Оценка результатов визуализации структур среднего мозга при изменении протокола МРТ 3 Тл в диагностике болезни Паркинсона

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель: Оценить результаты и значение изменения параметров протокола программы SWAN на МРТ 3 Тл при сканировании структур среднего мозга головы у пациентов для раннего выявления признаков болезни Паркинсона.

Материал и методы: Исследование проведено на 22 пациентах мужского и женского пола возрастом от 30 до 77 лет. Проанализированы протоколы обзорного МРТ-исследования головного мозга и его двух модификаций в программе SWAN с уменьшением толщины среза. Выбраны значимые параметры для визуализации структур среднего мозга, которые в последующем оценивали эксперты-рентгенологи.

Результаты:Определены параметры режима SWAN при МРТ сканировании, модификация которых приводит к повышению четкости визуализации нигросомы-1. Установлено, что при тонкослойных (толщиной среза 1,2 и 2 мм) модификациях протоколов сканирования головного мозга в 3,4‒4,1 раза чаще выявляются ранние диагностически значимые для болезни Паркинсона особенности нигросомы-1, чем при использовании обзорного протокола (с толщиной среза 4 мм).

Заключение и выводы: Установлена важность выбора параметров протокола МРТ при исследованиях структур среднего мозга для повышения эффективности визуализации нигросомы-1. Использование в неврологическом стационаре в ходе рутинного исследования при болезни Паркинсона последовательности SWAN на аппарате МРТ 3 Тл с толщиной среза 2 мм и менее позволяет достигнуть лучших результатов её визуализации по сравнению с обзорной МРТ с толщиной среза 4 мм при высокой согласованности между экспертами, что соответствует европейским рекомендациям по нейровизуализации.

Об авторах

Е. И. Маткевич

Федеральный медицинский биофизический центр им. А.И. Бурназяна ФМБА России; Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы

Email: ei.matkevich@gmail.com
Москва

Е. А. Ладик

Федеральный медицинский биофизический центр им. А.И. Бурназяна ФМБА России

Email: ei.matkevich@gmail.com
Москва

Е. В. Бриль

Федеральный медицинский биофизический центр им. А.И. Бурназяна ФМБА России

Email: ei.matkevich@gmail.com
Москва

О. С. Зимнякова

Федеральный медицинский биофизический центр им. А.И. Бурназяна ФМБА России

Email: ei.matkevich@gmail.com
Москва

В. В. Брюхов

Федеральное государственное бюджетное научное учреждение Научный центр неврологии

Email: ei.matkevich@gmail.com
Москва

Список литературы

  1. GBD 2016 Neurology Collaborators. Global, Regional, and National Burden of Neurological Disorders, 1990-2016: a Systematic Analysis for the Global Burden of Disease Study 2016 // Lancet Neurol. 2019. V.18, No. 5. P. 459-480. doi: 10.1016/S1474-4422(18)30499-X.
  2. Khan A.Z., Lavu D., Neal R.D. Parkinson’s Disease: a Scoping Review of the Quantitative and Qualitative Evidence of Its Diagnostic Accuracy in Primary Care // Br J Gen Pract. 2024. V.27, No. 74. P. e227-e232. doi: 10.3399/BJGP.2023.0409.
  3. Li T., Le W. Biomarkers for Parkinson’s Disease: How Good Are They? // Neurosci Bull. 2020. V.36, No. 2. P. 183-194. doi: 10.1007/s12264-019-00433-1.
  4. Aludin S., Schmill L.A. MRI Signs of Parkinson’s Disease and Atypical Parkinsonism // Fortschr Röntgenstr. 2021. No. 193. P. 1403 – 1410.
  5. Diagnostic Imaging: Brain. Ed. Anne G., Osborn, Karen L., Salzman Miral D. Jhaveri. Elsevier Editor, 2016. ISBN: 978-0-323-37754-6.
  6. Gramsch C., Reuter I., Kraff O., Nigrosome 1 Visibility at Susceptibility Weighted 7T MRI – a Dependable Diagnostic Marker for Parkinson’s Disease or Merely an Inconsistent Age-Dependent Imaging Finding? // Plos One. 2017. No. 12. P. e0185489. doi: 10.1371/journal.pone.0185489.
  7. Литвиненко И.В., Красаков И.В., Труфанов А.Г. Церебральные нарушения обмена железа как основа развития и прогрессирования нейродегенеративных заболеваний // Вестник Российской Военно-медицинской академии. 2018. № 3. С. 68-78.
  8. Андропова П.Л., Гаврилов П.В., Казанцева И.П., Кочанова Н.И., Наркевич А.Н., Трофимова Т.Н. Оценка межэкспертной согласованности при использовании ASPECTS врачами ургентной нейрорадиологии с различным стажем // Радиология – практика. 2022. № 5. С. 10-25. https://doi.org/10.52560/2713-0118-2022-5-10-25.
  9. Москаленко, А. Н., Филатов, А. С., Федотова, Е. Ю., Коновалов, Р. Н., Иллариошкин, С. Н. Визуальный анализ нигросомы-1 в дифференциальной диагностике болезни Паркинсона и эссенциального тремора // Вестник РГМУ. 2022. № 1. С. 50-55. doi: 10.24075/vrgmu.2022.002.
  10. Barkhof F., Jäger H.R., Thurnher M.M., Rovira Àlex // Clinical Neuroradiology (The ESNR Textbook). 2019. doi: 10.1007/978-3-319-68536-6.
  11. Haller S., Haacke E.M., Thurnher M.M., Barkhof F. Susceptibility-Weighted Imaging: Technical Essentials and Clinical Neurologic Applications // Radiology. 2021. V.299, No. 1: P. 3-26. doi: 10.1148/radiol.2021203071.
  12. Arnaldi D., Morbelli S., Picco A., Ferrara M., Buschiazzo A., Famà F., De Carli F., Nobili F. Functional Imaging in Pre-Motor Parkinson’s Disease. Q J Nucl Med Mol Imaging // 2014. V.58, No. 4. P. 366-375. PMID: 25366709.
  13. Kim E.Y., Sung Y.H., Lee J. Nigrosome 1 Imaging: Technical Considerations and Clinical Applications // Br J Radiol. 2019. V. 92, No. 1101. P. 20180842. doi: 10.1259/bjr.20180842.
  14. Cheng Z., He N., Huang P., Li Y., Tang R., Sethi S.K., Ghassaban K., Yerramsetty K.K., Palutla V.K., Chen S., Yan F., Haacke E.M. Imaging the Nigrosome 1 in the Substantia Nigra Using Susceptibility Weighted Imaging and Quantitative Susceptibility Mapping: An Application to Parkinson’s Disease // Neuroimage Clin. 2020. No. 25. P. 102103. doi: 10.1016/j.nicl.2019.102103.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

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».