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Osteoporose und die damit verbundenen Fragilitätsfrakturen stellen nach wie vor ein großes Problem für die öffentliche Gesundheitdar 1. Insbesondere wird erwartet, dass sich die weltweite Zahl der Hüftfrakturen bis 2050 verdoppelnwird 2. Knochenbrüchigkeit ist auf einen langsamen und stillen Prozess der Demineralisierung und des Knochenverlusts ohne größere Warnzeichen vor dem Fragilitätsfrakturereignis zurückzuführen. Der derzeitige Goldstandard zur Erkennung von Patienten mit einem Risiko für Fragilitätsfrakturen ist die duale Röntgenabsorptiometrie (DXA), die ein 2D-Röntgenbild mit niedriger Auflösung und einem kalibrierten grauen Pixel3 liefert. Aus diesem Bild ist es möglich, die Flächenknochenmineraldichte (aBMD in g.cm-2) an verschiedenen interessierenden Regionen zu extrahieren, die mit den Hauptstellen der Fragilitätsfrakturen verbunden sind: Wirbelsäule, Handgelenk und Hüfte. Der aBMD-Wert nimmt ab, wenn die Frakturrate der Fragilitätzunimmt 3. Darüber hinaus ermöglicht die T-Score-Normalisierung in Bezug auf eine normale gesunde Population den Vergleich von Patienten, die mit Geräten verschiedener Hersteller gemessen wurden. Der DXA-T-Score wurde von der Weltgesundheitsorganisation vorgeschlagen, um die Osteoporosediagnostik in drei Stufen zu definieren: normal (T-Score < -1), osteopenisch (-1 < T-Score < -2,5) und osteoporotisch (T-Score < -2,5)4.
DXA weist mehrere Einschränkungen auf: Seine Größe, die relativ hohen Kosten, der Bedarf an einem eigenen Raum und seine Fähigkeit, zwischen gebrochenen und nicht fragmentierten zu unterscheiden, sowie seine Verfügbarkeit in zahlreichen Ländern, wie z. B. in Lateinamerika, sind beide moderat5. Daher besteht ein Bedarf an DXA-Alternativen als Screening-Instrumente für die Risikoabschätzung von Fragilitätsfrakturen6. Einige DXA-Alternativen, wie z. B. die quantitative Computertomographie und ihre Derivate7, die Magnetresonanztomographie (MRT)8, sind jedoch ebenfalls sperrig und nicht weit verbreitet. Quantitativer Ultraschall (QUS) stellt das Potenzial für tragbare, robuste und einfach zu bedienende Screening-Geräte dar. Es wurden verschiedene Geräte für die Beurteilung des kortikalen Knochens entwickelt, die mit unterschiedlichen Frequenzen von wenigen kHz bis zu einigen MHz und unterschiedlichen Schallkopfpositionierungen in der Transmission, Retrodiffusion9, Impulsecho10 und axialen Übertragung verbunden sind, wobei die Schallköpfe mit der Achse eines langen Knochens wie Radius und Tibia ausgerichtet sind. Einige Bauelemente weisen aBMD-Surrogate11 auf, während andere "klassische" Ultraschallparameter wie Geschwindigkeiten12 oder Dämpfungskoeffizienten9 und sogar geometrische und Materialparameter, beispielsweise kortikale Dicke, Porosität oder Porengrößenverteilung9, bereitstellen. Bis heute ist es QUS jedoch noch nicht gelungen, in der klinischen Praxis flächendeckend zur Knochenbeurteilung eingesetzt zu werden, was unter anderem auf die fehlende Homogenisierung zwischen den Geräten und die Abhängigkeit des Bedienerszurückzuführen ist 13.
Unter den QUS-Technologien, die als DXA-Alternativen vorgeschlagen werden, hat die axiale Transmission (AT) den Vorteil, dass die Messung am Unterarm durchgeführt werden kann, einer Stelle, die (i) leicht zugänglich ist und (ii) in der Nähe einer der Hauptstellen von Fragilitätsfrakturen, d. h. des Handgelenks, liegt. Der erste vorgeschlagene AT-Parameter hängt von der Ultraschallausbreitungsgeschwindigkeit in der kortikalen Schicht ab, die als Schallgeschwindigkeit (SOS) oder Geschwindigkeit des ersten Ankunftssignals (vFAS) bezeichnet wird, abhängig von der Signalverarbeitung und den Geräten, von denen einige kommerziell sind12,14 und andere Laborprototypen15,16. Dieser Parameter konnte in mehreren klinischen Studien seit Ende der 1990er Jahre zwischen Patientengruppen mit oder ohne Fragilitätsfrakturen mit ähnlichen Leistungen wie bei der BMD unterscheiden14,15. Es wurde auch erfolgreich für multizentrische Längsschnittstudien eingesetzt, was seine klinische Anwendung und Robustheit unter Beweis stellt12. Die vFAS-Präzision wurde durch die Kombination der beiden entgegengesetzten Ausbreitungsrichtungen verbessert, um die Verzerrung aufgrund des Winkels zwischen der Sonde und der Knochenoberfläche16,17 zu reduzieren. Diese Sichtweise wurde als bidirektionale AT (BDAT) bezeichnet.
Auch wenn die vFAS klinisches Interesse gezeigt hat, besteht ihr Hauptnachteil, ähnlich wie bei der BMD, darin, dass sie verschiedene wichtige kortikale Knochenmerkmale wie geometrische und Materialeigenschaften kombiniert, was ihre klinische Interpretation nicht einfach macht. Aus diesem Grund wurde die Sichtweise der geführten Welle vorgeschlagen, da sie aufgrund der feinen Empfindlichkeit der geführten Wellen gegenüber den Wellenleitereigenschaften potenziell ist. Dieser Ansatz sollte Signalverarbeitung, Wellenleitermodellierung und inverse Probleme kombinieren und wird weitgehend in der zerstörungsfreien Prüfung verwendet, z. B. unter Berücksichtigung von metallischen Wellenleitern, wie z. B. Platten oder Rohren18. So wurde seit 2010 Schritt für Schritt ein BDAT-Gerät der zweiten Generation entwickelt, von knochenähnlichen Phantomen19 über die ex vivo-Validierung 20 bis hin zu In-vivo-Messungen 21. Das Gerät wurde erfolgreich in klinischen Studien in Frankreich22, Deutschland23, Großbritannien24 und Chile25 getestet und hat verbesserte Ergebnisse in Bezug auf die Erfolgsrate und die Patientenunterscheidung gezeigt.
Ziel dieser Studie ist es, die Reproduzierbarkeit des aktuellen BDAT-Ultraschallgeräts zu untersuchen. Zunächst werden das Gerät und das Messprotokoll detailliert beschrieben. Die Ergebnisse, die mit 14 Teilnehmern und 3 Operateuren erzielt wurden, werden im Rahmen eines Populationsscreenings zur Erkennung von Patienten mit einem Risiko für Fragilitätsfrakturen vorgestellt und diskutiert.
Messprinzip: Signalverarbeitung, interessierende Parameter und Qualitätsparameter
Das bidirektionale Axialübertragungsgerät (BDAT) besteht aus verschiedenen Teilen, wobei die Hauptteile die Ultraschallsonde, das Elektronikmodul und der Computer sind. Die vollständige Liste ist in der Materialtabelle aufgeführt und in Abbildung 1 dargestellt. Im Folgenden werden die interessierenden Parameter, die Messqualitätsparameter und das Messprotokoll beschrieben.
vFAS
Sobald die abgetasteten Signale vom Computer empfangen werden, werden sie in verschiedenen Schritten verarbeitet. Der erste Schritt besteht in der Signalverarbeitung im Zeitbereich, wobei das FAS unter Verwendung des zuvor beschriebenen Protokolls erfasstwird 16,17. Sobald die Ankunftszeit für jeden Empfänger ermittelt wurde, ist es möglich, die FAS-Geschwindigkeit zu bestimmen, die später als vFAS bezeichnet wird und das harmonische Mittel der Geschwindigkeiten ist, die in beiden Ausbreitungsrichtungen erhalten werden. Durch die Kombination der Informationen aus beiden Ausbreitungsrichtungen ist es möglich, den Wertwinkel zwischen der Sonde und der Knochenoberflächenrichtung zu ermitteln und einen unverzerrten vFAS-Wert16 abzuleiten. Dieser bidirektionale Winkel wird später als Alpha bezeichnet und wird als Parameter für die Messqualität verwendet. Diese zeitliche Verarbeitung ermöglicht auch die Abschätzung der Dicke des Weichgewebes zwischen der Knochenoberfläche und der Sonde, dieST.Th 26 bezeichnet wird.
Geführtes Wellenspektrumbild
Der zweite Schritt besteht in der Signalverarbeitung im Fourier-Bereich unter Berücksichtigung der zeitlichen und räumlichen Frequenzen, die als f und k bezeichnet werden. Bei dem Ansatz handelt es sich um eine SVD-basierte Methode, die die Umwandlung der räumlich-zeitlichen Signale in die Norm-Funktion ermöglicht, die auch als geführtes Wellenspektrumbild (GWSI) bezeichnet wird, wie in Abbildung 2 für einen in vivo Unterarm19 dargestellt. Die Methode kombiniert zwei Fourier-Transformationen (Zeit und Raum) und eine Singulärwertzerlegung (SVD), die es ermöglicht, die Anwesenheitsrate in den empfangenen Signalen (auf einer Skala von 0-1) der Moden zu visualisieren, die von der kortikalen Knochenschicht geleitet werden. Die GWSI kann als eine Erweiterung der räumlich-zeitlichen Fourier-Transformation interpretiert werden, wobei jedes Pixel mit einer unabhängigen Ebene der Frequenz f und der Wellenzahl k assoziiert ist. Es ist zu beachten, dass der Ansatz verbessert wurde, um die Auswirkungen der Materialdämpfung27 und der linearen Dickenvariation28 zu berücksichtigen.
Besonderes Augenmerk wird auf den oberen Teil des Spektrums gelegt, der mit dem A0-Modus verbunden ist, und auch auf den untersten Teil, der mit den höchsten Phasengeschwindigkeitswerten verbunden ist, d.h. größer als 4 mm·μs-1. Dieser Teil entspricht der Region of Interest 3 (ROI 3)29. Als Qualitätsparameter wird auch der Mittelwert von ROI 3 verwendet, der später als lowk bezeichnet wird. Ein großer Wert entspricht einem regulären Wellenleiter, der klare Wellenreflexionen an den Knochengrenzflächen ermöglicht. Wenn der Wert sinkt, könnte dies an einem unregelmäßigen Hohlleiter oder einer falsch platzierten Sonde liegen.
Wellenleiter-Modell
Die geführte Wellendispersion oder die Variation der Phasengeschwindigkeit jeder geführten Mode in Bezug auf die Frequenz hängt sowohl von den Material- als auch von den geometrischen Eigenschaften des Wellenleiters ab. Daher ist es potenziell möglich, diese Eigenschaften mit Hilfe von dedizierter Signalverarbeitung, Wellenleitermodellierung und inversen Problemschemata abzurufen. Im BDAT-Fall entspricht das Wellenleitermodell einer 2D-quer isotropen freien Platte, abhängig vom Wellenleitermaterial und einem geometrischen Parameter, der Dicke30. Das kortikale Knochenmaterial wird unter Berücksichtigung fester Parameter für die Knochenmatrix und variabler Porosität31 homogenisiert. Das inverse Problem hängt also von zwei Parametern ab, die als kortikale Dicke (Ct.Th) und kortikale Porosität (Ct.Po) bezeichnet werden. Die Auswirkungen der Materialabsorption, der Wellenleiterkrümmung und des umgebenden Weichgewebes werden im Modell nicht berücksichtigt, auch wenn sie sich auf die Messung auswirken. Es wurde jedoch nicht festgestellt, dass ihr Gewicht auf das Ergebnis des inversen Problems bestimmend ist, was bedeutet, dass die Moden in den beiden Hauptbereichen von Interesse (A0 und unterster Teil) durch die Krümmung und die Weichteile nicht signifikant verändert werden32.
Inverses Problem
Ursprünglich wurde das inverse Problem in zwei Schritte unterteilt: erstens, Extraktion der experimentellen geführten Wellendispersion, und zweitens, Vergleich mit dem Wellenleitermodell. Diese Sichtweise wurde durch die Beschriftung von Rauschen und Modeneingeschränkt 30,32. Daher wurde ein dedizierter Ansatz vorgeschlagen, um diese Einschränkungen als Erweiterung des Standpunkts der Normfunktion zu überwinden. Anstatt jede ebene Welle unabhängig voneinander zu betrachten, werden nur die möglichen geführten Wellen berücksichtigt, die das Wellenleitermodell liefert20. Dies führt zum inversen Problembild, das im Modellparameterbereich ausgedrückt wird, d.h. in der Ct.th-Ct.Po-Ebene (Abbildung 2 unten rechts). Dem am besten passenden Modell wird die maximale Position gegeben, während eventuelle sekundäre Peaks (gekennzeichnet durch die inversen Problembilder mit einem grauen Punkt) mehrdeutigen Lösungen entsprechen, die im f-k-Vergleich mit experimentellen Moden mit hellgrauen Linien angezeigt werden. Wie zuvor wird der Pixelwert konstruktionsbedingt normalisiert und spiegelt in diesem Fall das Vorhandensein eines bestimmten Wellenleitermodells in den empfangenen Signalen wider. Der Maximalwert (als Max) und die Differenz zum zweiten Maximum (als Diff) werden ebenfalls als Qualitätsparameter verwendet.
Das inverse Problem wurde ursprünglich für die Offline-Berechnung vorgeschlagen, d.h. sobald die Signale erfasst sind, unter Verwendung der genauen Werte der Modellwellennummern. Dieser Ansatz wurde sowohl für Radius- als auch für Tibia-Stellen unter Berücksichtigung von ex vivo20,33 und in vivo 21,34,35 Studien validiert. Um diese Berechnungen in die Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI) einzubeziehen, wurde eine angenäherte Version vorgeschlagen, die mit der Echtzeitanwendung kompatibel ist, wobei ein dünnbesetzter Matrixstandpunkt36 verwendet wird.
vA0
Aus dem GWSI ist es auch möglich, die Geschwindigkeit der langsamsten geführten Mode zu extrahieren, die mit der ersten antisymmetrischen Mode A0 der freien Platte oder des Lamb-Modells33,35 verbunden ist. Der obere Teil des geführten Wellenspektrums kann linear angenähert werden, wobei die Steigung den Wert der Geschwindigkeit vA0 liefert (Abbildung 2 unten links).
Zusammenfassung der Parameter:
Schließlich werden vier interessante Parameter gemessen: (i) vFAS: Geschwindigkeit des ersten ankommenden Signals (m·s-1); ii) vA0: Geschwindigkeit des langsamsten geführten Modus (m·s-1); iii) Ct.Th: Dicke der Rinde (mm); und (iv) Ct.Po: kortikale Porosität (%).
Vier Qualitätsparameter werden berücksichtigt: (i) alpha: bidirektionaler Winkel (°); (ii) lowk: Mittelwert des untersten Teils des GWSI (normierter Wert zwischen 0 und 1); (iii) max: Maximum der inversen Problemfunktion (normalisierter Wert zwischen 0 und 1); und (iv) diff: die Differenz zwischen dem ersten und dem zweiten Maxima der inversen Problemfunktion (normalisierter Wert zwischen 0 und 100).
Alle diese Parameter, sowie auch die beiden geführten Wellenspektrenbilder (eine Par-Ausbreitungsrichtung) und das inverse Problembild, werden vom HMI in "Echtzeit" mit einer Bildrate von ca. 2 Hz angezeigt. Ein typisches Beispiel ist in Abbildung 3 dargestellt. Im folgenden Abschnitt wird die Methode zur Verwendung dieser Parameter ausführlich beschrieben. Die Hauptidee besteht darin, dass der Bediener die Sonde langsam an der Messstelle bewegt und dabei die Rückmeldung der verschiedenen Teile der Schnittstelle sorgfältig beobachtet, bis er eine stabile Position gefunden und eine Reihe von 10 Erfassungen gestartet hat. Wenn mindestens vier konsistente Reihen erhalten werden, endet die Messung und ein automatischer Bericht wird generiert.