Multifunctional X-ray complexes of the new generation in clinical diagnostics: an overview of the possibilities and evidence base

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

This review examines multifunctional X-ray systems of the new generation and their role in expanding the diagnostic capabilities of regional medical institutions. It is shown that the implementation of multifunctional X-ray complexes contributes to the early detection of respiratory and musculoskeletal pathologies, expands the possibilities for minimally invasive interventions under visual control, and increases the availability of high-tech diagnostics in resource-limited settings. The economic and clinical effectiveness of universal X-ray systems for overcoming healthcare inequality between central and peripheral medical institutions is substantiated.

About the authors

V. P. Kutsenko

Saint Petersburg State Pediatric Medical University

Author for correspondence.
Email: all-tomografs@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9755-1906
SPIN-code: 5760-0218

Candidate of Medical Sciences

Russian Federation, Saint Petersburg

P. V. Seliverstov

Kirov Military Medical Academy

Email: all-tomografs@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5623-4226
SPIN-code: 6166-7005

Candidate of Medical Sciences, Associate Professor

Russian Federation, Saint Petersburg

Yu. A. Kravchuk

Kirov Military Medical Academy

Email: all-tomografs@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8347-0531
SPIN-code: 6767-5189

MD, Professor

Russian Federation, Saint Petersburg

F. V. Gusev

Diagnostic Medical Systems LLC

Email: all-tomografs@mail.ru
Russian Federation, Moscow

Ruskin Li

Shenzhen Angell Technology Co., Ltd.

Email: all-tomografs@mail.ru
China, Shenzhen

References

  1. Frija G., Blažić I., Frush D.P. et al. How to improve access to medical imaging in low- and middle-income countries? EClinicalMedicine. 2021; 38: 101034. doi: 10.1016/j.eclinm.2021.101034
  2. Hinrichs-Krapels S., Tombo L., Boulding H. et al. Barriers and facilitators for the provision of radiology services in Zimbabwe: A qualitative study based on staff experiences and observations. PLOS Glob Public Health. 2023; 3 (4): e0001796. doi: 10.1371/journal.pgph.0001796
  3. Barrett R., Creswell J., Sahu S. et al. User perspectives on the use of X-rays and computer-aided detection for TB. Int J Tuberc Lung Dis. 2022; 26 (11): 1083–5. doi: 10.5588/ijtld.22.0232
  4. Hui S.C., Pialasse J.P., Wong J.Y. et al. Radiation dose of digital radiography (DR) versus micro-dose x-ray (EOS) on patients with adolescent idiopathic scoliosis: 2016 SOSORT-IRSSD "John Sevastic Award" Winner in Imaging Research. Scoliosis Spinal Disord. 2016; 11: 46. doi: 10.1186/s13013-016-0106-7
  5. Rajasekaran S., Natarajan R.N., Babu J.N. et al. Lumbar vertebral growth is governed by "chondral growth force response curve" rather than "Hueter-Volkmann law": a clinico-biomechanical study of growth modulation changes in childhood spinal tuberculosis. Spine (Phila Pa 1976). 2011; 36 (22): E1435-45. doi: 10.1097/BRS.0b013e3182041e3c
  6. Rehm J., Germann T., Akbar M. et al. 3D-modeling of the spine using EOS imaging system: Inter-reader reproducibility and reliability. PLoS One. 2017; 12 (2): e0171258. doi: 10.1371/journal.pone.0171258
  7. Konica Minolta. Dynamic Digital Radiography: Radiography in Motion. Konica Minolta Healthcare Americas, Inc. [Internet], 2023. URL: https://healthcare.konicaminolta.us/radiography/dynamic-digital-radiography/
  8. Fyles F., FitzMaurice T.S., Robinson R.E. et al. Dynamic chest radiography: a state-of-the-art review. Insights Imaging. 2023; 14 (1): 107. doi: 10.1186/s13244-023-01451-4
  9. Yamasaki Y., Abe K., Hosokawa K. et al. A novel pulmonary circulation imaging using dynamic digital radiography for chronic thromboembolic pulmonary hypertension. Eur Heart J. 2020; 41 (26): 2506. doi: 10.1093/eurheartj/ehaa143
  10. Babatunde O.M., Danoff J.R., Patrick D.A. Jr. et al. The Combination of the Tunnel View and Weight-Bearing Anteroposterior Radiographs Improves the Detection of Knee Arthritis. Arthritis. 2016; 2016: 9786924. doi: 10.1155/2016/9786924
  11. Biewer A., Tzelios C., Tintaya K. et al. Accuracy of digital chest x-ray analysis with artificial intelligence software as a triage and screening tool in hospitalized patients being evaluated for tuberculosis in Lima, Peru. medRxiv [Preprint]. 2023: 2023.05.17.23290110. doi: 10.1101/2023.05.17.23290110 [Update in: PLOS Glob Public Health. 2024; 4 (2): e0002031. doi: 10.1371/journal.pgph.0002031].
  12. Salem K.H., Ladenburger A., Schoth F. et al. Chimera of digital radiography in spine surgery: False diagnosis of implant failure. J Clin Orthop Trauma. 2019; 10 (4): 645–9. doi: 10.1016/j.jcot.2018.09.010
  13. Ahn S.J., Kim H.C., Chung J.W. et al. Ultrasound and fluoroscopy-guided placement of central venous ports via internal jugular vein: retrospective analysis of 1254 port implantations at a single center. Korean J Radiol. 2012; 13 (3): 314–23. doi: 10.3348/kjr.2012.13.3.314
  14. Carbo A.I., Brown M., Nakrour N. Fluoroscopic Swallowing Examination: Radiologic Findings and Analysis of Their Causes and Pathophysiologic Mechanisms. Radiographics. 2021; 41 (6): 1733–49. doi: 10.1148/rg.2021210051
  15. Martin-Harris B., Bonilha H.S., Brodsky M.B. et al. The Modified Barium Swallow Study for Oropharyngeal Dysphagia: Recommendations From an Interdisciplinary Expert Panel. Perspectives of the ASHA Special Interest Groups. 2021; 6 (3): 610–9. doi: 10.1044/2021_PERSP-20-00303
  16. Brady A.P., Bello J.A., Derchi L.E. et al. Radiology in the Era of Value-based Healthcare: A Multi-Society Expert Statement from the ACR, CAR, ESR, IS3R, RANZCR, and RSNA. Radiology. 2021; 298 (3): 486–91. doi: 10.1148/radiol.2020209027
  17. Yamasaki Y., Abe K., Kamitani T. et al. Efficacy of Dynamic Chest Radiography for Chronic Thromboembolic Pulmonary Hypertension. Radiology. 2022; 306 (3): 220908. doi: 10.1148/radiol.220908
  18. Tanaka R., Matsumoto I., Tamura M. et al. Dynamic chest radiography: clinical validation of ventilation and perfusion metrics derived from changes in radiographic lung density compared to nuclear medicine imaging. Quant Imaging Med Surg. 2021; 11 (9): 4016–27. doi: 10.21037/qims-20-1217

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».