Методы лучевой визуализации в диагностике хронических заболеваний печени

Методы лучевой визуализации в диагностике хронических заболеваний печени

Автор: Савченков Ю.Н., Труфанов Г.Е., Фокин В.А., Ионова Е.А., Аракелов С.Э., Титова И.Ю., Ефимцев А.Ю., Мелтонян А.Р.

Журнал: Вестник медицинского института "РЕАВИЗ": реабилитация, врач и здоровье @vestnik-reaviz

Рубрика: Медицинская визуализация

Статья в выпуске: 2 т.14, 2024 года.

Бесплатный доступ

Актуальность. Хронические заболевания печени являются одними из самых распространённых поражений органов и систем, входящие во многих странах в первую пятерку причин смертности. Печень является одним из основных органов, ответственных за ключевые функции обмена веществ, синтеза белков и гормонов, детоксикации и выведения отходов. При хронических заболеваниях печени происходит непрерывный процесс воспаления, разрушения и регенерации, в конечном итоге приводящий к выраженному нарушению функций печени вследствие развития фиброза и цирроза. Главной задачей лучевой диагностики хронических заболеваний печени является разработка и внедрение в клиническую практику новых неинвазивных биомаркеров для всесторонней оценки структуры паренхимы печени с целью выбора дальнейшей тактики лечения.Цель: всесторонний анализ современных возможностей методов лучевой визуализации в диагностике хронических заболеваний печени.Материалы и методы. Произведён анализ 107 современных публикаций отечественной и зарубежной литературы, посвящённых диагностике хронических заболеваний печени различной этиологии.Заключение. В статье отражены наиболее распространённые современные и перспективные методики лучевой визуализации при хронических заболеваниях печени, которые, в большинстве случаев, позволяют отказаться от инвазивных вмешательств в процессе установки диагноза и мониторинге ответа на проводимое лечение.

Еще

Ультразвуковое исследование, компьютерная томография, магнитно-резонансная томография, стеатоз, фиброз, гемохроматоз

Короткий адрес: https://sciup.org/143182954

IDR: 143182954   |   DOI: 10.20340/vmi-rvz.2024.2.MIM.1

Список литературы Методы лучевой визуализации в диагностике хронических заболеваний печени

  • Li M., Wang Z.Q., Zhang L., Zheng H., Liu D.W., Zhou M.G. Burden of Cirrhosis and Other Chronic Liver Diseases Caused by Specific Etiolo-gies in China, 1990-2016: Findings from the Global Burden of Disease Study 2016. Biomed Environ Sci. 2020;33(1):1-10. https://doi.org/10.3967/bes2020.001
  • Киселева Е.В., Демидова Т.Ю. Неалкогольная жировая болезнь печени и сахарный диабет 2 типа: проблема сопряженности и этап-ности развития. Ожирение и метаболизм. 2021;18(3):313-319. Kiseleva E.V., Demidova T.Yu. Nonalcoholic fatty liver disease and type 2 diabetes mellitus: the problem of conjugacy and stages of development. Obesity and metabolism. 2021;18(3):313-319. (In Russ).
  • Xu X.Y., Wang W.S., Zhang Q.M. et al. Performance of common imaging techniques vs serum biomarkers in assessing fibrosis in patients with chronic hepatitis B: A systematic review and meta-analysis. World J Clin Cases. 2019;7 (15):2022–2037. https://doi.org/10.12998/wjcc.v7.i15.2022
  • Линденбратен Л.Д., Королюк Л.Д. Медицинская радиология и рентгенология (основы лучевой диагностики и лучевой терапии). Москва: Медицина, 2000;667. Lindenbraten L.D., Korolyuk L.D. Medical radiology and radiology (fundamentals of radiation diagnostics and radiation therapy. Moscow: Meditsina, 2000;667. (In Russ).
  • Гранов Д.А., Полехин А.С., Таразов П.Г., Руткин И.О., Тилеубергенов И.И., Боровик В.В. Химиоэмболизация печеночных артерий у больных гепатоцеллюлярным раком на фоне цирроза перед трансплантацией печени: прогностическое значение концентрации альфафетопротеина. Вестник трансплантологии и искусственных органов. 2020;22(4):52-57. Granov D.A., Polekhin A.S., Tarazov P.G., Rutkin I.O., Tileubergenov I.I., Borovik V.V. Chemoembolization of hepatic arteries in patients with hepatocellular cancer on the background of cirrhosis before liver transplantation: prognostic value of alphafetoprotein concentration. Bulletin of Transplantology and artificial organs. 2020;22(4):52-57. (In Russ). https://doi.org/10.15825/1995-1191-2020-4-52-57
  • Огурцов П.П., Зыкин Б.И. Тарасова О.И, Кухарева Е.И, Красницкая С. К., Мазурчик Н.В. и др. Ультразвуковая сдвиговая эластометрия и ультразвуковая стеатометрия печени. Методические рекомендации. Вестник последипломного медицинского образования. 2019;1:137-148. Ogurtsov P.P., Zykin B.I. Tarasova O.I., Kukhareva E.I., Krasnitskaya S. K., Mazurchik N.V., etc. Ultrasound shear elastometry and ultrasound steatometry of the liver. Methodological recommendations. Bulletin of Postgraduate medical education. 2019;1:137-148. (In Russ).
  • Pirmoazen A.M., Khurana A., Kaffas A.E., Kamaya A. Quantitative ultrasound approaches for diagnosis and monitoring hepatic steatosis in nonalcoholic fatty liver disease. Theranostics. 2020;10(9):4277-4289. https://doi.org/10.7150/thno.40249
  • Зыкин Б.И. Ультразвуковая сдвиговая эластография печени. Научно-практическое руководство для врачей. М.: РеалТайм; 2022. Zykin B.I. Ultrasound shear elastography of the liver. Scientific and practical guide for doctors. Moscow: Real Time; 2022. (In Russ).
  • Ozturk А., Olson M.C., Samir A.E., Venkatesh S.K. Liver fibrosis assessment: MR and US elastography. Abdominal Radiology. 2022;47:3037–3050. https://doi.org/10.1007/s00261-021-03269-4
  • Ferraioli G., Wai-Sun Wong V., Castera L., Berzigotti A., Sporea I., Dietrich C.F. et al. Liver Ultrasound Elastography: An Update to the World Federation for Ultrasound in Medicine and Biology Guidelines and Recommendations. Ultrasound Med Biol. 2018;44(12):2419-2440. https://doi.org/10.1016/j.ultrasmedbio.2018.07.008
  • Byun J., Lee S.S., Sung Y.S., Shin Y., Yun J., Kim H.S. et al. CT indices for the diagnosis of hepatic steatosis using non-enhanced CT images: development and validation of diagnostic cut-off values in a large cohort with pathological reference standard. Eur Radiol. 2019;29(8):4427-4435. https://doi.org/10.1007/s00330-018-5905-1
  • Wu Z.J., Hippe D.S., Zamora D.A., Briller N., Amin K.A., Kolokythas O. et al. Accuracy of Dual-Energy Computed Tomography Techniques for Fat Quantification in Comparison With Magnetic Resonance Proton Density Fat Fraction and Single-Energy Computed Tomography in an Anthropomorphic Phantom Environment. Comput Assist Tomogr. 2021;45(6):877-887.
  • Furusato Hunt O.M., Lubner M.G., Ziemlewicz T.J., Del Rio A.M., Pickhardt P.J. The Liver Segmental Volume Ratio for Noninvasive Detection of Cirrhosis: Comparison With Established Linear and Volumetric Measures. J Comput Assist Tomogr. 2016;40(3):478-484. https://doi.org/10.1097/RCT.0000000000000389
  • Kim S.W., Kim Y.R., Choi K.H.[et al. Staging of Liver Fibrosis by Means of Semiautomatic Measurement of Liver Surface Nodularity in MRI. AJR Am J Roentgenol. 2020;215(3):624-630. https://doi.org/10.2214/AJR.19.22041
  • Thaiss W.M., Sannwald L., Kloth C., Ekert K., Hepp., Bösmüller H. et al. Quantification of Hemodynamic Changes in Chronic Liver Disease: Correlation of Perfusion-CT Data with Histopathologic Staging of Fibrosis. Acad Radiol. 2019;26(9): 1174-1180. https://doi.org/10.1016/j.acra.2018.11.009
  • Ito E., Sato K., Yamamoto R., Sakamoto K., Urakawa H., Yoshimitsu K. Usefulness of iodine-blood material density images in estimating de-gree of liver fibrosis by calculating extracellular volume fraction obtained from routine dual-energy liver CT protocol equilibrium phase data: preliminary experience. Jpn J Radiol. 2020;38(4):365-373. https://doi.org/10.1007/s11604-019-00918-z
  • Basso L., Baldi D., Mannelli L., Cavaliere C., Salvatore M., Brancato V. Investigating Dual-Energy CT Post-Contrast Phases for Liver Iron Quan-tification: A Preliminary Study. Dose Response. 2021;19(2). https://doi.org/10.1177/15593258211011359
  • Chmelík M., Suchá S., Beneš J., Pátrovič L., Juskanič D. Photon-counting CT using multi-material decomposition algorithm enables fat quanti-fication in the presence of iron deposits. Research Article. 2024;118. https://doi.org/10.1016/j.ejmp.2024.103210
  • Okabayashi T., Shima Y., Morita S. et al. Liver function assessment using technetium 99m-Galactosyl single photon emission computed to-mography/CT fusion imaging: a prospective trial. J Am Coll Surg. 2017;225(6):789–797. https://doi.org/10.1016/j.jamcollsurg.2017.08.021
  • Al-Busafi S.A., Ghali P., Wong P. et al. The utility of Xenon-133 liver scan in the diagnosis and management of nonalcoholic fatty liver dis-ease. Can J Gastroenterol. 2012;26:155-159. https://doi.org/10.1155/2012/796313
  • Shetty A.S., Sipe A.L., Zulfiqar M., Tsai R., Raptis D.A., Raptis C.A. et al. In-Phase and Opposed-Phase Imaging: Applications of Chemical Shift and Magnetic Susceptibility in the Chest and Abdomen. RadioGraphics. 2019;39(1):115–135. https://doi.org/10.1148/rg.2019180043
  • Yokoo T., Serai S.D., Pirasteh A., Bashir M.R., Hamilton G., Hernando D. et al. Linearity, Bias, and Precision of Hepatic Proton Density Fat Fraction Measurements by Using MR Imaging: A Meta-Analysis. Radiology. 2018;286:486–498. https://doi.org/10.1148/radiol.2017170550
  • Idilman I.S., Keskin O., Celik A., Savas B., Elhan A.H., Idilman R. et al. A comparison of liver fat content as determined by magnetic resonance imaging-proton density fat fraction and MRS versus liver histology in non-alcoholic fatty liver disease. Acta Radiol. 2016;57(3):271–278. https://doi.org/10.1177/0284185115580488
  • Simchick G., Zhao R., Hamilton G. et al. Spectroscopy-Based Multi-Parametric Quantification in Subjects with Liver Iron Overload at 1.5T and 3T. Magn Reson Med. 2022;87(2):597–613. https://doi.org/10.1002/mrm.29021
  • Tang A., Desai A., Hamilton G. et al. Accuracy of MR imaging-estimated proton density fat fraction for classification of dichotomized histolog-ic steatosis grades in nonalcoholic fatty liver disease. Radiology. 2015;274:416–425. https://doi.org/10.1148/radiol.14140754
  • Jones J.G. Non-Invasive Analysis of Human Liver Metabolism. Magnetic Resonance Spectroscopy Metabolites. 2021;11(11):751. https://doi.org/10.3390/metabo11110751
  • Im W.H., Song J.S., Jang W. Noninvasive staging of liver fibrosis: review of current quantitative CT and MRI‑based techniques. Abdominal Radiology. 2022;47:3051–3067. https://doi.org/10.1007/s00261-021-03181-x
  • Han M.A., Vipani A., Noureddin N., Ramirez K., Gornbein J., Saouaf R. et al. MR elastography-based liver fibrosis correlates with liver events in nonalcoholic fatty liver patients: A multicenter study. Liver Int. 2020;40(9):2242-2251. https://doi.org/10.1111/liv.14593
  • Hoffman D.H., Ayoola A., Nickel D., Han F., Chandarana H., Shanbhogue K.P. T1 mapping, T2 mapping and MR elastography of the liver for detection and staging of liver fibrosis. Abdom Radiol. 2020;45(3):692–700. https://doi.org/10.1007/s00261-019-02382-9
  • Mesropyan N., Kupczyk P., Isaak A., Endler C., Faron A., Dold L. et al. Synthetic extracellular volume fraction without hematocrit sampling for hepatic applications. Abdom Radiol (NY). 2021;46(10):4637–4646. https://doi.org/10.1007/s00261-021-03140-6
  • Ren, H. Liu Y., Lu J. et al. Evaluating the clinical value of MRI multi-model diffusion-weighted imaging on liver fibrosis in chronic hepatitis B patients. Abdom Radiol. 2021;46(4):1552-1561. https://doi.org/10.1007/s00261-020-02806-x
  • Amin K., Mileto A., Kolokythas O. MRI for Liver Iron Quantification: Concepts and Current Methods. Seminars in Ultrasound, CT and MRI. 2022;43(4): 364-370. https://doi.org/10.1053/j.sult.2022.03.006
  • Bhimaniya S., Arora J., Sharma P., Zhang Z., Khanna G. Liver iron quantification in children and young adults: comparison of a volumetric multi-echo 3-D Dixon sequence with conventional 2-D T2* relaxometry. Pediatr Radiol. 2022;52(8):1476–1483. https://doi.org/10.1007/s00247-022-05352-4
Еще
Статья обзорная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp