The possibilities of magnetic resonance imaging in the diagnosis of microstructural changes in articular cartilage in osteoarthritis

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Aim. To assess the potential of the magnetic resonance imaging (PDFS) weighted by the proton density in the diagnosis of microstructural changes in articular cartilage (AC) in osteoarthritis (OA) based on the analysis of the variability of the proton density (PD).

Materials and methods. 62 patients with OA and 8 volunteers without OA were examined. All patients underwent MRI of knee joints on a high-field tomograph with a magnetic field strength of 1.5 Tesla. Semi-quantitative measurements of joint tissues based on the WORMS protocol were used to evaluate MR images. To evaluate PD manually, segmentation of PDFS-weighted images of the medial condyle of the knee joint was performed. The proton density was estimated from a 3-D histogram on a scale of 0 to 255.

Results. At the first stage of OA, a decrease in the density of H+ in the peripheral zone of AC was observed, but was retained in the contact part experiencing the maximum static-dynamic loads. In stage II of OA, a significant progressive decrease in the H+-dtensity peaks in AC regions undergoing lower loads was observed, while maintaining high spectral peaks in the region of increased friction. III stage of gonarthrosis was characterized by a decrease in the entire plan of H+-spectrum, especially in the load regions of AC. At the IV stage of OA, a global decrease in the intensity of PD over the entire surface of the cartilaginous plate was observed.

Conclusions. The revealed regularity of changes in the proton density spectrum reflects the well-known degenerative process in AC with OA. This property of proton-weighted MR images can be used in the assessment of microstructural changes in AC in OA.

About the authors

Maksim Aleksandrovich Kabalyk

Pacific State Medical University

Author for correspondence.
Email: maxi_maxim@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0054-0202
SPIN-code: 7254-7004

кандидат медицинских наук, ассистент института терапии и инструментальной диагностики ФГБОУ ВО «Тихоокеанский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации

Russian Federation, 690002, ave. Ostryakova, 2, Vladivostok, Prymorsky region, Russia

References

  1. Кабалык М.А., Гнеденков С.В., Коваленко Т.С., Синенко А.А., Молдованова Л.М. Молекулярные подтипы остеоартрита. Тихоокеанский медицинский журнал 2017; 4: 40-44.
  2. Кабалык М.А. Роль сосудистых факторов в патогенезе остеоартрита. Современные проблемы науки и образования 2017; 2: 50-55.
  3. Кабалык М.А., Коваленко Т.С., Осипов А.Л., Фадеев М.Ф. Морфологические обоснования применения методов текстурного анализа изображений субхондральной кости при остеоартрите. Современные проблемы науки и образования 2017; 5: 98-107.
  4. Apprich S., Welsch G.H., Mamisch T.C., Szomolanyi P., Mayerhoefer M., Pinker K., Trattnig S. Detection of degenerative cartilage disease: comparison of high-resolution morphological MR and quantitative T2 mapping at 3.0 Tesla. Osteoarthritis Cartilage 2010; 18(9): 1211-1217.
  5. Dijkstra A.J., Anbeek P., Yang K.G., Vincken K.L., Viergever M.A., Castelein R.M., Saris D.B. Validation of a Novel Semiautomated Segmentation Method for MRI Detection of Cartilage-Related Bone Marrow Lesions. Cartilage 2010; 1(4): 328-334.
  6. Eckstein F., Burstein D., Link T.M. Quantitative MRI of cartilage and bone: degenerative changes in osteoarthritis. NMR Biomed. 2006; 19: 822–854.
  7. Gadjanski I. Recent advances on gradient hydrogels in biomimetic cartilage tissue engineering. F1000Res 2017; 6: 2158.
  8. Gray M.L., Burstein D., Xia Y. Biochemical (and functional) imaging of articular cartilage. Semin. Musculoskelet. Radiol. 2001; 5: 329–343.
  9. Kester B.S., Carpenter P.M., Yu H.J., Nozaki T., Kaneko Y., Yoshioka H., Schwarzkopf R. T1ρ/T2 mapping and histopathology of degenerative cartilage in advanced knee osteoarthritis. World J Orthop 2017; 8(4): 350-356.
  10. Link T.M., Stahl R., Woertler K. Cartilage imaging: motivation, techniques, current and future significance. Eur. Radiol. 2007; 17(5): 1135-1146.
  11. McAlindon T.E., Watt I., McCrae F., Goddard P., Dieppe P.A. Magnetic resonance imaging in osteoarthritis of the knee: correlation with radiographic and scintigraphic findings. Ann. Rheum. Dis. 1991; 50(1):14-9.
  12. Peterfy C.G., Guermazi A., Zaim S., Tirman P.F., Miaux Y., White D. Whole-organ magnetic resonance imaging score (WORMS) of the knee in osteoarthritis. Osteoarthritis Cartilage 2004; 12: 177–190.
  13. Pritzker K.P., Gay S., Jimenez S.A., Ostergaard K., Pelletier J.P., Revell P.A., Salter D., van den Berg W.B. Osteoarthritis cartilage histopathology: grading and staging. Osteoarthritis Cartilage 2006; 14(1): 13-29.
  14. Steinbeck M.J., Eisenhauer P.T., Maltenfort M.G., Parvizi J., Freeman T.A. Identifying Patient-Specific Pathology in Osteoarthritis Development Based on MicroCT Analysis of Subchondral Trabecular Bone. J. Arthroplasty 2016; 31(1): 269-277.
  15. van Eck C.F., Kingston R.S., Crues J.V., Kharrazi F.D. Magnetic Resonance Imaging for Patellofemoral Chondromalacia: Is There a Role for T2 Mapping? Orthop. J. Sports Med. 2017; 5(11): 2325967117740554.
  16. Xu L., Hayashi D., Roemer F.W., Felson D.T., Guermazi A. Magnetic resonance imaging of subchondral bone marrow lesions in association with osteoarthritis. Semin Arthritis Rheum. 2012; 42(2): 105-118.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2018 Kabalyk M.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-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».