Пневмония на кт: Что показывает КТ легких при коронавирусе?

Содержание

КТ-диагностика пневмонии, вызванной коронавирусом (COVID-19)

Механизм развития вирусной пневмонии

Несмотря на все усилия, прилагаемые человечеством по борьбе с инфекционными заболеваниями, вирусные пневмонии продолжают представлять угрозу жизни и здоровью. В минувшем году к списку возбудителей респираторных болезней присоединился еще один опасный агент – коронавирус SARS-CoV-2.

Патогенез (развитие заболевания) коронавирусной пневмонии существенно не отличается от воспаления легких подобной этиологии. Вирус проникает в паренхиму легких ингаляционным, гематогенным и лимфогенным путями. Изменяется система локальной защиты (системы сурфактанта, факторов неспецифической резистентности – интерферона, лизоцима, иммуноглобулинов). В легочной ткани происходит воспалительный процесс. Он характеризуется внутриальвеолярной экссудацией (скоплением жидкости в конечных отделах легких), что мешает нормальному газообмену. Причиной экссудации является нарушение физиологических механизмов, которые поддерживают баланс между количеством жидкости, поступающей в легкие и жидкостью, которая их покидает.

Это несоответствие, в свою очередь, возникает из-за нарушения микроциркуляции в легких, которое вызывается действием вируса.

При массивном поражении легочной ткани развивается тяжелая дыхательная недостаточность и может потребоваться респираторная поддержка аппаратом искусственной вентиляции. Кроме того, есть высокий риск присоединения собственной ороларингеальной флоры человека. В таком случае пневмония приобретает вирусно-бактериально-ассоциированный характер.

Какие симптомы могут указать на то, что пациенту необходима диагностика пневмонии?

Опасной особенностью нового заболевания COVID-19 является то, что респираторные осложнения развиваются не только у лиц, имеющих факторы риска (дефицит иммунитета, курение, пожилой возраст), но и у вполне здоровых и активных людей. В течение недели возникает слабость, адинамия, одышка, боль в груди и кашель. Специфичный симптом – потеря обоняния и вследствие этого потеря вкусовых ощущений. Нарастает повышение температуры тела вплоть до высокой лихорадки – 38,0 – 39,0ºС. В текущей ситуации очень важно вовремя обратиться за медицинской помощью и своевременно предотвратить осложнения.

Нет смысла углубляться в описание серологических тестов, подтверждающих COVID-19, в этой информации в данный момент недостатка нет. Хочется остановиться на возможностях инструментальной диагностики, а именно компьютерной томографии органов грудной полости в изучении патологических изменений легочной ткани.

Диагностика пневмонии с помощью компьютерной томографии

Всем пациентам с подозрением на вирусную пневмонию показано проведение КТ легких. Классическое рентгенографическое исследование зачастую оказывается неинформативным и нечувствительным к изменениям, которые только начинают развиваться.

На КТ выявляются признаки деструкции легочной ткани, характерные для атипичных пневмоний. Это могут быть зоны повышенной плотности по типу “матового стекла”, утолщенный интерстиций межальвеолярных перегородок. Также визуализируется заполнение терминальных отделов легких жидкостью и вытеснение из них воздуха. Кроме того, доктор-радиолог оценивает распределение выявленных изменений, просматривает средостение и окружающие структуры на предмет патологических процессов.

Диагностика пневмонии должна быть проведена в максимально ранние сроки от начала заболевания. Это предупредит развитие тяжелых респираторных осложнений, к примеру, некардиогенного отека легких.

МСКТ обследование органов грудной клетки с целью исключения пневмонии при вирусной инфекции.

Уважаемые пациенты, в связи с угрозой распространения короновируса COVID 19 и учитывая тот факт, что течение вирусной инфекции может проходить без видимых симптомов, приглашаем Вас пройти рентгеновской исследование органов грудной клетки с целью исключения такого тяжелого осложнения, как пневмония.

Читать полностью..

Своевременная диагностика и профилактика – лучшее решение! В наших центрах «Аперто Диагностик» и «Аперто Клиник» Вы можете пройти рентгеновское обследование органов грудной клетки на высокоточном оборудовании без очередей и ожиданий по предварительной записи. Для более детального исследования органов грудной клетки, рекомендуется прохождение МСКТ (компьютерной томографии). Так же в нашем центре «Аперто Клиник» Вы можете получить консультацию специалиста пульмонолога.

Онлайн запись на МСКТ органов грудной клетки


Какие могут быть симптомы при COVID-19 инфицировании?

Прошло более полугода с момента объявления пандемии коронавируса. За это время в мире умерли более 250 000 человек, количество зарегистрированных больных свыше 3,5млн, это данные на 4 мая 2020 года.

На сегодняшний появилось значительное количество научных публикаций посвященных изучению клинических проявлений COVID-19, изучению структурных изменений в органах человека, вызванных вирусом и конечно же изучению способов ранней диагностики.

По данным многих авторов наиболее частыми симптомами COVID-19 являются кашель, боли в мышцах и температура. Перечисленные симптомы сами по себе не могут быть подтверждением вирусного поражения, так как могут встречаться и при других заболеваниях. Так же уже стало известно, что инфицированные COVID-19 люди, могут вообще не предъявлять никаких жалоб. Тяжесть выраженности симптомов зависит от наличия сопутствующих заболеваний.

В силу того, что более взрослое население имеет большее количество хронических заболеваний, складывается ложное впечатление что вирус не поражает население молодого возраста, при этом как подтвердила статистика, нет зависимости заболеваемости от возраста. На сегодняшний день среди зарегистрированных больных людей присутствуют все возрастные группы, включая детей.

Как можно диагностировать наличие инфицирования COVID-19?

Золотым стандартом подтверждения заболевания является выделение возбудителя из физиологических жидкостей пациента или же определение наличия в крови специфических противовирусных антигенов. Но как оказалось в случае COVID-19, при наличии симптомов и структурных изменений в легких, тест на коронавирус может быть отрицательным и становится положительным через 6-7 дней от начала появления первых симптомов. При этом поражение вирусом легких можно зарегистрировать за 3-5 дней до момента, когда тест на коронавирус станет положительным. В этом плане КТ обследование легких оказывается более ранним метом выявление вирусной пневмонии.

По данным учёных разных стран чувствительность, то есть способность определить изменения в легких, достигает 97%. Это обозначает, что у 100 человек имеющих вирусную пневмонию, у 97 человек при компьютерной томографии (КТ органов грудной клетки) будут выявлены признаки вирусной пневмонии. И здесь стоит отметить, что тест на коронавирус имеет чувствительность не более 70%, то есть у 30 пациентов, имеющих COVID-19, тест покажет отрицательный результат.

Почему первым методом диагностики поражения легких при COVID-19 является компьютерная томография?

На сегодняшний день, учеными разных стран изучены структурные изменения легких, возникающие при COVID-19, которые выявляются при компьютерной томографии (КТ органов грудной клетки).

На основании исследований был сделан вывод, что компьютерная томография (КТ органов грудной клетки) является методом ранней диагностики вирусной пневмонии и имеет более высокую чувствительность чем обычная рентгенография. Так же было доказано, что у пациентов с подтвержденным COVID-19, при компьютерной томографии характерные изменения в легких были выявлены на 3-5 дней раньше, чем, когда тест на коронавирус становился положительным.

Какие изменения в легких можно определить с помощью КТ?

Когда вирус проникает в ткани, он начинает встраиваться в обмен веществ клеток, с целью воспроизвести самого себя. Этот процесс приводит к гибели клеток, и появлению продуктов клеточного распада, которые вызывают воспалительную реакцию тканей легких в виде уплотнения. КТ на ранней стадии развития воспалительного процесса может регистрировать уплотнение тканей легкого, в виде симптома «матового стекла».

Выявление этого симптома возможно лишь при послойном исследовании на компьютерном томографе (КТ исследование органов грудной клетки). При рентгенологическом исследовании (рентгенография органов грудной клетки) изменений по типу «матового стекла» выявить не представляется возможным, так как принцип получения рентгеновского изображения не подразумевает получения тонких срезов менее 1мм. Здесь следует отметить принципиальный момент толщина срезов должна быть не более 0,5мм, которая не зависит от количества срезов компьютерного томографа. Другими словами, не важно сколько срезов имеет томограф 16, 32 или 64, важно какой толщины будут получены срезы.

Кому необходимо проходить компьютерную томографию (КТ органов грудной клетки)?

Компьютерную томографию органов грудной клетки рекомендуется проходить всем пациентам, имеющим признаки острого респираторного заболевания (ОРВИ). А именно, повышение температуры в сочетании с кашлем, болью в мышцах, слабостью и болевыми ощущениями в грудной клетке.

Зачем надо проходить компьютерную томографию органов грудной клетки?

Выявление заболевания на более ранних стадиях является залогом успеха лечения и предупреждения осложнений, так как позволит вовремя обратиться за специализированной медицинской помощью. Как показывает статистка, большинство умерших пациентов от COVID-19 занимались самолечение и обратились за помощью уже после того, как развились необратимые изменения.

И самое главное определив у себя признаки вирусной пневмонии, вы сможете осознанно изолироваться и тем самым защитить своих близких и окружающих от заражения, что в конечном итоге поможет всем нам быстрее справится с распространением вируса.

Отнеситесь к своему здоровью ответственно, тем самым вы внесете свой вклад в борьбе с пандемией.

Врач рентгенолог высшей категории
Доктор медицинских наук А.В. Стрыгин

При подготовки использованы материалы базы данных медицинских и биологических публикаций PubMed, опубликованные с января по май 2020 года.

Лучевая диагностика вирусной пневмонии | Сперанская

1. Mistry R.D., Fischer J.B., Prasad P.A. et al. Severe complications in influenza-like illnesses. Pediatrics. 2014; 134 (3): 684–90.

2. Duggal A., Pinto R., Rubenfeld G., Fowler R.A. Global Variability in Reported Mortality for Critical Illness during the 2009–10 Influenza A (h2N1) Pandemic: A Systematic Review and Meta-Regression to Guide Reporting of Outcomes during Disease Outbreaks. PLoS One. 2016; 11 (5): e0155044. DOI: 10.1371/journal.pone.0155044. eCollection 2016.

3. Rovina N., Erifaki M., Katsaounou P. et al. Subjects hospitalized with the 2009 pandemic influenza A (h2N1) virus in a respiratory infection unit: clinical factors correlating with ICU admission. Respir. Care. 2014; 59 (10): 1560–8.

4. Ishiguro T., Takayanagi N., Kanauchi T. et al. Clinical and radiographic comparison of influenza virus-associated pneumonia among three viral subtypes. Intern. Med. 2016; 55 (7): 731–73.

5. Leneva I.A., Burtseva E.I., Yatsyshina S.B. et al. Virus susceptibility and clinical effectiveness of anti-influenza drugs during the 2010–2011 influenza season in Russia. Intern. J. Inf. Dis. 2016; 43: 77–84.

6. Brun-Buisson С., Richard J.-C. M., Mercat A., Thiébaut A.C., Brochard L. Early corticosteroids in severe influenza A/h2N1 pneumonia and acute respiratory distress Syndrome. Am. J. Respir. Crit. Care Med. 2011; 183 (9): 1200–6.

7. Rodrigo C., Leonardi-Bee J., Nguyen-Van-Tam J., Lim W.S. Corticosteroids as adjunctive therapy in the treatment of influenza. Cochrane Database Syst. Rev. 2016; 7: 3: CD010406. DOI: 10.1002/14651858. CD010406.pub2. Review.

8. Cao B., Gao H., Zhou B. et al. Adjuvant corticosteroid treatment in adults with influenza A (H7N9) viral pneumonia. Crit. Care Med. 2016; 44 (6): e318–28.

9. Loubet P., Samih-Lenzi N., Galtier F. et al. Factors associated with poor outcomes among adults hospitalized for influenza in France: A three-year prospective multicenter study. J. Clin. Virol. 2016; 79: 68–73.

10. Abdelsalam M., Diab H.S., Ragab Y. Radiological findings in patients with h2N1 influenza pneumonia. Egypt. J. Chest Dis. Tubercul. 2016; 65 (1): 135–42.

11. Полушин Ю.С., Храпов К.Н., Майская М.Ю., Дикарев К.В. Вирусная пневмония гриппа А (h2N1), осложненная ОРДС. Общая реаниматология. 2010; 6 (3): 15–22. [Polushin Yu.S., Khrapov K.N., Mayskaya M.Yu., Dikarev K.V. Viral pneumonia, influenza A (h2N1), complicated with ARDS. Obshchaya Reanimatologiya (General Intensive Care). 2010; 6 (3): 15–22 (in Russ.).]

12. Moore B.B., Moore T.A. Viruses in idiopathic pulmonary fibrosis. Etiology and exacerbation. Ann. Am. Thorac. Soc. 2015; 12 (Suppl. 2): 186–92.

Лучевые проявления новой коронавирусной инфекции COVID-19 | Сперанская

1. Cases Xiaoqi Lin, Zhenyu Gong, Zuke Xiao et al. Novel Coronavirus Pneumonia Outbreak in 2019: Computed Tomographic Findings in Two Cases // Korean J. Radiol. 2020. Vol. 21 (3). Р. 365–368.

2. Xingzhi Xie1, Zheng Zhong, Wei Zhao. Chest CT for Typical 2019-nCoV Pneumonia: Relationship to Negative RT-PCR. Published Online: Feb. 13. 2020.

3. Feng Pan, Tianhe Ye, Peng Sun et al. Time Course of Lung Changes On Chest CT During Recovery From 2019 Novel Coronavirus (COVID-19) Pneumonia. Published Online: Feb. 13. 2020.

4. Junqiang Lei, Junfeng Li, Xun Li et al. CT Imaging of the 2019 Novel Coronavirus (2019-nCoV) Pneumonia. Published Online. Jan. 31. 2020. https://doi.org/10.1148/radiol.2020200236.

5. Chung М., Bernheim А., Mei Х. et al. CT Imaging Features of 2019 Novel Coronavirus (2019-nCoV). Published Online. Feb. 4. 2020. https://doi.org/10.1148/radiol.2020200230.

6. Сперанская А.А., Новикова Л.Н., Баранова О.П., Васильева М.А. Лучевая диагностика вирусной пневмонии // Вестник рентгенологии и радиологии. 2016. Т. 97, № 3. С. 149–156.

7. Koo H.J., Lim S., Choe J., Choi S.H., Sung H., Do K.H. Radiographic and CT Features of Viral Pneumonia // RadioGraphics. 2018. Vol. 38 (3). Р. 719–739.

8. Wang Q, Zhang Z, Shi Y, Jiang Y. Emerging H7N9 influenza A (novel reassortant avian-origin) pneumonia: radiologic findings // Radiology. 2013. Vol. 268 (3). Р. 882–889.

9. Yuan Y., Tao X.F., Shi Y.X., Liu S.Y., Chen J.Q. Initial HRCT findings of novel influenza A (h2N1) infection // Influenza Other Respir Viruses. 2012. Vol. 6 (6). e114–e119

10. Wong K.T., Antonio G.E., Hui D.S. et al. Severe acute respiratory syndrome: thin-section computed tomography features, temporal changes, and clinicoradiologic correlation during the convalescent period // J. Comput Assist. Tomogr. 2004. Vol. 28 (6). Р. 790–795.

11. Qureshi N.R., Hien T.T., Farrar J., Gleeson F.V. The radiologic manifestations of H5N1 avian influenza // J. Thorac. Imaging. 2006. Vol. 21 (4). Р. 259–264.

12. Yicheng Fang, Huangqi Zhang, Yunyu Xu et al. CT Manifestations of Two Cases of 2019 Novel Coronavirus (2019-nCoV) Pneumonia // Radiology. 2020. Vol. 295, No. 1. https://doi.org/10.1148/2020200280.

13. Fengxiang Song, Nannan Shi, Fei Shan et al. Emerging 2019 Novel Coronavirus (2019-nCoV) Pneumonia // Radiology. 2020. Vol. 295, No 1. https://doi.org/10.1148/radiol.2020200274.

14. Heshui Shi, Xiaoyu Han, Chuansheng Zheng. Manifestations in a Patient Recovered from 2019 Novel Coronavirus (2019-nCoV) Pneumonia in Wuhan, China // Radiology. 2020. Vol. 295, No. 1. https://doi.org/10.1148/radiol.2020200269.

15. Chaolin Huang, Yeming Wang, Xingwang Li, Lili Ren. Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan // China Lancet. 2020. Vol. 395. Р. 497–506.

16. Jaegyun Lim, Seunghyun Jeon, Hyun-Young Shin et al. Case of the Index Patient Who Caused Tertiary Transmission of Coronavirus Disease 2019 in Korea: the Application of Lopinavir/Ritonavir for the Treatment of COVID-19 Pneumonia Monitored by Quantitative RT-PCR // J. Korean. Med. Sci. 2020. Feb. 17. No. 35 (6).

17. Yueying Pan Hanxiong Guan Shuchang Zhou. Initial CT findings and temporal changes in patients with the novel coronavirus pneumonia (2019-nCoV): a study of 63 patients in Wuhan // China European Radiology. https://doi.org/10.1007/s00330-020-06731-x.

18. Ya-ni Duan, Jie Qin. Pre- and Posttreatment Chest CT Findings: 2019 Novel Coronavirus (2019-nCoV) Pneumonia // Radiology. 2020. Vol. 295, No. 1. https://doi.org/10.1148/radiol.2020200323.

Эксперты порекомендовали делать КТ только по показаниям — Общество

МОСКВА, 3 ноября. /ТАСС/. Заболевание, вызванное коронавирусной инфекцией, в значительной части случаев не сопровождается пневмонией, поэтому делать компьютерную томографию (КТ) для определения наличия коронавируса в каждом случае подозрения на болезнь бессмысленно. Более того, даже если КТ выявит поражение легких, это не означает заболевание COVID-19 — это может быть грипп или другое заболевание, сообщили опрошенные ТАСС врачи.

«У большинства людей с ковидом пневмонии и не будет, то есть ковид есть, а пневмонии нет. Лучший метод диагностики коронавируса — ПЦР. Пошли, сдали. Здесь вопрос в том, что в 80% случаев все-таки ковид протекает без симптомов или легко. Когда эти 80% людей нервничают и начинают бегать на КТ, ничего полезного они не делают», — сказал ТАСС заведующий отделением лучевой диагностики городской клинической больницы им. М. П. Кончаловского Борис Бродецкий.

Он отметил, что важными являются другие показатели: уровень кислорода в крови, температура, наличие одышки и многие другие клинические признаки, маркеры COVID-19. Руководитель отдела лучевой диагностики Медицинского научно-образовательного центра и заведующий кафедрой лучевой диагностики факультета фундаментальной медицины МГУ им. М. В. Ломоносова Валентин Синицын согласен с ним.

«Главными критерием является клиническая картина — температура, общее самочувствие, частота дыхания, снижение насыщения крови кислородом. Не бывает так, что у человека поражены все легкие, а он нормально дышит, это всегда проявляется клинически. И если врач видит, что у человека есть серьезная проблема со здоровьем, он его направляет в больницу даже без КТ. А в больнице пациенту уже обязательно сделают КТ и проведут все другие методы диагностики», — сказал Синицын.

Кроме того, он отметил, что, например, при гриппе также могут возникать поражения легких, однако нет практики такого частого проведения КТ при данном заболевании. «Как специалист, могу вам провести аналогию с эпидемией гриппа, потому что меня часто спрашивают — а вы при гриппе когда-нибудь КТ так широко делали? Нет. Хотя широко известно, что и при гриппе часто встречаются изменения в легких», — рассказал Синицын.

Пневмония и госпитализация

«Есть два варианта развития событий — у вас нет сопутствующих заболеваний, вы переносите болезнь легко, допустим, температура 37, она держится два дня. У многих моих знакомых ковид протекал именно так. Вы идете и делаете КТ — мы не находим ничего, пневмонии нет. Что-то меняется? Нет, вы точно так же остаетесь 14 дней лечиться дома, к примеру. Или вы идете и делаете КТ, у вас обнаруживают маленький фокус или несколько фокусов поражения — до 25% объема легких. Вас все равно не госпитализируют, и вы точно так же лечитесь дома», — отметил Бродецкий.

Поэтому в первую очередь в случае недомогания или подозрения на болезнь следует обратиться к специалисту, который определит дальнейшие действия. «Мой призыв — верить врачам, все врачи искренне желают добра пациентам. Но не просите без нужды делать вам КТ, — сказал Синицын. — Есть беспокойные люди, которые говорят: «Я спокойно жить не могу, хочу знать, что у меня в легких». Тогда в этом случае я обычно говорю — тогда и делайте это в частном центре, это ваше право, вы хозяин своего здоровья, но не требуйте этого от государственных и муниципальных служб».

«Если делать КТ самостоятельно, мне кажется, в большинстве случаев это бессмысленная затея, особенно если у вас нет симптомов или они незначительные. Вы сходите, просто потратите свои деньги, если будете обращаться в отделы платных услуг или в частные клиники. Либо вы просто будете одолевать своих врачей, перегружать систему. А в целом это ни к чему не приведет», — добавил Бродецкий.

Кроме того, не стоит лишний раз нагружать свой организм, отмечают врачи. «В основе рентгеновских исследований, к которым относится и КТ, — ионизирующее излучение, никакой пользы в них нет. Если вы настаиваете на частом проведении КТ без показаний, вы подвергаете себя гипотетическому риску. Хотя, конечно, при диагностических исследованиях дозы далеки от тех, которые вызывают лучевую болезнь. Но ведь неспроста стараются воздерживаться от проведения рентгеновских исследований беременным женщинам и с осторожностью назначают их детям», — заключил Бродецкий.

Картина «матовых стёкол» есть при любой инфекции. Новости общества

Покажет время

— Правда ли, что пневмония может развиться за считанные часы?

— Всё зависит от того, насколько организм включает защитные силы. Мы нередко встречаемся с волнообразным течением болезни. Она вроде бы затихает, а потом вдруг наступает резкое ухудшение. Поэтому, если человек сделал КТ и напичкал себя антибиотиками, это ещё не значит, что он себе помог.

— На каком сроке течения болезни обычно наступает ухудшение?

— По практике не очень благоприятен срок с 7-го по 14-й день. Если после 14 дней человек продолжает болеть, можно говорить о присоединении бактериальной инфекции. Мы все разные – ковид не проходит по одному сценарию.

— Кто находится в группе риска?

— На первом месте больные сахарным диабетом, на втором – люди с хронической сердечной недостаточностью, гипертонией. На третьем-четвёртом – пациенты с бронхолёгочными заболеваниями. У них всё протекает более агрессивно.

— Бывает ли так, что при отрицательном результате ПЦР-мазка на КТ отображаются симптомы ковид-пневмонии?

— Отрицательный мазок и «матовые стёкла» на КТ могут говорить о вероятной коронавирусной инфекции, если, конечно, нет иных причин. И такого больного мы ведём как ковидного, только не подтверждённого лабораторно. Как правило, у них со временем формируются антитела к коронавирусу.

— Как помочь лёгким после заболевания, особенно если в них образовалась рубцовая ткань?

— Мы этот опыт пока только накапливаем. Изменения в лёгких после гриппа уходят к девятому месяцу, как будет здесь – покажет время. Во всяком случае тенденция положительной динамики у наших пациентов прослеживается.

Для реабилитации обязательна лечебная физкультура с укреплением мышц плечевого пояса. Ходьба, причём очень хороша скандинавская. Обязателен приём поливитаминов.

— Правда ли, что лёгкие любят жиры и при заболевании желательно их усиленно вводить в рацион?

— В период выздоровления количество жиров можно увеличить. Каждая альвеола лёгких, отвечающая за газообмен, покрыта смазочным веществом, не позволяющим ей слипаться при выдохе. Оно имеет сложный химический состав, но 90 % составляют жиры. Но лучше всё‑таки всегда заботиться о собственном сбалансированном питании.

Елена Мирошниченко

 

Фото: Павел Колядин

Компьютерная томография или тест? Чем «поймать» коронавирус

24.04.2020

С тестированием на коронавирус ситуация не совсем понятная: с одной стороны, тест-систем становится больше, появляются разные типы тестов, которые определяют, инфицирован ли человек, переболел ли он «короной» (тест на антитела) или нет. С другой стороны, много вопросов к их достоверности.

С тестированием на коронавирус ситуация не совсем понятная: с одной стороны, тест-систем становится больше, появляются разные типы тестов, которые определяют, инфицирован ли человек, переболел ли он «короной» (тест на антитела) или нет. С другой стороны, много вопросов к их достоверности.


Самый распространенный сегодня метод тестирования — ПЦР, у пациента берут пробу мокроты и определяют наличие или отсутствие вируса. Подробнее о методе можно прочитать в материале «Как проверяют на коронавирус: обзор российских (и не только) тестов». Однако специалисты и врачи жалуются: до 30% тестов дают ложноотрицательный или ложноположительный результат.

«При ПЦР-тестировании отмечается гиподиагностика, то есть ПЦР дает отрицательный результат, а человек на самом деле все-таки болеет COVID-19. Поэтому при постановке диагноза ориентируются на эпидемиологическую историю человека и если у него были контакты с заболевшими, то высока вероятность, что у него есть COVID», — рассказал пульмонолог, доктор медицинских наук, ведущий эксперт Инфраструктурного центра Хелснет НТИ Олег Гришин.

Сейчас диагноз COVID–19 ставят на основании результатов компьютерной томографии и клинической картины заболевания, поскольку КТ позволяет выявить самое опасное осложнение при коронавирусе — пневмонию.

На снимках КТ хорошо видны признаки вирусной пневмонии, отличающие ее от других видов пневмоний — непрозрачность в легких в виде «матового стекла». Это не специфический признак, но в сочетании с другими симптомами позволяет вовремя определить угрожающее состояние.

Позднее выявление пневмонии заканчивается искусственной вентиляцией легких.

Чем КТ-диагностика отличается от тестов?

У человека, не знакомого с методами медицинской диагностики может возникнуть вопрос: как в итоге понять, болен я или нет, стоит ли делать тест или надо сразу бежать в частную клинику за КТ легких?

Отвечаем.

ПЦР-диагностика определяет наличие инфекции, однако болезнь и инфицированность — разные вещи.Только у половины инфицированных развивается заболевание. Из тех, кто заболел, пневмония тоже развивается не у всех, а только у каждого третьего. У половины людей с положительным результатом на COVID–19 вообще никаких симптомов заболевания нет. То есть ПЦР-диагностика выявляет не заболевание, а наличие в организме вируса.

«Для лаборатории больной и инфицированный не отличаются принципиально. У инфицированного организм может быть невосприимчив к этой инфекции. При этом он может быть переносчиком какое-то время, а может и не быть им», Олег Гришин, ведущий эксперт Инфраструктурного центра Хелснет НТИ.

Если человек инфицирован, но не болен, пневмонии у него быть не может, поэтому КТ делать бессмысленно.

Если же у человека есть симптомы ОРВИ, то с вероятностью 60–70% пневмония у него не разовьется. В этом случае КТ тоже ничего не покажет. Однако в оставшихся 30% пневмония может возникнуть и для ее диагностики на раннем этапе самый эффективный метод — КТ.

Чем коронавирусная пневмония отличается от обычной?

Отличительными особенностями вирусной пневмонии считаются быстро нарастающее течение и быстро нарастающая одышка на фоне обычных симптомов ОРВИ.

«Симптомы ОРВИ могут проявляться пять–шесть дней без особенно высокой температуры, без каких-либо признаков тяжелого течения, а потом состояние резко ухудшается. Классическим примером такого течения болезни является Борис Джонсон, премьер-министр Великобритании. В начале у него были обычные признаки ОРВИ, в течении недели у него брали анализ, ПЦР подтвердил наличие вируса, но Джонсон находился дома так как чувствовал себя хорошо. Затем в течении одного–двух дней состояние ухудшилось и появилась одышка. Это и является основанием для КТ и препровождения в стационар», — рассказал Гришин.

В отличие от бактериальной пневмонии вирусную сложно «услышать» фонендоскопом в первые 1–2 дня. Это характерно для любой вирусной пневмонии, в том числе и при вирусе гриппа, и подобное развитие болезни всегда было для человечества проблемой.

«Врач может прийти к больному, зафиксировать высокую температуру, но он не слышит ухом проблемы в легких. Он уходит, не выявив вирусной пневмонии, а уже через несколько часов нарушения в легких усиливаются, это можно услышать через фонендоскоп, но врача рядом уже нет», Олег Гришин, ведущий эксперт Инфраструктурного центра Хелснет НТИ.

Поэтому так важно своевременно обращаться к врачу, если что-то пошло не так.

КТ грудной клетки дает изображение легких пациента и помогает врачам вычислить так называемый «показатель короны» — процент объема легких, инфицированного заболеванием. Перспективным для диагностики направлением становится технология анализа компьютерной томографии на основе алгоритмов глубокого обучения. Она помогает определить коронавирусную пневмонию с точностью около 96%, а весь тест занимает 3–4 секунды. У человека на постановку диагноза уходит в 60 раз больше времени, поэтому использование искусственного интеллекта и методов машинного обучение в КТ-диагностике становятся критически важными. Подробнее о том, как ведущие мировые компании внедряют искусственный интеллект в повседневную практику постановки диагнозов, мы расскажем отдельно.

Источник: VC.ru

Визуализация пневмонии: тенденции и алгоритмы

Реферат

Пневмония является одним из основных инфекционных заболеваний, вызывающих значительную заболеваемость и смертность во всем мире. Визуализация играет решающую роль в выявлении и лечении пациентов с пневмонией.

В этой обзорной статье обсуждаются различные методы визуализации, используемые для диагностики и лечения подозреваемых легочных инфекций. Визуализирующее исследование всегда следует начинать с обычной рентгенографии.Когда результаты рутинной рентгенографии неубедительны, в обязательном порядке проводят компьютерную томографию. Сочетание распознавания образов со знанием клинических условий является наилучшим подходом к инфекционным процессам в легких.

Специфическая картина поражения во многих случаях может указывать на вероятный диагноз. У пациентов с синдромом приобретенного иммунодефицита диффузные инфильтраты по типу «матового стекла» и интерстициальные инфильтраты чаще всего присутствуют при пневмонии Pneumocystis carinii , тогда как у пациентов без иммунодефицита сегментарный долевой инфильтрат свидетельствует о бактериальной пневмонии.Круглая пневмония чаще встречается у детей, чем у взрослых, и чаще всего вызывается Streptococcus pneumoniae . Различные комбинации паренхиматозных и плевральных аномалий могут указывать на дополнительные диагнозы.

При подозрении на инфекционный легочный процесс знание разнообразных рентгенологических проявлений сузит дифференциальную диагностику, поможет направить дополнительные диагностические мероприятия и послужит идеальным инструментом для контрольных обследований.

Несмотря на успехи в диагностике и лечении, легочные инфекции являются основной причиной заболеваемости и смертности у взрослых пациентов. Пневмония является шестой по частоте причиной смерти в США, и ежегодно среди иммунокомпетентного населения регистрируется более 6 миллионов случаев бактериальной пневмонии 1. Спектр организмов, вызывающих респираторные инфекции, широк и постоянно увеличивается по мере выявления и выявления новых патогенов. иммунный ответ хозяина изменен лекарствами или другими заболеваниями или реакциями.По оценкам, в США ежегодно регистрируется 1,1 миллиона случаев внебольничной пневмонии (ВП), требующих госпитализации, при предполагаемых затратах в 8 миллиардов долларов 1. Внутрибольничная пневмония (НП) является наиболее серьезной внутрибольничной инфекцией. потому что это связано с самой высокой смертностью от внутрибольничных инфекций, которые причинно способствуют смерти 2. Более того, с начала эпидемии синдрома приобретенного иммунодефицита (СПИД) легкие представляют собой растущий источник инфекций.В дополнение к прямым затратам на уход за пациентами пневмония является причиной более 50 миллионов дней ограниченной активности на работе и является шестой по значимости причиной смерти в США с коэффициентом смертности 13,4 на 100 000 3, 4.

Изменение тенденций легочных инфекций

Диагностика пневмонии требует сочетания клинической осведомленности, соответствующих микробиологических тестов и рентгенологических исследований. Обычная рентгенография грудной клетки является недорогим тестом, который может быстро выявить наличие легочных аномалий.Он представляет собой важное начальное обследование у всех пациентов с подозрением на легочную инфекцию. В большинстве случаев результаты простой рентгенографии могут свидетельствовать о пневмонии и устраняют необходимость в дополнительных рентгенологических процедурах.

Клиницист, обследующий пациента с установленным или подозреваемым диагнозом легочной инфекции, сталкивается с диагностической проблемой из-за того, что большинство процессов проявляются сходными признаками и симптомами, а рентгенологические признаки пневмонии не позволяют установить конкретный этиологический диагноз.Кроме того, рентгенологические проявления данного инфекционного процесса могут варьировать в зависимости от иммунологического статуса пациента, а также от предшествовавшего или сопутствующего заболевания легких. Число пациентов с ослабленным иммунитетом резко увеличилось из-за трех явлений: эпидемии СПИДа, успехов в химиотерапии рака и распространения трансплантации органов. В начале эпидемии СПИДа, в начале и середине 1980-х годов, смертность от каждого эпизода пневмонии Pneumocystis carinii (PCP) составляла 50–80%.С тех пор как в 1989 г. была введена рутинная профилактика, было продемонстрировано снижение заболеваемости пневмоцистной пневмонией среди больных СПИДом 5, 6. В дополнение к меньшей заболеваемости также наблюдалось снижение смертности (15%) в случаях легкой и средней степени тяжести 7. Таким образом, другие инфекции, включая бактериальную пневмонию, грибковую инфекцию, цитомегаловирус (ЦМВ), комплекс Mycobacterium avium (MAC) и туберкулез, остаются значительной причиной заболеваемости и смертности у этих пациентов 5–7. Рентгенологи должны не только документировать локализацию и степень пневмонии, но также оценивать развитие и течение пневмонии и выявлять любые осложнения заболевания.

Объединение клинических и визуализационных данных

Наиболее полезными методами визуализации, доступными для оценки пациента с известной или подозреваемой легочной инфекцией, являются рентгенография грудной клетки и компьютерная томография (КТ). Визуализирующие исследования всегда следует интерпретировать с учетом того, насколько симптоматичен пациент, степени одышки, степени нарушения диффузионной способности легких по монооксиду углерода ( D l,co), количестве клеток CD4+, наличии лихорадки или лейкоцитоза, есть ли кашель и является ли кашель продуктивным, хронизация симптомов 8.Знание того, развился ли у пациента ВП или НП, а также знание иммунного статуса пациента, могут быть мощными инструментами для составления короткого списка возможных возбудителей 8, 9. Клиническая информация может значительно повысить точность диагностики. рентгенологический диагноз, т.е. больной СПИДом с острым воздушно-капельным процессом, у которого есть озноб, лихорадка и гнойная мокрота, вероятно, имеет пиогенный, а не ПП. В отсутствие клинической информации рентгенологи не могут достоверно отличить пневмонию от других легочных процессов 10.К сожалению, клинические данные и рентгенологические данные часто не позволяют поставить окончательный диагноз пневмонии, поскольку существует большое количество неинфекционных процессов, связанных с фебрильными пневмонитами, т.е. лекарственными заболеваниями легких, острой эозинофильной пневмонией, облитерирующим бронхиолитом, организующейся пневмонией (ОБОП). ) и легочный васкулит, который имитирует легочную инфекцию 11. Отличить локализованную пневмонию от других легочных процессов невозможно с уверенностью по рентгенологическим признакам 11, 12.Локализованное поражение легких лобарного или сегментарного распространения может быть обусловлено не только пневмонией, но и отеком легких и кровоизлиянием. Локализованный отек легких, вызванный аспирацией кислоты из желудка, может привести к изображению, идентичному пневмонии, а также к инфаркту легкого, вторичному по отношению к тромбоэмболии, который также может давать аналогичные рентгенологические данные. Диагностика также затруднена, когда пневмония проявляется как диффузная легочная аномалия. Отек легких и респираторный дистресс-синдром взрослых (ОРДС) являются наиболее распространенными состояниями, которые следует отличить от бронхопневмонии, когда рентгенологически выявляется генерализованная легочная аномалия 13–15.

Обычная рентгенография органов грудной клетки

Согласно рекомендациям Американского торакального общества, при подозрении на пневмонию у взрослых следует проводить заднепереднюю (PA) (и, по возможности, боковую) рентгенографию грудной клетки. или для мониторинга ответа на терапию. Другие функции рентгенографии грудной клетки включают расширенную возможность оценки степени заболевания, выявления осложнений ( i.е. полости, образование абсцесса, пневмоторакс, плевральный выпот), а также для выявления дополнительных или альтернативных диагнозов, а иногда и для направления инвазивных диагностических процедур.

В большинстве случаев на снимках органов грудной клетки можно выявить различные аномалии. Более распространенные рентгенологические признаки включают сегментарные или долевые консолидации и интерстициальное заболевание легких. Другие, менее распространенные рентгенологические признаки включают медиастинальную лимфаденопатию, плевральный выпот, образование полостей и инвазию в грудную стенку.Несмотря на это, неспецифичность рентгенологических данных, а также широкий спектр потенциальных причин часто приводят к разочарованию при оценке результатов визуализации пациента с подозрением на пневмонию. Легочная инфекция пневмоцистной пневмонией, обычно проявляющаяся в виде диффузного гомогенного альвеолярного уплотнения, недавно была описана в 5-10% случаев с плотным уплотнением, узелками, милиарными затемнениями и плевральными выпотами. редко, регистрируется у 10–39% пациентов с инфекцией пневмоцистной пневмонии и у 10% пациентов с доказанным заболеванием легких 17.

Компьютерная томография

КТ является полезным дополнением к обычной рентгенографии в отдельных случаях 10, 12, 18, 19. Существует большое количество литературы, указывающей на то, что КТ является чувствительным методом, позволяющим визуализировать легкие с превосходным пространственным разрешением, предоставляя анатомические детали, подобные выявляется при макропатологическом исследовании. Различия в ослаблении ткани и паренхиматозных изменениях, вызванных острым воспалительным процессом, хорошо видны на КТ 18, 19.В отличие от рентгенографии грудной клетки, КТ дает изображения в поперечном сечении, поэтому картина и распределение легочных процессов оцениваются гораздо легче, чем при обычном обследовании 17.

С появлением КТ высокого разрешения (КТВР) появился совершенно новый терминологический словарь для описания результатов визуализации. Распознавание вторичной легочной дольки необходимо для понимания результатов визуализации, полученных при КТ с тонкими срезами 18. Выводы заболевания воздушного пространства, узелков воздушного пространства (ацинарные), затемнения по типу матового стекла, консолидация, воздушные бронхограммы и центролобулярное или перилобулярное распределение лучше видно на КТ, чем на обычной рентгенографии 17, 18.Узелки в воздушном пространстве размером с ацинус (6–10  мм) имеют центролобулярное распределение. Они лучше всего видны на ранних стадиях заболевания и лучше всего видны на краю патологического процесса, где консолидация неполная. Непрозрачность по типу матового стекла определяется как локализованное увеличение легочного затухания, которое позволяет визуализировать сосудистые структуры, проходящие через пораженную область. Матовое стекло является неспецифическим признаком КТ, который может указывать либо на альвеолярное, либо на интерстициальное заболевание 10.

КТ-признаки интерстициального заболевания отражают утолщение отеком, новообразованием, воспалением или фиброзом нормальных интерстициальных структур 10, 18. Наиболее частыми КТ-признаками являются утолщение перегородки, утолщение бронхиальной стенки, мозаичная перфузия, утолщение бронховаскулярного пучка, интерстициальные узелки, и соты. Эти результаты, хорошо известные из простых исследований фильмов, легче распознаются с помощью КТ.

Хотя КТ не рекомендуется для начальной оценки пациентов с пневмонией, она является ценным дополнением к обычной рентгенографии у пациентов с невыявленными или недиагностическими результатами визуализации 16.Несколько исследований показали, что HRCT может быть полезным в выявлении, дифференциальной диагностике и лечении пациентов с ослабленным иммунитетом и легочными осложнениями 16–19.

Визуализация пневмонии у определенных групп пациентов

Внебольничная пневмония

ВП представляет собой серьезную медицинскую и экономическую проблему из-за высокой заболеваемости и смертности, а также из-за прямых и косвенных затрат на лечение 1, 3. Было обнаружено, что даже у молодых здоровых людей пневмония является основной медицинской причиной потери рабочие дни.Ежегодно в США для лечения ВП госпитализируют от 485 000 до 1 миллиона пациентов. Стоимость стационарного лечения превышает амбулаторное лечение в 15–20 раз и составляет большую часть из примерно 8,4 млрд долларов, ежегодно расходуемых на лечение пациентов с пневмонией 1, 3, 20, 21.

Частота госпитализаций по поводу эпизодов пневмонии варьирует у 22–51% пациентов с ВП 1. Смертность выше в менее развитых странах среди молодых и пожилых людей и варьирует от 10·100 000 −1 до 40·100 000 −1 жителей в трех странах Европы 20.Хотя верно то, что рентгенологические признаки пневмонии не позволяют поставить конкретный этиологический диагноз, дифференциальный диагноз при ВП может быть возможен с использованием рентгенологического распознавания образов. Несмотря на вариабельность времени между появлением клинических симптомов и развитием рентгенологически видимого инфильтрата, хорошо известно, что при ВП большинство легочных инфильтратов появляется в течение 12 часов. У этих пациентов распознавание образов может помочь классифицировать группы потенциально лежащих в их основе организмов в пользу бактериальной, а не вирусной этиологии.При ВП диагностика и лечение чаще всего включают рентгенографию органов грудной клетки и, как правило, не требуют использования других методов визуализации 22.

Спектр возбудителей ВП включает грамположительные бактерии, такие как Streptococcus pneumoniae (pneumoccocus), Haemophilus influenzae и Staphylococcus aureus , а также атипичные микроорганизмы, такие как Mycoplasma pneumoniae , или Legionella pneumophila и вирусные агенты, такие как вирус гриппа А и респираторно-синцитиальные вирусы. S. pneumoniae , безусловно, является наиболее частой причиной полной консолидации долей 23–25. Другие возбудители, вызывающие полную консолидацию долей, включают Klebsiella pneumoniae и другие грамотрицательные бациллы, L. pneumophila , H. influenzae и иногда M. pneumoniae [23–26].

Рентгенологически крупозная пневмония проявляется на периферии, упираясь в плевру, и распространяется в направлении основных отделов легкого.Круглая пневмония чаще встречается у детей, чем у взрослых, и чаще всего вызывается S. pneumoniae (рис. 1⇓) 27. У детей активная туберкулезная и грибковая инфекция также может проявляться узловыми или объемными поражениями 27. Бактериальная инфекции могут образовывать множественные округлые легочные узелки или образования с кавернами или без них. Это может произойти при заражении Nocardia, Aspergillus, Legionella, Ку-лихорадкой и M.tuberculosis 27–.

Бронхопневмония, которая чаще всего вызывается S.aureus и H. influenzae , возникает, когда инфекционные организмы, осевшие на эпителии бронхов, вызывают острое воспаление бронхов с изъязвлением эпителия и образованием фибринозно-гнойного экссудата. Как следствие, воспалительная реакция быстро распространяется по стенкам дыхательных путей и распространяется на прилегающие легочные дольки. Рентгенологически эти воспалительные агрегаты вызывают типичную пятнистую картину бронхопневмонии (рис.   2⇓) или однородное сегментарное уплотнение, которое также может иметь кавитацию (рис.2 и 3⇓⇓).

Диффузные двусторонние интерстициальные и/или интерстициально-альвеолярные (смешанные) инфильтраты чаще всего вызываются вирусами (рис. 4⇓) и M. pneumoniae 30. До 30% всех пневмоний в общей популяции может быть вызвано M. pneumoniae 10. При инфицировании первоначальное поражение направлено на слизистую оболочку бронхиол, затем перибронхиальная ткань и междольковые перегородки становятся отечными и инфильтрируются воспалительными клетками.

Госпитальная (нозокомиальная) пневмония

НБ может быть определена как возникшая после госпитализации, которая не присутствовала и не находилась в инкубационном периоде на момент госпитализации 21. НБ является ведущей причиной смерти от внутрибольничных инфекций и важной проблемой общественного здравоохранения. . Чаще всего это происходит среди пациентов отделений интенсивной терапии (ОИТ), преимущественно у лиц, которым требуется искусственная вентиляция легких (рис. 5⇓) 31.Предполагаемая распространенность НП в условиях отделения интенсивной терапии колеблется в пределах 10-65%, с летальностью 20-55% в большинстве опубликованных исследований [26, 31, 32]. У пациентов с ОРДС до 55% имеют вторичную пневмонию, и это осложнение может отрицательно сказаться на выживаемости [26].

Диагноз НП затруднен, и критерии, используемые для наблюдения, были основаны на клинических признаках лихорадки, кашля и развития гнойной мокроты в сочетании с новым или прогрессирующим инфильтратом на рентгенограмме грудной клетки.При возникновении пневмонии у госпитализированного пациента аэробные грамотрицательные палочки, особенно Pseudomonas aeruginosa и Enterobacter spp. и S. aureus , являются основными возбудителями. и вирусы на определенных хостах. Респираторно-синцитиальный вирус, грипп А и В и парагрипп вызывают более 70% внутрибольничных вирусных заболеваний 33.Клинические и рентгенологические признаки этиологического диагноза пневмонии приведены в таблице 1⇓.

Иммунодепрессивная пневмония хозяина

Пациенты с нарушенной иммунной функцией восприимчивы к инфекциям, вызываемым широким спектром микроорганизмов 6, 7. За последние несколько десятилетий эпидемия СПИДа, достижения в лечении рака, трансплантации органов и иммуносупрессивной терапии привели к тому, что большое число пациентов развиваются аномалии в их иммунной системе 34–.Пневмония является серьезной клинической проблемой для пациентов с ослабленным иммунитетом, и многие бактерии, вызывающие ВП в здоровом сообществе, также ответственны за пневмонию у пациентов с этим риском. Легкие нарушения иммунитета хозяина, возникающие при хронических изнурительных заболеваниях, сахарном диабете, недоедании, алкоголизме, пожилом возрасте, длительном приеме кортикостероидов и хронической обструктивной болезни легких, также считаются предрасполагающими факторами легочных инфекций 37.

Синдром приобретенного иммунодефицита

У больных СПИДом легочные осложнения могут быть вызваны рядом инфекционных и неинфекционных причин.Среди инфекционных легочных процессов основными возбудителями являются PCP, M.tuberculosis и комплекс MAC, а также многие из наиболее распространенных грамположительных и грамнегативных бактерий 5, 16, 17. Туберкулез (ТБ) наблюдается во всем мире, в том числе в ряде развивающихся стран, в которых заболевание шло на спад в течение многих десятилетий. Этот рост заболеваемости туберкулезом в значительной степени связан со случаями заболевания у больных СПИДом 38, 39. Заражение будет зависеть от иммунного статуса пациента, и риск оппортунистических инфекций также будет меняться со временем 39.

Пациенты с числом клеток CD4+ >200 клеток·мм 3 предрасположены к бронхиальным инфекциям и бактериальной пневмонии, тогда как пациенты с числом клеток CD4+ <200 клеток·мм 3 предрасположены к оппортунистическим инфекциям, таким как PCP 8, 39. У большинства пациентов число CD4+ находится в диапазоне 50–75 клеток·мм 3 на момент постановки диагноза их первого эпизода пневмоцистной пневмонии 8, 17. Поэтому важно интерпретировать рентгенологические данные в соответствующих клинических условиях. .Сопоставляя различные рентгенологические картины с присутствующими симптомами и числом клеток CD4+, рентгенолог может сузить дифференциальный диагноз. (рис. 6⇓). По мере прогрессирования заболевания могут развиваться альвеолярные инфильтраты. HRCT является методом выбора для оценки пациентов с симптомами и нормальной рентгенограммой грудной клетки [17].

Бронхиальный инвазивный аспергиллез чаще всего возникает на фоне тяжелой нейтропении и у больных СПИДом 40–40 лет. Клинические проявления включают острый трахеобронхит, бронхиолит и бронхопневмонию. Пациенты с острым трахеобронхитом обычно имеют нормальные рентгенологические данные. На КТВР аспергиллезный бронхиолит характеризуется наличием центрилобулярных узелков и ветвящихся линейных или узелковых затемнений, напоминающих «дерево в зародыше» (рис.7⇓) 41. Центрилобулярные узелки имеют пятнистое распределение в легких и похожи на те, которые наблюдаются при ряде различных инфекционных состояний, включая эндобронхиальное распространение туберкулеза легких, М. avium-intracellulare , вирусную и М. пневмонию. . Аспергиллезная бронхопневмония приводит к преимущественно перибронхиальным участкам консолидации (рис. 8⇓) 41. В редких случаях консолидация может иметь долевое распределение. Эти рентгенологические проявления неотличимы от таковых при бронхопневмонии, вызванной другими микроорганизмами.

Обструктивный бронхолегочный аспергиллез (ОБА) — описательный термин для необычной картины неинвазивной формы аспергиллеза, характеризующейся массивным внутрипросветным разрастанием Aspergillus spp., обычно Aspergillus fumigatus , у пациентов со СПИДом 42. Пациенты могут отхаркивать грибковые цилиндры. бронхов с выраженной гипоксемией. Характерные данные КТ при ОБА имитируют таковые при аллергическом бронхолегочном аспергиллезе (АБЛА) и включают двустороннюю дилатацию бронхов и бронхиол, крупные мукоидные закупорки преимущественно в нижних долях и диффузную консолидацию нижних долей, вызванную постобструктивным ателектазом (рис.9⇓) 42.

Трансплантация паренхиматозных органов

Пациенты, перенесшие трансплантацию паренхиматозных органов, проявляют повышенную восприимчивость к инфекции, которая варьирует в зависимости от временного интервала после трансплантации 35, 43, 44. Посттрансплантационный период можно разделить на три периода: 30 дней после трансплантации, 30–120 дней после трансплантации. трансплантации и >120 дней после трансплантации 35, 43, 44. В ближайшем послеоперационном периоде оппортунистические инфекции обычно не встречаются из-за задержки между началом иммуносупрессивной терапии и развитием дисфункции иммунной системы.Угнетение иммунной системы более выражено в течение 1–4 месяцев после трансплантации органов. В течение первого месяца после трансплантации сердца грамотрицательные бактериальные пневмонии особенно часты из-за длительной интубации, отека легких и влияния операции на механику легких 35, 36, 43, 44.

Уровень инфицирования среди реципиентов трансплантата легкого, встречающийся в 50% случаев, в несколько раз выше, чем среди реципиентов других паренхиматозных органов 35.Наиболее распространены как грамотрицательные бактерии (Enterobacter и Pseudomonas), так и стафилококки, но они не так смертельны, как вирусные и грибковые инфекции 35. ЦМВ-инфекция является наиболее частым вирусным возбудителем, встречающимся в посттрансплантационном периоде. ЦМВ-инфекция обычно возникает в течение первых 3 месяцев после трансплантации. Первичная инфекция, наиболее серьезная, возникает у 50–100% серонегативных реципиентов, получающих трансплантат от серопозитивного донора. У 40% пациентов, перенесших трансплантацию костного мозга (ТКМ), развивается инвазивное грибковое заболевание 35.Виды Aspergillus обычно колонизируют дыхательные пути реципиентов трансплантата легкого, но только у меньшинства пациентов развивается инвазивное заболевание. Гистологически инвазивный аспергиллез дыхательных путей характеризуется наличием микроорганизмов Aspergillus глубоко в базальной мембране дыхательных путей 43, 44.

Трансплантация костного мозга

В настоящее время ТКМ

является методом выбора для лечения многих гематологических злокачественных новообразований и тяжелых врожденных или приобретенных нарушений кроветворной или иммунной систем 36.У реципиентов трансплантата легочные инфекции возникают у 50% пациентов из-за прямого сообщения легких с атмосферой. Новое появление респираторных симптомов или новые инфильтраты на рентгенограмме грудной клетки должны способствовать ранней и окончательной диагностике.

ЦМВ является наиболее серьезной вирусной инфекцией, которая возникает у пациентов с поражением органов и ТКМ. Это происходит у 50–70% реципиентов аллогенной ТКМ [36]. Эти пациенты подвержены значительно более высокому риску легочной инфекции, чем реципиенты аутологичной трансплантации [36].ЦМВ-инфекция может быть связана с первичным приобретением или реактивацией латентной инфекции или реинфекцией другим штаммом у ранее серопозитивного пациента. Примерно у трети инфицированных пациентов впоследствии развивается ЦМВ-пневмония со средним временем начала 50–60 дней после трансплантации [36]. ЦМВ-инфекция обычно развивается через 1–4 месяца после трансплантации. Рентгенологические проявления этих пневмоний неспецифичны. Рентгенологические признаки ЦМВ-инфекции разнообразны и состоят из долевой консолидации, диффузного и очагового помутнения паренхимы и множественных мелких узелков с соответствующими областями затухания по типу матового стекла («гало») (рис.10⇓) 45.

Многие очаговые поражения обусловлены грибковой инфекцией, в частности, грибковой инфекцией Aspergillus. Условно-патогенные грибы составляют вторую наиболее распространенную группу патогенов с более высокой вероятностью вызывать инфекцию у реципиентов аллогенных трансплантатов, чем у реципиентов аутологичных трансплантатов. Наиболее распространенными грибами, вызывающими острое заболевание легких у пациентов с ослабленным иммунитетом, являются A. fumigatus , Candida albicans и Histoplasma capsulatum . Aspergillus — вездесущий почвенный гриб 40.Гистологические, клинические и рентгенологические проявления аспергиллеза легких определяются количеством и вирулентностью микроорганизмов, а также иммунным ответом больного 40.

Ангиоинвазивный аспергиллез встречается почти исключительно у пациентов с ослабленным иммунитетом с тяжелой нейтропенией 40–. Произошло значительное увеличение числа пациентов с риском развития инвазивного аспергиллеза по многим причинам, включая разработку новых режимов интенсивной химиотерапии солидных опухолей, трудно поддающихся лечению лимфом, миеломы и резистентных лейкозов, а также увеличение числа трансплантаций паренхиматозных органов и более широкое использование иммуносупрессивных схем при других аутоиммунных заболеваниях.Ангиоинвазивный аспергиллез гистологически характеризуется инвазией и окклюзией малых и средних легочных артерий грибковыми гифами 41. Это приводит к образованию некротических геморрагических узелков или клиновидных геморрагических инфарктов на основе плевры. Клинический диагноз затруднен, а смертность высока 40. Характерные признаки КТ состоят из узелков, окруженных ореолом матового стекла (признак ореола), или клиновидных участков консолидации на основе плевры (рис. 11⇓) 46.Эти находки соответствуют геморрагическим инфарктам. У пациентов с тяжелой нейтропенией симптом ореола в высокой степени указывает на ангиоинвазивный аспергиллез. Подобный внешний вид был описан при ряде других состояний, включая инфекцию Mucorales, Candida, простой герпес и ЦМВ, гранулематоз Вегенера, саркому Капоши 47 и геморрагические метастазы.

Легкая иммуносупрессия

Пациенты с ослабленным иммунитетом легкой степени, хроническим изнурительным заболеванием, сахарным диабетом, недоеданием, алкоголизмом, пожилым возрастом, длительным приемом кортикостероидов и хронической обструктивной болезнью легких склонны к развитию особой формы аспергиллезной инфекции, называемой полуинвазивным или хроническим некротизирующим аспергиллезом, характеризующимся гистологически наличие некроза тканей и гранулематозного воспаления, подобного наблюдаемому при реактивации туберкулеза.37. Эта форма аспергиллезной инфекции может быть связана с различными неспецифическими клиническими симптомами, такими как кашель, выделение мокроты и лихорадка в течение > 6  месяцев. Кровохарканье было зарегистрировано у 15% пациентов с полуинвазивным аспергиллезом 37.

Рентгенологические проявления полуинвазивного аспергиллеза включают одно- или двусторонние сегментарные участки консолидации с кавитацией или без нее и/или утолщением прилегающей плевры, а также множественные узелковые затемнения 37. Изменения прогрессируют медленно в течение месяцев или лет.Аспергиллезный некротизирующий бронхит можно увидеть на КТ как эндобронхиальное образование, обструктивный пневмонит и/или коллапс или как внутрикорневое образование. Только в нескольких сообщениях описаны результаты КТ аспергиллезного некротического бронхита с вовлечением центральных дыхательных путей; сообщаемые аномалии включают периферическое утолщение бронхиальной стенки и бронхиальную обструкцию. В клинической практике диагноз аспергиллезного некротического бронхита обычно основывается на наличии аномальных рентгенограмм грудной клетки и бронхоскопической биопсии, соответствующих тканевой инвазии [37].Клинические и рентгенологические признаки этиологического диагноза инфекции у хозяина с подавленным иммунитетом показаны в таблице 2⇓.

Интервенционные вмешательства у больных пневмонией

Единственным окончательным способом установления конкретного диагноза является выявление инфицированного организма, т. е. путем исследования окрашенных мазков мокроты, плевральной жидкости или другого биологического материала, посева выделений из дыхательных путей и крови или других интервенционных процедур.В качестве альтернативы, посев материала, полученного при трансторакальной тонкоигольной биопсии под контролем рентгеноскопии или КТ, может быть надежным и экономически эффективным средством диагностики.

Однако в большинстве крупных серий пневмоний возбудитель не может быть идентифицирован у 33–45% пациентов, даже при проведении обширных диагностических тестов. Ранее здоровые пациенты с легкой формой пневмонии лечатся эмпирическим путем. Однако при определенных обстоятельствах отсутствие специфических организмов требует более агрессивного подхода для гистопатологической и культуральной идентификации причины легочной инфекции.

Было много споров о диагностической точности образцов, полученных для посева различными методами. Материал, полученный из мокроты или выделений из носоглотки, имеет ограниченную диагностическую ценность из-за наличия нормальной флоры и различных результатов, полученных при выявлении анаэробной инфекции 48.

Гибкая фиброоптическая бронхоскопия с биопсией легкого

Фиброоптическая бронхоскопия с бронхоальвеолярным лаважем с использованием защищенной щетки является хорошо зарекомендовавшим себя методом диагностики легочной инфекции.Хотя этот метод может играть важную роль в диагностике легочной инфекции, результаты бронхоальвеолярного лаважа различны, и иногда диагноз легочной инфекции установить невозможно 49, 50. Этот метод оказался особенно полезным в диагностике пневмоцистной пневмонии у Больные СПИДом, обеспечивающие этиологический диагноз примерно в 95% случаев.

В особых случаях серьезного легочного процесса и отсутствия определяемой причины с помощью неинвазивных методов показана фибробронхоскопия в сочетании с трансбронхиальной биопсией легкого (рис.12⇓).

Трансторакальная аспирация

Несмотря на то, что опубликованные результаты диагностики легочной инфекции вариабельны (11,7–73%), чрескожная тонкоигольная аспирация является альтернативным методом, используемым для выявления возбудителей у отдельных пациентов с пневмонией 51–. Трансторакальную пункционную аспирацию следует рассматривать для пациентов, не ответивших на первоначальную терапию, у которых может быть внутрибольничная суперинфекция, с иммунодефицитом или у которых подозревается туберкулез, но он не подтвержден исследованием мокроты или промыванием желудка.Неясно, приводит ли использование трансторакальной иглы к снижению смертности и заболеваемости экономически эффективным способом по сравнению с менее инвазивным подходом 48. Сообщалось, что специфичность и положительная прогностическая ценность положительного посева достигает 100%, тогда как чувствительность и отрицательная прогностическая ценность составляют 61% и 34% 56.

Стратегии оптимальной оценки изображений

Рентгенографию грудной клетки следует проводить всем пациентам с подозрением на легочную инфекцию, чтобы подтвердить или исключить наличие легочных аномалий.Хотя рентгенологические аномалии никогда не могут установить этиологические источники, они могут быть чрезвычайно полезными для уточнения дифференциального диагноза и обеспечения руководства для последующих диагностических исследований.

У пациентов с ВП диагностика и лечение чаще всего основываются на обычных рентгенограммах органов грудной клетки и обычно не требуют использования дополнительных диагностических процедур. В амбулаторных условиях >90% пациентов, у которых развивается сегментарная или долевая консолидация, имеют либо пневмококковую пневмонию, либо атипичную пневмонию, вызванную микоплазмой или вирусом.При инфекции НП очаговая бронхопневмония является наиболее частой находкой и, скорее всего, вызывается одним из грамотрицательных микроорганизмов, особенно Pseudomonas или Klebsiella. В этом конкретном случае аспирационная пневмония всегда является альтернативным диагнозом и должна быть заподозрена, если пневмония присутствует с двух сторон в зависимых или задних отделах легких 57. У пациентов в ОИТ мало исследований относительно точности и эффективности обычной рентгенографии грудной клетки. . Сообщается, что общая частота аномалий, обнаруженных на снимках грудной клетки в отделении интенсивной терапии, достигает 57% у пациентов с легочными и нестабильными сердечными заболеваниями 57.Аналогичные результаты были получены при исследовании пациентов в медицинском отделении интенсивной терапии; 43% рутинных рентгенограмм грудной клетки показали неожиданные результаты, которые повлияли на терапию. 58. Будущие исследования эффективности лечения и исходов, а также общей стоимости необходимы для оценки роли рутинной рентгенографии грудной клетки у пациентов в ОИТ. Ограничение потребности в обычной рентгенографии грудной клетки при последующем наблюдении за легочными инфекциями также может снизить затраты на здравоохранение. КТ и инвазивные диагностические процедуры следует использовать только в сложных случаях.

И наоборот, ведение пациентов с ослабленным иммунитетом является сложной задачей из-за разнообразия возбудителей. У этой группы больных чаще требуется тонкосрезовая КТ и инвазивные вмешательства. HRCT может быть полезен у пациентов с респираторными симптомами, но нормальными результатами рентгенографии грудной клетки, предоставляя дополнительные дополнительные данные, которые не четко очерчены на стандартной рентгенограмме грудной клетки, показывая сопутствующие паренхиматозные или плевральные заболевания и направляя диагностические маневры.Кроме того, КТВР помогает дифференцировать инфекционное и неинфекционное острое паренхиматозное заболевание легких, несмотря на его ограниченную ценность для постановки конкретного диагноза 19.

Диагностическую информацию можно также получить с помощью бронхоальвеолярного лаважа и трансбронхиальной аспирации. В этих обстоятельствах КТ чрезвычайно полезна, поскольку служит «дорожной картой» для направления фиброоптической бронхоскопии к очагу поражения. Алгоритм обследования пациентов с подозрением на легочную инфекцию показан на рисунке 13⇓.

В заключение, радиолог играет важную роль в диагностике и лечении пациентов с подозрением на пневмонию. Обычная рентгенография грудной клетки остается первой процедурой визуализации у пациентов с визуализацией. Хотя компьютерная томография не рекомендуется для начальной оценки, она часто уместна в случаях с нормальными, сомнительными или неспецифическими рентгенологическими данными. Компьютерная томография высокого разрешения помогает в дифференциальной диагностике инфекционных и неинфекционных острых паренхиматозных заболеваний легких, но не позволяет определить этиологический агент.Чрескожная игольчатая аспирация с использованием рентгеноскопии и/или компьютерной томографии является безопасным и полезным диагностическим методом получения образцов у пациентов с иммунодефицитом с легочной инфекцией, хотя его влияние на заболеваемость и смертность еще предстоит доказать.

Компьютерная томография пневмонии covid-19

  1. Хан Ма, адъюнкт-профессор23,
  2. Яцин Чжан, адъюнкт-профессор13
  1. 1 Кафедра радиологии, Пятая дочерняя больница Университета Сунь27, Китай20 Ясен29
  2. 2 Отделение дерматологии Пятой дочерней больницы Университета Сунь Ятсена, Чжухай, Китай Китай
  1. Адрес для переписки: Yaqin Zhang zhyaqin{at}mail.sysu.edu.cn

23 января 2020 года мужчина в возрасте около 60 лет поступил в больницу в Чжухай, Китай, с четырехдневной историей лихорадки (~ 38 ° C) и без других симптомов. У его жены, которой было около 70 лет, также была высокая температура, и она была госпитализирована в то же время.

Артериальное давление 130/75 мм рт.ст., пульс 62 уд/мин, частота дыхания 20 вдохов/мин, сатурация кислородом 95-98% на воздухе. При аускультации выслушиваются слегка грубые шумы в грудной клетке.

Компьютерная томография органов грудной клетки без усиления показала многоочаговое затемнение по типу матового стекла в двусторонней субплевральной области (рис. 1), и он был госпитализирован.Ему внутривенно вводили антибиотики (стандартное местное лечение двусторонней пневмонии), а мазки из носа и зева с обратной транскриптазой (RT-PCR) анализировали на Covid-19 в соответствии с протоколом Всемирной организации здравоохранения.1 Результаты были доступен на 2-й день после презентации (таблица 1).

Рис. 1

Компьютерная томограмма грудной клетки без контрастного усиления при поступлении показывает затемнение по типу матового стекла в левой нижней и правой средней долях (черные стрелки) дыхания при ходьбе по палате.Его насыщение кислородом снизилось до 83-86%, газы артериальной крови показали PO 2 52,2 мм рт.ст. (таблица 1), и была начата оксигенотерапия. Повторная компьютерная томография показала увеличенные субплевральные затемнения по типу «матового стекла», новые мелкие уплотнения и обширное утолщение междольковых и внутридольковых перегородок в нижних отделах легких (рис. 2).

Рис. 2

Компьютерная томограмма без усиления на 5-й день, показывающая преобладающие в нижних отделах легких обширные двусторонние затемнения по типу матового стекла (черные стрелки) с утолщением междольковой и внутридольковой перегородки (острие стрелки), образующие картину «бешеной мостовой» (показано при локальном усилении).Также видны несколько небольших сливающихся уплотнений (четкие стрелки)

На 7-й день у него развилась легкая диарея.

Вопросы

  1. Какой диагноз?

  2. Какова роль радиологических исследований?

  3. Каковы дифференциальные диагнозы?

Эта статья находится в свободном доступе для использования в соответствии с положениями и условиями веб-сайта BMJ на время пандемии covid-19 или до тех пор, пока BMJ не определит иное.Вы можете использовать, загружать и распечатывать статью для любых законных некоммерческих целей (включая интеллектуальный анализ текста и данных) при условии сохранения всех уведомлений об авторских правах и товарных знаков.

https://bmj.com/coronavirus/usage

Раннее прогнозирование прогрессирования заболевания у пациентов с пневмонией COVID-19 с помощью КТ грудной клетки и клинических характеристик

В этом исследовании мы ретроспективно оценили клинические и КТ характеристики пациентов с пневмонией COVID-19 из нескольких больниц и определили исходные факторы риска клинического прогрессирования.Наши результаты показали, что оценка тяжести КТ была связана с уровнем воспаления, а пожилой возраст, более высокая оценка NLR и КТ тяжести при поступлении были независимыми предикторами прогрессирования тяжелой пневмонии COVID-19. Номограмма, основанная на этих факторах риска, показала хорошую калибровку и различение в когортах деривации и валидации. Кроме того, пациенты, которые были госпитализированы дольше с момента появления симптомов, имели более тяжелое поражение легких.

В связи с быстрым ростом числа новых подтвержденных и тяжелых случаев ведение тяжелых пациентов становится сложной проблемой в связи со вспышкой COVID-19.Своевременное выявление пациентов с высоким риском развития ОРДС или полиорганной недостаточности, а также управление стратификацией риска могут быть полезны для составления более индивидуальных планов лечения, оптимизации использования медицинских ресурсов и предотвращения дальнейшего ухудшения состояния. В наших когортах распространенность тяжелой пневмонии COVID-19 составляла около 10%, что было ниже, чем в некоторых крупномасштабных отчетах 6,8 . Это может быть объяснено включением только пациентов со средней степенью тяжести при поступлении. Кроме того, пациенты в нашей когорте были моложе по сравнению с пациентами в Ухане, что может быть связано с тем, что большинство пациентов с историей воздействия в Ухане были людьми молодого или среднего возраста, работающими в Ухане 13 .Мы обнаружили, что прогрессирующие пациенты с большей вероятностью были старше и имели сопутствующую гипертензию по сравнению со стабильными пациентами. Эти данные согласуются с недавними отчетами, в которых предполагается, что возраст и артериальная гипертензия могут быть факторами риска прогрессирования заболевания у пациентов с COVID-19 14,15,16 .

Пациенты с пневмонией COVID-19, у которых тяжесть заболевания прогрессировала, имели более низкое исходное количество лимфоцитов и более высокие NLR, лактатдегидрогеназу и С-реактивный белок. Вирус SARSCoV-2 может воздействовать на лимфоциты так же, как SARSCoV, который вызывает цитокиновый шторм и запускает серию иммунных реакций 17 .Некоторые исследования показали, что снижение количества периферических Т-лимфоцитов связано с воспалительной цитокиновой средой и рекрутированием Т-клеток в очаги инфекции, а уменьшенные, но гиперактивированные или истощенные периферические Т-клетки чаще обнаруживались в тяжелых случаях 18,19 . Лимфопения была подтверждена как потенциальный фактор, связанный с тяжестью заболевания и смертностью при COVID-19 13 . Таким образом, повреждение лимфоцитов и, как следствие, иммунологическая аномалия могут быть важным фактором, приводящим к обострениям у больных.Неконтролируемый воспалительный ответ может также стимулировать выработку нейтрофилов помимо ускорения апоптоза лимфоцитов 20 . NLR, простой биомаркер для оценки системного воспалительного статуса, широко используется для предсказания прогноза у пациентов с пневмонией 21,22 . Увеличение NLR в результате снижения количества лимфоцитов и/или повышенного количества нейтрофилов свидетельствует о нарушении функции лимфоцитов и/или повышенном уровне воспаления и риске бактериальной инфекции.Кроме того, С-реактивный белок является еще одним производителем сыворотки, вырабатываемым печенью в ответ на воспаление. Лю и др. сообщили, что С-реактивный белок может предсказывать тяжесть заболевания у пациентов с COVID-19 23 . Таким образом, наши результаты показали, что пациенты с более высоким уровнем воспаления при поступлении имели более высокий риск развития тяжелой формы COVID-19.

Чтобы изучить прогностическую ценность КТ грудной клетки для прогрессирования, мы сравнили разницу характеристик КТ у стабильных и прогрессирующих пациентов и обнаружили, что у прогрессирующих пациентов был более высокий показатель тяжести КТ.Шкала тяжести КТ используется для полуколичественной оценки поражения легких, которое связано как с количеством вовлеченных долей, так и с размером поражений 24 . В поддержку наших выводов предыдущий отчет о MERS показал прогностическую ценность оценки тяжести КТ для прогноза и краткосрочной смертности 9 . Кроме того, более высокая доля пациентов с прогрессирующим прогрессированием демонстрировала симптом «сумасшедшей мостовой», который отражает интерстициальное утолщение 25 . Связывание шиповидного белка SARSCoV-2 с рецептором ангиотензинпревращающего фермента II (ACE2) способствует подавлению ACE2, повышению проницаемости легочных капилляров и диффузному альвеолярному повреждению 26,27,28 .У больных ОРВИ со второй недели также отмечались смешанные и преобладающие ретикулярные паттерны 29,30 . Таким образом, мы предположили, что вовлечение интерстициальных эндотелиальных клеток сосудов приводит к утолщению междольковых и внутридольковых перегородок, что может быть связано с тяжестью заболевания.

Наши результаты также показали, что возраст, NLR и оценка тяжести КТ при поступлении были значимыми предикторами прогрессирования у пациентов с умеренной пневмонией COVID-19.В недавних исследованиях сообщалось о прогностической ценности возраста и NLR 14,16,31 . Предыдущее исследование показало, что шкала MuLBSTA может на раннем этапе предупредить смертность от вирусной пневмонии, которая включала лимфопению и многодолевую инфильтрацию 32 . Наши результаты согласовывались с их, но более количественно с точки зрения визуализации оценки поражения легких. Кроме того, мы построили номограмму на основе модели многомерной логистической регрессии, чтобы предоставить клиницистам простой в использовании инструмент для прогнозирования тяжелой пневмонии у пациентов с COVID-19, который показал хорошие результаты как в когорте деривации, так и в когорте внешней проверки.Недавно Лян и соавт. предложили шкалу клинического риска, включающую десять клинических переменных, для прогнозирования возникновения критических состояний у госпитализированных пациентов с COVID-19 33 . Их оценка риска включала дихотомическую аномалию рентгенограммы грудной клетки вместо тяжести аномалии на КТ. В отличие от их исследования, мы приняли количественную оценку тяжести КТ для точной оценки степени повреждения легких и стремились раннее прогнозировать внутрибольничный риск прогрессирования в течение 14 дней у пациентов с умеренной пневмонией COVID-19 при поступлении.Кроме того, модель прогнозирования, установленная в нашем исследовании, была проще, и в ней было всего три легкодоступных переменных по сравнению с их. Как и при SARS и MERS, у некоторых пациентов с пневмонией COVID-19 быстро прогрессировало примерно через 7–14 дней после начала заболевания, вероятно, из-за цитокинового шторма в организме, о чем свидетельствует повышение уровня провоспалительных цитокинов в плазме 1,17,34 . Результаты выявили значительную связь между исходной КТ-оценкой тяжести и маркерами воспаления, особенно исходной КТ-оценкой тяжести и количеством лимфоцитов на 3-й день после госпитализации, что подразумевает потенциальную ценность КТ грудной клетки при поступлении для оценки воспаления или повреждения легких и для раннего прогнозирования. лимфопения.

Пациенты с бактериальной коинфекцией во время госпитализации были старше и чаще имели сопутствующую гипертензию, чем пациенты без нее, что позволяет предположить, что возраст и артериальная гипертензия могут быть факторами риска сопутствующей бактериальной инфекции. Кроме того, консолидация на исходной КТ грудной клетки была менее вероятной у пациентов с бактериальной коинфекцией, что может быть связано со слабым противовирусным иммунным ответом на ранней стадии пневмонии COVID-19 у этих пожилых людей с сопутствующими заболеваниями 35 .Результаты визуализации могут помочь врачам выявить пациентов с более высоким риском бактериальной коинфекции и тех, кто нуждается в профилактической антибактериальной терапии для сокращения продолжительности пребывания в больнице и продолжительности выделения вируса. Мы также признали, что наши результаты были ограничены относительно небольшим размером выборки, который должен интерпретироваться клиницистами с осторожностью и дополнительно подтверждаться более крупными выборками. Кроме того, пациенты, госпитализированные более чем через 4 дня после появления симптомов, имели более высокие баллы тяжести по КТ, что, вероятно, связано с прогрессированием поражения легких по мере удлинения течения заболевания 36 .КТ-обследование может иметь важное значение для определения рационального времени госпитализации для индивидуального ведения пациентов с пневмонией, вызванной COVID-19.

В нашем исследовании были некоторые ограничения. Во-первых, наше исследование было проведено ретроспективно, и распределение пациентов было несбалансированным: только около 10% случаев развили тяжелую пневмонию. Во-вторых, адъювантное лечение во время госпитализации еще не анализировалось, и в этом исследовании не были доступны множественные воспалительные цитокины. Необходимо провести более всестороннее исследование взаимосвязи между характеристиками КТ и цитокиновым штормом, вызванным COVID-19.В-третьих, КТ не используется широко за пределами Китая для пациентов с COVID-19. Несмотря на то, что китайские рекомендации по ведению пациентов рекомендуют КТ органов грудной клетки в качестве рутинного обследования при пневмонии, вызванной COVID-19, Американский колледж радиологии выступает за то, чтобы КТ не использовалась в качестве теста первой линии для диагностики COVID-19 и должна использоваться с осторожностью и зарезервирована для госпитализированных, симптоматических пациентов с конкретными клиническими показаниями, что может ограничить широкую применимость наших результатов 37 .

В заключение, наши результаты показали, что пожилой возраст, более высокий NLR и оценка тяжести КТ при поступлении были независимыми факторами риска клинического прогрессирования у пациентов с умеренной пневмонией COVID-19, а номограмма, основанная на трех факторах риска, показала хорошую прогностическую точность в производные и валидационные когорты.КТ грудной клетки может на раннем этапе прогнозировать риск прогрессирования, а также отражать тяжесть заболевания, что также может помочь определить сроки госпитализации пациентов с пневмонией COVID-19.

Ранняя компьютерная томография грудной клетки для помощи в диагностике и принятия решения о лечении подозрения на внебольничную пневмонию

Авторы благодарят Парижский центр URC-CIC (C. Auger) за реализацию, мониторинг и управление данными исследования.

Научный комитет: Руководящий комитет : Y.-Э. Классенс, доктор медицины, доктор философии. (главный исследователь), X. Duval, MD, Ph.D. (соисполнитель), Э. Бувар, доктор медицины, М.-Ф. Каретт, доктор медицины, доктор философии, М.-П. Дебрэ, доктор медицины, доктор философии, К. Майо, доктор медицины, доктор философии, К. Лепорт, доктор медицины, доктор философии, Н. Хоухоу, доктор медицины, доктор философии, и С. Тубиана, доктор философии . Комитет по санкционированию : М. Бенджоар, доктор медицины, Ф. К. Блан, доктор медицины, доктор философии, А.-Л. Брун, доктор медицины, Л. Эпельбойн, доктор медицины, К. Фикко, доктор медицины, А. Халил, доктор медицины, доктор философии, Х. Лефлох, доктор медицины, Ж.-М. Наккаш, доктор медицины, доктор философии, и Б. Раммарт, доктор медицины, доктор философии.

Клинические исследователи: А. Абри, доктор медицины, Дж. К. Алло, доктор медицины, С. Андре, доктор медицины, К. Андреотти, доктор медицины, Н. Баарир, доктор медицины, М. Бендаху, доктор медицины, Л. Бенлафия, доктор медицины, Дж. Бернар, доктор медицины, А. Бертумье, доктор медицины, М. Е. Бильмон, доктор медицины, Ж. Бокобза, доктор медицины, А.-Л. Брун, доктор медицины, Э. Бургграф, доктор медицины, П. Канаваджио, доктор медицины, М.-Ф. Каретт, доктор медицины, доктор философии, Э. Казалино, доктор медицины, доктор философии, С. Кастро, доктор медицины, К. Шоке, доктор медицины, Х. Клеман, доктор медицины, Л. Колози, доктор медицины, А. Дабрето, доктор медицины, С. Дамеленкур, доктор медицины, С. Дотвиль, М.Д., М.-П. Дебре, доктор медицины, М. Делэй, доктор медицины, С. Делерм, доктор медицины, Л. Депьер, доктор медицины, Ф. Джамури, доктор медицины, Ф. Дюма, доктор медицины, миссис Фадель, доктор медицины, А. Фейдей, доктор медицины, Ю. Фройнд, доктор медицины , Л. Гарсия, доктор медицины, Х. Гуле, доктор медицины, П. Хаусфатер, доктор медицины, доктор философии, Э. Илич-Хабенсус, доктор медицины, М. О. Джоссе, доктор медицины, Дж. Кансао, доктор медицины, Ю. Киффер, доктор медицины, Ф. , Лекомт, доктор медицины, К. Лемкаране, доктор медицины, П. Мадонна, доктор медицины, О. Мейниард, доктор медицины, Л. Мзаби, доктор медицины, Д. Париенте, доктор медицины, Ж. Перне, доктор медицины, Ф. Перруш, доктор медицины, Дж. М. Пике, MD, Р. Ранерисон, MD, П. Рэй, М.D., Ph.D., F. Renai, MD, E. Rouff, MD, D. Saget, MD, K. Saïdi, MD, G. Sauvin, MD, E. Trabattoni, MD, and N. Trimech, MD

Мониторинг, управление данными и статистический анализ: C. Auger, RN, B. Pasquet, MD, S. Tamazirt, RN, JM Treluyer, MD, F. Tubach, MD, and J. Wang, RN

Спонсор: Assistance Publique-Hôpitaux de Paris, Межрегиональная делегация исследовательской клиники Иль-де-Франс (О. Шассани, доктор медицинских наук, и К. Миссе, М.Д.).

Количественная КТ для выявления пневмонии COVID‑19 при подозрении на заболевание | BMC Infectious Diseases

  • 1.

    Guan WJ, Ni ZY, Hu Y, Liang WH, Ou CQ, He JX, Liu L, Shan H, Lei CL, Hui DSC, et al. Клинические характеристики коронавирусной болезни 2019 года в Китае. N Engl J Med. 2020;382(18):1708–20.

    КАС Статья Google Scholar

  • 2.

    Комиссия NH, Medicine NAoTC. Протокол диагностики и лечения новой коронавирусной пневмонии (испытательная версия 7).Чин Мед Дж (англ.). 2020;133(9):1087–95.

    Артикул Google Scholar

  • 3.

    Xie X, Zhong Z, Zhao W, Zheng C, Wang F, Liu J. КТ грудной клетки при типичной пневмонии, вызванной коронавирусом 2019 (COVID-19): связь с отрицательным тестом RT-PCR. Радиология. 2020;296(2):E41-5.

    Артикул Google Scholar

  • 4.

    Ай Т., Ян З., Хоу Х., Чжан С., Чен С., Ур. В., Тао К., Сунь З., Ся Л.Корреляция КТ грудной клетки и ОТ-ПЦР-тестирования на коронавирусную болезнь 2019 (COVID-19) в Китае: отчет о 1014 случаях. Радиология. 2020;296(2):E32-40.

    Артикул Google Scholar

  • 5.

    Chen D, Jiang X, Hong Y, Wen Z, Wei S, Peng G, Wei X. Могут ли признаки КТ грудной клетки отличить пациентов с отрицательными результатами RT-PCR от пациентов с положительными исходными результатами RT-PCR для коронавирусной болезни (COVID- 19)? AJR Am J Рентгенол. 2021;216(1):66–70.

    Артикул Google Scholar

  • 6.

    Симпсон С., Кей Ф.У., Аббара С., Бхалла С., Чанг Дж.Х., Чанг М., Генри Т.С., Канне Дж.П., Клигерман С., Ко Дж.П. и др. Консенсусное заявление экспертов Радиологического общества Северной Америки по сообщениям о результатах КТ грудной клетки, связанных с COVID-19. Одобрено Обществом торакальной радиологии, Американским колледжем радиологии и RSNA — Secondary Publication. J Торакальная визуализация. 2020;35(4):219–27.

    Артикул Google Scholar

  • 7.

    Лю П., Лю С., Чжан Р., Ши Л., Гао Дж.Эффективность КТ органов грудной клетки при оценке клинической тяжести пневмонии, вызванной COVID-19: выявление критических случаев на основе характеристик КТ. Инвестируйте Радиол. 2020;55(7):412–21.

    КАС пабмед Google Scholar

  • 8.

    Pan F, Ye T, Sun P, Gui S, Liang B, Li L, Zheng D, Wang J, Hesketh RL, Yang L, et al. Динамика изменений легких при КТ грудной клетки во время выздоровления от коронавирусной болезни 2019 г. (COVID-19). Радиология. 2020;295(3):715–21.

    Артикул Google Scholar

  • 9.

    Xiong Y, Sun D, ​​Liu Y, Fan Y, Zhao L, Li X, Zhu W. Клинические и высокоразрешающие признаки инфекции COVID-19: сравнение начальных и последующих изменений . Инвестируйте Радиол. 2020;55(6):332–9.

    КАС Статья Google Scholar

  • 10.

    Чунг М., Бернхейм А., Мэй С., Чжан Н., Хуан М., Цзэн С., Цуй Дж., Сюй В., Ян И., Файяд З.А. и др.Особенности КТ-изображения нового коронавируса 2019 года (2019-nCoV). Радиология. 2020;295(1):202–7.

    Артикул Google Scholar

  • 11.

    Shi H, Han X, Jiang N, Cao Y, Alwalid O, Gu J, Fan Y, Zheng C. Рентгенологические данные 81 пациента с пневмонией COVID-19 в Ухане, Китай: описательное исследование. Ланцет Infect Dis. 2020;20(4):425–34.

    КАС Статья Google Scholar

  • 12.

    У Дж., Пан Дж., Тэн Д., Сюй С., Фэн Дж., Чен Ю.С. Интерпретация КТ-признаков новой коронавирусной (COVID-19) пневмонии 2019 года. Евро Радиол. 2020;30(10):5455–62.

    КАС Статья Google Scholar

  • 13.

    Bai HX, Wang R, Xiong Z, Hsieh B, Chang K, Halsey K, Tran TML, Choi JW, Wang DC, Shi LB, et al. Усиление искусственного интеллекта эффективностью рентгенолога в отличии COVID-19 от пневмонии другого происхождения на КТ органов грудной клетки.Радиология. 2020;296(3):E156-65.

    Артикул Google Scholar

  • 14.

    Li L, Qin L, Xu Z, Yin Y, Wang X, Kong B, Bai J, Lu Y, Fang Z, Song Q и др. Использование искусственного интеллекта для выявления COVID-19 и внебольничной пневмонии на основе КТ легких: оценка точности диагностики. Радиология. 2020;296(2):E65-71.

    Артикул Google Scholar

  • 15.

    Mei X, Lee HC, Diao KY, Huang M, Lin B, Liu C, Xie Z, Ma Y, Robson PM, Chung M, et al.Быстрая диагностика пациентов с COVID-19 с помощью искусственного интеллекта. Нат Мед. 2020;26(8):1224–8.

    КАС Статья Google Scholar

  • 16.

    Liu F, Zhang Q, Huang C, Shi C, Wang L, Shi N, Fang C, Shan F, Mei X, Shi J, et al. Количественная оценка поражений пневмонией с помощью КТ в первые дни позволяет прогнозировать прогрессирование заболевания до тяжелой формы в когорте пациентов с COVID-19. Тераностика. 2020;10(12):5613–22.

    Артикул Google Scholar

  • 17.

    Yu Q, Wang Y, Huang S, Liu S, Zhou Z, Zhang S, Zhao Z, Yu Y, Yang Y, Ju S. Многоцентровое когортное исследование демонстрирует большую консолидацию в верхних отделах легких при начальной КТ, что увеличивает риск неблагоприятного клинического исхода у больных COVID-19. Тераностика. 2020;10(12):5641–8.

    Артикул Google Scholar

  • 18.

    Shen C, Yu N, Cai S, Zhou J, Sheng J, Liu K, Zhou H, Guo Y, Niu G. Количественный анализ компьютерной томографии для стратификации тяжести коронавирусной болезни 2019.Джей Фарм Анал. 2020;10(2):123–9.

    Артикул Google Scholar

  • 19.

    Zhang K, Liu X, Shen J, Li Z, Sang Y, Wu X, Zha Y, Liang W, Wang C, Wang K, et al. Клинически применимая система искусственного интеллекта для точной диагностики, количественных измерений и прогнозирования пневмонии COVID-19 с использованием компьютерной томографии. Клетка. 2020;181(6):1423-33 e1411.

    КАС Статья Google Scholar

  • 20.

    Shan F, Gao Y, Wang J, Shi W, Shi N, Han M, Xue Z, Shen D, Shi Y. Количественная оценка легочной инфекции COVID-19 на КТ-изображениях с глубоким обучением. Электронные распечатки arXiv. 2020. Архив: 2003.04655.

  • 21.

    Пан Ф., Ли Л., Лю Б., Е Т., Ли Л., Лю Д., Дин З., Чен Г., Лян Б., Ян Л. и др. Новая количественная оценка серийной компьютерной томографии грудной клетки при коронавирусной болезни 2019 (COVID-19), основанная на глубоком обучении. Научный доклад 2021; 11 (1): 417.

    КАС Статья Google Scholar

  • 22.

    Scholten ET, Jacobs C, van Ginneken B, van Riel S, Vliegenthart R, Oudkerk M, de Koning HJ, Horeweg N, Prokop M, Gietema HA, et al. Обнаружение и количественная оценка солидного компонента в легочных субсолидных узелках с помощью полуавтоматической сегментации. Евро Радиол. 2015;25(2):488–96.

    Артикул Google Scholar

  • 23.

    Коэн Дж.Г., Гу Дж.М., Ю Р.Э., Пак К.М., Ли Ч., Ван Гиннекен Б., Чанг Д.Х., Ким Ю.Т. Производительность программного обеспечения при сегментации матовых и твердых компонентов субсолидных узлов при легочных аденокарциномах.Евро Радиол. 2016;26(12):4465–74.

    Артикул Google Scholar

  • 24.

    Wang D, Hu B, Hu C, Zhu F, Liu X, Zhang J, Wang B, Xiang H, Cheng Z, Xiong Y и др. Клинические характеристики 138 госпитализированных пациентов с новой коронавирусной пневмонией 2019 года в Ухане, Китай. ДЖАМА. 2020;323(11):1061–9.

    КАС Статья Google Scholar

  • 25.

    Bernheim A, Mei X, Huang M, Yang Y, Fayad ZA, Zhang N, Diao K, Lin B, Zhu X, Li K, et al.Результаты КТ грудной клетки при коронавирусной болезни-19 (COVID-19): связь с длительностью инфекции. Радиология. 2020;295(3):200463.

    Артикул Google Scholar

  • 26.

    Du S, Gao S, Huang G, Li S, Chong W, Jia Z, Hou G, Wang YXJ, Zhang L. КТ-радиологические признаки поражения грудной клетки и количественный анализ в ОТ-ПЦР показали отрицательные клинические симптомы выздоровевших пациентов с COVID-19. Quant Imaging Med Surg. 2020;10(6):1307–17.

    Артикул Google Scholar

  • Дифференциация между COVID-19 и бактериальной пневмонией с использованием рентгенограммы компьютерной томографии грудной клетки и клинических признаков — Feng — 2021 — International Journal of Imaging Systems and Technology

    1 ВВЕДЕНИЕ

    Коронавирусная болезнь 2019 года (COVID-19) была впервые обнаружена в Ухане, Китай, в декабре 2019 года.Вскоре число больных резко возросло, что указывает на передачу вируса от человека к человеку. 1 11 марта 2020 года Всемирная организация здравоохранения объявила вспышку «чрезвычайной ситуацией в области общественного здравоохранения, имеющей международное значение». 2 На сегодняшний день вспышка COVID-19 зарегистрирована более чем в 200 странах. Кроме того, он по-прежнему распространяется в геометрической прогрессии, и все большее число людей подозревается в заражении. 3

    Как можно быстрее диагностировать COVID-19 важно для контроля передачи болезни и лечения. 4 Общими клиническими симптомами COVID-19 являются лихорадка, утомляемость и сухой кашель. В тяжелых случаях это может привести к острой дыхательной недостаточности или полиорганной недостаточности. 1 Эти симптомы не обладают специфичностью в клинической практике. На сегодняшний день полимеразная цепная реакция с обратной транскрипцией (ОТ-ПЦР) используется в качестве золотого стандарта для диагностики COVID-19. Однако у некоторых пациентов с COVID-19 могут быть ложноотрицательные или ложноположительные результаты из-за неправильного извлечения нуклеиновых кислот из клинических материалов.Кроме того, поставки наборов для ОТ-ПЦР во многих странах или регионах крайне недостаточны. 5 Компьютерная томография (КТ) органов грудной клетки позволяет быстро и эффективно выявить аномалии легочной паренхимы, особенно у пациентов с ложноотрицательным обнаружением нуклеиновых кислот. 6, 7 Распространенными КТ-признаками легочных аномалий у пациентов с COVID-19 являются тени в виде матового стекла (GGO), консолидация, округлые затемнения, узоры в виде сумасшедшей мостовой и воздушные бронхограммы. 8, 9 Однако и при других пневмониях, особенно при бактериальной пневмонии, часто возникают сходные проявления. 10, 11 Отличить COVID-19 от бактериальной пневмонии на КТ грудной клетки очень сложно, 12 даже опытным радиологам.

    Радиомика была разработана голландским ученым Филиппом Ламбином в 2012 году. 13 Она может собирать большое количество невидимых невооруженным глазом признаков с исходных медицинских изображений с помощью высокопроизводительного метода и анализировать физиологические и патологические изменения поражений. количественно.Это значительно расширило значение медицинской визуализации в клинической практике и применяется для диагностики и прогностической оценки рака легких, рака печени, рака молочной железы, болезни Альцгеймера и болезни Паркинсона. До сих пор исследований по диагностике и дифференциальной диагностике COVID-19 с использованием этой технологии не проводилось. В этом исследовании мы пытаемся разработать и проверить модель радиомики для дифференциальной диагностики COVID-19 и бактериальной пневмонии на основе изображений КТ грудной клетки и клинических признаков.

    2 МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

    2.1 Пациенты

    В учебной группе и группе внутренней проверки ретроспективно были проанализированы 194 пациента с диагнозом COVID-19 с 23 января 2020 г. по 19 апреля 2020 г. и 228 пациентов с диагнозом бактериальная пневмония с 23 февраля 2018 г. по 21 июня 2020 г. У всех пациентов с COVID-19 была подтверждена инфекция SARS-CoV-2 с помощью RT-PCR в реальном времени мазков из зева или образцов из нижних дыхательных путей.У всех пациентов с бактериальной пневмонией в мазках мокроты или культурах крови были обнаружены четкие грамположительные или грамотрицательные бактерии. Критерии исключения были следующими: (а) сильные артефакты изображения; (б) неполные клинические данные; и (c) пациенты с множественными инфекциями (например, пациенты с COVID-19 с бактериальными инфекциями и пациенты с бактериальной пневмонией с вирусными инфекциями). Наконец, в исследование были включены 170 пациентов с COVID-19 из центральной больницы Чунцина «Три ущелья», в том числе 82 мужчины (средний возраст 44 года).7 лет; от 5 до 77 лет) и 88 женщин (средний возраст 47,6 лет, диапазон от 15 до 79 лет). Между тем, 180 пациентов с бактериальной пневмонией из центральной больницы Чунцина «Три ущелья» были зарегистрированы (средний возраст 65,6 лет, диапазон от 19 до 94 лет), в том числе 118 мужчин (средний возраст 66,3 года, диапазон от 32 до 94 лет) и 57 женщин (средний возраст). возраст 64,8 лет, диапазон от 20 до 87 лет). Все пациенты обеих групп были случайным образом разделены на обучающую группу и группу тестирования в соотношении 70/30.Кроме того, была нанята независимая внешняя когорта из трех больниц. Этот набор данных включает 35 пациентов с COVID-19 (средний возраст 42,0 года, диапазон от 21 до 72 лет) и 70 пациентов с бактериальной пневмонией (средний возраст 63,6 года, диапазон от 19 до 94 лет). Из этих пациентов с COVID-19 5 были из Второй дочерней больницы Медицинского университета Чунцина, 12 — из Центра неотложной медицинской помощи Чунцина и 18 — из Второй народной больницы города Нейцзян. 70 пациентов с бактериальной пневмонией были из Центра неотложной медицинской помощи Чунцина.На рис. 1 показан процесс отбора пациентов в виде блок-схемы.

    Блок-схема пациентов, включая дизайн исследования [Цветной рисунок можно посмотреть на сайте wileyonlinelibrary.com]

    2.2 Сбор изображений и клинических данных

    Изображения КТ органов грудной клетки были получены с устройств четырех разных производителей: Siemens Sensation 16, Эрланген, Германия; United Imaging760 64, Шанхай, Китай; General Electric Company, LightSpeed ​​64, Америка; и Philips Healthcare 64, Нидерланды.Все сканы были выполнены с использованием одинаковых параметров сканирования: от 110 до 120 кВ и автоматической массы, толщина сечения: 5 мм, шаг винта: от 1 до 1,125, толщина реконструкции: от 0,6 до 2 мм и интервал реконструкции: от 1 до 1,5 мм. Всем пациентам проводилось сканирование в положении лежа с последующим сканированием в фазе задержки дыхания после вдоха; область сканирования располагалась от входа в грудную клетку до уровня надпочечников. Два радиолога с более чем 14-летним опытом оценивали КТ-изображения в одинаковых условиях: окно легкого (ширина 1500 HU; уровень -500 HU) и окно средостения (ширина 350 HU; уровень 40 HU).

    Клинические и лабораторные данные получены с использованием стандартизированной формы. Оценивались следующие клинические данные пациентов: возраст, пол, лихорадка, артериальная гипертензия, диабет, аутоиммунные заболевания, болезни сердца, астма, хроническая обструктивная болезнь легких, курение в анамнезе, одышка, дискомфорт в глотке, боль в груди, миалгия или утомляемость, утомляемость, головокружение и головная боль, боль в животе и диарея. Также были проанализированы лабораторные тесты, включая количество лейкоцитов, процент нейтрофилов, соотношение лимфоцитов, количество нейтрофилов, количество лимфоцитов, количество моноцитов, высокочувствительный С-реактивный белок (HCR), прокальцитонин (PCT), общее количество тромбоцитов и гемоглобин (Hb). .Все стандарты лабораторных исследований были основаны на условиях каждой больницы (таблица 1).

    ТАБЛИЦА 1. Клинические особенности и лабораторные результаты пациентов с коронавирусной болезнью 2019 (COVID-19) и бактериальной пневмонией (БП)
    Переменная COVID-19 БП Значение P
    Демографический
    Вилка/вставка 82/88 61/119 .0088 ( х )
    Возраст 47,69 ± 14,65 65,59 ± 15,42 0 ( т )*
    Сопутствующие заболевания
    История курения 16 (9.41%) 61 (33,89%) 0 ( х )*
    Диабет 12 (7,06%) 23 (12,78%) .0407 ( х )*
    Гипертония 19 (11,18%) 42 (23,33%) .0043 ( х )*
    Аутоиммунное заболевание 4 (2.35%) 8 (4,44%) .4349 ( х )
    Сердечные болезни 5 (2,94%) 16 (8,89%) .0343 ( х )
    Астма 0 (0.00%) 3 (1,67%) .2668 ( х )
    ХОБЛ 2 (1,18%) 61 (33,89%) 0 ( х )*
    Симптомы
    Серьезность 31 (18.24%) 33 (18,33%) .9313 ( х )
    Лихорадка 88 (51,76%) 67 (37,22%) .0085 ( х )*
    Кашель 106 (62.35%) 137 (76,54%) .0057 ( х )*
    Производство мокроты 28 (16,47%) 137 (76,11%) 0 ( х )*
    Одышка 7 (4.14%) 81 (45,0%) 0 ( х )*
    Кровохарканье 0 (0,00%) 19 (10,56%) 0 ( х )*
    Дискомфорт в глотке 13 (7.65%) 3 (1,67%) .0155 ( х )*
    Боль в груди 4 (2,35%) 13 (7,22%) .0616 ( х )
    Миалгия или усталость 25 (14,71%) 6 (3,33%) .0004 ( х )*
    Боль в животе и диарея 8 (4.71%) 7 (3,89%) .9099 ( х )
    Головокружение и головная боль 31 (18,24%) 6 (3,33%) 0 ( х )*
    Лабораторный тест
    ЗБК (×10 9 /л) 6.28 ± 4,58 10,8 ± 5,81 0 ( т )*
    Количество нейтрофилов (×10 9 /л) 4,36 ± 3,06 9,09 ± 5,56 0 ( т )*
    Соотношение нейтрофилов (%) 69.42 ± 13,53 80,9 ± 11,43 0 ( т )*
    Количество лимфоцитов (×10 9 /л) 1,16 ± 0,56 1,02 ± 0,6 .0249 ( т )*
    Соотношение лимфоцитов (%) 22,14 ± 10,33 12,24 ± 9,4 0 ( т )*
    Число моноцитов (×10 9 /л) 0.41 ± 0,25 0,56 ± 0,34 0 ( т )*
    Соотношение моноцитов (%) 7,53 ± 4,44 5,36 ± 2,63 0 ( т )*
    Всего тромбоцитов (×10 9 /л) 199.22 ± 83,34 213,99 ± 100,81 .1386 ( т )
    Гемоглобин (Hb) (×10 9 /л) 132,81 ± 18,79 116,29 ± 24,18 0 ( т )*
    Высокочувствительный С-реактивный белок (HCR) (мг/л) 35.95 ± 51,44 105,66 ± 115,3 0 ( т )*
    Прокальцитонин (ПКТ) (нг/л) 47,69 ± 14,65 65,59 ± 15,42 0 ( т )*
    • Примечание. Значение P было рассчитано по двухвыборочному критерию t для непрерывных переменных и по критерию хи-квадрат для дискретных переменных.

    2.3 Обработка изображений и извлечение признаков

    В группе обучения и группе внутренней проверки все пациенты были случайным образом разделены на 70/30 для обучения и тестирования; то есть 70% использовались в качестве обучающих данных, а оставшиеся 30% когорты использовались в качестве тестовых данных. Дополнительные тесты проводились во внешней многоцентровой когорте из 105 человек. Была предложена диагностическая основа для различения COVID-19 и бактериальной пневмонии (рис. 2).Структура состоит из нескольких этапов: сегментация поражений на КТ-изображениях, извлечение изображения и клинических признаков и классификация с помощью классификатора на основе дерева решений.

    Используемая схема диагностики. резюме, перекрестная проверка; LASSO, оператор наименьшей абсолютной усадки и выбора; ML, машинное обучение [Цветной рисунок можно посмотреть на wileyonlinelibrary.com]

    В качестве областей интереса (ROI) для каждого пациента были нарисованы все поражения легкого, включая GGO, симптом Crazy Paving, утолщение междольковой перегородки и т. д.Все поражения были сегментированы с помощью автоматического программного обеспечения, разработанного Shanghai United Imaging Intelligence Co., Ltd. (рис. 3). Этот инструментарий был реализован с использованием структуры VB-Net 14 с уровнями кодировщика, декодера и узких мест. Ранее в задаче сегментации инфекции пневмонии было доказано, что он сильно перекрывается с ручным эскизом, а коэффициент сходства игральных костей составлял 92%. 15

    A, Компьютерная томография грудной клетки (КТ) 44-летнего мужчины с коронавирусной болезнью 2019 (COVID-19).B, КТ грудной клетки 82-летнего мужчины с бактериальной пневмонией. Все поражения легкого были нарисованы как области интереса (ROI) с помощью набора инструментов V-образной сети с узким местом (VB-Net) и визуализированы в виде псевдоцветов. Столбцы с первого по третий: исходные КТ-изображения; отображение псевдоцветами; табличка с цветовой шкалой [цветовой рисунок можно посмотреть на сайте wileyonlinelibrary.com]

    С помощью программного обеспечения Pyradiomics из каждой области интереса было извлечено в общей сложности 416 количественных признаков радиомики. 16 Эти функции были получены с помощью четырех фильтров изображения, выполненных путем применения фильтров SimpleITK (т. е. исходное изображение, увеличение резкости по Лапласу, дискретный гауссов, дробовой шум), каждая из которых состояла из семи категорий (т. е. статистика интенсивности изображения первого порядка, форма, матрица совпадения уровней серого [GLCM], матрица длин серий уровней серого [GRLLM], матрица зон размеров уровней серого [GLSZM], матрица разности соседних оттенков серого [NGTDM] и матрица зависимости уровней серого [ ГЛДМ]).Учитывая относительно большое количество признаков, алгоритм оператора наименьшего абсолютного сокращения и выбора (LASSO) был применен для выбора важных признаков, чтобы свести к минимуму потенциальный риск переобучения за счет сокращения коэффициентов регрессии нерелевантных переменных до нуля. Производительность этих методов была проверена с помощью 5-кратной перекрестной проверки для повышения обобщаемости результатов.

    Набор данных рентгенологических и клинических признаков был разделен путем стратифицированной случайной выборки на 70/30 для обучения и тестирования; то есть 70% когорты всех наборов данных использовались в качестве данных для обучения, а оставшиеся 30% когорты использовались в качестве данных для тестирования.В обучающих данных была принята стратегия 5-кратной перекрестной проверки. Здесь мы использовали новый алгоритм дерева решений, называемый машиной повышения градиента света (LightGBM), 17 , в качестве классификатора для моделирования функций с целевыми метками 1 (COVID-19) или 0 (бактериальная пневмония). LightGBM построен на основе дерева решений, повышающего градиент. Он включает в себя ряд деревьев решений, где ветвь в каждом дереве делит данные на две группы на основе признаков. Каждый листовой узел имеет метку прогнозируемого значения.Новые тестовые данные выделяются из корня дерева и, наконец, в один конечный узел после разделения по ветвям. Наконец, в соответствии с 5-кратной перекрестной проверкой обучающих данных было выбрано в общей сложности 190 деревьев и максимальная глубина дерева 2. Кроме того, в качестве сравнения были также приняты классификаторы логистической регрессии (LR), метода опорных векторов (SVM) и случайного леса (RF), которые широко используются в прогнозировании риска заболеваний и эпидемиологии. 18-20

    На этапе тестирования обученные модели были применены к набору данных для тестирования, чтобы предсказать их вероятность быть COVID-19 против бактериальной пневмонии.Для оценки эффективности классификации был проведен анализ рабочих характеристик приемника (ROC), а модели были оценены на основе их специфичности, чувствительности, точности и площади под кривой ROC (AUC). Кроме того, AUC четырех моделей машинного обучения сравнивались с помощью теста Делонга. 21

    Все статистические анализы проводились с использованием программного обеспечения Statistical Package for Social Sciences версии 23.0 (SPSS Inc., Чикаго, Иллинойс).Двухвыборочные тесты t были приняты для непрерывных переменных, а тесты хи-квадрат использовались для дискретных переменных. Были сопоставлены индивидуальные демографические и клинические данные пациентов с COVID-19 и BP. Значения P менее 0,05 считались статистически значимыми.

    3 РЕЗУЛЬТАТА

    В это исследование были включены 170 пациентов с COVID-19 и 180 пациентов с бактериальной пневмонией из группы обучения и группы внутренней проверки.Наиболее распространенными симптомами COVID-19 и бактериальной пневмонии были лихорадка и кашель. Пациенты с COVID-19 были значительно моложе (средний возраст 47,69, стандартное отклонение 14,65) и имели меньше сопутствующих заболеваний, таких как курение, диабет, гипертония или ХОБЛ. По сравнению с группой бактериальной пневмонии, COVID-19 вызывал лихорадку, дискомфорт в глотке, миалгию или утомляемость, головокружение, головную боль и другие симптомы ( P  < ,05), в то время как отхаркивание мокроты, одышка, кровохарканье и другие симптомы встречались реже ( P  < .05). Лейкоциты, количество нейтрофилов, соотношение нейтрофилов, количество моноцитов, HCR и PCT были ниже в группе COVID-19.

    В этом исследовании для анализа данных были включены 416 рентгенологических признаков и 38 клинических признаков каждого пациента. С помощью алгоритма LASSO был выбран 51 радиомиктический признак и 19 клинических признаков (рис. 4). На рис. 5 показаны упорядоченные по важности функции в LightGBM. Среди первых 10 признаков 4 были рентгенологическими, 3 — клиническими, а остальные 3 — лабораторными.

    Элементы, выбранные с помощью оператора наименьшей абсолютной усадки и выбора (LASSO, оператор наименьшей абсолютной усадки и выбора) [Цветной рисунок можно посмотреть на wileyonlinelibrary.com] 48 функций, включенных в машину повышения градиента света (LightGBM), которые были перечислены в порядке сверху вниз [Цветной рисунок можно посмотреть на wileyonlinelibrary.com]

    ROC-кривые радиомикрометрических моделей в тестовом наборе данных показаны на рисунке 6.Модель LightGBM достигла наивысшей точности, чувствительности и специфичности 0,876, 0,843 и 0,907 соответственно. Кривые ROC комбинированных моделей, установленные по радиометрическим характеристикам, а также лабораторным и клиническим характеристикам в наборе тестовых данных, показаны на рисунке 7. Модель LightGBM достигла наивысшей точности, чувствительности и специфичности 0,962, 0,941 и 0,981 соответственно. Тест Делонга показал, что производительность модели LightGBM была лучше, чем у трех других моделей (значение P  < .05). Никаких существенных различий (значения P : 0,124–0,740) между AUC других моделей обнаружено не было.

    Производительность моделей, обученных радиомике. A, Кривые рабочих характеристик приемника (ROC) LightGBM, логистическая регрессия, машина опорных векторов (SVM) и модели случайного леса в наборе данных для обучения (слева) и тестирования (справа); B, результаты тестирования набора данных. АСС, точность; AUC, площадь под ROC-кривой; СЭН, чувствительность; SPE, специфичность [Цветовой рисунок можно посмотреть в wileyonlinelibrary.ком] Производительность моделей, обученных радиомике и клиническим характеристикам. A, Кривые рабочих характеристик приемника (ROC) LightGBM, логистическая регрессия, машина опорных векторов (SVM) и модели случайного леса в наборе данных для обучения (слева) и тестирования (справа); B, результаты тестирования набора данных. АСС, точность; AUC, площадь под ROC-кривой; СЭН, чувствительность; SPE, специфичность [Цветовой рисунок можно посмотреть на сайте wileyonlinelibrary.com]

    Во внешней многоцентровой когорте значение AUC модели LightGBM равнялось 0.976, что было лучше, чем традиционные LR, SVM и RF (рис. 8А). Точность, чувствительность, специфичность и AUC составляли 0,886, 0,971, 0,843 и 0,976 соответственно (рис. 8В).

    Проведение внешнего независимого многоцентрового тестирования. A, Кривые рабочих характеристик приемника (ROC) LightGBM, логистическая регрессия, машина опорных векторов (SVM), модели случайного леса в наборе данных для обучения (слева) и тестирования (справа). B, результаты набора данных внешнего тестирования.АСС, точность; AUC, площадь под ROC-кривой; СЭН, чувствительность; SPE, специфичность [Цветовой рисунок можно посмотреть на сайте wileyonlinelibrary.com]

    4 ОБСУЖДЕНИЕ

    COVID-19 — это новый штамм вируса, вызывающий заболевание человека, которое может передаваться от человека к человеку. Раннее выявление и раннее вмешательство являются ключом к снижению смертности. Хотя бактериальная пневмония является наиболее распространенной внебольничной пневмонией, которая вызывает госпитализацию людей, она имеет другие методы лечения и прогнозы, чем COVID-19.Их дифференциальная диагностика имеет большое значение. КТ органов грудной клетки обычно является основным скрининговым и диагностическим методом пневмонии. Тем не менее, есть определенные сходства в визуализации пациентов с бактериальной пневмонией и COVID-19, что затрудняет их различение только на основе изображений КТ грудной клетки даже для опытных рентгенологов. С другой стороны, просмотр большого количества изображений в течение длительного периода времени может привести к зрительному утомлению, и многие особенности изображения до некоторой степени невидимы невооруженным глазом.Поэтому в этом исследовании была создана модель машинного обучения, основанная на радиомике и клинических признаках, для выявления пациентов с COVID-19 и бактериальной пневмонией.

    Большинство предыдущих исследований были сосредоточены на КТ-признаках грудной клетки, клинических особенностях и лабораторных исследованиях COVID-19. 22, 23 На сегодняшний день не проводилось исследований, посвященных различению COVID-19 и бактериальной пневмонии на основании особенностей изображений КТ органов грудной клетки. В этом исследовании было извлечено 416 рентгенологических признаков из поражений легких каждого пациента, и была создана классификационная модель, основанная на рентгенологических и клинических признаках.AUC в наборе тестовых данных составила 0,988, что свидетельствует о превосходных диагностических характеристиках. Наши результаты показали, что лабораторные тесты и особенности радиомики в сочетании с клиническими признаками могут помочь в дифференциальной диагностике COVID-19 и бактериальной пневмонии. Поэтому он имеет большое потенциальное значение в клинической практике. Это не только снижает нагрузку на рентгенологов, но и обеспечивает хорошую диагностическую эффективность и точность. После окончательного выбора признаков было сохранено 48 признаков. Из этих функций 34 были радиомикрометрическими.Большинство признаков радиомики были признаками текстуры GLCM, признаками статистики интенсивности изображения первого порядка и признаками формы. В частности, особенность текстуры GLCM может отражать неоднородность поражений легких. Статистические характеристики изображений первого порядка могут отражать тяжесть поражений легких путем описания распределения интенсивности вокселей. Характеристики текстуры формы представляют собой объем, площадь и форму поражения легких. Эти параметры вполне могут отражать изменения в микроструктуре очага легочной инфекции, что может быть важным признаком для дифференциации пациентов с COVID-19 и бактериальной пневмонией.Кроме того, лучшая модель дифференциальной диагностики, установленная в этом исследовании, также включает пять клинических признаков и девять результатов лабораторных тестов. Лихорадка, кашель, выделение мокроты, одышка, головокружение и головная боль были пятью клиническими признаками модели. 24 Лихорадка и кашель у пациентов с COVID-19 обычно мягче, чем у пациентов с бактериальной пневмонией. Образование мокроты является наиболее частым клиническим проявлением бактериальной пневмонии, но пациентов с COVID-19 с мокротой относительно немного.У пациентов с тяжелой формой COVID-19 в конечном итоге может появиться одышка, но это явление не характерно для пациентов с бактериальной пневмонией. Легкие неврологические симптомы, такие как головная боль, головокружение или мышечная слабость, могут возникать на ранних стадиях COVID-19. 25 Девять включенных лабораторных показателей включали гемоглобин, ПКТ, количество нейтрофилов, лейкоцитов, количество моноцитов, HCR, соотношение лимфоцитов к общему количеству тромбоцитов и количество лимфоцитов. У тяжелых пациентов с COVID-19 легочная инфекция может привести к снижению насыщения крови кислородом и изменениям гемоглобина.Кроме того, PCT и HCR часто повышаются при бактериальных инфекциях, но не при вирусных инфекциях, что также является важным показателем различия между COVID-19 и бактериями. Основываясь на предыдущей литературе, количество нейтрофилов 26 и количество лейкоцитов часто являются нормальными или сниженными у пациентов с COVID-19, но увеличиваются у пациентов с бактериальной пневмонией, что может рассматриваться как важный показатель для их различения. Предыдущие исследования 27 показали, что снижение количества лимфоцитов при COVID-19 может отражать тяжесть их клинического состояния.Исследователи из Университета Юты 28 обнаружили, что воспалительные белки, вырабатываемые при заражении COVID-19, значительно изменяют функцию тромбоцитов, делая тромбоциты «гиперактивными» и с большей вероятностью образуя опасные и потенциально фатальные тромбы. Это явление не было зарегистрировано у пациентов с бактериальной пневмонией.

    Это первое исследование по различению COVID-19 и бактериальной пневмонии с помощью радиомики и машинного обучения. 29 В предыдущих исследованиях Ван 30 создал предварительную модель глубокого обучения, которая могла идентифицировать COVID-19 и внебольничную пневмонию с AUC, равной 0.87. Однако к внебольничной пневмонии относят бактериальную пневмонию, вирусную пневмонию, микоплазменную пневмонию и другие патологические типы, что приводит к сложности выборки исследования. В этом исследовании было обнаружено, что LightGBM является лучшей моделью классификации. Возможная причина в том, что у этого алгоритма есть несколько преимуществ. Во-первых, на основе традиционной листовой стратегии LightGBM использует ограниченную глубину дерева для поиска оптимального узла разделения усиления, что обеспечивает эффективность алгоритма и позволяет избежать проблемы переобучения, вызванной слишком глубокими древовидными структурами.Во-вторых, LightGBM может эффективно обрабатывать задачи параллельно, значительно повышая скорость вычислений и снижая потребление памяти. В-третьих, по сравнению с другими классификаторами, которым требуются предопределенные суперпараметры, функция Байеса используется для автоматической настройки оптимальных суперпараметров для достижения наилучшей производительности.

    В этом исследовании есть некоторые ограничения. Во-первых, все образцы в этом исследовании были взяты из изображений КТ грудной клетки китайских пациентов, что может вызвать некоторые смещения.Во-вторых, это исследование является ретроспективным и поперечным, и в нем отсутствует лонгитюдное отслеживание. Кроме того, количество пациентов, включенных в это исследование, ограничено. Наконец, все пациенты с бактериальной пневмонией, включенные в это исследование, были диагностированы по данным мазка мокроты или посева крови без патологических результатов. В будущей работе мы преодолеем вышеуказанные ограничения, приобретем многонациональные образцы и разработаем динамическое лонгитюдное исследование, чтобы подтвердить надежность наших результатов.

    5 ВЫВОДЫ

    В этом исследовании мы создали дифференциальную модель между COVID-19 и бактериальной пневмонией на основе рентгенограмм грудной клетки и клинических показателей.Модель имеет хорошую точность и может способствовать быстрой и точной клинической диагностике и лечению.

    БЛАГОДАРНОСТИ

    Эта работа была поддержана Фондом естественных наук Китая (31771619), проектом клинических исследований новой коронавирусной пневмонии Медицинского университета Чунцина (30) и исследованием модели диагностики искусственного интеллекта для пациентов с отрицательным тестом на нуклеиновые кислоты и положительным результатом КТ легких. (Х2813).

      CONFLICT OF INTEREST

      The authors declare no conflicts of interest.

      AUTHOR CONTRIBUTIONS

      Chuanming Li , Junbang Feng , Yi Guo: Conception and design. Junbang Feng , Yi Guo , Shike Wang , Ping Zeng , Jun Liu , Wenjing Wang , Liping Lin , Qingning Yang , Xinghua Liu: Provision of study materials or patients. JunBang Feng , Yi Guo , To , Ping Zeng , Jun Zeng , Jun Liu , Wenjing Wang , Libing Lian , Цинга Ян , Xinghua Lian: Сбор и сборка данных . Фэн Ши , Ин Вэй , Ичу Хэ: Анализ и интерпретация данных. Все авторы: Написание рукописи. Все авторы: Окончательное утверждение рукописи.

      ЗАЯВЛЕНИЕ О ЭТИКЕ

      Это исследование было одобрено комитетами по этике наших больниц.Из-за ретроспективного характера этого исследования комитеты по этике отказались от индивидуального согласия.

      Данные, подтверждающие результаты этого исследования, можно получить по запросу у соответствующего автора. Данные не являются общедоступными из-за конфиденциальности или этических ограничений.

      ССЫЛКИ