3D-моделирование артериального русла почки: сравнительный анализ методов визуализации (УЗИ, компьютерная томография и МРТ)

Современные методы визуализации предоставляют различные возможности для оценки сосудистой анатомии, однако их сравнительная эффективность для создания точных трехмерных моделей артериального русла почки остается недостаточно изученной.

Материал и методы. Проведен систематический обзор научной литературы за период 2005–2022 гг. с использованием баз данных PubMed, Scopus, Web of Science и eLIBRARY. RU. Проанализированы технические характеристики, диагностические возможности и ограничения УЗИ, компьютерной томографии (КТ) и МРТ.

Результаты. УЗИ является доступным скрининговым методом, но имеет ограничения в построении точных 3D-моделей. КТ-ангиография обеспечивает наивысшее пространственное разрешение и детализацию сосудистой архитектоники, но сопряжена с лучевой нагрузкой и риском нефропатии. МРТ представляет оптимальный баланс между качеством визуализации и безопасностью, особенно с применением бесконтрастных методик и динамических последовательностей.

Заключение. Целесообразен комплексный подход с использованием взаимодополняющих методов визуализации для создания точных трехмерных моделей артериальных сосудов почки, позволяющих компенсировать ограничения каждого отдельного метода. Внедрение современных технологий 3D-моделирования в клиническую практику способствует улучшению предоперационного планирования и повышению безопасности органосохраняющих операций на почке, что имеет принципиальное значение для персонализированного подхода в современной урологии и сосудистой хирургии.

1. Колсанов А.В., Иванова В.Д., Назарян А.К., Яремин Б.И., Чаплыгин С.С., Мякотных М.Н. Вариантная трехмерная анатомия почечных артерий: клиническое применение. Морфол. ведомости. 2016;24(4):46–52. doi: 10.20340/mv-mn

2. Колсанов А.В., Иванова В.Д., Чаплыгин С.С., Яремин Б.И., Назарян А.К., Юнусов Р.Р. Проблемы вариантной анатомии почечных артерий. Бюл. мед. интернет-конф. 2017;7(12):1655–1657.

3. Докаева Т.С., Кафаров Э.С., Верзиханов А.З. Структурно-количественный анализ сегментарных артерий почек человека. Ж. теор. клинич. и эксперимент. морфологии. 2021;2(1-2):49–59. doi: 10.28942/jtcem.v3i1-2.167.

4. Trunz L.M., Balasubramanya R. Doppler renal assessment, protocols, and interpretation. In: StatPearls. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing; June 5, 2023.

5. Fenster A., Parraga G., Bax J. Three-dimensional ultrasound scanning. Interface Focus. 2011;1(4):503– 519. doi: 10.1098/rsfs.2011.0019

6. Picot P.A., Rickey D.W., Mitchell R., Rankin R.N., Fenster A. Three-dimensional colour Doppler imaging. Ultrasound Med. Biol. 1993;19(2):95–104. doi: 10.1016/0301-5629(93)90001-5

7. Pretorius D.H., Nelson T.R., Jaffe J.S. 3-dimensional sonographic analysis based on color flow Doppler and gray scale image data: a preliminary report. J. Ultrasound Med. 1992;11(5):225–232. doi: 10.7863/jum.1992.11.5.225

8. Pourtaherian A., Scholten H., Kusters L., Zinger S., Mihajlovic N., Kolen A., Zou F., Ng G., Korsten H., de With P.H.N. Medical instrument detection in 3-Dimensional ultrasound data volumes. IEEE Trans. Med. Imaging. 2017;36(8):1664–1675. doi: 10.1109/TMI.2017.2692302

9. Вагабов И.У., Зенин О.К., Кафаров Э.С. Трехмерный структурный анализ вариантов деления артериального русла почки человека. Изв. вузов. Поволж. регион. Мед. науки. 2020;(3):48–57. doi: 10.21685/2072-3032-2020-3-5

10. Колсанов А.В., Иванова В.Д., Гелашвили О.А., Назарян А.К. Клиническая анатомия почечных артерий по данным компьютерного моделирования. Морфология. 2019;155(3):28–32.

11. Глыбочко П.В., Аляев Ю.Г., Терновой Н.К., Дзеранов Н.К., Ахвледиани Н.Д., Фиев Д.Н., Хохлачев С.Б., Петровский Н.В., Матюхов И.П., Песегов С.В. Компьютерное моделирование – инновационная методика в диагностике и планировании лечения пациентов с хирургическими заболеваниями почек. Урал. мед. ж. 2012;(9):84–87.

12. Majos M., Stefańczyk L., Szemraj-Rogucka Z., Elgalal M., De Caro R., Macchi V., Polguj M. Does the type of renal artery anatomic variant determine the diameter of the main vessel supplying a kidney? A study based on CT data with a particular focus on the presence of multiple renal arteries. Surg. Radiol. Anat. 2018;40(4):381–388. doi: 10.1007/s00276-017-1930-z

13. Amparore D., Pecoraro A., Piramide F., Verri P., Checcucci E., de Cillis S., Piana A., Burgio M., Di Dio M., Manfredi M., Fiori C., Porpiglia F. Three-dimensional imaging reconstruction of the kidney’s anatomy for a tailored minimally invasive partial nephrectomy: A pilot study. Asian Journal of Urology. 2022;9(3):263–271. doi: 10.1016/j.ajur.2022.06.003

14. Porpiglia F., Amparore D., Checcucci E., Manfredi M., Stura I., Migliaretti G., Autorino R., Ficarra V., Fiori C. Three-dimensional virtual imaging of renal tumours: a new tool to improve the accuracy of nephrometry scores. BJU Int. 2019;124(6):945–954. doi: 10.1111/bju.14894

15. Buffi N., Lista G., Larcher A., Lughezzani G., Ficarra V., Cestari A., Lazzeri M., Guazzoni G. Margin, ischemia, and complications (MIC) score in partial nephrectomy: a new system for evaluating achievement of optimal outcomes in nephron-sparing surgery. Eur. Urol. 2012;62(4):617–618. doi: 10.1016/j.eururo.2012.06.001

16. Koetzier L.R., Mastrodicasa D., Szczykutowicz T.P., van der Werf N.R., Wang A.S., Sandfort V., van der Molen A.J., Fleischmann D., Willemink M.J. Deep learning image reconstruction for CT: technical principles and clinical prospects. Radiology. 2023;306(3):e221257. doi: 10.1148/radiol.221257

17. Ramazanli B., Yagmur O., Sarioglu E.C., Salman H.E. Modeling techniques and boundary conditions in abdominal aortic aneurysm analysis: latest developments in simulation and integration of machine learning and data-driven approaches. Bioengineering (Basel). 2025;12(5):437. doi: 10.3390/bioengineering12050437

18. Amparore D., Pecoraro A., Piramide F., Verri P., Checcucci E., de Cillis S., Piana A., Burgio M., Di Dio M., Manfredi M., Fiori C., Porpiglia F. Three-dimensional imaging reconstruction of the kidney’s anatomy for a tailored minimally invasive partial nephrectomy: A pilot study. Asian J. Urol. 2022;9(3):263–271. doi: 10.1016/j.ajur.2022.06.003

19. Wigh Lipsø K., Hansen E.S.S., Tougaard R.S., Laustsen C., Ardenkjaer-Larsen J.H. Renal MR angiography and perfusion in the pig using hyperpolarized water. Magn. Reson. Med. 2017;78(3):1131–1135. doi: 10.1002/mrm.26478

20. Lim R., Shapiro M., Wang E., Law M., Babb J.S., Rueff L.E., Jacob J.S., Kim S., Carson R.H., Mulholland T.P., Laub G., Hecht E. 3D time-resolved MR angiography (MRA) of the carotid arteries with time-resolved imaging with stochastic trajectories: comparison with 3D contrast-enhanced bolus-chase MRA and 3D time-of-flight MRA. AJNR Am. J. Neuroradiol. 2008;29(10):1847–1854. doi: 10.3174/ajnr.A1252

21. Eikefjord E., Andersen E., Hodneland E., Zöllner F., Lundervold A., Svarstad E., Rørvik J. Use of 3D DCE-MRI for the estimation of renal perfusion and glomerular filtration rate: an intrasubject comparison of FLASH and KWIC with a comprehensive framework for evaluation. AJR Am. J. Roentgenol. 2015;204(3):W273–W281. doi: 10.2214/AJR.14.13226

22. Serhal A., Aouad P., Serhal M., Serhal A., Aouad P., Serhal M., Pathrose A., Lombardi P., Carr J., Avery R., Edelman R.R. Evaluation of renal allograft vasculature using non-contrast 3D inversion recovery balanced steady-state free precession MRA and 2D quiescent-interval slice-selective MRA. Explor. Res. Hypothesis Med. 2021;6(3):90–98. doi: 10.14218/ERHM.2021.00011

23. Buchanan C.E., Mahmoud H., Cox E.F., McCulloch T., Prestwich B.L., Taal M.W., Selby N.M., Francis, S.T. Quantitative assessment of renal structural and functional changes in chronic kidney disease using multi-parametric magnetic resonance imaging. Nephrol. Dial. Transplant. 2020;35(6):955–964. doi: 10.1093/ndt/gfz129

24. Murali S., Ding H., Adedeji F., Qin C., Obungoloch J., Asllani I., Anazodo U., Ntusi N.A.B., Mammen R., Niendorf T., Adeleke S. Bringing MRI to low- and middle-income countries: Directions, challenges and potential solutions. NMR Biomed. 2024;37(7):e4992. doi: 10.1002/nbm.4992

25. Терновой С.К., Синицын В.Е., Беличенко О.И., Стукалова О.В. Клиническое применение магнитно-резонансной томографии. РМЖ. 1996;(7):1.