Цель исследования: определить ультразвуковые признаки тяжелого течения и критерии прогнозирования рецидива энтероколита, вызванного Clostridioides difficile (Cl. difficile), а также возможности разграничения клинически незначимой антибиотик-ассоциированной диареи от ее варианта с клостридиальной инфекцией. Поставленная цель предполагала изучение пациентов с COVID-19 и без такового.

Материал и методы. Сплошная случайная выборка состояла из 253 больных с антибиотик-ассоциированной диареей. Использовались стандартные, рекомендованные международными и российскими соглашениями методы ультразвукового исследования (УЗИ) кишечной стенки, а также диагностики инфекции SARS-CoV-2 и Cl. difficile.

Результаты. Установлено, что при антибиотик-ассоциированной диарее распространенное утолщение кишечной стенки величиной более 3,2 мм по данным УЗИ наблюдается при энтероколите, вызванном Cl. difficile. При диарее у пациентов с COVID-19 обнаружение кишечной стенки толщиной более 4,0 мм указывает на наличие псевдомембранозного колита при исключении патологии кишечника ишемического генеза. Тяжелое течение клостридиального энтероколита при эхографии характеризуется распространенным увеличением толщины толстокишечной стенки с максимальным значением более 7,2 мм. Кроме того, возможны дополнительные ультразвуковые признаки тяжелого течения энтероколита, вызванного Cl. difficile: наличие паракольной свободной жидкости и/или асцитической жидкости в различных областях брюшной полости; повышение эхогенности прилегающей к воспаленной кишке жировой ткани (сальника) и “увеличение” ее объема; нарушение стратификации стенки толстой кишки; утолщение стенки тонкой кишки более 3,0 мм; парез толстой кишки; токсический мегаколон. Сохранение у пациентов с энтероколитом, вызванным Cl. difficile, утолщения кишечной стенки более 6,0 мм по результатам УЗИ после проведения стандартного курса лечения с достижением клинического целевого результата (отсутствие диареи, нормализация температуры тела и лабораторных показателей) является предиктором рецидива заболевания. При сочетании энтероколита, вызванного Cl. difficile, с COVID-19 можно использовать вышеописанные ультразвуковые диагностические критерии псевдомембранозного колита при установлении его тяжелого течения и высокой вероятности рецидива.

Заключение. Использование УЗИ кишечной стенки и окружающих структур позволяет детализировать диагностику энтероколита, вызванного Cl. difficile.

В области детской травмы вопрос оптимального подхода к диагностике объема гемоперитонеума и расчета кровопотери при повреждениях органов брюшной полости имеет важную клиническую значимость.

Цель исследования: разработать способ ультразвуковой диагностики для точного определения объема свободной жидкости в брюшной полости и изучить его информативность у детей с гемоперитонеумом.

Материал и методы. Для расчета объема свободной жидкости при эхосонографии проведен эксперимент на кадаверном материале (10 пострадавших). Для моделирования гидроперитонеума в эпигастральной области устанавливали дренаж, через который порционно вводился изотонический раствор. В дальнейшем проводились УЗИ и расчет поправочных коэффициентов. Оценка информативности метода ультразвуковой диагностики выполнена на основании результатов одномоментного анализа 47 историй болезни пациентов с разрывом селезенки и гемоперитонеумом, находившихся на лечении в период с января 1997 г. по сентябрь 2009 г.

Результаты. В эксперименте на кадаверном материале при сравнении между истинным объемом и полученным объемом по данным эхосонографии выявлена значимая (p = 0,008) разница 400 (100; 600) мл и 139 (21; 355) мл соответственно. Для оптимизации подсчета объема свободной жидкости по данным УЗИ были рассчитаны поправочные коэффициенты, которые составили 2,36 при малом гидроперитонеуме (до 11 мл/кг), 1,37 при умеренном (11–22 мл/кг) и 1,04 при большом (более 22 мл/кг). В клинической группе проведена оценка информативности эхосонографии с использованием полученных коэффициентов и площади поверхности тела. Выявлено, что полученная формула обладает высокими диагностическими тестами (чувствительность 93–100%; специфичность 88,2–97,7%) для истинного расчета объема гемоперитонеума у детей.

Заключение. У детей при выполнении абдоминальной эхосонографии с использованием поправочных коэффициентов можно с высокой точностью рассчитать истинный объем излившейся крови, что необходимо для оценки кровопотери. Полученные результаты позволяют внести вклад в оптимизацию диагностических процедур и улучшить наше понимание в оценке точного объема гемоперитонеума в контексте повреждений органов брюшной полости.

Инфекция SARS-CoV-2 продолжает циркулировать среди населения и играть роль иммунологического триггера. Полисерозит, описанный как маркер иммуновоспалительных заболеваний, сегодня привлекает внимание у пациентов, перенесших COVID-19, даже вне контекста респираторной инфекции.

Цель исслдования: изучение встречаемости выпота в полость перикарда и плевры по данным КТ легких у пациентов с острой пневмонией COVID-19 умеренной и тяжелой степени и сопоставление находок с показателями смертности.

Материал и методы. Ретроспективно проанализирована встречаемость экссудации >5 мм по данным КТ грудной клетки, выполненной при поступлении в ковидный стационар, пациентов c острой пневмонией из базы данных периода с 01.02–30.04.2020 и 2022 гг. Критерии невключения: наличие предшествовавшего перикардита или плеврита, гидроперикарда, гидроторакса, ХСН с ФК по NYHA ≥ III, иммуновоспалительного заболевания.

Результаты. За 3 изучаемых месяца 2020 и 2022 гг. было включено 390 случаев, из которых 58 закончились летальным исходом. Видимый при КТ легких выпот в полость плевры в группе выживших регистрировался у 15%, в группе умерших – у 50% пациентов (OR 3,9; 95%CI 2,5–6,2), выпот в перикардиальную полость – 12 и 57% соответственно (OR 5,6; 95%CI 3,6–8,9). Максимальная толщина выпота также была вдвое больше во второй группе: 13 vs 29 мм в полости плевры, 6 vs 11 мм в полости перикарда. При сравнении частоты встречаемости вовлечения серозных оболочек по годам в 2020 г. выпот в плевральную полость регистрировался у 16%, в 2022 г. –у 22%, в перикардиальную полость в 2020 г. – у 14%, в 2022 г. – у 20% соответственно. При этом группы оказались сопоставимы по возрасту: Ме 59 [95%CI: 49 до 86] лет в 2020 г. и 60 [95%CI: 49 до 87] лет в 2022 г. (р = 0,6), а также по тяжести пневмонии по КТ: 1,65 ± 0,2 vs 1,55 ± 0,2 (р = 0,2) соответственно.

Заключение. 1/5 стационарных пациентов с COVID-19- пневмонией имеют небольшой выпот в серозные полости грудной клетки. Наличие экссудации в плевральную или перикардиальную полость ассоциируется с 4- и 6-кратным увеличением риска смерти таких пациентов. Встречаемость выпота в серозные полости > 5 мм увеличилась в 1,5 раза за 3 года, что может свидетельствовать о сенсибилизации населения.

Цель исследования: изучить характерные КТ- и МРТ-признаки фосфатурических мезенхимальных опухолей.

Материал и методы. Проанализированы КТ- и МРТ-изображения 13 пациентов с фосфатурическими мезенхимальными опухолями. Оценивался размер, локализация, форма, контуры, структура образования, накопление контрастного препарата, взаиморасположение относительно кортикального слоя, размер лимфатических узлов.

Результаты. Выявлено 8 опухолей костей (размер в среднем 23 ± 9,6 мм) и 5 – мягких тканей (36,2 ± 47,5 мм).

У пациентов с опухолями мягких тканей преобладала овальная форма. Контуры у всех опухолей были ровные, опухоли прилежали к кортикальному слою кости по данным КТ в 75% случаев. По данным МРТ во всех случаях опухоли прилежали к кортикальному слою кости. В половине случаев в структуре опухоли определялись обызвествления. Структура опухолей по данным КТ была однородная, в то время как по данным МРТ в половине наблюдений визуализировались перегородки. При контрастном усилении при КТ и МРТ опухоли мягких тканей интенсивно накапливали контрастный препарат.

У пациентов с внутрикостным расположением опухоли было преобладание округлой формы. В одном наблюдении была выявлена большая опухоль крестца размером около 40 мм, пролабирующая в позвоночный канал. Опухоли были преимущественно остеолитические со склерозированными контурами и были расположены субкортикально. В структуре определялся остеоидный или хондроидный матрикс в виде обызвествлений и кальцинатов. По данным КТ в 3 случаях опухоли интенсивно накапливали контрастный препарат, в 3 случаях не накапливали контрастный препарат и в 1 наблюдении отмечалось слабое накопление контрастного препарата. При МРТ все образования интенсивно накапливали контрастный препарат.

Заключение. Фосфатурическая мезенхимальная опухоль может встречаться в костях и мягких тканях. КТ и МРТ позволяют их выявить и определить границы хирургической резекции, однако должны использоваться как методы второй линии диагностики после радиоизотопных методов. Использование нового диагностического признака – прилежание образований костей и мягкий тканей к кортикальному слою и заострение внимания врачами-рентгенологами на данной зоне позволит снизить риск “пропустить” опухоль.

В настоящее время идет активное внедрение искусственного интеллекта (ИИ), а также систем поддержки принятия врачебных решений (СППВР) в здравоохранение. Лучевая диагностика занимает лидирующие позиции по использованию подобных технологий. В представленной работе описан метод оценки эффективности работы СППВР, в том числе программного обеспечения (ПО) на основе технологий искусственного интеллекта (ПО на основе ТИИ), подходящий любой медицинской организации, перед которой стоит задача оценки применимости подобного ПО.

Цель исследования: наглядно продемонстрировать применение веб-инструмента для ROC-анализа для оценки результатов работы СППВР на примере цифровых маммографических изображений.

Материал и методы. Был использован ретроспективный набор данных маммографических исследований с результатами отчета калибровочного тестирования при смене версионности одного из сервисов ИИ, участника Московского эксперимента по использованию инновационных технологий в области компьютерного зрения для анализа медицинских изображений и дальнейшего применения этих технологий в системе здравоохранения. Версии ИИ-сервиса от 15.02.2023 и 30.05.2023. Объем выборки – 100 исследований. В данной публикации для оценки результатов работы ИИ-сервиса использован ROC-анализ, который был реализован с помощью веб-инструмента для ROC-анализа.

Результаты. Продемонстрирована работа веб-инструмента для ROC-анализа на примере оценки результатов работы ПО на основе ТИИ для обработки цифровых маммографических изображений.

Заключение. Благодаря использованию представленного веб-инструмента для ROC анализа при необходимости может быть реализована проверка любой СППВР, в том числе ПО на основе ТИИ, а также оценка его производительности без применения дополнительных инструментов.

Диабетическая полинейропатия относится к часто встречаемым осложнениям сахарного диабета. Характеризуется поражением периферических нервов с изменениями перфузии и внутриневрального давления. Поиск новых диагностических инструментов является актуальной задачей.

Цель исследования: оценка перфузии и внутриневрального давления седалищных нервов у подростков с сахарным диабетом 1 типа с использованием мультимодального подхода (УЗИ, МРТ).

Материал и методы. Пациенты с сахарным диабетом 1 типа в возрасте 13–17 лет (n = 50). Всем пациентам дважды в динамике было выполнено ультразвуковое исследование периферических нервов нижних конечностей с использованием серошкального режима, допплерографии, эластографии сдвиговой волной. МРТ седалищного нерва проведено пациентам (n = 20) с использованием методов диффузионно-тензорной трактографии и перфузионного метода один раз.

Выводы. Мультимодальный подход (УЗИ, МРТ) позволяет охарактеризовать перфузию и внутриневральное давление седалищных нервов у подростков с сахарным диабетом 1 типа. Усиление МР-перфузии седалищных нервов сопровождается повышением ультразвуковой жесткости, коэффициента ультразвуковой оценки периферических нервов у подростков с сахарным диабетом 1 типа.

Слияние искусственного интеллекта с медицинской визуализацией является, несомненно, прогрессивным новаторским процессом в современном развитии отечественного здравоохранении, позволяющим обеспечивать беспрецедентную точность и эффективность при диагностике и планировании специального лечения различных заболеваний, в том числе и злокачественных опухолей.

При этом подходы искусственного интеллекта, особенно в области клинического применения радиотерапевтических методик, распространяются все шире и переходят из сферы специализированных исследований в сферу уже принятой традиционной клинической практики.

Цель исследования: проанализировать подходы искусственного интеллекта в области клинического применения радиотерапевтических методик противоопухолевого лечения злокачественных опухолей.

Заключение. Дальнейшее развитие искусственного интеллекта предусматривает обеспечение вариантов профилактики, диагностики и лечения онкологических больных на фоне постоянного повышения точности в их реализации, в том числе и содействие в оптимизации радиотерапевтического лечения злокачественных новообразований.

Цель исследования: продемонстрировать сложности оценки местной распространенности протоковой аденокарциномы поджелудочной железы с помощью компьютерной томографии после проведения неоадъювантного химиотерапевтического лечения на примере серии клинических наблюдений.

Материал и методы. Проведен поиск научных публикаций и клинических рекомендаций в информационно-аналитической системе PubMed с использованием ключевых слов “pancreatic ductal adenocarcinoma”, “resectable and borderline resectable”, “locally advanced cancer”, “neoadjuvant therapy response”, “post-chemotherapy computed tomography”, “radiomics” за последние 10 лет.

Результаты. Из найденных 30 источников для обзора отобрано 23.

Заключение. Компьютерная томография остается основным методом оценки местной распространенности протоковой аденокарциномы поджелудочной железы, однако, в ряде случаев не позволяет дифференцировать опухолевые, фиброзные и воспалительные изменения после неоадъювантного химиотерапевтического лечения.

Рак легких является одним из самых распространенных онкологических заболеваний. Для морфологической верификации опухоли используются бронхоскопия и трансторакальная биопсия легких под контролем компьютерной томографии (КТ). Обе эти технологии являются инвазивными с определенными рисками и высокими затратами. Точность морфологически верифицированного диагноза рака легкого в России достигает в среднем 88,2%. От гистологического типа рака легких зависят тактика лечения, характер течения и прогноз заболевания. “Золотым стандартом” диагностики рака легких является КТ органов грудной клетки. Развивающимся направлением обработки КТ-изображений является радиомика – математический анализ данных лучевых методов исследований, позволяющий выявлять особенности текстуры ткани на уровне, недоступном глазу врача-рентгенолога. Применение методов радиомики может способствовать определению гистологического типа рака легкого еще на этапе диагностического поиска.

Цель исследования: разработка метода определения наиболее распространенных гистологических типов рака легких на основе текстурного анализа КТ-изображений органов грудной клетки.

Материал и методы. В исследование были включены данные 200 пациентов, проходивших лечение в РНЦРР с гистологически подтвержденным раком легкого, из них 100 пациентов с мелкоклеточным раком легкого, 100 пациентов с немелкоклеточным раком легкого (50 из них с аденокарциномой и 50 – с плоскоклеточным раком легкого). Для каждого образования было рассчитано 107 радиомических показателей. Построение моделей машинного обучения производилось на языке программирования Python 3.10 c использованием специализированных библиотек. Для выбора наиболее эффективных моделей использовались стандартные метрики машинного обучения: precision, recall, accuracy, f1-мера и площадь под характеристической кривой (ROC-AUC).

Результаты. Разработаны различные модели машинного обучения, наилучшими метриками обладали градиентный бустинг для дифференцировки немелкоклеточного рака легкого и мелкоклеточного рака легкого c площадью под ROC-кривой 0,973 и случайный лес на основе трех деревьев для дифференцировки аденокарциномы и плоскоклеточного рака легкого c площадью под ROC-кривой 0,833.

Заключение. Разработанные нами модели классификации обладают высокими метриками диагностической точности, что позволяет говорить о применимости показателей радиомики для дифференцировки различных типов рака легкого на этапе диагностического поиска, а также в ситуациях с невозможностью получения материала для гистологического исследования.