1. Введение
Полость носа имеет сложную сеть кровоснабжения за счет терминальных ветвей наружной и внутренней сонных артерий, таких как: клиновидно-небная артерия (ветвь внутренней верхнечелюстной артерии), передняя и задняя решетчатые артерии (ветви глазной артерии). Определяют пять бассейнов кровоснабжения полости носа, таких как: бассейн передней решетчатой артерии (из глазной артерии), задней решетчатой артерии (из глазной артерии), клиновидно-небной артерии (ветвь верхнечелюстной артерии), большой небной артерии (ветвь верхнечелюстной артерии), верхней губной артерии (из лицевой артерии). Эти артерии анастомозируют между собой и в нижней трети ПН образуют сплетение Киссельбаха-Литтла
[1][2][3] [3]
Ультразвуковое дуплексное сканирование зоны Киссельбаха позволяет определить косвенные показатели гемодинамики верхних отделов полости носа, но при наличии перфораций перегородки носа, размерами более 5 мм, возникают погрешности [4][5][6]
2. Методы и принципы исследования
В ГАУЗ «РКБ МЗ РТ» проведены МРТ перфузии перегородки носа 73 субъектам в возрасте от 21 до 52 лет. Из них 33 пациентов мужского пола, 40 пациентов женского пола. В контрольную группу входили 20 субъектов, у которых не было обнаружено той или иной патологии полости носа во время исследования. В первую группу входили 38 пациентов с перфорацией ПН, во вторую группу вошли 15 пациентов с рецидивирующими носовыми кровотечениями. Эти данные использовались для обучения моделей. Тестирование разработанных моделей производилось на дополнительной выборке из 30 пациентов (10 пациентов контрольной группы, 10 — с перфорацией ПН и 10 — с рецидивирующими носовыми кровотечениями).
Катетер устанавливали в кубитальную вену. После серии нативных снимков, выполняли болюсное введение контраста — гадопентеновой кислоты. Нативные снимки проводили с целью точного определения зоны интереса, настройки плоскостей и толщины получаемых срезов перед проведением контрастных исследований полости носа. Основой МРТ перфузии полости носа явилось динамическое контрастирование в определенной последовательности, в наших исследованиях — последовательность TWIST, с болюсным введением контрастного вещества — гадопентеновой кислоты. Данный контраст вводили в/венно в количестве 10 мл, со скоростью 3 мл/сек., с последующим определением количественных показателей перфузии в зоне интереса: времени максимального накопления TTP — пиковой концентрации и начала вымывания контрастного вещества TTSW — Time To Start Washing. В результате получали Т1-взвешенные изображения (срезы). Далее выполняли построение графика зависимости «время-плотность» с применением программы RadiAnt DICOM Viewer (рис. 1).
МРТ перфузия перегородки носа. График зависимости «время-плотность»
МРТ перфузия перегородки носа
МР томограмма пациентки К., 40 лет, с перфорацией перегородки носа
[3]
Статистический анализ проводили в программном пакете SPSS версии 21.0. Оценку нормальности распределения выборок проводили с помощью критерия Колмогорова-Смирнова. В качестве параметров описательной статистики для нормально распределенных непрерывных показателей рассчитывали среднее арифметическое (стандартное отклонение), для ненормально распределенных ― медиану и размах вариации. Статистическая значимость различия средних значений показателей в двух группах при нормальном распределении показателей оценивалась путем использования критерия Стьюдента, между тремя или более группами — путем однофакторного дисперсионного анализа (ANOVA). При ненормальном распределении сравниваемых переменных использовали критерий Уилкоксона. Оценку корреляций нормально распределенных выборок производили с использованием коэффициента Пирсона, ненормально — коэффициентов Спирмена или Кендалла. Моделирование вероятности бинарных исходов производили посредством бинарной логистической регрессии с последующим подбором пограничного значения и линейного дискриминатного анализа. Анализ диагностической ценности полученных зависимостей осуществляли посредством расчета стандартных параметров (чувствительности, специфичности, точности), а также построения ROC-кривых и расчета значения площадей под ними (AUC).
3. Основные результаты
Средние значения ТТР в контрольной группе составили 88,950±2,300 сек (рис. 4,5) и не отличались от таковых в группе перфорации ПН (88,758±4,250 сек; р=0,860). В группе носовых кровотечений средние значения показателя составили 87,000±4,163 сек и несколько отличались от таковых в контрольной группе (р=0,371). Не было продемонстрировано достоверности различия показателя между группами перфорации ПН и носовых кровотечений.
МРТ перфузия перегородки носа
МРТ перфузия перегородки носа, графики «время-плотность»: вертикальная линия – накопление контраста в %; горизонтальная линия – показатели TTP и TTSW в сек.
В качестве дополнительных параметров использовали значения параметров кровотока в артериях сплетения Киссельбаха-Литтла, полученных при ультразвуковом исследовании (табл. 1).
Параметры кровотока в артериях ПН – сплетения Киссельбаха-Литтла у здоровых субъектов (n=106)
| VmaxMissing Mark : sub, см/с | VminMissing Mark : sub, см/с | Ri, ед | ||||||
| медиана | min | max | медиана | min | max | медиана | min | max |
| 26,0 | 14,0 | 35,0 | 11,0 | 7,0 | 17,0 | 0,54 | 0,50 | 0,59 |
| р < 0,001 |
С использованием данных параметров, полученных с помощью исследований другой модальности, при разработке модели с целью повышения ее прогностической ценности было получено следующее уравнение бинарной логистической регрессии:
Р = 1 / (1 + е – (2,522 ТТР – 1,715 VminL + 241,112),
где:
р — вероятность некроза лоскута (о некрозе свидетельствуют значения р>0,450);
е — основание натуральных логарифмов (~2,72);
VminL — Vmin слева.
Данное уравнение обеспечило точность прогнозирования исхода 95,0% (рис. 6).
ROC-кривая для уравнения бинарной логистической регрессии при прогнозировании приживления перемещаемых эндоназальных лоскутов для закрытия перфорации ПН
Р = 1 / (1 + е –(50011,114 RiR – 141,077 ТТР – 41,113 VminL + 1688,315 VminR + 152,711 TTS – 712,161 VmaxR – 31155,124),
где:
р — вероятность носового кровотечения при значении р>0,500;
е — основание натуральных логарифмов (~2,72);
RiR — индекс резистентности справа;
VminL — Vmin слева;
VminR — Vmin справа;
VmaxR — Vmax справа.
Данное уравнение обеспечило точность прогнозирования вероятности кровотечения в 90,0% (рис. 7).
ROC-кривая для уравнения бинарной логистической регрессии при прогнозировании развития носовых кровотечений
4. Заключение
МРТ перфузия — это методика, позволяющая оценить кровоснабжение тканей. Она широко используется для диагностики заболеваний головного мозга
[7], [8], [12], [13], [14][15]
В сфере оториноларингологии перфузионная МРТ (ПМРТ) используется сравнительно редко, преимущественно для визуализации сосудистых опухолей или оценки гемодинамики новообразований. Тем не менее, наши исследования демонстрируют потенциал расширения спектра показаний к применению ПМРТ в зависимости от клинических потребностей оториноларингологов.
Анализ данных, полученных при применении ПМРТ у пациентов с перфорацией ПН и носовыми кровотечениями, выявил положительные результаты в прогнозировании рецидивов кровотечений и оценке приживления перемещаемых эндоназальных лоскутов при септопластике. Предварительные данные свидетельствуют о том, что значения показателей времени до пика накопления контраста (TTP) и времени до стабилизации вымывания контраста (TTSW) в диапазонах 88–91 сек и 98–101 сек соответственно коррелируют с минимальным риском носовых кровотечений и благоприятным приживлением трансплантатов слизистой при пластических операциях на полости носа.
Задержка контраста более 10 сек и пологая кривая вымывания контраста на графике зависимости «время-плотность» указывают на повышенную проницаемость сосудистой стенки и, следовательно, на повышенный риск носовых кровотечений. Данная концепция может быть успешно применена для диагностики частых носовых кровотечений, позволяя точно определить локализацию источника кровотечений.
Дальнейшие исследования позволят расширить возможности ПМРТ в диагностике заболеваний полости носа и ПН, обеспечивая более точное и своевременное выявление патологических процессов и оптимизацию терапевтических стратегий.