Текстурные характеристики субхондральной кости при остеоартрозе

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель. Оценить взаимосвязь текстурных характеристик субхондральной кости с данными стандартной рентгенографии, определить маркёры ремоделирования субхондральной кости при гонартрозе.

Методы. В исследуемую группу включены 92 пациента в возрасте 66,1±10,5 года с остеоартрозом коленных суставов I-IV стадий по Kellgren, в группу сравнения - 24 добровольца в возрасте 29,6±5,96 года без клинических и рентгенологических признаков гонартроза. Выполняли стандартную цифровую рентгенографию коленных суставов. На изображении выбирали область интереса, включавшую участок субхондральной кости размером 48±2×90±4 пиксела. По текстуре участка строили гистограмму полутоновых значений и 3D график распределения интенсивности пикселов по площади.

Результаты. Распределение значений отдельных пикселов относительно среднего полутонового значения показало обратную корреляционную связь со стадией заболевания (r=-0,52, p=0,00004) и наличием больших остеофитов (r=-0,40, p=0,002). Экстремум минимального значения 3D гистограммы прямо коррелировал с рентгенологической стадией гонартроза (r=0,42, p=0,0009), возрастом пациентов (r=0,33, p=0,01) и количеством остеофитов (r=0,43, p=0,0007). Этот показатель был выше в группе пациентов с остеоартрозом (p=0,009) и статистически значимо снижался по мере прогрессирования заболевания (p=0,04).

Вывод. Впервые применён анализ 3D реконструкции поверхности в зависимости от полутоновых значений пикселов, который продемонстрировал хорошие характеристики по выделению групп пациентов с остеоартрозом и сопоставимость с данными стандартного рентгенологического протокола; наилучшие результаты продемонстрировало минимальное значение по 3D гистограмме, которое имело значимые вариации в зависимости от стадии заболевания.

Об авторах

Максим Александрович Кабалык

Тихоокеанский государственный медицинский университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: Maxi_maxim@mail.ru

Список литературы

  1. Андреев Г.А. Анализ и синтез случайных пространственных текстур. Зарубежн. радиоэлектроника. 1984; 2: 3-33.
  2. Кабалык М.А., Дубиков А.И., Петрикеева Т.Ю. и др. Феномен микрокристаллического стресса при остеоартрозе. Тихоокеан. мед. ж. 2014; 1: 70-74.
  3. Baltasar S.A., Gonzalez S.A. A quantitative method for the characterization of lytic metastases of the bone from radiographic images. Sci. World J. 2014; 2014: 264836.
  4. Burnett W., Kontulainen S., McLennan C. et al. Patella bone density is lower in knee osteoarthritis patients experiencing moderate-to-severe pain at rest. J. Musculoskelet. Neur. Interact. 2016; 16 (1): 33-39.
  5. Chai H.Y., Swee T.T., Seng G.H., Wee L.K. Multipurpose contrast enhancement on epiphyseal plates and ossification centers for bone age assessment. Biomed. Eng. Online. 2013; 12: 27. http://dx.doi.org/10.1186/1475-925X-12-27
  6. Grbatinić I., Milošević N.T. Incipient UV-Induced structural changes in neutrophil granulocytes: Morphometric and texture analysis of two-dimensional digital images. Microsc. Microanal. 2016; 24: 1-7. http://dx.doi.org/10.1017/s1431927616000532
  7. Guermazi A., Hunter D.J., Li L. et al. Different thresholds for detecting osteophytes and joint space narrowing exist between the site investigators and the centralized reader in a multicenter knee osteoarthritis study - data from the Osteoarthritis Initiative. Skeletal. Radiol. 2012; 41: 179-186. http://dx.doi.org/10.1007/s00256-011-1142-2
  8. Harris-Love M.O., Seamon B.A., Teixeira C., Ismail C. Ultrasound estimates of muscle quality in older adults: reliability and comparison of Photoshop and ImageJ for the grayscale analysis of muscle echogenicity. Peer. J. 2016; 4: e1721.
  9. Hirvasniemi J., Thevenot J., Kokkonen H.T. et al. Correlation of subchondral bone density and structure from plain radiographs with micro computed tomography ex vivo. Ann. Biomed. Eng. 2015 Sep. 14.
  10. Hochberg M.C., Yerges-Armstrong L., Yau M., Mitchell B.D. Genetic epidemiology of osteoarthritis: recent developments and future directions. Curr. Opin. Rheumatol. 2013; 25 (2): 192-197. http://dx.doi.org/10.1097/BOR.0b013e32835cfb8e
  11. Huang H., Richards M., Bedair T. et al. Effects of orthodontic treatment on human alveolar bone density distribution. Clin. Oral. Investig. 2013; 17 (9): 2033-2040. http://dx.doi.org/10.1007/s00784-012-0906-y
  12. Jones G. What’s new in osteoarthritis pathogenesis? Intern. Med. J. 2016; 46 (2): 229-236. http://dx.doi.org/10.1111/imj.12763
  13. Lawrence R.C., Felson D.T., Helmick C.G. et al. Estimates of the prevalence of arthritis and other rheumatic conditions in the United States. Part II. Arthritis Rheum. 2008; 58: 26-35. http://dx.doi.org/10.1002/art.23176
  14. Li M., Fu S., Zhu Y. et al. Computed tomography texture analysis to facilitate therapeutic decision making in hepatocellular carcinoma. Oncotarget. 2016 Feb. 17.
  15. Roemer F.W., Jarraya M., Niu J. et al. Knee joint subchondral bone structure alterations in active athletes: a cross-sectional case-control study. Osteoarthritis Cartilage. 2015; 23 (12): 2184-2190. http://dx.doi.org/10.1016/j.joca.2015.07.002
  16. Stokholm R., Spin-Neto R., Nyengaard J.R., Isidor F. Comparison of radiographic and histological assessment of peri-implant bone around oral implants. Clin. Oral. Implants. Res. 2015 Sep 26.
  17. Yao J.J., Zhou G.Q., Jin Y.N. et al. Predictors of mastoiditis after intensity-modulated radiotherapy in nasopharyngeal carcinoma: A dose-volume analysis. J. Cancer. 2016; 7 (3): 276-282. http://dx.doi.org/10.7150/jca.13183

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© 2016 Кабалык М.А.

Creative Commons License

Эта статья доступна по лицензии
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.



Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».