CC BY
10это обусловлено фиброзно-кистозной болезнью, пролиферативные формы которой являются облигатным предраком [7].
В результате были предприняты многочисленные попытки дополнения маммографического скрининга РМЖ другими методами с целью повышения его чувствительности. В частности, было показано, что использование цифровой маммографии погранично повышает чувствительность скрининга РМЖ по сравнению с пленочной технологией при плотной паренхиме МЖ (83,6% против 68,1%, p = 0,051) и обеспечивает практически идентичные значения чувствительности при жировой паренхиме (83,6% против 85,7%) [8]. Однако в недавнем исследовании N. K. Stout et al. с использованием модели было сделано предположение о том, что, учитывая лишь пограничные результаты оценки достоверности различия чувствительности, высокую стоимость оборудования и повышение частоты ложноположительных результатов, массовое использование данного метода может быть экономически неэффективным [9].
Также отмечалось, что применение цифрового томосинтеза повышает частоту выявления РМЖ по сравнению с цифровой маммографией с ~79% до ~90% (при отсутствии данных о достоверности различия) и инкремент повышения частоты выявления РМЖ 2,5-2,8 на 1000 независимо от степени плотности паренхимы [10]. Однако в настоящее время неясно, позволяет ли повышение данного показателя нивелировать снижение чувствительности маммографии при плотной паренхиме МЖ, что не дает возможности рекомендовать данную методику для рутинного применения [11].
Исследований по эффективности добавления магнитно-резонансной томографии (МРТ) к маммографии не проводилось. Однако, по данным большого количества крупных проспективных исследований, чувствительность МРТ превосходит таковую маммографии (инкремент повышения частоты выявления РМЖ 8-38 на 1000 по сравнению с 3-6 на 1000 - для маммографии), хотя частота повторных вызовов пациенток после МРТ для дальнейшего обследования при этом в 4 раза выше, нежели при маммографии [12]. Кроме того, в одном исследовании была показана более высокая частота выявления РМЖ при более низких значениях частоты ложноположительных заключений при комбинировании маммографии и МРТ по сравнению с комбинированием маммографии и УЗИ у пациенток с высоким риском РМЖ [13]. Однако высокая стоимость оборудования, необходимость использования контрастных препаратов и другие общеизвестные ограничения не позволяют рекомендовать данный подход для
массового использования у пациенток с низким и промежуточным риском РМЖ, даже имеющих плотную паренхиму.
Первые попытки дополнения маммографии ультразвуковым исследованием МЖ были предприняты достаточно давно, и показана целесообразность данного подхода [14]. Позднее, по мере совершенствования технологий УЗИ, были проведены крупные исследования, согласно которым инкремент повышения частоты выявления РМЖ в данной ситуации составляет 2,2-14,2 (медиана 5,2) на 1000. Большинство таких опухолей были менее 1 см, являлись инвазивными и не ассоциировались с поражением регионарных лимфоузлов [15]. Также была продемонстрирована простота внедрения такого подхода в условиях популяционного скрининга при низком или среднем риске РМЖ и плотной паренхиме, однако ограничениями являются сравнительно высокая частота ложноположительных результатов, требующих дополнительного обследования и биопсии (изменения, соответствующие категориям BI-RADS 3-5, были выявлены у ~25% женщин), операторозависимость и длительность исследования (не менее 10 мин) [11]. Для решения последней проблемы в настоящее время разрабатываются системы автоматического УЗИ МЖ. В связи с этим представляют интерес любые технологии, повышающие специфичность данного метода.
Целью настоящего исследования являлась разработка неинвазивного метода дифференциальной диагностики атипичных кистозных и солидных образований МЖ по результатам УЗИ.
Материал и методы
Цветовое картирование серой шкалы. Учитывая тот факт, что человеческий глаз не различает весь спектр серой шкалы стандартного УЗ-изо-бражения (0-255 градаций) [16], нами, по аналогии с «окнами» при компьютерной томографии, была предпринята попытка создания плавающего цветового картирования серой шкалы (ЦКСШ), с тем чтобы близкие оттенки серого различались визуально более отчетливо. Для этого диапазон значений серой шкалы всех пикселов, расположенных в образовании, разделялся на четыре субдиапазона, которые последовательно заменялись на красный (самые яркие пикселы), зеленый, синий и черный (самые темные пикселы) моноцвета соответственно (см. цветовую шкалу на рис. 1, б). Данный принцип был реализован нами при разработке программного пакета CystChecker 1.0, предназначенного для дифференциальной диагностики кистозных и солидных образований МЖ.
Рис. 1. Цветовое картирование серой шкалы:
а - типичная киста; б - характерный для типичной кисты результат цветового картирования: отмечается последовательное распределение цветов (красный - зеленый - синий - черный) по направлению к центру образования. Mean - 31,3%, Max - 50,0%. Внизу - шкала цветового картирования
Рис. 2. Киста с папиллярным утолщением стенки (стрелки; гистологически - цистопапиллома):
а - изображение в режиме «серой шкалы»; б - изображение при цветовом картировании. Отмечается типичная картина кисты с последовательным распределением цветов. Mean - 6,5%, Max - 21,5%. Дополнительной диагностической информации о пристеночном компоненте получено не было
Рис. 3. Киста с воспалением:
а - УЗИ в режиме «серой шкалы»; б - цветовое картирование серой шкалы (отмечается последовательное распределение цветов). Mean - 25,0%, Max - 25,0%
Рис 4. Сравнительная характеристика картины ЦКСШ мелкой кисты с воспалительными изменениями и раннего протоко-вого рака:
а - киста, изображение в режиме «серой шкалы»; б - киста, изображение в режиме ЦКСШ: несмотря на менее правильное распределение цветов, пикселы красного и зеленого цветов сконцентрированы преимущественно на периферии образования; Mean - 8,0%, Max - 8,7%; в - рак, изображение в режиме «серой шкалы»; г - рак, изображение в режиме ЦКСШ: по сравнению с кистой цветные пикселы распределены в образовании более равномерно; Mean - 0%, Max - 0%
Рис 5. Фиброаденома:
а - изображение в режиме «серой шкалы»; б - изображение в режиме ЦКСШ; отмечается равномерное распределение цветных пикселов в образовании. Mean - 0%, Max - 0%
Рис. 6. Солидное гипоэхогеное образование без акустической тени (медуллярный рак):
а - изображение в режиме «серой шкалы»; б - изображение в режиме ЦКСШ; отмечается хаотичное распределение цветных пикселов в образовании, без какой-либо четкой зависимости. Mean - 0%, Max - 0%
Рис. 7. Солидное гипоэхогенное образование с выраженной акустической тенью, обусловленной десмопластической реакцией (протоковый рак):
а - изображение в режиме «серой шкалы»; б - изображение в режиме ЦКСШ; отмечается хаотичное распределение цветных пикселов в образовании, без какой-либо четкой зависимости. Mean - 0%, Max - 0%
Рис. 8. Солидное гипоэхогенное образование (метастаз рака молочной железы в интрамаммарный лимфоузел): а - изображение в режиме «серой шкалы»; б - изображение в режиме ЦКСШ; отмечается хаотичное распределение цветных пикселов в образовании, без какой-либо четкой зависимости. Mean - 0%, Max - 0%
Рис. 9. Солидное гипоэхогенное образование (инволютивная фиброаденома):
а - изображение в режиме «серой шкалы»; б - изображение в режиме ЦКСШ; отмечается хаотичное распределение цветных пикселов в образовании, без какой-либо четкой зависимости. Mean - 0%, Max - 0%
Рис. 10. Солидное гипоэхогенное образование (метастаз меланомы в МЖ):
а - изображение в режиме «серой шкалы»; б - изображение в режиме ЦКСШ; отмечается хаотичное распределение цветных пикселов в образовании, без какой-либо четкой зависимости. Mean - 0%, Max - 0%
Основным преимуществом данного подхода являлось упрощение визуальной оценки изображения, когда близкие по яркости пикселы кодировались разными контрастными цветами. Однако следует отметить, что при этом одним цветом кодировался целый субдиапазон значений серой шкалы, ширина которого была непостоянной и определялась размахом вариации значений яркости пикселов самого образования, что в той или иной степени искажало изображение. Особенно актуально это было при анализе образований малого размера, поскольку количество пикселов в них было небольшим. В результате по мере совершенствования методики с целью повышения точности оценки был также разработан вариант количественного анализа результатов ЦКСШ посредством математической обработки полученного изображения.
Математическая обработка. Автоматическое построение контура образования осуществлялось с помощью сигмоидного фильтра (преду-
смотрено также выделение контура образования пользователем вручную). Порог для сигмоидного фильтра рассчитывался динамически с использованием эмпирической функции распределения отсчетов яркости изображения и при необходимости корректировался в соответствии со средней яркостью точек изображения, имеющих наибольший градиент яркости. Затем заключенный в выделенный контур объект относили к одной из групп образований (кистозное или солидное) по его статистическим характеристикам распределения яркости. Всего было протестировано более 70 статистических параметров, полученных как по отсчетам яркости пикселов, так и по отсчетам параметров градиентов, построенных в каждом пикселе, а также по отсчетам гистограмм распределения параметров. Кроме того, анализировались полиномиальные модели параметров. По результатам были выбраны параметры с наибольшей вероятностью правильного обнаружения и наименьшей корреляцией с другими
параметрами (энтропия, коэффициенты линейной и полиномиальной регрессии, квантили различного порядка, средний модуль градиента яркости и др.). Порог для каждого критерия определялся по обучающим выборкам. В настоящее время система выводит два результата математической постобработки изображения: максимальное (Max) и среднее (Mean) - по всем отобранным параметрам процентное превышение порога. В результате значения, равные нулю, соответствуют солидным, а превышающие 0 - кистозным образованиям [17].
Для тестирования разработанного нами программного пакета использовали набор из 217 ультразвуковых изображений 107 кистоз-ных (включая 53 атипичных, которые с трудом подвергались дифференциальной диагностике стандартными методами) и 110 солидных образований (как доброкачественных, так и злокачественных), полученных на системах Medison SA8000SE, Siemens X150, Esaote MyLab C. Все образования были верифицированы цито- и/или гистологически.
В связи с тем, что результаты ЦКСШ определяются распределением яркости отдельных пикселов изображения, все образования для проведения анализа были разделены на группы в зависимости от гистологической принадлежности и эхогенности.
Визуальная оценка производилась путем анализа изображений в «серой шкале», а также в режимах цветовой/энергетической допплерографии и эластографии специалистами, имевшими опыт выполнения УЗИ МЖ в условиях специализированного онкологического учреждения не менее 3 лет. Затем выполнялся экспорт изображений на внешний компьютер с последующими ЦКСШ и математической обработкой.
Результаты
Простые кисты имели место у 107 (49,3%) пациенток и не вызывали сомнений при исследовании в режиме «серой шкалы», в связи с чем дополнительные стандартные УЗ-режимы практически не использовались. При дополнении режима «серой шкалы» предложенной методикой была показана высокая степень согласованности результатов, и специфичность в обоих случаях составила 100%. При этом типичная картина кисты при ЦКСШ соответствовала последовательному распределению цветов, начиная с периферии образования, с преимущественным расположением красного и зеленого цветов по периферии, а синего и черного - в центре образования («тихий омут») (рис. 1).
Атипичные кисты. Кисты с анэхогенным содержимым и утолщенной стенкой (перегородками). Такие кисты были зафиксированы у 16 (7,4%) пациенток. В данной ситуации использование методики ЦКСШ не позволило получить дополнительную диагностическую информацию, поскольку цветовому картированию подвергается именно содержимое образования, где возникала типичная картина кисты (рис. 2). Избирательного картирования более эхогенно-го пристеночного компонента при этом не проводилось, в итоге данные образования все равно требовали биопсии. На эту категорию кист пришлись все три ошибки дифференциальной диагностики, допущенные при анализе атипичных кистозных образований.
Кисты с эхогенным содержимым. Такие кисты отмечались у 37 (17,1%) пациенток и являлись, пожалуй, наиболее трудными для дифференциальной диагностики. При эластографии в данной ситуации типичны низкие и средние показатели плотности (в зависимости от степени вязкости содержимого), при допплеровском картировании сигналы кровотока не выявляются либо могут отмечаться артефакты, обусловленные медленным движением взвешенных мелких частиц. Все это часто не позволяет уверенно дифференцировать данные образования от солидных, побуждая к выполнению биопсии. В общей сложности комплексное использование стандартных УЗ-режимов обеспечило в нашей выборке значение допункционной специфичности 60,4% (32 из 53 образований). В то же время использование предложенной нами качественной методики позволило повысить данный показатель до 88,7% (рис. 3).
Особую сложность представляли такие образования малого размера (до 15 мм), поскольку не всегда было возможно однозначно оценить результат ЦКСШ визуально. Данные образования представляют сложность и для стандартных режимов УЗИ. В связи с этим была разработана и использовалась дополнительная методика количественной оценки, позволившая повысить специфичность до 94,3% (50 из 53 образований, р < 0,05 по сравнению с традиционным УЗИ), преимущественно за счет образований малого размера (рис. 4).
Солидные образования. Изоэхогенные солидные образования. Такие образования (28 пациенток, 12,9%), как правило, соответствовали доброкачественной солидной патологии МЖ (фиброаденома, фибролипома и т. п.). Наряду со стандартными УЗ-признаками доброкачественности данные образования типично демонстрировали хаотично равномерную картину распреде-
ления цветных пикселов при ЦКСШ - «случайная мозаика» (рис. 5).
Гипоэхогенные солидные образования. Спектр таких образований был достаточно широк - от фиброзированных инволютивных фиброаденом до РМЖ, метастазов злокачественных опухолей в МЖ и метастатических и лимфоматозных лимфоузлов. При ЦКСШ для солидных образований не было характерно последовательное цветовое распределение, типичное для кист: цветные пикселы распределялись хаотично, без упорядоченной локализации. Какой-либо зависимости их распределения от наличия или отсутствия акустической тени, гистологической принадлежности также не выявлено (рис. 6-10). Доля таких образований составила 37,8% (82 пациентки) нашей выборки. В целом характеристики распределения цветных пикселов в солидных образованиях(как гипо-, так и изоэхогенных) были сравнимы, а возникавшие при анализе образований малого размера трудности визуальной интерпретации результатов ЦКСШ устранялись путем использования функции математической обработки.
В целом использование разработанной нами методики ЦКСШ с математической обработкой позволило правильно идентифицировать 107 (97,3%) из 110 солидных образований (по сравнению с 96 (87,3%) при традиционном УЗИ). Суммарные значения общей специфичности автоматизированной методики и визуальной оценки составили 98 и 87% соответственно (р = 0,043).
Обсуждение
Кисты весьма часто диагностируются при УЗИ МЖ. Многие из них (имеющие ровный контур, тонкую стенку, анэхогенное содержимое, дисталь-ное псевдоусиление) являются простыми и требуют дополнительных вмешательств только с целью опорожнения при возникновении клинической симптоматики, поскольку точность УЗИ в данной ситуации приближается к 100%. Внедрение в клиническую практику дополнения маммографии ультразвуковым исследованием с целью скрининга РМЖ привело к повышению частоты выявления таких образований.
Сложные (осложненные, атипичные) кисты МЖ диагностируются при УЗИ приблизительно у 5% женщин [18] и могут быть обусловлены попаданием белка в кистозное содержимое (например, при кровотечении, воспалении), физиологическими изменениями (например, сгущением содержимого, когда оно приобретает вид молозива или даже творожистого осадка) и артефактами (данная ситуация обозначается как псевдосложная киста), которые иногда можно устранить достижением оптимальных условий сканирования или совершенствованием аппаратуры. Однако в ряде случаев эти изменения
могут имитировать злокачественные процессы [19]. Вероятно, наибольшей проблемой являются кисты с осадком. В ситуациях, когда этот осадок подвижен или имеется граница раздела жидкость-осадок, данные кисты расцениваются как BI-RADS2 [20]. Однако если осадок является однородным и гипо-эхогенным, часто трудно дифференцировать кисту от солидного образования. В целом частота злокачественного роста при данных образованиях может достигать 23-31% [21, 22]. В связи с этим сложные кисты часто требуют биопсии.
В то же время злокачественные образования МЖ обычно имеют при УЗИ низкую эхогенность. Несмотря на то что их плотность обычно выше таковой атипичных кист (что может быть оценено путем эластографии) и они обычно богато васкуляризи-рованы (что выявляется при допплеровском сканировании), ряд из них также имеет атипичные соответствующие признаки. Например, муцинозный рак, рак с воспалительными изменениями стромы, лимфомы, патологически измененные лимфатические узлы (в том числе интрамаммарные) имеют мягкую консистенцию [23]. Кроме того, малые и высокодифференцированные формы РМЖ часто бедно васкуляризированы и имеют тонкие сосуды, плохо выявляющиеся при допплеровском сканировании. Проблемой часто является и выраженная десмопластическая реакция в случае низкодиффе-ренцированных РМЖ, дающая сильное затухание эхосигнала. В результате отсутствие сигналов кровотока в образовании не позволяет исключить его солидный характер [24]. Также следует вспомнить о допплеровских сигналах, обусловленных движением взвешенных частиц содержимого сложных кист. Все это требует совершенствования методов дифференциальной диагностики кистозных и солидных образований МЖ.
Заключение
С учетом полученных результатов исследования представляется, что использование предложенной нами методики ЦКСШ и математической обработки изображения может оказаться весьма полезным, особенно при исследовании атипичных кист и гипоэхогенных образований малого размера, обычно порождающих наибольшее количество диагностических проблем в работе врача УЗ-диагностики, а также сократить расходы на дальнейшее обследование таких пациенток. Кроме того, несмотря на то что использованная нами версия программного пакета требует экспорта изображения с аппарата на внешний компьютер, по нашему мнению, отсутствуют препятствия на пути встраивания его в стандартное программное обеспечение ультразвуковой системы, что позволит устранить этот этап и значительно сократить временные затраты.
Литература [References]_
1. SiegeL R.L., Miller K.D., Jemal A. Cancer statistics. Cancer J. Clin. 2016; 66 (1): 7-30. DOI: 10.3322/caac.21332
2. Каприн А.Д., Старинский В.В., Петрова Г.В. Состояние онкологической помощи населению России в 2016 году. М.: МНИОИ им. П.А. Герцена - филиал ФГБУ «НМИРЦ Минздрава России»; 2017.
[Kaprin A.D., Starinskiy V.V., Petrova G.V. State of cancer care in Russia in 2016. Moscow; 2017 (in Russ.).]
3. Nelson H.D., Fu R., Cantor A., Pappas M., Daeges M., Humphrey L. Effectiveness of breast cancer screening: systematic review and meta-analysis to update the 2009 U.S. Preventive services task force recommendation. Ann. Intern. Med. 2016; 164 (4): 244-55. DOI: 10.7326/M15-0969
4. Carney P.A., Miglioretti D.L., Yankaskas B.C., Kerlikowske K., Rosenberg R., Rutter C.M. et al. Individual and combined effects of age, breast density, and hormone replacement therapy use on the accuracy of screening mammography. Ann. Intern. Med. 2003; 138 (3): 168-75.
5. Thigpen D., Kappler A., Brem R. The role of ultrasound in screening dense breasts - a review of the literature and practical solutions for implementation. Diagnostics (Basel). 2018; 8 (1): 20. DOI: 10.3390/diagnostics8010020
6. Weigel S., Heindel W., Heidrich J., Hense H.W., Heidinger O. Digital mammography screening: sensitivity of the programme dependent on breast density. Eur. Radiol. 2017; 27: 2744. DOI: 10.1007/s00330-016-4636-4
7. Vacek P.M., Geller B.M. A prospective study of breast cancer risk using routine mammographic breast density measurements. Cancer Epidemiol. Biomark. Prev. 2004; 13 (5): 715-22.
8. Kerlikowske K., Hubbard R.A., Miglioretti D.L., Geller B.M., Yankaskas B.C., Lehman C.D. et al. Comparative effectiveness of digital versus film-screen mammography in community practice in the United States: a cohort study. Ann. Intern. Med. 2011; 155 (8): 493-502. DOI: 10.7326/0003-4819-155-8201110180-00005
9. Stout N.K., Lee SJ., Schechter C.B., Kerlikowske K., Alagoz O., Berry D. et al. Benefits, harms, and costs for breast cancer screening after US implementation of digital mammography. J. Natl. Cancer Inst. 2014; 106 (6). DOI: 10.1093/jnci/dju092
10. Svahn T.M.,Chakraborty D.P., Ikeda D., Zackrisson S., Do Y., Matts-son S. et al. Breast tomosynthesis and digital mammography: a comparison of diagnostic accuracy. Br. J. Radiol. 2012; 85 (1019): e1074-e1082. DOI: 10.1259/bjr/53282892
11. Freer P.E. Mammographic breast density: impact on breast cancer risk and implications for screening. Radiographics. 2015; 35 (2): 302-15. DOI: 10.1148/rg.352140106
12. Tice J.A., Ollendorf D.A., Lee J.M., Pearson S.D. The comparative clinical effectiveness and value of supplemental screening tests following negative mammography in women with dense breast tissue. Available at: http://www.ctaf.org/sites/ default/files/assessments/ctaf-final-report-dense-breast-imaging-11.04.2013-b.pdf (accessed March 7, 2014).
13. Berg W.A., Zhang Z., Lehrer D., Jong R.A., Pisano E.D., Barr R.G. et al. Detection of breast cancer with addition of annual screening ultrasound or a single + screening MRI to mammography in women with elevated breast cancer risk. JAMA. 2012; 307 (13): 1394-404. DOI: 10.1001/jama.2012.388
14. Pasynkov D.V., Kliouchkin I.V., Pasynkova O. Value of ultrasonic breast screening in women with fibrocystic disease. Eur. Rad. 2008; 18 (Suppl. 1): 362.
15. Kim S.-Y., Kim MJ., Moon HJ., Yoon J.H., Kim E.-K. Application of the downgrade criteria to supplemental screening ultrasound for women with negative mammography but dense breasts. Medicine. 2016; 95 (44): e5279. DOI: 10.1097/ MD.0000000000005279
16. Пасынков Д.В., Клюшкин И.В., Пасынкова О.О. Информативность визуального анализа лучевых серошкальных изображений. Вестник современной клинической медицины. 2018; 11 (5): 69-73. DOI: 10.20969/VSKM.2018.11(5).69-73 [Pasynkov D.V., Klyushkin I.V., Pasynkova O.O. Informative value of visual analysis of radiologic gray-scale images. Bulletin of Contemporary Clinical Medicine. 2018; 11 (5): 69-73 (in Russ.). DOI: 10.20969/VSKM.2018.11(5).69-73]
17. Egoshin I., Pasynkov D., Kolchev A., Kliouchkin I., Pasynkova O. Automatic differentiation cystic and solid breast lesions at ultrasonic images. Int. J. Comp. Ass. Radiol. Surg. 2018; 131 (1): S255.
18. Houssami N., Irwig L., Ung O. Review of complex breast cyst: Implications for cancer detection and clinical practice. ANZ, Surg, 2005; 1080-5. DOI: 10.1111/j.1445-2197.2005.03608.x
19. Venta L.A., Kim J.P., Pelloski C.E., Morrow M. Management of complex breast cysts. Am.J. Roentgenol. 1999; 173: 1331-6. DOI: 10.2214/ajr.173.5.10541113
20. Mendelson E.B., Baum J.K., Berg W.A., Merritt C.R.B., Rubin E. Breast imaging reporting and data system, BI-RADS: ultrasound. 1st ed. Reston (VA): College of Radiology; 2003.
21. Berg W.A., Campassi C.I., Ioffe O.B. Cystic lesions of the breast: sonographic-pathologic correlation. Radiology. 2003; 227 (1): 183-91. DOI: 10.1148/radiol.2272020660
22. Doshi D.J., March D.E., Coughlin B.F., Crisi G.M. Accuracy of ultrasound-guided percutaneous biopsy of complex cystic breast masses (abstract). In: Radiological Society of North America scientific assembly and annual meeting program. Oak Brook, ILL: Radiological Society of North America. 2006; 655.
23. Balleyguiera C., Ciolovana L., Ammaria S., Canalea S., Sethoma S. Al Rouhbanea R. et al. Diagnostic and interventional imaging breast elastography: the technical process and its applications. Diagn. Interv. Imag. 2013; 94 (5): 503-13. DOI: 10.1016/ j.diii.2013.01.022
24. Busilacchi P., Draghi F., Preda L., Ferranti C. Has color Doppler a role in the evaluation of mammary lesions? J. Ultrasound. 2012; 15 (2): 93-8. DOI: 10.1016/j.jus.2012.02.007
Сведения об авторах | Information about the authors
Пасынков Дмитрий Валерьевич*, к. м. н., заведующий отделением лучевой диагностики, ГБУ «Республиканский онкологический диспансер Республики Марий Эл» Минздрава Республики Марий Эл, ФГБОУ ВО «Марийский государственный университет»; orcid.org/0000-0003-1888-2307
E-mail: passynkov@mail.ru
Егошин Иван Александрович, аспирант, ФГБОУ ВО «Марийский государственный университет»; orcid.org/0000-0003-0717-0734
Колчев Алексей Анатольевич, к. физ.-мат. н., доцент кафедры радиоастрономии, ФГБОУ ВО «Марийский государственный университет», ФГАОУ ВПО «Казанский (Приволжский) федеральный университет»; orcid.org/0000-0002-1692-2558
Клюшкин Иван Владимирович, д. м. н., профессор кафедры общей хирургии, ФГБОУ ВО «Казанский государственный медицинский университет» Минздрава России; orcid.org/0000-0001-5052-2921
Пасынкова Ольга Олеговна, к. м. н., доцент кафедры фундаментальной медицины, ФГБОУ ВО «Марийский государственный университет»; orcid.org/0000-0001-9117-8151
Dmitriy V. Pasynkov", Cand. Med. Sc., Head of Radiology Department, Oncology Dispensary of Mari El Republic, Ministry of Health of Mari El Republic, Mari State University; orcid.org/0000-0003-1888-2307 E-mail: passynkov@mail.ru
Ivan A. Egoshin, Postgraduate, Mari State University; orcid.org/0000-0003-0717-0734
Aleksey A. Kolchev, Cand. Phys.-Math. Sc., Associate Professor of Radioastronomy Chair, Mari State University, Kazan (Volga region) Federal University; orcid.org/0000-0002-1692-2558
Ivan V. Klyushkin, Dr. Med. Sc., Professor of General Surgery Chair, Kazan State Medical University, Ministry of Health of the Russian Federation; orcid.org/0000-0001-5052-2921
Ol'ga O. Pasynkova, Cand. Med. Sc., Associate Professor of Fundamental Medicine Chair, Mari State University; orcid.org/0000-0001-9117-8151
https://doi.org/10.20862/0042-4676-2020-101-3-147-154
Многосрезовая компьютерная томография в диагностике изменений ягодичных мышц у больных сколиозом разного возраста и с различной величиной деформации до лечения
Дьячкова Г.В.1, *, Зейналов Ю.2, Корабельников М.А.3, Дьячков К.А.1, Ларионова Т.А.1, Сутягин И.В.1
1ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр травматологии и ортопедии им. академика Г.А. Илизарова» Минздрава России, ул. М. Ульяновой, 6, Курган, 640014, Российская Федерация 2Клиника Военно-медицинского управления Службы государственной безопасности Азербайджанской Республики, ул. Мектебли, 1, Баку AZ1000, Республика Азербайджан
3Радиологический центр ГАУЗ ТО «Многопрофильный клинический медицинский центр "Медицинский город"», ул. Барнаульская, 32, Тюмень, 625041, Российская Федерация
Резюме
Цель исследования - с помощью многосрезовой компьютерной томографии (МСКТ) изучить состояние ягодичных мышц у больных сколиозом различной этиологии.
Материал и методы. МСКТ впервые применена для исследования ягодичных мышц у 27 больных идио-патическим сколиозом. Больные были обследованы для изучения позвоночника с целью определения метода и тактики лечения сколиоза. Мышцы были дополнительно изучены с помощью рабочих станций и программ для обработки данных МСКТ. В контрольную группу включены 18 пациентов без клинически и КТ- выявленной патологии позвоночника и тазобедренного сустава, которые были обследованы в связи с заболеваниями органов малого таза.
Результаты. При деформациях позвоночника не более 60° у пациентов в возрасте до 18 лет изменения мышц заключались в умеренной гипотрофии, увеличении плотности, особенно средней ягодичной мышцы, до 62,01 ± 7,20 HU. У больных в возрасте старше 18 лет плотность мышц уменьшалась при любой величине деформации и была тем меньше, чем старше были пациенты. У больных с деформацией позвоночника более 90° плотность большой ягодичной мышцы достоверно различалась на выпуклой и вогнутой стороне и была меньше (р < 0,05) с вогнутой стороны, чем у пациентов с деформацией 60-90°. Заключение. Результаты работы показали, что на состояние ягодичных мышц у больных сколиозом влияет не только величина деформации, но и возраст. У больных старше 18 лет изменения в мышцах при равной величине деформации выражены больше и проявляются гипотрофией, атрофией, жировым перерождением.
Ключевые слова: идиопатический сколиоз; ягодичные мышцы; многосрезовая компьютерная томография. Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки.
Для цитирования: Дьячкова Г.В., Зейналов Ю., Корабельников М.А., Дьячков К.А., Ларионова Т.А., Сутягин И.В. Многосрезовая компьютерная томография в диагностике изменений ягодичных мышц у больных сколиозом разного возраста и с различной величиной деформации до лечения. Вестник рентгенологии и радиологии. 2020; 101 (3): 147-54. https://doi.org/10.20862/0042-4676-2020-101-3-147-154
Статья поступила 05.02.2020 Принята в печать 28.05.2020
Multislice Computed Tomography in Diagnosing Changes in the Gluteal Muscles of Patients with Scoliosis at Different Ages and with Different Magnitudes of Deformation Before Treatment
Galina V. Diachkova1, *, Yusif Zeynalov2, Mikhail A. Korabel'nikov3, Konstantin A. Diachkov1, Tat'yana A. Larionova1, Il'ya V. Sutyagin1
1National Ilizarov Medical Research Center for Traumatology and Ortopedics, Ministry of Health of the Russian Federation, ul. M. Ul'yanovoy, 6, Kurgan, 640014, Russian Federation
2Clinic of the Military Medical Department of the State Security Service of the Republic of Azerbaijan, ul. Mektebli, 1, Baku, AZ1000, Republic of Azerbaijan
3Radiologic Center of the Multidisciplinary Medical Center "Medical City", ul. Barnaul'skaya, 32, Tyumen, 625041, Russian Federation
Abstract
Objective. To study the gluteal muscles in patients with scoliosis of various etiologies using multislice computed tomography (MSCT).
Material and methods. MSCT was first used to study the gluteal muscles of 27 patients with idiopathic scoliosis. The patients were examined to study the vertebral column in order to determine a method and tactics for scoliosis treatment. The muscles were additionally examined using workstations and programs for MSCT data processing. In a control group of 18 patients with no clinical manifestations of spinal and hip joint abnormalities or those detected on CT, their gluteal muscles were examined due to their pelvic organ diseases.
Results. Patients younger than 18 years of age who had spinal deformations of not more than 60 degrees had muscle changes as moderate hypotrophy, increased density, especially that of the gluteus medius muscle to 62.01 ± 7.20 HU. In patients over 18 years of age, the muscle density decreased at any magnitude of deformation and was the smaller the older patients were. In patients with spinal deformation greater than 90 degrees, the density of the gluteus maximus muscle on the convex side was significantly different from that on the concave side and was less on the concave side (p <0.05) than in those with a deformation of 60-90 degrees.
Conclusion. The results showed that in patients with scoliosis, the gluteal muscles were affected not only by the magnitude of deformation, but also by age. In patients over 18 years of age, muscle changes with equal magnitudes of deformation were more pronounced and were manifested by hypotrophy, atrophy, and fatty degeneration.
Keywords: idiopathic scoliosis; gluteal muscles; multislice computed tomography. Conflict of interest. The authors declare no conflict of interest. Funding. The study had no sponsorship.
For citation: Diachkova G.V., Zeynalov Yu., Korabel'nikov M.A., Diachkov K.A., Larionova T.A., Sutyagin I.V. Multislice computed tomography in diagnosing changes in the gluteal muscles of patients with scoliosis at different ages and with different magnitudes of deformation before treatment. Journal of Radiology and Nuclear Medicine. 2020; 101 (3): 147-54 (in Russ.). https://doi.org/10.20862/0042-4676-2020-101-3-147-154
Received 05.02.2020 Accepted 28.05.2020
Введение
Работы многих авторов, занимающихся изучением адолесцентного идиопатического сколиоза (АИС), посвящены в основном изучению характера, вида и величины деформации позвоночника, скорости прогрессирования сколиоза, состояния позвонков [1-4]. Достаточно много работ связано с оценкой состояния параспинальных мышц, мышц туловища, изучаемых различными способами [5, 6]. Эти исследования направлены как на изучение предполагаемой причины АИС, так и объективную оценку позвоночника с целью выбора метода лечения. Однако есть работы, посвященные исследованию тазобедренного сустава и состоянию мышц, имеющих отношение к обеспечению объема движения в этом суставе, у больных с патологией позвоночника [7, 8]. R.G. ВитоеП et а1. проведен цикл исследований, касающихся многофакторной теории происхождения АИС, среди них есть работы, в которых представлены биомеханические данные не только о деформации позвоночника, но и о взаимоотношениях бедренной и большеберцовой костей, что может быть связано с возникновением или прогрессированием сколиоза [2, 9].
Среди специалистов, занимающихся изучением этиологии сколиоза, достаточно популярной была теория контрактурного синдрома, проявляющегося многими симптомами, в том числе нару-
шением отведения или приведения бедра, результатом которого были функциональное неравенство нижних конечностей и сколиоз [1, 10-12]. В число основных отводящих мышц бедра входят малая и средняя ягодичные мышцы, а также часть мышечных пучков большой ягодичной мышцы, при этом в очень ограниченном количестве работ, касающихся изучения мышц при сколиозе, упоминаются морфологические, биомеханические изменения ягодичных мышц у больных АИС [5, 6, 13]. В работе V. Sahgal et al. 1983 г. при изучении мышц у 15 больных идиопатическим сколиозом отмечены явления миопатии и значительное уменьшение волокон II типа в M. gluteus maximus и группе параспинальных мышц на вершине деформации, на вогнутой стороне. Ультраструктурные изменения параспинальных и ягодичных мышц заключались в нарушении структуры миофиламентов, расположения Z-полос и накопления гликогена, липидов и митохондрий [5]. В работах P. Mahaudens et al., F.C. Kuo et al. при электромиографии выявлены изменения различных показателей средней ягодичной мышцы по сравнению со здоровыми сверстниками, а также после оперативного лечения [4, 14].
Однако при изучении ягодичных мышц у больных АИС авторами не были использованы современные визуализационные методики, тогда как они
