозов С.П., Гомболевский В.А. Волюметрия эпикардиального жира по данным низкодозной компьютерной томографии органов грудной клетки: исследование с разработанным фантомом сокращающегося сердца. Альманах клинической медицины. 2021;49(1):61-71. https://doi.org/10.18786/2072-0505-2021-49-006

For citation:


Chernina V.Yu., Kulberg N.S., Aleshina O.O., Korb T.A., Blokhin I.A., Morozov S.P., Gombolevskiy V.A. Cardiac visceral fat volume estimation from low-dose chest computed tomography: a study with a designed beating heart phantom. Almanac of Clinical Medicine. 2021;49(1):61-71. (In Russ.) https://doi.org/10.18786/2072-0505-2021-49-006

Просмотров: 127


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


ISSN 2072-0505 (Print)
ISSN 2587-9294 (Online)