Оценка кортикальной кости с помощью ультразвуковых управляемых волн: исследование воспроизводимости в здоровой популяции

Краткое содержание

В данной статье мы подробно представляем протокол измерения ультразвукового устройства двунаправленной осевой передачи (BDAT) и проверяем его в исследовании воспроизводимости с участием 14 здоровых участников и 3 операторов. Надежность, измеренная с помощью внутриклассовых коэффициентов корреляции (ICC), была от хорошей до отличной по четырем интересующим параметрам.

Аннотация

Хрупкие переломы по-прежнему являются бременем для здоровья во всем мире в контексте старения населения. В частности, ожидается, что в период с 2020 по 2050 год число переломов тазобедренного сустава в мире удвоится. Поэтому крайне важно выявлять пациентов с риском перелома хрупкости в популяционном масштабе. В настоящее время золотым стандартом является двойная рентгеновская абсорбциометрия (ДЭРА), обеспечивающая минеральную плотность костной ткани (aBMD). Ультразвуковые аппараты, обычно более портативные и дешевые, чем рентгеновские аппараты, представляют собой интересную альтернативу ДЭРА в качестве инструментов скрининга. Тем не менее, зависимость от оператора обычно признается их главным недостатком. В данном исследовании подробно представлен протокол измерений ультразвукового устройства с двунаправленной осевой передачей (BDAT). Специальный ультразвуковой датчик размещается в одной трети дистального радиуса недоминантного предплечья с помощью обычного соединительного геля. Управляемый интерфейс предоставляет в квазиреальном времени (около 2 Гц) четыре интересующих параметра: скорости первого поступающего сигнала (vFAS) и моды A0 (vA0), толщину коры головного мозга (Ct.Th) и пористость (Ct.Po), а также четыре параметра качества. Оператор медленно перемещает зонд в месте измерения, внимательно наблюдая за обратной связью, обеспечиваемой интерфейсом, до тех пор, пока не найдет стабильное положение и не начнет серию из 10 захватов. Когда получено по крайней мере четыре согласованных ряда, измерение завершается, и создается автоматический отчет. Измерение обычно занимает около 5 минут. Чтобы определить надежность этого протокола, было проведено исследование воспроизводимости среди 3 операторов (одного эксперта и двух новичков) и 14 здоровых участников (6 женщин, 8 мужчин, 21-53 года). Внутриклассовые коэффициенты корреляции (ICC) были признаны хорошими для vA0 (0,76), Ct.Po (0,80) или отличными для Ct.Th (0,87) и vFAS (0,91). Установлено, что стандартные отклонения составляют менее 10% от общих диапазонов в клинической практике.

Введение

Остеопороз и связанные с ним хрупкие переломы по-прежнему представляют собой серьезную проблему общественного здравоохранения¹. В частности, ожидается, что к 2050 году число переломов тазобедренного сустава во всем мире^{удвоится2}. Хрупкость костей возникает из-за медленного и тихого процесса деминерализации и потери костной массы без серьезных тревожных признаков до перелома хрупкости. В настоящее время золотым стандартом для выявления пациентов с риском хрупких переломов является двойная рентгеновская абсорбциометрия (DXA), обеспечивающая 2D-рентгеновское изображение с низким разрешением и откалиброванным серым пикселем³. Из этого изображения можно извлечь площадную минеральную плотность кости (aBMD в ^g.cm-2) в различных областях интереса, связанных с основными местами переломов хрупкости: позвоночник, запястье и бедро. Значение aBMD уменьшается по мере увеличения скорости разрушения хрупкости³. Кроме того, нормализация Т-критерия по отношению к нормальной здоровой популяции позволяет сравнивать пациентов, измеренных с помощью устройств, предложенных различными производителями. Т-критерий ДРА был предложен Всемирной организацией здравоохранения для определения диагностики остеопороза в три этапа: норма (Т-критерий < -1), остеопенический (-1 < Т-критерий < -2,5) и остеопоротический (Т-критерий < -2,5)⁴.

ДРА имеет несколько ограничений: ее размер, относительно высокая стоимость, потребность в отдельном помещении и ее способность различать раздробленные и ненадломленные, а также их доступность во многих странах, таких как Латинская Америка, являются^{умеренными5}. Таким образом, существует потребность в альтернативах ДРА в качестве инструментов скрининга для оценки риска хрупких переломов⁶. Тем не менее, некоторые альтернативы ДЭРА, такие как количественная компьютерная томография и ее^{производные7}, магнитно-резонансная томография (МРТ)⁸, также громоздки и не широко доступны. Количественный ультразвуковой анализ (QUS) представляет собой потенциал для создания портативных, надежных и простых в использовании устройств для скрининга. Были разработаны различные устройства для оценки кортикальной кости, связанные с различными частотами в диапазоне от нескольких кГц до нескольких МГц и различным расположением преобразователя при передаче, ретродиффузией⁹, импульсным эхом¹⁰ и осевой передачей, где преобразователи выровнены по оси длинной кости, такой как лучевая и большеберцовая кости. Некоторые устройства предоставляют суррогаты¹¹ aBMD, в то время как другие предоставляют «классические» ультразвуковые параметры, такие как скорости¹² или коэффициенты затухания⁹, и даже геометрические и материальные параметры, такие как толщина коры головного мозга, пористость или распределение пор по размерам⁹. Тем не менее, по сей день QUS еще не удалось широко использовать в клинической практике для оценки состояния костей, отчасти из-за отсутствия гомогенизации между устройствами и зависимости от^{оператора.}

Среди технологий QUS, предлагаемых в качестве альтернативы DXA, осевая передача (AT) имеет преимущество, заключающееся в том, что измерение может быть выполнено в предплечье, месте (i) легкодоступном и (ii) близком к одному из основных участков хрупких переломов, т.е. запястью. Первый предложенный параметр АТ зависит от скорости распространения ультразвука в корковом слое, обозначаемой скоростью звука (SOS) или скоростью первого приходящего сигнала (vFAS), в зависимости от обработки сигнала и устройств, некоторые из которых являются коммерческими^12,14, а другие лабораторными прототипами^15,16. Этот параметр позволил дифференцировать группы пациентов с хрупкими переломами или без них с характеристиками, аналогичными МПК, в нескольких клинических исследованиях с конца 1990-х годов^14,15. Он также был успешно применен в многоцентровых лонгитюдных исследованиях, продемонстрировав его клиническое применение и надежность¹². Точность vFAS была улучшена за счет объединения двух противоположных направлений распространения с целью уменьшения смещения из-за угла между зондом и поверхностью кости^16,17. Эта точка зрения получила обозначение двунаправленной AT (BDAT).

Несмотря на то, что vFAS показал клинический интерес, его основным недостатком, как и в случае с МПК, является то, что он сочетает в себе различные ключевые особенности кортикальной кости, такие как геометрические и материальные свойства, что делает его клиническую интерпретацию непрямолинейной. Именно поэтому была предложена точка зрения направленной волны с учетом ее потенциала, обусловленного высокой чувствительностью направленных волн к свойствам волновода. Этот подход должен сочетать обработку сигналов, моделирование волноводов и обратные задачи и широко используется в неразрушающих испытаниях, например, металлических волноводов, таких как пластины или трубки¹⁸. Таким образом, с 2010 года постепенно разрабатывалось устройство BDAT второго поколения, начиная с фантомов¹⁹, имитирующих кости, и заканчивая валидацией ex vivo ²⁰ и измерениями in vivo ²¹. Устройство было успешно протестировано в клинических исследованиях во Франции²², Германии²³, Великобритании²⁴ и Чили²⁵ и показало улучшение результатов с точки зрения успешности и разборчивости пациентов.

Данное исследование направлено на изучение воспроизводимости современного ультразвукового устройства BDAT. Во-первых, будет подробно расписан прибор и протокол измерений. Результаты, полученные с участием 14 участников и 3 операторов, будут представлены и обсуждены с точки зрения популяционного скрининга для выявления пациентов с риском хрупких переломов.

Принцип измерения: обработка сигнала, интересующие параметры и параметры качества
Устройство двунаправленной осевой передачи (BDAT) состоит из различных частей, основными из которых являются ультразвуковой датчик, электронный модуль и компьютер. Полный список подробно изложен в Таблице материалов и проиллюстрирован на рисунке 1. Далее описываются интересующие параметры, параметры качества измерений и протокол измерения.

vFAS
После того, как дискретизированные сигналы получены компьютером, они обрабатываются в соответствии с различными этапами. Первый этап состоит из обработки сигнала во временной области, детектирования ФАС с использованием протокола, описанного ранее^16,17. После того, как время прихода получено для каждого приемника, можно определить скорость FAS, позже обозначаемую vFAS, которая является средним гармоническим скоростей, полученных в обоих направлениях распространения. Комбинируя информацию с обоих направлений распространения, можно получить угол значения между зондом и направлением поверхности кости и получить несмещенное значение vFAS¹⁶. Этот двунаправленный угол позже обозначается альфа и используется в качестве параметра качества измерения. Эта временная обработка также позволяет оценить толщину мягких тканей между поверхностью кости и зондом, обозначенным ST.Th²⁶.

Изображение спектра управляемой волны
Второй шаг состоит из обработки сигнала в области Фурье с учетом временных и пространственных частот, обозначаемых f и k. Этот подход основан на методе SVD, позволяющем преобразовывать пространственно-временные сигналы в функцию Norm, также обозначаемую как изображение спектра направляемой волны (GWSI), как показано на рисунке 2 для предплечья 19 in vivo. Метод сочетает в себе два преобразования Фурье (время и пространство) и сингулярное разложение (SVD), позволяя визуализировать скорость присутствия в принимаемых сигналах (в масштабе 0-1) мод, управляемых кортикальным костным слоем. GWSI можно интерпретировать как усиление пространственно-временного преобразования Фурье, при котором каждый пиксель связан с независимой плоскостью частоты f и волнового числа k. Следует отметить, что этот подход был усовершенствован для того, чтобы учесть влияние затухания материала²⁷ и изменения линейной толщины²⁸.

Особое внимание будет уделено верхней части спектра, связанной с модой А0, а также нижней части, связанной с наибольшими значениями фазовых скоростей, т.е. более 4 мм·^с-1. Эта часть соответствует области интересов 3 (ROI 3)²⁹. Среднее значение ROI 3, позже обозначенное как lowk, также используется в качестве параметра качества. Большое значение соответствует обычному волноводу, что позволяет четко отражать волны на костных границах. Если значение уменьшается, это может быть связано с неправильной формой волновода или неправильно расположенным зондом.

Модель волновода
Дисперсия направленной волны, или изменение фазовой скорости каждой управляемой моды в зависимости от частоты, зависит как от материала, так и от геометрических свойств волновода. Таким образом, потенциально возможно получить эти свойства с помощью специальной обработки сигналов, моделирования волноводов и схем обратных задач. В случае BDAT модель волновода соответствует 2D-поперечной изотропной свободной пластине, в зависимости от материала волновода и одного геометрического параметра, толщины³⁰. Кортикальный костный материал гомогенизируется с учетом фиксированных параметров костного матрикса и переменной пористости³¹. Таким образом, обратная задача зависит от двух параметров, обозначенных как толщина коры головного мозга (Ct.Th) и пористость коры головного мозга (Ct.Po). Эффекты поглощения материала, кривизны волновода и окружающих мягких тканей не учитываются в модели, даже если они влияют на измерение. Тем не менее, их вес на результат обратной задачи не был признан определяющим, а это означает, что моды в двух основных областях интереса (А0 и нижняя часть) существенно не изменяются кривизной и мягкими тканями³².

Обратная задача
Первоначально обратная задача была разделена на два этапа: во-первых, извлечь экспериментальную дисперсию управляемой волны, а во-вторых, сравнить с моделью волновода. Эта точка зрения была ограничена шумом и маркировкой режимов^30,32. Таким образом, был предложен специальный подход для преодоления этих ограничений в качестве расширения точки зрения функции нормы. Вместо того чтобы рассматривать каждую плоскую волну независимо, учитываются только возможные управляемые волны, обеспечиваемые моделью волновода²⁰. Это приводит к образу обратной проблемы, выраженному в области параметров модели, т.е. в плоскости Ct.th - Ct.Po (рис. 2 внизу справа). Наиболее подходящей модели присваивается максимальное положение, в то время как возможные вторичные пики (обозначенные изображениями обратной задачи с серой точкой) соответствуют неоднозначным решениям, указанным в сравнении f-k с экспериментальными модами со светло-серыми линиями. Как и ранее, значение пикселя нормализуется по конструкции и отражает, в данном случае, наличие в принимаемых сигналах одной конкретной волноводной модели. В качестве параметров качества также используются максимальное значение (обозначается max) и разница со вторым максимумом (обозначается diff).

Обратная задача первоначально была предложена для автономных расчетов, т.е. после получения сигналов, с использованием точных значений волновых номеров модели. Этот подход был валидирован как для участков лучевой кости, так и для большеберцовой кости с учетом исследований ex vivo^20,33 и in vivo 21,34,35. Для того чтобы включить эти расчеты в человеко-машинный интерфейс (HMI), был предложен приближенный вариант, совместимый с приложением реального времени, с использованием точки зрения разреженной^{матрицы36}.

Версия vA0
Из GWSI также можно извлечь скорость самой медленной управляемой моды, связанной с первой антисимметричной модой A0 свободной пластины или моделью Лэмба^33,35. Верхняя часть спектра направляемой волны может быть линейно аппроксимирована, при этом наклон обеспечивает значение скорости vA0 (рис. 2 внизу слева).

Сводка по параметрам:
Наконец, измеряются четыре интересующих параметра: (i) vFAS: скорость первого поступающего сигнала (м·^с-1); ii) vA0: скорость самого медленного управляемого режима (м·^с-1); (iii) Ct.Th: толщина коры головного мозга (мм); и (iv) Ct.Po: пористость коры головного мозга (%).

Учитываются четыре параметра качества: (i) альфа: двунаправленный угол (°); (ii) lowk: среднее значение наименьшей части GWSI (нормализованное значение от 0 до 1); (iii) max: максимум функции обратной задачи (нормализованное значение от 0 до 1); и (iv) diff: разница между первым и вторым максимумами функции обратной задачи (нормализованное значение от 0 до 100).

Все эти параметры, а также два изображения спектра управляемой волны (одно направление распространения) и обратное изображение проблемы, отображаются в «реальном времени» ЧМИ с частотой кадров около 2 Гц. Типичный пример показан на рисунке 3. В следующем разделе подробно описан способ использования этих параметров. Основная идея заключается в том, что оператор медленно перемещает зонд в месте измерения, внимательно наблюдая за обратной связью, обеспечиваемой различными частями интерфейса, до тех пор, пока не найдет стабильное положение и не начнет серию из 10 захватов. Когда получено по крайней мере четыре согласованных ряда, измерение завершается, и создается автоматический отчет.

Протокол

Исследование было одобрено Этическим комитетом Университета Вальпараисо, Чили, под номером протокола CEC213-20. Участникам было предоставлено письменное информированное согласие. Было проведено телефонное интервью с целью установления включения/исключения участников. Исследование зарегистрировано под следующим номером: NCT05424536.

1. Настройка устройства

1. Поместите основные части устройства на большой стол.
   1. Разместите рядом следующие детали: электрическую изоляцию, трансформатор, электронный модуль и портативный компьютер на большом столе. Убедитесь, что перед этими частями достаточно места, чтобы впоследствии можно было легко разместить предплечье участника.
   2. В конце концов, поместите портативный компьютер непосредственно на электронный модуль в случае ограниченного пространства, стараясь не загораживать вентиляционные окна модуля, которые четко обозначены.
2. Подключите электрическую изоляцию трансформатора.
   1. Подключите электроизоляционный трансформатор к сети быта в помещении с помощью специального кабеля.
3. Подключите электронный модуль.
   1. Подключите электронный модуль к электрическому изоляционному трансформатору с помощью специального кабеля питания.
   2. Нажмите кнопку ВКЛ-ВЫКЛ на трансформаторе для питания модуля.
4. Подключите ноутбук.
   1. Подключите портативный компьютер к модулю с помощью специального кабеля универсальной последовательной шины (USB) для отправки оцифрованных полученных сигналов на компьютер для дальнейшей обработки.
   2. Если ноутбук нуждается в запитании, подключите его кабель питания к электронному трансформатору изоляции.
5. Подсоедините ультразвуковой щуп.
   1. Подключите ультразвуковой датчик к модулю с помощью специального разъема для кабеля, расположенного на лицевой стороне модуля. Существует два разных зонда для мест измерения предплечья и ноги. В данном исследовании учитывается только лучевая кость (датчик предплечья).
6. Подключите педальный переключатель.
   1. Поместите педальный переключатель на пол рядом с ногами, учитывая положение оператора при измерении участника. Подключите педальный переключатель к компьютеру с помощью USB-кабеля. Используйте педаль для запуска серии сбора данных.

2. Установка участника

1. Расположите участника.
   1. Предложите участнику сесть перед оператором, положив его обнаженное предплечье на стол перед ранее установленным устройством (см. рисунок 3).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Измеряется контралатеральная сторона (т.е. левая сторона для правостороннего участника).
2. Отметьте место измерения (одна треть дистального радиуса).
   1. Измерьте длину радиуса с помощью линейки от радиального шилоида (конец кости близко к запястью) до локтя.
   2. Разделите эту длину на три.
   3. Отметьте с помощью ручки место измерения, т.е. дистальный радиус в одну треть, измеряя длину радиуса на треть от запястья.
3. Запустите программное обеспечение HMI.
   1. Запустите программное обеспечение HMI, нажав на соответствующий значок на рабочем столе ноутбука.
4. Добавьте данные участника.
   1. Добавьте данные участника (анонимизированный ID, латеральность, измеряемый сайт, ID оператора, пол и т. д.) с помощью всплывающего окна, которое автоматически открывается при запуске программного обеспечения.
5. Добавьте экографический гель.
   1. Нанесите экографический гель на лицевую сторону зонда и на место измерения, отмеченное на предплечье участника, чтобы обеспечить распространение ультразвуковой волны.
6. Поместите щуп в соприкосновение с предплечьем.
   1. Поместите щуп в соприкосновение с предплечьем, а центр щупа поместите на метку, ранее сделанную в шаге 2.2.

3. Поиск стабильной позиции

ПРИМЕЧАНИЕ: ЧМИ отображает четыре интересующих параметра: две скорости, vFAS и vA0, и два значения обратной задачи: толщину коры головного мозга (Ct.Th) и пористость коры головного мозга (Ct.Po). HMI также отображает четыре параметра качества, обозначенных альфа, lowk, max и diff. Эти параметры подробно описаны во введении.

1. Запустите визуализацию в реальном времени .
   1. Запустите визуализацию в реальном времени , нажав на кнопку «Пуск » в правой нижней части интерфейса программного обеспечения. Длительность между двумя последовательными отображениями значений составляет около 0,5 с.
2. Найдите стабильное значение vFAS.
   1. Медленно регулируйте положение щупа, наблюдая за значением параметра vFAS, отображаемым в конкретном случае интерфейса. Нормальные значения колеблются от примерно 3800 м·^с-1 до примерно 4200 м·^с-1.
   2. Если найдено стабильное положение, убедитесь, что изменение vFAS составляет менее 40 м∙^с-1 между двумя последовательными расчетами.
3. Отрегулируйте двунаправленный угол.
   1. Медленно регулируйте положение щупа, наблюдая за двунаправленным значением (параметром качества альфа), отображаемым в конкретном случае интерфейса.
   2. Отрегулируйте положение датчика, мягко добавляя давление на одну сторону датчика до тех пор, пока абсолютное значение угла не станет меньше 2°, чтобы улучшить параллельность между датчиком и поверхностью кости.
4. Найдите стабильное значение vA0.
   1. Медленно регулируйте положение щупа, наблюдая за значением параметра vA0, отображаемым в конкретном случае интерфейса. Нормальные значения колеблются от примерно 1500 м·^с-1 до приблизительно 1900 м·^с-1.
   2. Если найдено устойчивое положение, убедитесь, что отклонение vA0 составляет менее примерно 40 м∙^с-1 между двумя последовательными вычислениями.
   3. В случае затруднения наблюдайте за спектрами изображения управляемой волны, отображаемыми в правой колонке интерфейса. Убедитесь, что верхняя часть спектра отображается как непрерывная линия, наклон которой обеспечивает значение vA0.
5. Рассмотрим обратную картину проблемы.
   1. Наблюдайте за изображением обратной проблемы, которое появляется автоматически после стабилизации двух скоростей (vFAS и vA0) и угловых значений.
   2. Убедитесь, что на изображении отображается по крайней мере один максимум, обозначенный четким пикселем, и, в конечном итоге, один или несколько второстепенных максимумов, обозначенных другим цветом. Три недостающих параметра качества (макс. diff, lowk) автоматически рассчитываются в режиме реального времени.
6. Улучшите изображение обратной проблемы.
   1. Медленно корректируйте положение преобразователя, наблюдая за обратными максимумами изображения проблемы.
   2. Найдите максимально возможный первый максимум и наименьший возможный вторичный максимум, просматривая соответствующие случаи интерфейса (максимальные и дифференцированные значения).
   3. В случае затруднения наблюдайте за изображением спектра управляемой волны, отображаемым в правой колонке интерфейса. Убедитесь, что нижняя часть спектра отображается с несколькими непрерывными линиями, как можно длиннее, связанными с высокими фазовыми скоростями и параметром качества lowk, как можно выше.
7. Найдите стабильную позицию.
   1. Как только будет найдено приемлемое изображение обратной проблемы, стабилизируйте положение пробника. Убедитесь, что между двумя последовательными вычислениями не наблюдается существенных изменений изображения обратной задачи.

4. Сбор данных

1. Запустите серию из 10 приобретений.
   1. Как только стабильное положение будет найдено, начните серию из 10 захватов, нажав педальный переключатель ногой.
   2. Сохраняйте максимальную стабильность в течение 10 захватов, продолжительностью около 5 с.
2. Контролируйте качество сериала.
   1. Посмотрите на средние значения и стандартные отклонения интересующих параметров, которые автоматически вычисляются и отображаются во всплывающих окнах, появляющихся после окончания ряда.
   2. Если стандартные отклонения ниже фиксированных пороговых значений, учитывайте ряд. Наоборот, откажитесь от сериала.
   3. Ответ на вопрос, заданный во втором всплывающем окне, с вопросом, хотел бы оператор прекратить или продолжить серию захвата того же участника.
3. Установите датчик в обратное положение.
   1. Начните заново предыдущие шаги (с шагов 2.1 по 3.2), чтобы найти более стабильные позиции и приобрести больше серий из 10 приобретений. В конце концов, если это необходимо, дайте участнику отдохнуть между двумя перемещениями.
   2. Как и ранее, для каждого ряда автоматически рассчитываются средние значения и стандартные отклонения интересующих параметров.
   3. Посмотрите на всплывающее окно с результатом, чтобы проверить, сохраняется ли последняя полученная серия или отклоняется. Измерение участника завершается, когда регистрируется не менее четырех последовательных серий. Серии Outsider автоматически отклоняются.
4. Получите итоговые значения.
   ПРИМЕЧАНИЕ: Окончательные значения интересующих параметров получаются автоматически с учетом среднего значения, полученного с помощью непротиворечивого ряда.
5. Проверьте автоматический отчет в формате pdf.
   1. Убедитесь, что окончательные значения отображаются в отчете в формате pdf автоматически и мгновенно генерируются после выбора опции «Стоп » во всплывающем окне. Пример показан на рисунке 4.
      ПРИМЕЧАНИЕ: PDF-файл находится в той же папке, что и исходные данные, которые могут быть повторно проанализированы позже в автономном режиме.
6. Проверьте второй точный отчет.
   1. Проверьте второй точный отчет, сгенерированный с использованием точных значений модели волновода для расчета обратной задачи, а не приближенных значений, как в случае первого автоматического отчета. Создание второго отчета занимает менее 5 минут. Примеры показаны на рисунках 5 и 6.
   2. Убедитесь, что автоматический отчет точно соответствует отчету. Удалите ряды, которые не были удалены автоматически, чтобы сохранить последовательность.

Результаты

Проведено исследование воспроизводимости с участием 3 операторов (один специалист, два новичка) и 14 здоровых участников (6 женщин, 8 мужчин, 21-53 года). Начинающие операторы обучались в течение примерно 3 часов, чтобы понять и отработать протокол сбора данных. Затем участников измеряли в течение 2 недель в августе 2023 года. Каждое измерение проводилось независимо. Все операторы были ослеплены, т.е. один оператор не знал результатов, полученных двумя другими.

Повторяемость внутри оператора
На рисунке 5 показана внутриоператорская повторяемость для последовательного случая: 4 серии по 10 приобретений по одному участнику и одному оператору. Первый столбец соответствует функциям обратной задачи, а второй столбец показывает экспериментальную дисперсию управляемой моды по сравнению с наиболее подходящей моделью. Каждая линия фигуры соответствует удачному ряду. Количество удержанных приобретений указано в названии: 7 из 10 для первой серии и 10 из 10 для последующих. Для каждого ряда приведены средние значения и стандартные отклонения, а также четыре параметра (vFAS, vA0, Ct.Th и Ct.Po). Кроме того, также отображаются параметры качества: двунаправленный угол (альфа), максимум функции обратной задачи (max), абсолютная разница со вторым максимумом (diff) и среднее значение наименьшей части GWSI (lowk).

Внутрисерийные стандартные отклонения низкие, около 0,02 мм для кортикальной толщины, менее 0,5% для кортикальной пористости и менее 20 м∙^с-1 для двух скоростей, что указывает на стабильные положения досягаемых зондов. Затем можно наблюдать, что средние значения, полученные для каждой серии, очень близки, особенно для значений толщины в диапазоне от 3,4 мм до 3,5 мм и значений vFAS в диапазоне от 4040 м∙^с-1 до 4070 м·^с-1. Обратите внимание, что разница в 40 м·^с-1 соответствует разнице в 1% при среднем значении 4000 м·^с-1. Большие вариации наблюдаются для корковой пористости, в диапазоне от 8% до 12%, и скорости vA0, в диапазоне от 1700 м·^с-1 до 1740 м·^с-1. В данном последовательном случае практически все приобретения являются последовательными, т.е. близкими друг к другу. В итоговом результате по четырем интересующим параметрам практически нет двусмысленности.

Второй случай проиллюстрирован на рисунке 6 для менее обычного случая. В этом случае три параметра, vFAS, vA0 и Ct.Po, очень стабильны, со значениями соответственно около 4120 м∙^с-1, 1700 м·^{с-1 и} 10%. Случай толщины коры головного мозга более сложен, так как два неоднозначных решения, 2,6 мм и 3,5 мм, наблюдаются в согласии с небольшой величиной разницы (разница менее 0,5%) между двумя первыми максимумами обратной функции задачи. В предыдущем обычном случае эта разница составляла от 1% до 3%. Двусмысленность устраняется экспертным анализом, в данном случае, рассмотрением соответствия между экспериментальным и теоретическим управляемыми режимами (правая колонка). В случае наименьшей толщины согласование лучше в самой низкой части спектра (два первых ряда). Для двух последних серий существует теоретическая мода с очень небольшим количеством экспериментальных точек, около 0,5 МГц, что указывает на худшее согласование по сравнению с предыдущей серией. При этом параметр diff (0,1%) меньше значений двух первых рядов (0,4% и 0,2%). В этом случае выбор для сохраненного раствора (2,6 мм) еще не автоматизирован, и эксперт все еще нужен. Тем не менее, три оператора столкнулись с похожими проблемами и выбрали схожие решения, близкие к 2,6 мм.

Дополнительная надежность оператора
Все результаты по 4 интересующим параметрам, полученные 3 операторами с 14 участниками, показаны на рисунке 7. Внутриклассовые коэффициенты корреляции (ICC) были рассчитаны по формуле и ранее опубликованному коду Matlab 37,38,39. ICC обычно используется для оценки надежности измерительных весов, в частности для биомедицинских приложений. Значения ICC в диапазоне от 0,75 до 0,9 обычно ассоциируются с хорошей надежностью, в то время как значения ICC выше 0,9 считаются отличной надежностью. Наименьшее значение ICC (0,76) получено для параметра vA0. Стандартное отклонение было равно 17 м·^с-1, что составляет около 7% от диапазона измерений порядка 250 м·^с-1. Аналогичные значения наблюдались и для Ct.Po с ICC, равным 0,80, и стандартным отклонением 1,1%, около 10% от диапазона. Превосходная надежность (ICC около 0,9) была получена по двум другим параметрам, Ct.Th и Ct.Po, со стандартным отклонением, уступающим 10% диапазона.

Рисунок 1: различные части ультразвукового устройства двунаправленной осевой передачи (BDAT). Прототип включает в себя электронную изоляцию (1), педальный переключатель (2), два щупа (3.1 и 3.2), электронный модуль (4), компьютер (5) и линейку (6). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Рисунок 2: Типичное получение данных на предплечье in vivo. Две функции Norm (по одной на направление распространения) показаны в верхней строке изображения. Они также обозначаются как изображение спектра управляемых волн (GWSI). Из максимумов этих изображений можно извлечь экспериментальные управляемые режимы (синие и красные точки) в сравнении с наиболее подходящей моделью (нижнее левое подизображение). Наиболее подходящая модель параметризуется по двум значениям: толщине коры головного мозга (Ct.Th) и пористости (Ct.Po), что соответствует максимальному положению обратной проблемной функции (нижнее правое подизображение). Их значения указаны в заголовке каждой панели. Фитинг vA0 показан пунктирной линией (слева). Изображения спектра управляемой волны и изображение обратной задачи нормализуются (т.е. значение пикселя находится в диапазоне от 0 до 1) по схеме^19,20. Значения двух измеренных скоростей, vFAS и vA0, указаны в заголовке верхнего правого подизображения. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Рисунок 3: Человеко-машинный интерфейс (HMI). ЧМИ показывает в реальности два GWSI (по одному на каждое направление распространения), изображение обратной задачи, интересующие параметры и параметры качества. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Рисунок 4: Пример автоматического отчета. В отчете были указаны данные участника и оператора, а также итоговые значения интересующих параметров и параметров качества. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Рисунок 5: Пример второго отчета для согласованного случая, аналогичного автоматизированному отчету, показанному на рисунке 4. На рисунке представлены 4 ряда по 1 участнику и 1 оператору: изображения обратной задачи (левый столбец) и экспериментальные волновые числа в сравнении с наиболее подходящей моделью (правый столбец). Показанные значения соответствуют среднему значению и стандартному отклонению сохраненных сборов по 10 рядам сборов. Количество сохраненных поступлений указывается в заголовке правой колонки, например, (7/10) для первой серии. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Рисунок 6: Пример второго отчета для неоднозначного случая толщины коры головного мозга. На рисунке представлены 4 ряда по 1 участнику и 1 оператору: изображения обратной задачи (левый столбец) и экспериментальные волновые числа в сравнении с наиболее подходящей моделью (правый столбец). Показанные значения соответствуют среднему значению и стандартному отклонению по сохраненным данным по 10 серийам сборов. Количество сохраненных поступлений указывается в заголовке правой колонки, например, (10/10) для первой серии. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Рисунок 7: Межоператорская надежность. Показаны результаты по 4 интересующим параметрам, полученным 3 операторами с 14 участниками. Значения, полученные с помощью 3 операторов (ось y), сравниваются со средним значением 3 операторов (ось x). Внутриклассовые коэффициенты корреляции (МКК) указываются в заголовках. Также указываются σ стандартного отклонения и коэффициент вариации CV. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Обсуждение

Критическим моментом для успеха измерения является правильное расположение зонда относительно кости. Положение относительно поверхности кости было успешно решено путем интеграции с направляющим интерфейсом двунаправленной коррекции^16,17. Показано, что без этой коррекции может быть достигнута погрешность в несколько процентов для параметра vFAS¹⁶. Эта коррекция была признана крайне важной для точной дифференциации между пациентами, поскольку весь диапазон измерений (около 3800-4200 м·^с-1) составляет около 10% от среднего значения¹⁷, около 4000 м·^с-1. Воспроизводимость, обнаруженная в этом исследовании (стандартное отклонение 24 м·^с-1), была аналогична предыдущему исследованию¹⁷, что указывает на стандартное отклонение 20 м·^с-1 и коэффициент вариации (CV) около 0,5%. Аналогичный коэффициент вариации (0,5 %) был обнаружен на более низкой частоте, т.е. 0,3 МГц⁴⁰. Следует отметить, что превосходная надежность параметра vFAS (ICC = 0,91) оказалась выше, чем недавно полученная с другим устройством AT в более старшей популяции (ICC = 0,77)⁴¹. Следует отметить, что популяция в данном случае была не только старше, но и все женщины и некоторые субъекты с другими клиническими признаками повышенной пористости костей⁴¹.

Вторая задача заключается в том, чтобы также правильно расположить зонд относительно оси кости и двух границ раздела для получения управляемых мод, в частности, с высокой фазовой скоростью или низким волновым числом. Эти моды близки к резонансным и связаны с множественными путями отражения. Если юстировка неправильная, волны будут рассеиваться за пределы пространственного диапазона измерения зонда. И наоборот, если зонд расположен правильно, эти моды с высокофазными скоростями будут отображаться как непрерывные ветви в ROI3. Для первой версии текущего HMI эта расстановка была решена путем изучения GWSI²⁰ в реальном времени. Тем не менее, этот подход был признан недостаточным для достижения надежного измерения: в пилотном^{клиническом} исследовании частота неудач составила около 20%. Включение параметров качества в реальном времени позволяет снизить неэффективность примерно до 10% во втором клиническом исследовании²³. Кроме того, включение изображения обратной проблемы в ЧМИ «в реальном времени» позволяет добиться дальнейшего улучшения, при этом текущий коэффициент отказа для измерения радиуса составляет около 5%²⁵. Обратите внимание, что первоначальный сбой при первом устройстве, измеряющем только vFAS, составил около 15%¹⁷.

Было обнаружено, что надежность в отношении толщины коры головного мозга аналогична предыдущему исследованию²². В предыдущей версии того же прототипа ICC также был близок к 0,9, со стандартным отклонением около 0,1 мм и CV около 3%. Однако наблюдается явное улучшение корковой пористости: ICC увеличился с 0,6²² до 0,8, а стандартное отклонение уменьшилось с 1,5% до 1%. Наиболее сложным параметром является vA0 из-за близости его скорости со скоростью мягких тканей, около 1500 м∙^с-1. Если пробник правильно выровнен, режим A0 выглядит уникальным и непрерывным. Напротив, он выглядит прерывистым и/или множественным из-за сцепления с окружающими мягкими тканями. Особенно сильно этот эффект проявляется у людей с малой (менее 4 мм) или большой (более 10 мм) толщиной мягких тканей (обозначается ST.Th).

Как уже было показано ранее, ключевым моментом является поиск правильного положения щупа. Однако позиция должна быть не только правильной, но и стабильной, чтобы выполнять среднее и стандартное отклонение для серии из 10 захватов. В большинстве случаев нахождение конюшни занимает менее 1 минуты, а полное измерение пациента длится около 5 минут. Даже если стандартный протокол, описанный в этом исследовании, хорошо подходит для большинства пациентов, некоторых людей сложнее измерить; Найти правильные позиции сложно, но возможно, а вот стабильную практически невозможно. В этом случае оператор может выбрать запись более длинных серий, до 200 захватов. Лучшие приобретения в дальнейшем определяются в офлайн-режиме по параметрам качества. Эта фильтрация должна применяться в режиме реального времени в будущем. На практике оператор регистрирует больше серий и/или сборов, чем 4 серии из 10 сборов протокола идеального состояния. Тем не менее, обычное время измерения составляет около 5 минут для одного участка, предплечья или ноги. Если через несколько минут ЧМИ не обнаруживает ни одного правильного положения, измерение останавливается и считается неудачным. При использовании текущего устройства и протокола частота отказов составляет менее 5%²⁵.

Текущее устройство имеет различные ограничения:
(и)Габариты и вес: Нынешнее устройство BDAT является портативным: оно помещается в стандартный багаж и весит около 25 кг. Однако этот вес велик по отношению к новейшим ультразвуковым аппаратам. Может быть рассмотрена новая электронная конструкция, при этом пробник и обработка сигнала останутся прежними. Тем не менее, нынешнее устройство можно перемещать, особенно для пациентов с ограниченной подвижностью, лежащих в постели или дома.

(ii)Скорость захвата: текущая частота кадров составляет около 2-4 Гц, что означает, что исследование измерений происходит медленнее по сравнению с фактическим захватом данных в реальном времени, т.е. выше 25 Гц. В будущем это может быть улучшено за счет более быстрых компьютеров, более быстрого анализа данных и передачи данных между электроникой и компьютером. Увеличение скорости сбора данных повысило бы удобство измерения для пользователя, особенно при поиске правильного позиционирования зонда.

(iii)Толщина мягких тканей: Современный подход ограничен большим слоем мягких тканей, обычно превышающим 10 мм. В этом случае первый поступающий сигнал связан с трактом мягких тканей, а не с кортикальной костью. Таким образом, vFAS и связанный с ним двунаправленный угол не могут быть использованы. Точно так же vA0 очень трудно измерить для больших слоев мягких тканей. Без этих двух скоростей обратная задача не может быть выполнена. В будущем могут быть применены и другие методы двунаправленной коррекции, например, с использованием методов визуализации. У пациентов с большими слоями мягких тканей обычно ассоциируется ожирение и индекс массы тела (ИМТ) более 30 ^кг.м-2.

(iv)Регулярность волновода: Подход с обратной проблемой предполагает наличие регулярного волновода с несколькими путями распространения. У пациентов с остеопорозом внутренний корковый интерфейс может быть нерегулярным и, следовательно, подразумевать плохие изображения спектра направленной волны, особенно в нижней части. Эти пациенты обычно связаны с высокой неоднозначностью решения. Если мягкие ткани или плохое расположение не могут считаться источником плохого спектрального изображения, а значение параметра lowk низкое, то волновод предположительно неправильный, и рассматривается решение наименьшей толщины. Также могут быть использованы подходы, основанные на машинном обучении, которые не нуждаются в физическом моделировании²⁹.

Как обсуждалось во введении, в настоящее время золотым стандартом для выявления пациентов с риском хрупкого перелома является ДЭРА, которая сталкивается с некоторыми ограничениями: ее большой размер, плохая доступность в некоторых регионах, относительно высокая стоимость и относительно умеренная эффективность. Первые ограничения можно было бы смягчить с помощью ультразвуковых устройств, известных своей привлекательной портативностью и стоимостью. Тем не менее, способность эффективно выявлять пациентов из группы риска должна быть, по крайней мере, эквивалентна ДЭРА. В действительности, иногда ожидается, что он будет выше, чем DXA, чтобы оправдать адаптацию большинства ссылок (медицинские решения, лечение, стоимость, номера и т.д.), связанных с золотым стандартом. Именно поэтому некоторые ультразвуковые аппараты предлагают суррогаты aBMD 10,11,42. Тем не менее, одним из недостатков клинических параметров, таких как аМПК, а также vFAS, является интеграция различных свойств кортикальной кости. Вот почему другие ультразвуковые устройства, в том числе BDAT, предлагают дополнительные точки зрения, предлагая параметры, которые могут быть более легко интерпретированы врачом и пациентом, такие как пористость коры головного мозга, толщина или распределение пор^по размеру. Эти параметры отражают геометрические и материальные свойства: кортикальная кость потенциально может быть оценена с точки зрения независимых вариаций количества или качества. Эта точка зрения может быть очень полезной при изучении различных возможных причин хрупкости костей. Например, интра- или экстракапсулярные переломы тазобедренного сустава, т.е. места перелома шейки бедренной кости или вертела, предположительно имеют различное медицинское происхождение⁴³. Кроме того, можно было бы следовать различным лекарствам, направленным на различное воздействие на кортикальную кость, а также с точки зрения количества^{или качества.}

Обратите внимание, что точность, полученная с помощью BDAT для кортикальной толщины (0,1 мм), лучше, чем при других ультразвуковых методах, обычно выше 0,25 мм⁴⁴. Это различие отчасти связано с тем, что обратная задача BDAT учитывает комбинированные геометрические и материальные вариации. Некоторые другие подходы, такие как импульсное эхо, учитывают уникальные свойства костного материала для всех пациентов^10,44. Это значение точности, составляющее около 0,1 мм (CV около 3%), действительно имеет решающее значение для тонкой дифференциации между пациентами, поскольку диапазон толщины составляет менее 2 мм. Точность по кортикальной пористости (1%, CV около 14%) еще не так хороша, как по толщине. Тем не менее, уже наблюдаются значительные улучшения по сравнению с предыдущим исследованием воспроизводимости²². Можно ожидать, что подобные улучшения могут быть достигнуты в ближайшем будущем благодаря будущим улучшениям HMI, особенно с точки зрения частоты кадров ближе к реальному времени.

BDAT может быть использован в широких масштабах для скрининга населения в регионах, где ДЭРА не является широко доступной. Более того, последние клинические результаты показали потенциал того, что BDAT может быть даже более эффективным, чем DXA. Тем не менее, эти результаты должны быть подтверждены включением большего числа пациентов. Следующей задачей должны стать многоцентровые и/или лонгитюдные исследования ^11,12. Тем не менее, устройство BDAT все еще является прототипом, пригодным для научного сотрудничества, поскольку оно уже было сделано в Германии²³ и Великобритании²⁴. Необходимы усилия по индустриализации следующего поколения устройств BDAT, которые, безусловно, будут более быстрыми и портативными.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье

Имя	Компания	Каталожный номер	Комментарии
Компьютерный	ноутбук HP	mod Zbook (16 Go RAM, Inrel Core i7)	для приема дискретизации сигналов и применения этапов обработки сигнала. Результаты отображаются в квазиреальном масштабе времени (до 4 в секунду) через специальный человеко-машинный интерфейс (HMI, BleuSolid, Pomponne, Франция), позволяющий управлять измерениями;
Трансформатор с электрической изоляцией	REOMED, Золинген, Германия	IEC/EN 60601-1	для защиты устройства, пациента и других устройств от любой опасности поражения электрическим
током Электронный модуль	Althaï Компания Tours, Франция		самостоятельно отправляет сигналы возбуждения (половина периода отрицательного напряжения 170 В) и дискретизирует полученные сигналы (1024 временных точки на приемник с частотой дискретизации 20 МГц и 12-битной динамической) перед отправкой их на компьютер. Задержки и усиление могут быть адаптированы с помощью линейных законов для оптимизации выборки данных в доступных диапазонах.
Человеко-машинный интерфейс	BleuSolid, Помпонна,	Франция н/д
Педальный переключатель	Scythe, Германия	USB Ножной переключатель 2	для начала серии захвата
Ruler	Westcott, США	10417	для определения места измерения
Радиус ультразвукового зонда	Vermon, Тур, Франция	внутри компании	центральная частота 1 МГц, 24 приемника с шагом 0,8 мм и два блока по 5 передатчиков с шагом 1 мм.
Ультразвуковой зонд большеберцовой кости	Vermon, Тур, Франция	собственной центральной	частоты 0,5 МГц, 24 приемника с шагом 1,2 мм и два блока из 5 передатчиков с шагом 1,5 мм
Ультразвуковые датчики			спроектированы в соответствии с двунаправленной геометрией: одна решетка приемников, окруженная двумя передатчиками. Три массива выровнены, механически и электрически изолированы, чтобы свести к минимуму сигналы связи.   Зонды адаптированы к двум различным участкам: одной трети дистального радиуса и средней большеберцовой кости.