Лыскова Юлия Анатольевна – аспирант кафедры рентгенологии и радиационной медицины с рентгенологическим ирадиологическим отделениями
197022, Санкт-Петербург, ул. Льва Толстого, д. 6-8
Lyiskova Yulia A. – graduate student of the Department ofRadiology and Radiation Medicine with X-ray and Radiological
6-8, L’va Tolstogo street, Saint Petersburg, 197022
Сперанская Александра Анатольевна – д-р мед. наук, профессор кафедры рентгенологии и радиационной медицины с рентгенологическим и радиологическим отделениями
197022, Санкт-Петербург, ул. Льва Толстого, д. 6-8
Speranskaya Aleksandra A. – PhD, Professor of the Department of Radiology and Radiation Medicine with X-ray and Radiological
6-8, L’va Tolstogo street, Saint Petersburg, 197022
Золотницкая Валентина Петровна – д-р биол. наук, старший научный сотрудник научно-клинического центра лучевой диагностики
197022, Санкт-Петербург, ул. Льва Толстого, д. 6-8
Zolotnitskaya Valentina P. – PhD, Senior Scientific Researcher and Scientific and Clinical Center for Radiation Diagnostics
6-8, L’va Tolstogo street, Saint Petersburg, 197022
Осипов Николай Петрович – ассистент кафедры рентгенологии и радиационной медицины с рентгенологическим и радиологическим отделениями
197022, Санкт-Петербург, ул. Льва Толстого, д. 6-8
Osipov Nikolay P. – assistant of the Department of Radiology and Radiation Medicine with X-ray and Radiological Departments
6-8, L’va Tolstogo street, Saint Petersburg, 197022
Амосова Ольга Викторовна – ординатор кафедры рентгенологии и радиационной медицины
197022, Санкт-Петербург, ул. Льва Толстого, д. 6-8
Amosova Olga V. – Resident of the Department of Radiologyand Radiation Medicine
6-8, L’va Tolstogo street, Saint Petersburg, 197022
Введение. Пандемия COVID-19 вызвала не только всплеск вирусной пневмонии, но и открыла новые возможности в области лучевой диагностики. Одним из условных «плюсов» явилось проведение количественной оценки поражения паренхимы и микроциркуляции в легких при COVID-19 с использованием программы искусственного интеллекта (ИИ). Цель – оценить возможности программ ИИ в определении степени выраженности поствоспалительных анатомических и микроциркуляторных нарушений при КТ и ОФЭКТ у пациентов с внебольничной пневмонией. Материалы и методы. Проанализированы проспективные и ретроспективные данные лучевых исследований 187 пациентов, наблюдавшихся с диагнозом внебольничная пневмония с 2006 г. по 2022 г. в клиниках ПСПбГМУ им. акад. И.П. Павлова. Срок наблюдения составлял от 3 месяцев до 8 лет. Средний возраст больных составлял 34,3±9,2 года (ж/м – 107/80). Всем пациентам были выполнены КТ, комплексное функциональное исследование внешнего дыхания (КФИВД), ОФЭКТ. Результаты. Основные формы внебольничной пневмонии до пандемии COVID-19 характеризовались проявлениями экссудативного бронхиолита/бронхопневмонии, инфекционного вирусного альвеолита и плевропневмонии. Первые две формы инфекционного альвеолярного поражения в отличие от плевропневмонии оставляли после себя нарушения микроциркуляции. Проявления COVID-19 поражения легких характеризовались стадийностью, в основе которой лежали морфологические изменения: отек, ретикуляция (нарастание выраженности отека, клеточная инфильтрация, внутриальвеолярный фибрин), организация=консолидация (клеточная инфильтрация, внутриальвеолярный фибрин, пролиферация фибробластов). Остаточные анатомические изменения сопровождались клинической симптоматикой (одышка разной степени выраженности, сухой кашель, слабость, интоксикация). Заключение. Для оценки степени выраженности поствоспалительных анатомических и микроциркуляторных нарушений рационально применять программы искусственного интеллекта постпроцессорной обработки изображения при КТ и ОФЭКТ. Накопление опыта лучевого обследования больных внебольничной пневмонией с использованием программ искусственного интеллекта позволяет количественно оценить остаточные анатомические и микроциркуляторные изменения, что важно для тактики лечения.
Introduction. The COVID-19 pandemic not only caused a surge of viral pneumonia patients, but also opened up new opportunities in the field of radiology. One of the conditional «pluses» was the quantitative damage assessment of the lung parenchyma and microcirculation in COVID-19 using an artificial intelligence program. Objective. To evaluate the AI capabilities to detect the severity of anatomical and microcirculatory post-inflammatory disorders by CT and SPECT of pneumonic patients data. Materials and Methods. We analyzed prospective and retrospective data obtained by radiological studies of 187 patients with community-acquired pneumonia from 2006 to 2022 in the clinics of the St. Petersburg State Medical University named after acad. I.P. Pavlov. The follow-up period varied from 3 months to 8 years. The mean age of the patients was 34.3±9.2 years (w/m – 107/80). All patients underwent CT scan, a comprehensive functional examination of external respiration (KFIVD), SPECT. Results. The community-acquired pneumonia before the COVID-19 pandemic was generally characterized by signs of exudative bronchiolitis/bronchopneumonia, infectious viral alveolitis and pleuropneumonia. The first two forms in contrast to pleuropneumonia were associated with microcirculation disturbances. Signs of lung damage in COVID-19 had staging pattern based on morphological changes: edema, reticulation (increased severity of edema, cellular infiltration, intraalveolar fibrin), organization=consolidation (cellular infiltration, intraalveolar fibrin, fibroblast proliferation). Residual anatomical changes were accompanied by clinical symptoms (shortness of breath of varying severity, dry cough, weakness, intoxication). Conclusions. Using the artificial intelligence for post-processor CT and SPECT image processing seems to be relevant to assess the postinflammatory anatomical and microcirculatory disorders severity. Experience accumulation in combined AI and radiological study of patients with community-acquired pneumonia is capable to quantify residual anatomical and microcirculatory changes and useful for treatment tactics.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.