Разработка метода оценки раздельной функции почек при КТ на основании линейных размеров
Автор: Громов А.И., Доморовская Я.С., Сивков А.В., Просянников М.Ю., Войтко Д.А., Позойская В.Р., Каприн А.Д., Алексеев Б.Я., Аполихин О.И.
Журнал: Экспериментальная и клиническая урология @ecuro
Рубрика: Общая урология
Статья в выпуске: 4 т.18, 2025 года.
Бесплатный доступ
Введение. Оценка раздельной функции почек является важной диагностической характеристикой при планировании операций по пересадке почки или значимых хирургических вмешательствах. Современные методы позволяют получать такие данные с помощью дополнительных исследований, в частности при нефросцинтиграфии, что несет за собой дополнительную финансовую нагрузку и увеличение времени предоперационной подготовки. Разработанные методы оценки раздельной функции почек за счет их автоматической сегментации при компьютерной томографии (КТ) требуют наличия специализированных рабочих станций. Цель исследования: разработка метода оценки раздельной функции почек при стандартном КТ-исследовании с контрастированием на основе нового способа определения объема паренхимы почки по отдельным линейным размерам и ее денситометрическим показателям, полученным при ручном измерении. Материалы и методы. Ретроспективно проанализированы результаты 120 КТ-исследований органов брюшной полости и забрюшинного пространства с контрастированием. С целью получения данных об «истинном» объеме почек и средних значений их плотности в ед. Хаунсфилда производилась сегментация почек в нефрографическую фазу контрастирования на рабочей станции с помощью программы Vitrea Advanced Visualization. Для дальнейшей разработки рационального подхода к определению методики оценки объема почек на основании ручных измерений выбраны и измерены наиболее используемые в практической работе три линейных размера почек и три значения толщины паренхимы. На основании полученных данных проведен регрессионный анализ с различными комбинациями ее линейных размеров. Для оценки оптимального метода определения денситометрических показателей паренхимы почек проводились их измерения круглым ROI (англ. region of interest – «область интереса») на аксиальных срезах в трех отделах почки. Полученные усредненные значения сравнивались с показателями, полученными при обведении паренхимы почки во фронтальном срезе. На основе расчетных данных объема почки и денситометрических показателей паренхимы почек производился расчет раздельного вклада почек в их общую функцию. Результаты расчетов сравнивались с аналогичными данными, полученными при сегментации почек в нефрографическую фазу контрастирования на рабочей станции при их автоматической сегментации. Результаты. С помощью регрессионного анализа были получены формулы расчета объема паренхимы на основе учета различных комбинаций ее линейных размеров. Наибольшая точность закономерно оказалась у формулы, учитывающей все шесть размеров почек: V=1/1000(0,92xyT-0,07y3+0,07yz2+0,19z2T). В результате сравнения двух методов оценки средних значений денситометрических показателей паренхимы почек – с помощью измерения круглыми ROI и с помощью ручного обведения – был выбран метод измерения круглыми ROI, показавший наибольшую корреляцию и ковариацию с аналогичными данными, полученными при автоматической сегментации почек (значение коэффициента корреляции составило 0,988 (p<0,001); коэффициента ковариации – 0,76 (p<0,001)). Итоговый анализ раздельного вклада каждой из почек в их общую функцию на основе разработанной формулы ручного расчета объема паренхимы и учета денситометрических характеристик, основанных на трех измерениях паренхимы круглыми ROI, продемонстрировал высокую положительную корреляцию с результатами расчета раздельного вклада каждой из почек, полученных при автоматической сегментации на рабочей станции (коэффициент корреляции – 0,91 (p<0,001); коэффициент ковариации – 0,86 (p<0,001). Выводы. Разработанные методы ручного определения объема почечной паренхимы и оценки плотностных характеристик паренхимы почек круглыми ROI показали очень высокую корреляцию с аналогичными данными, полученными при автоматической сегментации почек. Данные способы удобны в практической работе, не требуют наличия специальных программных средств. Применение разработанных методов в совокупности позволит во многих случаях избежать необходимости дополнительного выполнения нефросцинтиграфии, уменьшить время на подготовку больного к лечению.
Компьютерная томография, функция почки, раздельная функция почек, объем паренхимы почек
Короткий адрес: https://sciup.org/142246979
IDR: 142246979 | DOI: 10.29188/2222-8543-2025-18-4-72-81
Development of a method for assessing split Renal function in CT without using specialized workstations for their segmentation
Introduction. Assessment of separate renal function is an important diagnostic characteristic when planning kidney transplant operations or significant surgical interventions. Modern methods make it possible to obtain such data with the help of additional studies, in particular with nephroscintigraphy, which carries with it an additional financial burden and an increase in preoperative preparation time. The developed methods for assessing the separate function of the kidneys due to their automatic segmentation during CT require specialized workstations. Purpose: development of a method for assessing separate renal function in a standard CT scan with contrast based on a new method for determining the volume of the renal parenchyma by individual linear dimensions and its densitometric parameters obtained by manual measurement. Materials and methods. The results of 120 CT scans of the abdominal cavity and retroperitoneal space with contrast have been retrospectively analyzed. In order to obtain data on the "true" volume of the kidneys and their average density values in Hounsfield units, the kidneys were segmented into the nephrographic phase of contrast on a workstation using the Vitrea Advanced Visualization program. To further develop a rational approach to determining the methodology for estimating kidney volume based on manual measurements, three linear kidney sizes and three parenchymal thicknesses most used in practical work were selected and measured. Based on the data obtained, a regression analysis was performed with various combinations of its linear dimensions. To evaluate the optimal method for determining the densitometric parameters of the renal parenchyma, they were measured with a circular ROI on axial sections in three kidney sections. The average values obtained were compared with those obtained by tracing the kidney parenchyma in the frontal section. Based on the calculated data of the kidney volume and densitometric parameters of the renal parenchyma, the separate contribution of the kidneys to their overall function was calculated. The calculation results were compared with similar data obtained during kidney segmentation in the nephrographic phase of contrast on the workstation during their automatic segmentation. Results. Regression analysis was used to obtain formulas for calculating parenchymal volume based on various combinations of its linear dimensions. Naturally, the formula that takes into account all six kidney sizes proved to be the most accurate: V=1/1000(0,92xyT-0,07y3+0,07yz2+0,19z2T). As a result of comparing two methods for estimating the average values of the densitometric parameters of the kidney parenchyma – using round ROI measurement and using manual circling – the round ROI measurement method was chosen, which showed the greatest correlation and covariance with similar data obtained with automatic kidney segmentation (the correlation coefficient was 0.988 (p<0.001); the covariance coefficient was 0.76 (p<0.001). The final analysis of the separate contribution of each kidney to their overall function based on the developed formula for manually calculating parenchymal volume and taking into account densitometric characteristics based on three measurements of parenchyma by round ROI demonstrated a high positive correlation with the results of calculating the separate contribution of each kidney obtained by automatic segmentation on a workstation. (correlation coefficient – 0.91 (p<0.001); covariance coefficient – 0.86 (p<0.001)). Conclusions. The developed methods for manually determining the volume of the renal parenchyma and estimating the density characteristics of the renal parenchyma with round ROI showed a very high correlation with similar data obtained with automatic kidney segmentation. These methods are convenient in practical work and do not require special software tools. The combined use of the developed methods will in many cases avoid the need for additional nephroscintigraphy and reduce the time needed to prepare the patient for treatment.
