膝关节骨性关节炎影像技术和声波振动信号辅助诊断的研究进展

2019-06-05 08:13王迎春丁明王卫东李东韬徐虎丁坦朱庆生
骨科 2019年3期
关键词:半月板线片声波

王迎春 丁明 王卫东 李东韬 徐虎 丁坦 朱庆生

膝关节骨性关节炎(knee osteoarthritis,KOA)是一类常见的老年性疾病,其病因复杂、临床症状多样,严重影响了病人的生活质量[1-3]。目前针对KOA的诊断主要集中在影像学(X线、CT、MRI、超声、PET等)[4-6]、生物标志物[7,8]、步态分析[9,10]、关节镜检查[11,12]等方面。随着医疗技术水平的提升,KOA的影像学辅助诊断不断创新、发展。并且随着数字信号处理和计算机等先进技术的发展,通过采集分析膝关节声波振动信号的KOA新辅助诊断方法也不断改进与创新[13,14]。本文对传统影像学技术的改进以及以声波振动信号作为KOA辅助诊断的新技术进行综述。

一、文献检索策略

数据库检索选择 PubMed、Embase、Science Direct、中国知网、万方数据库、维普数据库等。检索年限为最近10年。检索词为“knee osteoarthritis,diagnosis,imaging,Vibroarthrography,sound,骨关节炎,诊断,影像学,声波,摆动信号”等。

纳入标准:①膝关节骨关节炎的临床诊断试验;②随机对照研究;③现况研究内容涉及辅助诊断方法;④文献临床循证等级Ⅰ级或Ⅱ级。排除标准:①非临床相关文献;②与膝关节骨关节炎辅助诊断无关;③循证等级Ⅲ级或Ⅳ级。共检索322篇文章,经纳入和排除标准,最后符合标准的共有38篇,其中中文文献12篇,外文文献26篇(图1)。

图1 文献纳入流程图

二、影像学检查

(一)放射线检查

X线片在典型KOA病人的诊断中阳性率极高,价格低廉,且方便快捷,因此应用普遍,是诊断KOA最基本、最经济的方法。若病变尚处于早期,关节软骨退变而骨质变化尚未出现时,X线片诊断往往无法提示病变。基于X线的Kellgren-Lawrence半定量分级被广泛应用于KOA病情的评估,但有研究认为K-L分级的最高级病变经MRI评估,其软骨下骨损伤、滑膜炎、关节积液和软骨损伤的严重程度在30个月内均有波动,因此从MRI角度看,K-L最高级病变不一定代表真正的晚期KOA[15]。CT能更清楚显示骨性关节面中断、消失、关节间隙变窄、软骨下骨质囊变和关节面边缘骨赘形态,较X线片有更高的密度分辨率,但对半月板及滑膜存在无法显像的问题。放射线检查在KOA辅助检查中虽然有着不可替代的作用,但仍属于“入门级”影像学辅助检查,其辅助诊断的比重也随着新技术的发展逐渐降低。

(二)MRI检查

MRI可早期检测到如骨髓水肿、半月板变性、滑膜增生及软骨下骨硬化等细微解剖学改变[16]。MRI对软组织成像的优越性伴随着计算机处理水平的不断提高愈发明显。目前MRI检查新技术主要可分为半定量和定量两种。半定量MRI是通过组织的强化曲线得到一系列参数而后进行成像的一类技术。现行的半定量MRI评估系统主要有WORMS系统、KOS系统和BLOKS系统,都具有较高可信度,后两者要比前者结果更为精细。目前一种基于半定量MRI的新评分系统MOAKS[17]实现了对关节横断面及纵切面同时进行半定量评估,优化骨髓及软骨的损伤分级,细化半月板形态学各方面参数,可对半月板脱出程度进行评分。吴楠等[18]研究认为MOAKS在中国人中应用可以综合评估KOA的特征,其评分高低可以反映临床症状、关节面损伤程度,可以作为骨关节炎疾病研究和评估的重要工具之一。定量MRI是通过与相邻或正常组织对比得到一系列参数后进行成像的一类技术。目前常用的定量MRI技术包括软骨延迟增强扫描(delayed gadolinium-enhanced MR imaging of cartilage,dGEMRIC),T2,T2*,T1ρ,化学交换饱和传递成像(chemical exchange saturation transfer,CEST),钠成像等[4,19]。陈聪等[20]采用T2-mapping序列检查,测量200例KOA病人(观察组)和200例健康者(对照组),结果显示观察组各处软骨的平均T2值均明显高于对照组,股骨内外髁负重部位的软骨T2值均显著高于非负重部位。T2*mapping作为一种软骨生化成像技术,相较于T2 mapping技术具有成像时间更短、空间分辨率更高等优点。石桥等[21]利用3.0T磁共振T2*mapping成像技术定量分析KOA,认为膝关节软骨T2*mapping可提示早期膝关节软骨损伤、变性,并可通过T2*值对KOA程度进行评估。dGEMRIC可通过检测糖胺聚糖(glycosaminoglycan,GAG)分布及含量变化,观察软骨退化、进展及修复过程,对软骨损伤程度测定具有较强敏感性[22]。CEST是通过将具有特定频率的偏共振射频预饱和脉冲施加到软骨GAG羟基组中,经过化学交换影响水的信号强度,通过检测水的信号观察GAG含量变化。钠成像类似于dGEMRIC,主要通过测定软骨细胞外基质中固定电荷密度间接观察GAG损耗情况,具有较高特异性,且不需添加对比剂,应用前景广阔。

(三)超声检查

超声检查作为影像学检查的一种方法,其优势是对浅表组织具有较高的分辨率,能显示滑膜、软骨、软骨下骨病变及关节积液,而且具有无创性、无放射损害、直观、实时、低价、检查迅速等优点。Yanagisawa等[23]用超声记录评估81例病人(131膝)内侧半月板内向放射状移位,关节周围间隙以及骨赘的数量,之后再行X线片K-L分级,比较超声诊断KOA的价值,结果示90.8%病人KOA超声诊断结果与X线片一致,用超声诊断KOA特异性达95.5%,阳性预测值为97.5%,阴性预测值为84%,认为利用超声诊断KOA具有很好的可靠性和准确性。Podlipska等[24]一项研究比较了超声、X线片和MRI对KOA病理的评估,发现超声检查在半月板挤压、半月板和软骨损伤方面的表现优于X线片检查,超声还检测到与MRI检查类似的骨赘和内侧半月板外突表现。张晨等[25]将高频超声检查结果与MRI结果对比分析,结果提示膝关节高频超声检查示关节积液、滑膜增厚、关节软骨退变、软骨下骨破坏及腘窝囊肿方面与MRI效力相当,高频超声显示关节软骨早期病变的敏感性为88.2%,特异性为80.0%。

三、声波振动信号检查

部分学者注意到,膝关节骨性结构的相对运动、摩擦会产生振动(声能量),这些振动会经由软组织传递到皮肤表面[26,27]。在皮肤表面与空气接触后发生阻抗失衡状态,大部分的声能表现为皮肤上的振动信号,并被反射回组织中。然而,仍有少量的声能量传播到空气中,产生可闻及的关节声音。因为KOA的膝关节骨性结构摩擦更大,因此产生的声能量更大,保存并传播到空气中的声能也较普通膝关节更大。据此,有学者提出基于声波来进行KOA的诊断。

Mollan等[28]使用电容传声器测量膝部的声发射并捕获低频信号(<100 Hz),而Shark等[29]使用宽带压电传感器记录超声波波段的发射(>20 kHz),他们观察健康人群和KOA病人之间的差异,发现KOA病人的膝关节与健康膝关节相比,产生了更频繁、更高峰值和更长持续时间的声波反射信号。Lee等[30]还使用声波加速度计评估KOA病人,成功分类了髌股关节的三种不同声波加速度情况。为了实现声波对骨关节炎的临床诊断效力,学者们一直在探讨、摸索各种分析声波的方法,比如线性预测算法、自回归模型、统计参数调查、傅立叶和时频分析、小波分解、神经网络方法、动态加权分类器融合等方法。

Kernohan等[31]在1986年指出,可以采用加速度传感器代替传统的声学听诊器,以测量膝关节在屈伸过程中髌骨软骨间的接触摩擦情况。通过加速器所采集到的声信号有多种,其中研究最广泛的就是膝关节摆动信号(Vibroarthrography,VAG)。VAG是膝关节在做屈伸运动时由于接触摩擦产生的振动信号,是一种安全无创的评估膝关节软骨损伤情况的方法。健康的膝关节骨表面均匀覆盖着关节软骨,软骨表面光滑的生理特性决定了最佳的关节状态。KOA退化的关节软骨在关节屈伸活动中造成了更大的摩擦,而这可以使VAG振幅和频率增加。通过将声学传感器放置在髌骨和内侧胫骨平台(两个加速计)以及外侧胫骨平台(一个压电盘)上,可以测量膝关节结构产生的声信号。在对声信号进行半自动分割后,进行扩展和屈曲相位,进而生成具有标准化特质、不受信号增益(例如脂肪组织的衰减等)影响的人体声信号频率,可以用来作为KOA的诊断工具[14]。

部分学者已经证实KOA产生的VAG信号与健康关节VAG信号不同。Bᶏczkowicz等[32]认为膝关节运动时可产生VAG信号,并在特殊疾病如髌骨软化症、髌骨外侧高压综合征及骨关节炎时发生改变,并在其另一项研究中对220例5组不同年龄段的健康人群使用加速度传感器进行膝关节屈伸测试,得到VAG信号并计算差异,结果表明,健康人群的膝关节VAG信号与年龄改变相关[33]。Rangayyan等[34]采用分形分析方法对VAG信号进行非线性分析,表明异常VAG信号的非线性特征均值较正常VAG信号明显增大。Wu等[35]研究了VAG信号的熵和包络幅度问题,认为患有关节软骨疾病的病人比健康人有更高的符号熵和近似熵,但是有更小的模糊熵。

尽管VAG作为OA的诊断方法仍在发展之中,但已有多数研究表明VAG作为KOA辅助诊断的高准确度、敏感性和特异性。NalBand等[36]应用基于VAG信号的时间复杂度参数的最小二乘支持向量机算法,获得了94.31%的精确度、100%的灵敏度和86.48%的特异度。Kim等[37]定义了以频率参数为输入的神经网络分类方法,对1 408个VAG信号进行分析,得出了最大精确度为95.4%,精确度为(91.4±1.7)%的结论。

随着VAG研究的不断深入,VAG信号异常的分辨率越来越高,突破了之前VAG仅能区别正常和异常膝关节这一诊断的局限性。目前VAG可以对KOA疾病的不同发展过程进行精确诊断。Kręcisz等[38]研究认为,基于Logistic回归的方法,VAG诊断KOA可达到93%以上的敏感性和84%以上的特异性,并认为随着关节紊乱的严重程度(从CMPI到OA),VAG信号的高频(F470、F780、P1、P2)、平均幅度(VMS)和高振幅值(R4)的功率增加,这四项参数的改变可能与软骨结构内退行性变的进展和关节表面润滑的降低有关。VAG可以灵敏地评估膝关节环境中的生物力学和形态学变化,而且在根据软骨病变程度对多种膝关节疾病及其分期的信号分类中也得到了满意的结果。因此,VAG可以作为临床医师诊断KOA并且精确确定KOA分级的优秀工具。

总之,KOA的早期诊断方法由以往单纯的影像学诊断向联合多样的影像学诊断、声波振动信号检查等多种新的诊断方式发展,通过技术的不断发展完善,KOA的早期诊断及早期治疗方式也会更加精准,更加个体化,但仍有大量的技术问题需要解决。

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