Виброартрография, артрофонография — методы неинвазивного выявления повреждений хряща коленного сустава

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Артрофонография, виброартрография — неинвазивные методы оценки состояния хряща и коленного сустава в целом с помощью анализа звуков, возникающих во время движений (акустические датчики — акселерометры, микрофоны — помещаются на коленный сустав для измерения в нем шума). Предлагаются технически разнообразные методики фиксации датчиков, документирования и анализа суставных звуков. Выявленные особенности позволяют определить звуковые различия в коленных суставах с/без симптомов остеоартропатии. В исследованиях звуковые сигналы записывались, и после их обработки определялись и классифицировались частотные характеристики. Эффективность классификации коррелировала с существующими диагностическими тестами и, следовательно, может квалифицировать артрофонографию и виброартрографию как инструмент дополнительной диагностики.

Об авторах

Александр Анатольевич Ахпашев

Федеральный научно-клинический центр специализированных видов медицинской помощи и медицинских технологий Федерального медико-биологического агентства России; Российский университет дружбы народов

Email: a.akhpashev@gmail.com

канд. мед. наук, зав. кафедрой травматологии и ортопедии Академии постдипломного образования

Россия, Москва

Глеб Владиславович Фурсенко

Европейский медицинский центр

Автор, ответственный за переписку.
Email: dr.fursenko@gmail.com

травматолог-ортопед центра медицинской реабилитации

Россия, Москва

Дмитрий Владимирович Скворцов

Федеральный научно-клинический центр специализированных видов медицинской помощи и медицинских технологий Федерального медико-биологического агентства России; Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова

Email: dvskvortsov@mail.ru

руководитель центра спортивной медицины и реабилитации ; д-р мед. наук, профессор кафедры реабилитации, спортивной медицины и физической культуры педиатрического факультета

Россия, Москва

Сергей Николаевич Кауркин

Федеральный научно-клинический центр специализированных видов медицинской помощи и медицинских технологий Федерального медико-биологического агентства России

Email: dr.fursenko@gmail.com

научный сотрудник центра спортивной медицины и реабилитации

Россия, Москва

Список литературы

  1. Рахмилевич А.Б., Чанцев А.В., Распопова Е.А., Коломиец А.А. Диагностическая ценность трибологического исследования коленного сустава // Гений ортопедии. — 2012. — №2. — С. 102–105. [Rakhmilevich AB, Chantsev AV, Raspopova EA, Kolomiets AA. Diagnostic value of the knee tribologic study. Genij ortopedii. 2012;(2):102–105. (In Russ).]
  2. Рахмилевич А.Б., Чанцев А.В., Распопова Е.А. Возможности артрофонографии в диагностике и контроле лечения ранних стадий остеоартроза // Врач-аспирант. — 2010. — Т.43. — №6. — С. 45–49. [Rahmilevich AB, Chantsev AV, Raspopova EA. Possibilities artrophonography in diagnostics and control of treatment of early stages of the osteoarthrosis. Vrach-aspirant. 2010;43(6):45–49. (In Russ).]
  3. Рахмилевич А.Б., Чанцев А.В., Распопова Е.А, и др. Роль артрофонографии коленного сустава в дифференциальной диагностике ревматоидного артрита и деформирующего остеоартроза при ранних поражениях // Врач-аспирант. — 2010. — Т.43. — №6.4. — С. 549–553. [Rakhmilevich AB, Chantsev AV, Raspopova EA, et al. Knee joint artrophonography in differential diagnostics of rheumatoid arthritis and the deforming osteoarthrosis at early lesions. Vrach-aspirant. 2010;43(6.4):549–553. (In Russ).]
  4. Brooks S, Morgan M. Accuracy of clinical diagnosis in knee arthroscopy. Ann R Coll Surg Engl. 2002;84(4):265–268. doi: 10.1308/003588402320439711.
  5. Jackson RW, Abe I. The role of arthroscopy in the management of disorders of the knee. An analysis of 200 consecutive examinations. J Bone Joint Surg Br. 1972;54(2):310–322. doi: 10.1302/0301-620x.54b2.310.
  6. Menashe L, Hirko K, Losina E, et al. The diagnostic performance of MRI in osteoarthritis: a systematic review and meta-analysis. Osteoarthritis Cartilage. 2012;20(1):13–21. doi: 10.1016/j.joca.2011.10.003.
  7. Frank CB, Rangayyan RM, Bell GD. Analysis of knee joint sound signals for non-invasive diagnosis of cartilage pathology. IEEE Eng Med Biol Mag. 1990;9(1):65–68. doi: 10.1109/51.62910.
  8. Krishnan S, Rangayyan RM, Bell GD, Frank CB. Auditory display of knee-joint vibration signals. J Acoust Soc Am. 2001;110(6):3292–3304. doi: 10.1121/1.1413995.
  9. Peylan A. Direct auscultation of the joints; preliminary clinical observations. Rheumatism. 1953;9(4):77–81.
  10. Kernohan WG, Barr DA, McCoy GF, Mollan RA. Vibration arthrometry in assessment of knee disorders: the problem of angular velocity. J Biomed Eng. 1991;13(1):35–38. doi: 10.1016/0141-5425(91)90041-5.
  11. Rangayyan RM, Wu Y. Analysis of vibroarthrographic signals with features related to signal variability and radial-basis functions. Ann Biomed Eng. 2009;37(1):156–163. doi: 10.1007/s10439-008-9601-1.
  12. Krishnan S, Rangayyan RM, Bell GD, Frank CB. Adaptive time-frequency analysis of knee joint vibroarthrographic signals for noninvasive screening of articular cartilage pathology. EEE Trans Biomed Eng. 2000;47(6):773–783. doi: 10.1109/10.844228.
  13. McCoy GF, McCrea JD, Beverland DE, et al. Vibration arthrography as a diagnostic aid in diseases of the knee. A preliminary report. J Bone Joint Surg Br. 1987;69(2):288–293. doi: 10.1302/0301-620x.69b2.3818762.
  14. Rangayyan RM, Wu YF. Screening of knee-joint vibroarthrographic signals using statistical parameters and radial basis functions. Med Biol Eng Comput. 2008;46(3):223–232. doi: 10.1007/s11517-007-0278-7.
  15. Blodgett WE. Auscultation of the knee joint. The Boston Medical and Surgical Journal. 1902;146(3):63–66. doi: 10.1056/nejm190201161460304.
  16. Bircher E. Zur diagnose der meniscusluxation und des meniscusabrisses. Zentralbl Chir. 1913;(40):1852–1857.
  17. Walters CF. The value of joint auscultation. The Lancet. 1929;213(5514):920–921. doi: 10.1016/s0140-6736(00)79189-6.
  18. Erb KH. Über die möglichkeit der registrierung von gelenkgeräuschen. Langenbeck’s Archives of Surgery. 1933;241(11):237–245. doi: 10.1007/bf02797216.
  19. Fischer H, Johnson EW. Analysis of sounds from normal and pathologic knee joints. Arch Phys Med Rehabil. 1961;42:233–240.
  20. Kim KS, Seo JH, Kang JU, Song CG. An enhanced algorithm for knee joint sound classification using feature extraction based on time-frequency analysis. Comput Methods Programs Biomed. 2009;94(2):198–206. doi: 10.1016/j.cmpb.2008.12.012.
  21. Jiang CC, Liu YJ, Yip KM, Wu E. Physiological patellofemoral crepitus in knee joint disorders. Bull Hosp Jt Dis. 1993–1995;53(4):22–26.
  22. Rangayyan RM, Wu Y. Modeling and classification of knee-joint vibroarthrographic signals using probability density functions estimated with Parzen windows. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2008;2008:2099–2102. doi: 10.1109/IEMBS.2008.4649607.
  23. Rangayyan RM, Oloumi F, Wu Y, Cai S. Fractal analysis of knee-joint vibroarthrographic signals via power spectral analysis. Biomed Signal Processing Control. 2013;8(1):23–29. doi: 10.1016/j.bspc.2012.05.004.
  24. Prior J, Mascaro B, Shark LK, et al. Analysis of high frequency acoustic emission signals as a new approach for assessing knee osteoarthritis. Ann Rheum Dis. 2010;69(5):929–930. doi: 10.1136/ard.2009.112599.
  25. Wu Y, Chen P, Luo X, et al. Quantification of knee vibroarthrographic signal irregularity associated with patellofemoral joint cartilage pathology based on entropy and envelope amplitude measures. Comput Methods Programs Biomed. 2016;130:1–12. doi: 10.1016/j.cmpb.2016.03.021.
  26. Moussavi ZM, Rangayyan RM, Bell GD, et al. Screening of vibroarthrographic signals via adaptive segmentation and linear prediction modeling. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 1996;43(1):15–23. doi: 10.1109/10.477697.
  27. Tavathia S, Rangayyan RM, Frank CB, et al. Analysis of knee vibration signals using linear prediction. IEEE Trans Biomed Eng. 1992;39(9):959–970. doi: 10.1109/10.256430.
  28. Zhang YT, Rangayyan RM, Frank CB, Bell GD. Adaptive cancellation of muscle contraction interference in vibroarthrographic signals. IEEE Trans Biomed Eng. 1994;41(2):181–191. doi: 10.1109/10.284929.
  29. Ota S, Ando A, Tozawa Y, et al. Preliminary study of optimal measurement location on vibroarthrography for classification of patients with knee osteoarthritis. J Phys Ther Sci. 2016;28(10):2904–2908. doi: 10.1589/jpts.28.2904.
  30. Abbott SC, Cole MD. Vibration arthrometry: a critical review. Crit Rev Biomed Eng. 2013;41(3):223–242. doi: 10.1615/critrevbiomedeng.2014010061.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Ахпашев А.А., Фурсенко Г.В., Скворцов Д.В., Кауркин С.Н., 2019

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».