Современные методы лучевой диагностики остеопороза. Часть 2: конусно-лучевая компьютерная томография, магнитно-резонансная томография, текстурный анализ: обзор

Введение: Остеопороз характеризуется снижением костной массы и ухудшением ее микроархитектоники. Остеопороз часто остается невыявленным до первого патологического перелома позвонков, проксимальных отделов бедренной кости или других костей. В связи с быстрым старением населения мира ранняя диагностика остеопороза стала важным вопросом здравоохранения.

Цель: Представить современные данные о методах лучевой диагностики остеопороза с помощью конусно-лучевой компьютерной томографии, магнитно-резонансной томографии, текстурного анализа.

Материалы и методы: Проведен поиск научных публикаций и клинических рекомендаций в информационно-аналитических системах eLIBRARY.RU и PubMed за 2005–2024 гг. по следующим ключевым словам: остеопороз, конусно-лучевая компьютерная томография, магнитно-резонансная томография, текстурный анализ, минеральная плотность кости, osteoporosis, cone-beam CT, magnetic resonance imaging, texture analysis, bone mineral density.

Результаты: Проанализированы 454 статьи, 31 из которых использованы для составления обзора.

Заключение: Представленные в обзоре методы лучевой диагностики остеопороза имеют свои перспективы развития и совершенствования. Анализ научных данных, посвященных описанным методам, говорит о неугасающем интересе к каждому из методов.

1. Чибисова М.А., Батюков Н.М. Методы рентгенологического обследования и современной лучевой диагностики, используемые в стоматологии // Институт стоматологии. 2020. № 3 (88). С. 24–33

2. Isayev A., Velieva N., Isedisha L. et al. Cone-Beam Computed Tomography as a Prediction Tool for Osteoporosis in Postmenopausal Women: A Systematic Literature Review // Diagnostics (Basel). 2023. No. 13 (6). doi: https://doi.org/10.3390/diagnostics13061027.

3. Хоссаин Ш.Д., Петряйкин А.В., Мураев А.А., Данаев А.Б. и др. Рентгеноконтрастные шаблоны для определения минеральной плотности кости по данным конусно-лучевой и мультиспиральной компьютерной томографии // Digital Diagnostics. 2023. № 4 (3). С. 292−305. doi: https://doi.org/10.17816/DD501771.

4. Parsa A., Ibrahim N., Hassan B. et. al. Reliability of voxel gray values in cone beam computed tomography for preoperative implant planning assessment // Int. J. Oral. Maxillofac. Implants. 2012. No. 27. Р. 1438–1442. PMID: 23189294.

5. Arisan V., Karabuda Z.C., Avsever H., Ozdemir T. Conventional multi-slice computed tomography (CT) and cone-beam CT (CBCT) for computer-assisted implant placement. Part I: relationship of radiographic gray density and implant stability // Clin. Implant. Dent. Relat. Res. 2013. No. 15. Р. 893–906. doi: https://doi.org/10.1111/j.1708-8208.2011.00436.x.

6. Pauwels R., Nackaerts O., Bellaiche N. et al. Variability of dental cone beam CT grey values for density estimations // Br. J. Radiol. 2013. No. 86. Р. 1–9. doi: https://doi.org/10.1259/bjr.20120135.

7. Reeves T.E., Mah P., McDavid W.D. Deriving Hounsfield units using grey levels in cone beam CT: a clinical application // Dentomaxillofac. Radiol. 2012. No. 41. P. 500–508. doi: https://doi.org/10.1259/dmfr/31640433.

8. Cassetta M., Stefanelli L.V., Pacifici A., Pacifici L., Barbato E. How accurate is CBCT in measuring bone density? A comparative CBCT-CT in vitro study // Clin. Implant Dent. Relat. Res. 2014. No. 16 (4). P. 471–478. doi: https://doi.org/10.1111/cid.12027.

9. Barngkgei I., Al Haffar I., Khattab R. Osteoporosis prediction from the mandible using cone-beam computed tomography // Imaging Sci. Dent. 2014. No. 44. P. 263–271. doi: https://doi.org/10.5624/isd.2014.44.4.263.

10. Brasileiro C.B., Chalub L.H., Abreu M.G. et al. Use of cone beam computed tomography in identifying postmenopausal women with osteoporosis // Arch. Osteoporos. 2017. No. 12. doi: https://doi.org/10.1007/s11657-017-0314-7.

11. Barra S.G., Gomes I.P., Amaral T.M.P. et al. New mandibular indices in cone beam computed tomography to identify low bone mineral density in postmenopausal women // Oral Surg. Oral Med. Oral Pathol. Oral Radiol. 2021. No. 131 (3). P. 347–355. doi: https://doi.org/10.1016/j.oooo.2020.07.016.

12. Koh K.J., Kim K.A. Utility of the computed tomography indices on cone beam computed tomography images in the diagnosis of osteoporosis in women // Imaging Sci. Dent. 2011. No. 41. P. 101–106. doi: https://doi.org/10.5624/isd.2011.41.3.101.

13. Mostafa R.A., Arnout E.A., Abo El-Fotouh M.M. Feasibility of cone beam computed tomography radiomorphometric analysis and fractal dimension in assessment of postmenopausal osteoporosis in correlation with dual X-ray absorptiometry // Dentomaxillofac. Radiol. 2016. No. 45. P. 20160212. doi: https://doi.org/10.1259/dmfr.20160212.

14. Кулаков А.А., Каспаров А.С., Порфенчук Д.А. Факторы, влияющие на остеоинтеграцию и применение ранней функциональной нагрузки для сокращения сроков лечения при дентальной имплантации // Стоматология. 2019. № 4. С. 107–115 . doi: https://doi.org/10.17116/stomat201998041107.

15. Zarb G.U., Albrektsson T. Patient selection and preparation. Tissue integrated prostheses: osseointegration in clinical dentistry // Quintessence Publisher. 1985. P. 199–209.

16. Tang G.Y., Lv Z.W., Tang R.B. et al. Evaluation of MR spectroscopy and diffusion-weighted MRI in detecting bone marrow changes in postmenopausal women with osteoporosis // Clin. Radiol. 2010. No. 65. P. 377–381. doi: https://doi.org/10.1016/j.crad.2009.12.011.

17. Bandirali M., Di Leo G., Papini G.D. et al. A new diagnostic score to detect osteoporosis in patients undergoing lumbar spine MRI // Eur. Radiol. 2015. No. 25. P. 2951–2959. doi: https://doi.org/10.1007/s00330-015-3699-y.

18. Shayganfar A., Khodayi M., Ebrahimian S., Tabrizi Z. Quantitative diagnosis of osteoporosis using lumbar spine signal intensity in magnetic resonance imaging // Br. J. Radiol. 2019. No. 92 (1097). P. 20180774. doi: https://doi.org/10.1259/bjr.20180774.

19. Chen Y., Mei X., Liang X. et al. Application of magnetic resonance image compilation (MAGiC) in the diagnosis of middle-aged and elderly women with osteoporosis // BMC Med. Imaging. 2023. No. 23 (1). pp. 63. doi: https://doi.org/10.1186/s12880-023-01010-9.

20. Kim D., Kim S.K., Lee S.J. et al. Simultaneous Estimation of the Fat Fraction and R2* Via T2*-Corrected 6-Echo Dixon Volumetric Interpolated Breath-hold Examination Imaging for Osteopenia and Osteoporosis Detection: Correlations with Sex, Age, and Menopause // Korean J. Radiol. 2019. No. 20 (6). P. 916–930. doi: https://doi.org/10.3348/kjr.2018.0032.

21. Лукашев А.Д., Ахатов А.Ф., Рыжкин С.А., Михайлов М.К., Залаева Д.Р. Применение МРТ-последовательности DIXON в диагностике изменений губчатого вещества тел позвонков в сопоставлении с данными остеоденситометрии // Медицинская визуализация. 2023. № 27 (3). С. 76–83. doi: https://doi.org/10.24835/1607-0763-1201.

22. Dietrich O., Geith T., Reiser M.F., Baur-Melnyk A. Diffusion imaging of the vertebral bone marrow // NMR Biomed. 2017. No. 30 (3). doi: https://doi.org/10.1002/nbm.3333.

23. Tang G.Y., Lv Z.W., Tang R.B. et al. Evaluation of MR spectroscopy and diffusion-weighted MRI in detecting bone marrow changes in postmenopausal women with osteoporosis // Clin. Radiol. 2010. No. 65 (5). P. 377–381. doi: https://doi.org/10.1016/j.crad.2009.12.011.

24. Griffith J.F., Yeung D.K., Antonio G.E. et al. Vertebral marrow fat content and diffusion and perfusion indexes in women with varying bone density: MR evaluation // Radiology. 2006. No. 241 (3). P. 831–838. doi: https://doi.org/10.1148/radiol.2413051858.

25. Ueda Y., Miyati T., Ohno N. et al. Apparent diffusion coefficient and fractional anisotropy in the vertebral bone marrow // J. Magn. Reson. Imaging. 2010. No. 31 (3). P. 632–635. doi: https://doi.org/10.1002/jmri.22073.

26. Dietrich O., Geith T., Reiser M.F., Baur-Melnyk A. Diffusion imaging of the vertebral bone marrow // NMR Biomed. 2017. No. 30 (3). doi: https://doi.org/10.1002/nbm.3333.

27. Guglielmi G., Muskarella S. Integred imaging approach to osteoporosis: state-of-the-art review and update // Radiographiks. 2011. No. 31 (5). P. 1343–1364. doi: https://doi:10.1148/rg.315105712.

28. Cavalcante D.S, Silva P.G. et al. Is jaw fractal dimension a reliable biomarker for osteoporosis screening? A systematic review and meta-analysis of diagnostic test accuracy studies // Dentomaxillofacial Radiology. 2022. No. 51. Р. 210365. doi: https://doi.org/10.1259/dmfr.20210365.

29. Alman A.C., Johnson L.R., Calverley D.C. et al. Diagnostic capabilities of fractal dimension and mandibular cortical width to identify men and women with decreased bone mineral density // Osteoporos Int. 2012. No. 23. P. 1631–1636. doi: https://doi.org/10.1007/s00198-011-1678-y.

30. Kavitha M.S., An S.Y. et al. Texture analysis of mandibular cortical bone on digital dental panoramic radiographs for the diagnosis of osteoporosis in Korean women // Oral Surg. Oral Med. Oral Pathol. Oral Radiol. 2015. No. 119. P. 346–356. doi: https://doi.org/10.1016/j.oooo.2014.11.009.

31. Franciotti R., Moharrami M., Quaranta A. et al. Use of fractal analysis in dental images for osteoporosis detection: a systematic review and meta-analysis // Osteoporos Int. 2021. No. 32 (6). P. 1041–1052. doi: https://doi.org/10.1007/s00198-021-05852-3.