Выбор оборудования для флюорографии и рентгенографии органов грудной клетки на основе оценки качества изображения и уровней облучения пациентов

Современная лучевая диагностика ввиду своего стремительного развития и совершенствования применяемых методов и технологий требует постоянного контроля, в том числе в контексте уровней облучения пациентов. Выбор подходящего рентгенодиагностического оборудования является одним из ключевых аспектов обеспечения радиационной безопасности. Материалы и методы: В исследовании были проанализированы рентгеновские диагностические аппараты и цифровые флюорографы с различными технологиями получения изображения (типами детекторов), на примере исследований лёгких. Оценка аппаратов проводилась с использованием специально разработанной 5-балльной шкалы в отношении ключевых параметров качества и безопасности. Результаты исследования и обсуждение: Результаты исследования показывают, что цифровые рентгенодиагностические аппараты со штативом типа U-дуга и цифровые рентгенографические аппараты с плоскопанельным детектором демонстрируют более высокое качество изображений по сравнению с другими технологиями при относительно низких уровнях облучения пациента. Дополнительным преимуществом таких аппаратов для городских поликлиник, по сравнению с «классическими» флюорографами, является их универсальность и возможность проведения различных рентгенологических исследований (не только исследований лёгких), что обеспечивает взаимозаменяемость аппаратов и эффективное перенаправление потока пациентов на время ремонта аппарата. Заключение: Результаты данного исследования выделяют важность оптимизации выбора рентгенодиагностического оборудования для достижения наилучших клинических результатов и обеспечения безопасности пациентов при проведении рентгенологических исследований и могут быть применены в систематизации оснащения медицинских организаций, оказывающих первичную медико-санитарную помощь взрослому населению.

1. Kim S. Deep Learning in Multi-Class Lung Diseases' Classification on Chest X-ray Images // Diagnostics 2022. Vol. 12. P. 915. DOI: 10.3390/diagnostics12040915.

2. Hwa Kieu S.T. A Survey of Deep Learning for Lung Disease Detection on Medical Images: State-of-the-Art, Taxonomy, Issues and Future Directions // Journal of Imaging. 2020. Vol. 6. P. 131. DOI: 10.3390/jimaging6120131.

3. Hansell D.M. Fleischner Society: glossary of terms for thoracic imaging // Radiology. 2008. Vol. 246, No 3, P. 697–722.

4. Лучевая диагностика органов грудной клетки?: национальное руководство / гл. ред. тома В.Н. Троян, А.И. Шехтер. М.: ГЭОТАР-Медиа, 2014. 584 с. URL: https://www.geotar.ru/lots/Q0124609.html?ysclid=lw7trupghh701709187 (дата обращения: 15.05.2024).

5. Стерликов С.А., Руднев С.Г., Обухова О.В. Медико-экономическая эффективность выявления больных туберкулёзом методом флюорографии с использованием двойного независимого чтения // Социальные аспекты здоровья населения. 2013. № 34 (6). С. 13.

6. Алехнович А.В. Ретроспективный анализ доз облучения пациентов при рентгенорадиологических исследованиях в многопрофильных медицинских организациях московского региона // Госпитальная медицина. 2023. Т. 6, № 3. С. 50-58.

7. Gogoberidze Y.T. PhthisisBioMed Artificial Medical Intelligence: Software for Automated Analysis of Digital Chest X-ray/Fluorograms // Modern Technologies in Medicine. 2023. Vol. 15, No 4. P. 5.

8. Здравоохранение URL: https://rosstat.gov.ru/folder/13721 (дата обращения: 15.02.2024).

9. Шахабов И.В., Мельников Ю.Ю., Смышляев А.В. Трендовый анализ деятельности подразделений лучевой диагностики в медицинских организациях, оказывающих помощь в амбулаторных условиях // Вестник Ивановской медицинской академии. 2020. Т. 25, № 1. С. 17-19.

10. Васильев Ю.А., Кудрявцев Н.Д., Мухортова А.Н. и др. Показатели деятельности отделений лучевой диагностики Департамента здравоохранения города Москвы в 2016-2022 гг. // Менеджер здравоохранения. 2024. № 5. С. 36-48.

11. Власова М.М. Научное обоснование организации службы лучевой диагностики и лучевой терапии в условиях отдельного региона в период реорганизации здравоохранения. Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора медицинских наук / С.-Петерб. гос. мед. ун-т им. И.П. Павлова. Санкт-Петербург, 2001. C. 37.

12. Schaefer-Prokop C. Digital chest radiography: An update on modern technology, dose containment and control of image quality // European Radiology. 2008. Vol. 18, No 9. P. 1818-1830.

13. Зеликман М.И. Цифровые системы в рентегнодиагностике. М.: ОАО «Издательство «Медицина», 2007. 208 с.:ил.

14. Леонов Б.И., Козловский Э.Б., Блинов Н.Н. Сравнительная характеристика отечественных цифровых флюорографов //Конъюнктура и исследования. 2005. С. 75-77.

15. Бехтерев А.В., Лабусов В.А., Путьмаков А.Н., Строков И.И. О флюорографии, цифровой рентгенографии, скрининге и эффективности // Журнал Поликлиника. 2019. Т. 18, № 9. С. 1818-1830.

16. Постников В.М. Анализ подходов к формированию состава экспертной группы, ориентированной на подготовку и принятие решений / Наука и образование. М.: Изд-во МГТУ им. Баумана, 2012. № 5.

17. Дружинина Ю.В., Лантух З.А., Толкачев К.В. и др. Референтные диагностические уровни при проведении рентгенографических исследований в г. Москве // Радиационная гигиена. 2024. Т. 17, № 3. С. 103-113. DOI: 10.21514/1998-426X-2024-17-3-103-113.

18. Гуржиев А.Н. Что интересует рентгенолога в цифровой флюорографии? // Радиология и практика. 2002. Т. 4, № 1. С. 53-57.

19. Бехтерев А.В., Лабусов В.А., Лохтин Р.А. и др. Поиск объективных критериев качества цифровых рентгеновских изображений для оптимизации режимов их регистрации по отношению качество/доза // Российский электронный журнал лучевой диагностики. 2019. Т. 9, № 1. С. 160-176. DOI: 10.21569/22227415201991160176. - EDN IYRYPV.

20. Камышанская И.Г., Черемисин В.М., Водоватов А.В., Борискина А.Н. Результаты клинической апробации низкодозовых протоколов проведения цифровой линейной томографии органов грудной клетки // Радиационная гигиена. 2020. Т. 13, № 1. С. 47-59. DOI: 10.21514/1998-426X-2020-13-1-47-59.

21. Kulberg N.S., Reshetnikov R.V., Novik V.P. Elizarov A.B. Вариабельность заключений при интерпретации КТснимков: один за всех и все за одного // Digital Diagnostics. 2021. Т. 2, № 2 . С. 105-118.

22. Sun Z. Optimization of chest radiographic imaging parameters: A comparison of image quality and entrance skin dose for digital chest radiography systems // Clinical Imaging. 2012. Vol. 36, No 4. P. 279-286.

23. Blanc D. European guidelines on quality criteria for diagnostic images // Radioprotection. 1998. Vol. 32, No 1. P. 73-74.

24. Kroft L.J.M. Comparison of eight different digital chest radiography systems: Variation in detection of simulated chest disease // American Journal of Roentgenology. 2005. Vol. 185, No 2. P. 339-346.

25. Busch H.P. Image quality and dose management in digital radiography: a new paradigm for optimisation // Radiation Protection Dosimetry. 2005. Vol. 117, No 1-3. P. 143-147.

26. COCIR Medical Imaging Equipment Age Profile & Density 2021. URL: https://www.cocir.org/fileadmin/Publications_2021/COCIR_Medical_Imaging_Equipment_Age_Profile_Density_-_2021_Edition.pdf (дата обращения: 15.02.2024).