הערכת עצם קליפת המוח באמצעות גלים מונחים קוליים: מחקר שחזור באוכלוסייה בריאה

Summary

כאן, אנו מציגים בפירוט את פרוטוקול המדידה של המכשיר האולטראסוני של שידור צירי דו-כיווני (BDAT) ובודקים אותו במחקר שחזור, בהתחשב ב-14 משתתפים בריאים ו-3 מפעילים. המהימנות, שנמדדה עם מקדמי המתאם התוך-מחלקתיים (ICC), הייתה טובה עד מצוינת עבור ארבעה פרמטרים מעניינים.

Abstract

שברי שבירות עדיין מהווים נטל בריאותי עולמי בהקשר של הזדקנות האוכלוסייה. בפרט, המספר העולמי של שברים בירך צפוי להכפיל את עצמו בין 2020 ל-2050. לכן, חיוני לאתר חולים בסיכון לשבר שברירי בקנה מידה של אוכלוסייה. תקן הזהב הנוכחי הוא ספיגת קרני רנטגן כפולה (DXA), המספקת את צפיפות המינרלים של העצם השטחית (aBMD). מכשירים קוליים, בדרך כלל ניידים וזולים יותר ממכשירי רנטגן, מייצגים חלופות DXA מעניינות ככלי סינון. עם זאת, תלות במפעיל מוכרת בדרך כלל כחיסרון העיקרי שלהם. במחקר זה מוצג בפירוט פרוטוקול המדידה של מכשיר אולטרסאונד שידור צירי דו-כיווני (BDAT). הגשושית האולטראסונית הייעודית ממוקמת ברדיוס הדיסטלי של שליש של האמה הלא דומיננטית באמצעות ג'ל צימוד קונבנציונאלי. הממשק המונחה מספק בזמן אמת (כ-2 הרץ) ארבעה פרמטרים מעניינים: מהירויות האות המגיע הראשון (vFAS) ומצב A0 (vA0), עובי קליפת המוח (Ct.Th) ונקבוביות (Ct.Po), כמו גם ארבעה פרמטרים של איכות. המפעיל מזיז את הגשושית באיטיות באתר המדידה, תוך התבוננות מדוקדקת במשוב שמספק הממשק עד למציאת מיקום יציב והתחלת סדרה של 10 רכישות. כאשר מתקבלות לפחות ארבע סדרות עקביות, המדידה מסתיימת ומופק דוח אוטומטי. המדידה אורכת בדרך כלל כ-5 דקות. כדי לקבוע את החוסן של פרוטוקול זה, נערך מחקר שחזור בקרב 3 מפעילים (מומחה אחד ושני טירונים) ו-14 משתתפים בריאים (6 נשים, 8 גברים, בגילאי 21-53). מקדמי המתאם התוך-מחלקתיים (ICC) נמצאו טובים עבור vA0 (0.76), Ct.Po (0.80) או מצוינים עבור Ct.Th (0.87) ו-vFAS (0.91). סטיות התקן נמצאו פחות מ-10% מכלל הטווחים בפרקטיקה הקלינית.

Introduction

אוסטאופורוזיס ושברים שבריריים נלווים עדיין מהווים בעיה מרכזית בבריאות הציבור¹. בפרט, המספר העולמי של שברים בירך צפוי להכפיל את עצמו עד 2050². שבריריות העצם נובעת מתהליך איטי ושקט של דה-מינרליזציה ואובדן עצם ללא סימני התראה משמעותיים לפני אירוע השבר השברירי. תקן הזהב הנוכחי לאיתור חולים בסיכון לשבר שברירי הוא ספיגת קרני רנטגן כפולה (DXA), המספקת תמונת רנטגן דו-ממדית ברזולוציה נמוכה עם פיקסל אפור^{מכויל 3}. מתמונה זו ניתן לחלץ את צפיפות המינרלים של העצם השטחית (aBMD ^ב-g.cm-2) באזורי עניין שונים הקשורים לאתרי השבר השבריריים העיקריים: עמוד השדרה, שורש כף היד והירך. ערך ה-aBMD יורד ככל שקצב השבר השברירי עולה³. יתרה מכך, נורמליזציה של ציון T, ביחס לאוכלוסייה בריאה רגילה, מאפשרת השוואה של חולים שנמדדו עם מכשירים המוצעים על ידי יצרנים שונים. ציון ה-T של DXA הוצע על ידי ארגון הבריאות העולמי כדי להגדיר את אבחון האוסטאופורוזיס בשלושה שלבים: נורמלי (ציון T < -1), אוסטאופני (-1 < ציון T <-2.5) ואוסטאופורוטי (ציון T <-2.5)⁴.

DXA מציג מספר מגבלות: גודלו, עלותו הגבוהה יחסית, הצורך בחדר ייעודי ויכולתו להבחין בין שבור ללא שבירה, כמו גם זמינותו במדינות רבות, כמו באמריקה הלטינית, שניהם מתונים⁵. לפיכך, יש צורך בחלופות DXA ככלי סינון להערכת סיכון לשברים שבריריים⁶. עם זאת, כמה חלופות DXA, כגון טומוגרפיה ממוחשבת כמותית ונגזרותיה⁷, הדמיית תהודה מגנטית (MRI)⁸, הן גם מגושמות ואינן זמינות באופן נרחב. אולטרסאונד כמותי (QUS) מציג את הפוטנציאל למכשירי סינון ניידים, חזקים וקלים לשימוש. פותחו מכשירים שונים להערכת עצם קליפת המוח, הקשורים לתדרים שונים הנעים בין כמה קילו-הרץ לכמה מגה-הרץ ומיקום מתמר שונה בשידור, דיפוזיה רטרו⁹, הד דופק¹⁰ ושידור צירי שבו המתמרים מיושרים עם ציר עצם ארוכה כגון רדיוס ושוקה. מכשירים מסוימים מספקים חלופות aBMD¹¹, בעוד שאחרים מספקים פרמטרים קוליים "קלאסיים" כגון מהירויות¹² או מקדמי הנחתה⁹ ואפילו פרמטרים גיאומטריים וחומריים, למשל, עובי קליפת המוח, נקבוביות או התפלגות גודל נקבוביות⁹. עם זאת, עד היום, QUS עדיין לא הצליח להיות בשימוש נרחב בפרקטיקה הקלינית להערכת עצם, בין היתר בשל היעדר הומוגניזציה בין מכשירים ותלות במפעיל¹³.

בין טכנולוגיות QUS המוצעות כחלופות DXA, לשידור צירי (AT) יש יתרון שניתן לבצע את המדידה באמה, אתר (i) נגיש בקלות ו-(ii) קרוב לאחד האתרים העיקריים של שברים שבריריים, כלומר שורש כף היד. פרמטר ה-AT המוצע הראשון תלוי במהירות ההתפשטות האולטראסונית בשכבת קליפת המוח, המסומנת במהירות הקול (SOS) או במהירות אות ההגעה הראשון (vFAS), בהתאם לעיבוד האותות והמכשירים, חלקם מסחריים^12,14 ואבות טיפוס מעבדתיים אחרים^15,16. פרמטר זה הצליח להבחין בין קבוצות חולים עם או בלי שברים שבריריים עם ביצועים דומים ל-BMD במספר מחקרים קליניים מאז סוף שנות ה-90^14,15. הוא גם יושם בהצלחה למחקרי אורך רב-מרכזיים, המדגים את היישום הקליני והחוסן שלו¹². דיוק ה-vFAS שופר על ידי שילוב שני כיווני ההתפשטות המנוגדים על מנת להפחית את ההטיה עקב הזווית בין הגשושית למשטח העצם^16,17. נקודת מבט זו סומנה דו-כיוונית AT (BDAT).

גם אם vFAS הראה עניין קליני, החיסרון העיקרי שלו, בדומה ל-BMD, הוא שהוא משלב תכונות מפתח שונות של עצם קליפת המוח כגון תכונות גיאומטריות וחומריות, מה שהופך את הפרשנות הקלינית שלו לא פשוטה. לכן הוצעה נקודת המבט של הגל המודרך, בהתחשב בפוטנציאל שלה בשל הרגישות העדינה של גלים מונחים לתכונות מוליך הגל. גישה זו צריכה לשלב עיבוד אותות, מידול מוליכי גל ובעיות הפוכות והיא משמשת בעיקר בבדיקות לא הרסניות בהתחשב למשל במוליכי גל מתכתיים, כגון לוחות או צינורות¹⁸. לפיכך, מכשיר BDAT מהדור השני פותח צעד אחר צעד מאז 2010, מרפאים מחקי עצם¹⁹ לאימות ex vivo ²⁰ ומדידות in vivo ²¹. המכשיר נבדק בהצלחה במחקרים קליניים בצרפת²², גרמניה²³, בריטניה²⁴ וצ'ילה²⁵, והוא הראה תוצאות משופרות מבחינת אחוזי הצלחה ואפליית מטופלים.

מחקר זה נועד לחקור את יכולת השחזור של המכשיר האולטראסוני הנוכחי BDAT. ראשית, המכשיר ופרוטוקול המדידה יפורטו. תוצאות שהתקבלו עם 14 משתתפים ו-3 מפעילים יוצגו וידונו במונחים של סינון אוכלוסייה לאיתור חולים בסיכון לשברים שבריריים.

עקרון מדידה: עיבוד אותות, פרמטרים מעניינים ופרמטרים של איכות
מכשיר השידור הצירי הדו-כיווני (BDAT) מורכב מחלקים שונים, העיקריים הם הגשושית האולטראסוני, המודול האלקטרוני והמחשב. הרשימה המלאה מפורטת בטבלת החומרים ומומחשת באיור 1. להלן מתוארים הפרמטרים המעניינים, פרמטרי איכות המדידה ופרוטוקול המדידה.

vFAS
לאחר שהאותות שנדגמו מתקבלים על ידי המחשב, הם מעובדים לפי שלבים שונים. השלב הראשון מורכב מעיבוד אותות בתחום הזמן, זיהוי FAS באמצעות הפרוטוקול שתואר קודם לכן^16,17. לאחר קבלת זמן ההגעה עבור כל מקלט, ניתן לקבוע את מהירות ה-FAS, המסומנת מאוחר יותר vFAS, שהיא הממוצע ההרמוני של המהירויות המתקבלות בשני כיווני ההתפשטות. בשילוב המידע משני כיווני ההתפשטות, ניתן לקבל את זווית הערך בין כיווני הגשושית ומשטח העצם ולהפיק ערך vFAS בלתי מוטה¹⁶. זווית דו-כיוונית זו מסומנת מאוחר יותר אלפא ומשמשת כפרמטר לאיכות המדידה. עיבוד זמני זה מאפשר גם להעריך את עובי הרקמה הרכה בין משטח העצם לבדיקה, המסומן ST.Th²⁶.

תמונת ספקטרום גלים מודרכת
השלב השני מורכב מעיבוד אותות בתחום פורייה, בהתחשב בתדרים הזמניים והמרחביים, המסומנים f ו-k. הגישה היא שיטה מבוססת SVD, המאפשרת להפוך את האותות המרחביים-זמניים לפונקציית הנורמה, המצוינת גם בתמונת ספקטרום גל מודרך (GWSI), כפי שמוצג באיור 2 עבור זרוע in vivo ¹⁹. השיטה משלבת שני טרנספורמציות פורייה (זמן ומרחב) ופירוק ערך יחיד (SVD), המאפשר לדמיין את קצב הנוכחות באותות המתקבלים (בסולם 0-1) של המצבים המונחים על ידי שכבת העצם בקליפת המוח. ניתן לפרש את ה-GWSI כשיפור של התמרת פורייה המרחבית-זמנית, כאשר כל פיקסל משויך למישור עצמאי של תדר f ומספר גל k. שימו לב שהגישה שופרה על מנת לקחת בחשבון את ההשפעה של הנחתת חומר²⁷ ושינוי עובי ליניארי²⁸.

תשומת לב מיוחדת תינתן לחלק העליון של הספקטרום, הקשור למצב A0, וגם לחלק הנמוך ביותר, הקשור לערכי מהירות הפאזה הגבוהים ביותר, כלומר, גדולים ^מ-4 מ"מ·μs-1. חלק זה מתאים לאזור העניין 3 (ROI 3)²⁹. הערך הממוצע של ROI 3, שסומן מאוחר יותר lowk, משמש גם כפרמטר איכות. ערך גדול מתאים למוליך גל רגיל, המאפשר השתקפויות גל ברורות בממשקי העצם. אם הערך יורד, זה יכול להיות בגלל מוליך גל לא סדיר או בדיקה שאינה במקומה.

דגם מוליך גל
פיזור הגל המודרך, או הווריאציה של מהירות הפאזה של כל מצב מונחה ביחס לתדר, תלוי הן בתכונות החומר והן בתכונות הגיאומטריות של מוליך הגל. לפיכך, ניתן פוטנציאלית לאחזר מאפיינים אלה באמצעות עיבוד אותות ייעודי, מידול מוליכי גל וסכמות בעיות הפוכות. במקרה של BDAT, מודל מוליך הגל מתאים לצלחת חופשית איזוטרופית רוחבית דו-ממדית, בהתאם לחומר מוליך הגל ופרמטר גיאומטרי אחד, העובי³⁰. חומר העצם בקליפת המוח הומוגני בהתחשב בפרמטרים קבועים למטריצת העצם ונקבוביות משתנה³¹. לפיכך, הבעיה ההפוכה תלויה בשני פרמטרים, עובי קליפת המוח המסומן (Ct.Th) ונקבוביות קליפת המוח (Ct.Po). ההשפעות של ספיגת חומרים, עקמומיות מוליך הגל והרקמות הרכות שמסביב אינן נלקחות בחשבון במודל, גם אם הן משפיעות על המדידה. עם זאת, משקלם על תוצאת הבעיה ההפוכה לא נמצא כמכריע, כלומר המצבים בשני אזורי העניין העיקריים (A0 והחלק התחתון) אינם משתנים באופן משמעותי על ידי העקמומיות והרקמות הרכות³².

בעיה הפוכה
בתחילה, הבעיה ההפוכה חולקה לשני שלבים: ראשית, לחלץ את פיזור הגל המונחה הניסיוני, ושנית, להשוות למודל מוליך הגל. נקודת מבט זו הוגבלה על ידי תיוג רעש ומצב^30,32. לפיכך, הוצעה גישה ייעודית להתגברות על מגבלות אלה כהרחבה של נקודת המבט של פונקציית הנורמה. במקום לשקול כל גל מישורי בנפרד, נלקחים בחשבון רק הגלים המונחים האפשריים המסופקים על ידי מודל מוליך הגל²⁰. זה מוביל לתמונת הבעיה ההפוכה, המתבטאת בתחום הפרמטרים של המודל, כלומר, מישור Ct.th - Ct.Po (איור 2 למטה מימין). המודל המתאים ביותר מקבל את המיקום המקסימלי, בעוד ששיאים משניים בסופו של דבר (המסומנים על ידי תמונות הבעיה ההפוכה עם נקודה אפורה) תואמים לפתרונות דו-משמעיים, המצוינים בהשוואה f-k עם מצבי ניסוי עם קווים אפורים בהירים. כמו קודם, ערך הפיקסלים מנורמל על ידי בנייה ומשקף, במקרה זה, את נוכחותו של מודל מוליך גל מסוים באותות שהתקבלו. הערך המקסימלי (המסומן מקסימום) וההפרש עם המקסימום השני (מסומן הבדל) משמשים גם כפרמטרי איכות.

הבעיה ההפוכה הוצעה במקור לחישוב לא מקוון, כלומר לאחר רכישת האותות, תוך שימוש בערכים המדויקים של מספרי גלי המודל. גישה זו אומתה הן עבור אתרי רדיוס והן עבור אתרי שוק בהתחשב במחקרי ex vivo^20,33 ו-in vivo^21,34,35. על מנת לכלול חישובים אלה בממשק אדם-מכונה (HMI), הוצעה גרסה משוערת, התואמת ליישום בזמן אמת, תוך שימוש בנקודת מבט מטריצה דלילה³⁶.

vA0
מה-GWSI, ניתן גם לחלץ את המהירות של המצב המונחה האיטי ביותר, הקשור למצב האנטי-סימטרי הראשון A0 של הצלחת החופשית או דגם הכבש^33,35. ניתן להעריך את החלק העליון של ספקטרום הגלים המונחים באופן ליניארי, כאשר השיפוע מספק את ערך המהירות vA0 (איור 2 משמאל למטה).

סיכום פרמטרים:
לבסוף, נמדדים ארבעה פרמטרים מעניינים: (i) vFAS: מהירות האות המגיע הראשון (m·^s-1); (ii) vA0: מהירות המצב המונחה האיטי ביותר (m·^s-1); (iii) Ct.Th: עובי קליפת המוח (מ"מ); ו-(iv) Ct.Po: נקבוביות קליפת המוח (%).

ארבעה פרמטרים איכותיים נחשבים: (i) אלפא: זווית דו-כיוונית (°); (ii) lowk: הערך הממוצע של החלק הנמוך ביותר של ה-GWSI (ערך מנורמל בין 0 ל-1); (iii) מקסימום: מקסימום של פונקציית הבעיה ההפוכה (ערך מנורמל בין 0 ל-1); ו-(iv) diff: ההפרש בין המקסימום הראשון לשני של פונקציית הבעיה ההפוכה (ערך מנורמל בין 0 ל-100).

כל הפרמטרים הללו, כמו גם שתי תמונות ספקטרום הגלים המונחים (כיוון התפשטות אחד תואם) ותמונת הבעיה ההפוכה, מוצגים "בזמן אמת" על ידי ה-HMI, עם קצב פריימים של כ-2 הרץ. דוגמה טיפוסית מומחשת באיור 3. בסעיף הבא מתוארת בפירוט שיטת השימוש בפרמטרים אלה. הרעיון המרכזי הוא שהמפעיל מזיז את הגשושית לאט באתר המדידה, תוך התבוננות קפדנית במשוב המסופק על ידי חלקי הממשק השונים עד למציאת מיקום יציב והתחלת סדרה של 10 רכישות. כאשר מתקבלות לפחות ארבע סדרות עקביות, המדידה מסתיימת ומופק דוח אוטומטי.

Protocol

המחקר אושר על ידי הוועדה האתית של אוניברסיטת ולפראיסו, צ'ילה, תחת פרוטוקול מספר CEC213-20. ניתנה הסכמה מדעת בכתב למשתתפים. נערך ראיון טלפוני כדי לקבוע הכללה/אי הכללה של המשתתפים. המחקר נרשם תחת האסמכתא הבאה: NCT05424536.

1. הגדרת המכשיר

1. הניחו את החלקים העיקריים של המכשיר על שולחן גדול.
   1. הניחו זה לצד זה את החלקים הבאים: שנאי בידוד חשמלי, מודול אלקטרוני ומחשב נייד על שולחן גדול. ודא שיש מספיק מקום לפני חלקים אלה על מנת למקם את האמה של המשתתף בקלות מאוחר יותר.
   2. בסופו של דבר, הנח את המחשב הנייד ישירות על המודול האלקטרוני במקרה של מקום מוגבל, הקפד לא לחסום את חלונות האוורור של המודול, המצוינים בבירור.
2. חבר את שנאי הבידוד החשמלי.
   1. חבר את שנאי הבידוד החשמלי לחשמל הביתי של החדר באמצעות כבל ייעודי.
3. חבר את המודול האלקטרוני.
   1. חבר את המודול האלקטרוני לשנאי הבידוד החשמלי באמצעות כבל חשמל ייעודי.
   2. לחץ על לחצן ON-OFF בשנאי כדי להפעיל את המודול.
4. חבר את המחשב הנייד.
   1. חבר את המחשב הנייד למודול באמצעות כבל אפיק טורי אוניברסלי (USB) ייעודי כדי לשלוח את האותות המתקבלים הדיגיטליים למחשב להמשך עיבוד.
   2. אם יש צורך להפעיל את המחשב הנייד, חבר את כבל החשמל שלו לשנאי הבידוד האלקטרוני.
5. חבר את הגשושית האולטראסונית
   1. חבר את הגשושית האולטראסונית למודול עם חריץ הכבל הייעודי הממוקם בצד הקדמי של המודול. ישנם שני בדיקות שונות לאתרי מדידת האמה והרגליים. במחקר זה נלקח בחשבון רק הרדיוס (בדיקת האמה).
6. חבר את מתג הדוושה.
   1. הנח את מתג הדוושה על הרצפה קרוב לכפות הרגליים, תוך התחשבות במיקום המפעיל בזמן מדידת משתתף. חבר את מתג הדוושה למחשב באמצעות כבל USB. השתמש בדוושה כדי להתחיל את סדרת הרכישה.

2. התקנת משתתף

1. מקם את המשתתף.
   1. הזמינו את המשתתף לשבת מול המפעיל כשזרועו העירומה מונחת על השולחן מול המכשיר שהותקן קודם לכן (ראו איור 3).
      הערה: הצד הנגדי נמדד (כלומר, הצד השמאלי למשתתף ימני).
2. סמן את אתר המדידה (רדיוס דיסטלי של שליש).
   1. מדוד את אורך הרדיוס באמצעות הסרגל מהסטילואיד הרדיאלי (קצה העצם קרוב לשורש כף היד) ועד המרפק.
   2. חלקו את האורך הזה בשלוש.
   3. סמן את אתר המדידה, כלומר רדיוס דיסטלי של שליש באמצעות העט על ידי מדידת רדיוס אחד באורך שליש מפרק כף היד.
3. הפעל את תוכנת HMI.
   1. הפעל את תוכנת HMI על ידי לחיצה על הסמל המתאים בשולחן העבודה של המחשב הנייד.
4. הוסף את נתוני המשתתף.
   1. הוסף את נתוני המשתתף (מזהה אנונימי, רוחב, אתר נמדד, מזהה מפעיל, מין וכו') באמצעות החלון המוקפץ, שנפתח אוטומטית עם הפעלת התוכנה.
5. הוסף ג'ל אקוגרפי.
   1. הוסף ג'ל אקוגרפי בצד הקדמי של הגשושית ובאתר המדידה, המסומן על זרועו של המשתתף, כדי להבטיח התפשטות גלים קוליים.
6. שים את הגשושית במגע עם האמה.
   1. שים את הגשושית במגע עם האמה, כאשר מרכז הגשושית מונח על הסימן שנעשה בעבר בשלב 2.2.

3. מחפש עמדה יציבה

הערה: ה-HMI מציג ארבעה פרמטרים מעניינים: שתי מהירויות, vFAS ו-vA0, ושני ערכי בעיה הפוכים, עובי קליפת המוח (Ct.Th) ונקבוביות קליפת המוח (Ct.Po). ה-HMI מציג גם ארבעה פרמטרי איכות המסומנים אלפא, lowk, max ו-diff. פרמטרים אלה מתוארים בפירוט בהקדמה.

1. התחל את התצוגה החזותית בזמן אמת .
   1. התחל את ההדמיה בזמן אמת על ידי לחיצה על כפתור ההתחלה בצד ימין התחתון של ממשק התוכנה. משך הזמן בין שני תצוגות ערכים עוקבות הוא כ-0.5 שניות.
2. מצא ערך vFAS יציב.
   1. התאם לאט את מיקום הבדיקה תוך התבוננות בערך הפרמטר vFAS המוצג במקרה ספציפי של הממשק. הערכים הנורמליים נעים בין כ-3800 m∙^s-1 לכ-4200 m∙^s-1.
   2. אם נמצא מיקום יציב, ודא ששינוי ה-vFAS קטן מכ-40 m∙^s-1 בין שני חישובים עוקבים.
3. התאם את הזווית הדו-כיוונית.
   1. כוונן לאט את מיקום הגשושית תוך התבוננות בערך הדו-כיווני (פרמטר איכות אלפא) המוצג במקרה ספציפי של הממשק.
   2. כוונן את מיקום הגשושית על ידי הוספת לחץ עדין על צד בדיקה אחד עד שהערך המוחלט של הזווית יהיה פחות מ-2° כדי לשפר את ההקבלה בין הגשושית למשטח העצם.
4. מצא ערך vA0 יציב.
   1. התאם לאט את מיקום הגשושית תוך התבוננות בערך הפרמטר vA0 המוצג במקרה ספציפי של הממשק. הערכים הנורמליים נעים בין כ-1500 m∙^s-1 לכ-1900 m∙^s-1.
   2. אם נמצא מיקום יציב, ודא ששינוי ה-vA0 קטן מכ-40 m∙^s-1 בין שני חישובים עוקבים.
   3. במקרה של קושי, שים לב לספקטרום תמונת הגל המודרך המוצג בעמודה הימנית של הממשק. ודא שהחלק העליון של הספקטרום מופיע כקו רציף, שהשיפוע שלו מספק את ערך vA0.
5. שימו לב לתמונת הבעיה ההפוכה.
   1. שים לב לתמונת הבעיה ההפוכה, המופיעה אוטומטית לאחר ייצוב שתי המהירויות (vFAS ו-vA0) וערכי הזווית.
   2. ודא שהתמונה מציגה לפחות מקסימום אחד, המסומן בפיקסל ברור, ובסופו של דבר, מקסימום משני אחד או כמה, המסומן בצבע אחר. שלושת פרמטרי האיכות החסרים (מקסימום הבדל, lowk) מחושבים אוטומטית בזמן אמת.
6. שפר את תמונת הבעיה ההפוכה.
   1. כוונן לאט את מיקום הגשושית תוך התבוננות במקסימום תמונת הבעיה ההפוכה.
   2. מצא את המקסימום הראשון הגבוה ביותר האפשרי ואת המקסימום המשני הנמוך ביותר האפשרי תוך הסתכלות על המקרים המתאימים של הממשק (ערכי מקסימום והבדלים).
   3. במקרה של קושי, התבונן בתמונת ספקטרום הגלים המודרך המוצגת בעמודה הימנית של הממשק. ודא שהחלק התחתון של הספקטרום מופיע עם כמה קווים רציפים, ארוכים ככל האפשר, הקשורים למצבי מהירות פאזה גבוהה ולאיכות הפרמטר, גבוה ככל האפשר.
7. מצא עמדה יציבה.
   1. לאחר שנמצאה תמונת בעיה הפוכה מקובלת, ייצב את מיקום הבדיקה. ודא שלא נראים שינויים משמעותיים בתמונת הבעיה ההפוכה בין שני חישובים עוקבים.

4. רכישת נתונים

1. התחל סדרה של 10 רכישות.
   1. לאחר שנמצאה עמדה יציבה, התחל סדרה של 10 רכישות על ידי לחיצה על מתג הדוושה עם כף הרגל.
   2. הישאר יציב ככל האפשר במהלך 10 הרכישות, הנמשכות כ-5 שניות.
2. שלוט באיכות הסדרה.
   1. התבונן באמצעים ובסטיות התקן של הפרמטרים המעניינים, המחושבים אוטומטית ומוצגים בחלונות קופצים המופיעים לאחר סיום הסדרה.
   2. אם סטיות התקן נמוכות מהסף הקבוע, קח בחשבון את הסדרה. להיפך, דחו את הסדרה.
   3. תשובה לשאלה שנשאלה בחלון קופץ שני, השואל אם המפעיל מעוניין להפסיק או להמשיך בסדרת הרכישה של אותו משתתף.
3. מקם מחדש את הגשושית.
   1. התחל שוב את השלבים הקודמים (משלבים 2.1 עד 3.2) כדי למצוא פוזיציות יציבות יותר ולרכוש סדרות נוספות של 10 רכישות. בסופו של דבר, במידת הצורך, תנו למשתתף לנוח בין שני מיקומים מחדש.
   2. כמו קודם, הממוצעים וסטיות התקן של הפרמטרים הריבית מחושבים אוטומטית עבור כל סדרה.
   3. הסתכל בחלון המוקפץ של התוצאה כדי לבדוק אם הסדרה האחרונה שנרכשה נשמרת או נדחית. המדידה של המשתתף מסתיימת כאשר נרשמות לפחות ארבע סדרות עקביות. סדרות אאוטסיידר נדחות אוטומטית.
4. השג את הערכים הסופיים.
   הערה: הערכים הסופיים של הפרמטרים המעניינים מתקבלים אוטומטית, בהתחשב בממוצע האמצעים המתקבלים עם הסדרה העקבית.
5. אמת את קובץ ה- pdf של הדוח האוטומטי.
   1. ודא שהערכים הסופיים מדווחים במסמך PDF של הדוח באופן אוטומטי ומיידי, לאחר בחירת אפשרות העצירה בחלון המוקפץ. דוגמה מוצגת באיור 4.
      הערה: ה-pdf ממוקם באותה תיקייה שבה נמצאים הנתונים הגולמיים, שניתן לנתח מחדש מאוחר יותר במצב לא מקוון.
6. אמת את הדוח המדויק השני.
   1. אמת את הדוח המדויק השני שנוצר באמצעות ערכי מודל מוליך הגל המדויקים לחישוב הבעיה ההפוכה במקום ערכים משוערים כמו במקרה של הדוח האוטומטי הראשון. הפקת הדוח השנייה אורכת פחות מ-5 דקות. דוגמאות מוצגות באיור 5 ובאיור 6.
   2. ודא שהדוח האוטומטי תואם את הדוח המדויק. הסר את הסדרות שלא הוסרו אוטומטית כדי לשמור על הסדרה העקבית.

תוצאות

מחקר שחזור נערך בהתבוננות ב-3 מפעילים (מומחה אחד, שני טירונים) ו-14 משתתפים בריאים (6 נשים, 8 גברים, בגילאי 21-53). מפעילים מתחילים הוכשרו במשך כ-3 שעות להבין ולתרגל את פרוטוקול הרכישה. לאחר מכן, המשתתפים נמדדו במהלך שבועיים באוגוסט 2023. כל מדידה בוצעה באופן עצמאי. כל המפעילים היו עיוורים, כלומר, מפעיל אחד לא ידע את התוצאות שהשיגו השניים האחרים.

יכולת חזרה תוך-אופרטור
איור 5 ממחיש את יכולת החזרה התוך-אופרטור עבור מקרה עקבי: 4 סדרות של 10 רכישות שנרכשו על משתתף אחד ומפעיל אחד. העמודה הראשונה מתאימה לפונקציות הבעיה ההפוכה, בעוד שהעמודה השנייה מציגה את פיזור המצב המונחה הניסיוני בהשוואה למודל המתאים ביותר. כל קו איור מתאים לסדרה מוצלחת. מספר הרכישות שנשמרו מופיע בכותרת: 7 מתוך 10 עבור העונה הראשונה ו-10 מתוך 10 עבור הסדרות הבאות. ממוצעים וסטיות תקן וארבעת הפרמטרים (vFAS, vA0, Ct.Th ו-Ct.Po) מסופקים עבור כל סדרה. בנוסף, מוצגים גם פרמטרי איכות: זווית דו-כיוונית (אלפא), מקסימום של פונקציית הבעיה ההפוכה (מקסימום), ההפרש המוחלט עם המקסימום השני (diff), והערך הממוצע של החלק הנמוך ביותר של ה-GWSI (lowk).

סטיות התקן התוך-סדרתיות נמוכות, כ-0.02 מ"מ עבור עובי קליפת המוח, פחות מ-0.5% עבור נקבוביות קליפת המוח, ופחות ^{מ-20 m∙s-1} עבור שתי המהירויות, מה שמצביע על כך שמיקומי בדיקת ההגעה היו יציבים. לאחר מכן, ניתן לראות שהערכים הממוצעים המתקבלים עבור כל סדרה קרובים מאוד, במיוחד עבור ערכי העובי הנעים בין 3.4 מ"מ ל-3.5 מ"מ וערכי ה-vFAS הנעים בין 4040 m∙^{s-1 ל-4070} m∙^s-1. שימו לב שהפרש של 40 m∙^s-1 מתאים להבדל של 1% לערך ממוצע של 4000 m∙^s-1. וריאציות גדולות יותר נצפות עבור נקבוביות קליפת המוח, הנעות בין 8% ל-12%, ומהירות vA0, הנעה בין 1700 m∙^{s-1 ל-1740} m∙^s-1. במקרה עקבי זה, כמעט כל הרכישות עקביות, כלומר קרובות זו לזו. אין כמעט עמימות בתוצאה הסופית של ארבעת הפרמטרים המעניינים.

מקרה שני מתואר באיור 6 עבור מקרה פחות רגיל. במקרה זה, שלושה פרמטרים, vFAS, vA0 ו-Ct.Po יציבים מאוד, עם ערכים בהתאמה כ-4120 m∙^s-1, 1700 m∙^{s-1 ו-10}%. המקרה של עובי קליפת המוח קשה יותר מכיוון ששני פתרונות מעורפלים, 2.6 מ"מ ו-3.5 מ"מ, נצפים בהסכמה עם ערך הפרש קטן (הפרש של פחות מ-0.5%) בין שני המקסימום הראשונים של פונקציית הבעיה ההפוכה. במקרה הרגיל הקודם, הבדל זה נע בין 1% ל-3%. העמימות מוסרת על ידי ניתוח מומחים, במקרה זה, תוך התבוננות בהסכמה בין מצבים מונחים ניסיוניים ותיאורטיים (עמודה ימנית). במקרה של העובי הנמוך ביותר, ההסכמה טובה יותר בחלק הנמוך ביותר של הספקטרום (שתי סדרות ראשונות). עבור שתי הסדרות האחרונות, יש מצב תיאורטי עם מעט מאוד נקודות ניסוי, בסביבות 0.5 מגה-הרץ, מה שמצביע על הסכמה גרועה יותר בהשוואה לסדרה הקודמת. יתר על כן, פרמטר ההבדל (0.1%) קטן מהערכים של שתי הסדרות הראשונות (0.4% ו-0.2%). במקרה זה, הבחירה בתמיסה השמורה (2.6 מ"מ) עדיין אינה אוטומטית, ועדיין יש צורך במומחה. עם זאת, שלושת המפעילים התמודדו עם בעיות דומות ובחרו בפתרונות דומים, קרוב ל-2.6 מ"מ.

אמינות מחוץ למפעיל
כל התוצאות עבור 4 הפרמטרים המעניינים שהתקבלו על ידי 3 האופרטורים עם 14 המשתתפים מוצגות באיור 7. מקדמי המתאם התוך-מחלקתיים (ICC) חושבו בעקבות הנוסחה וקוד Matlab שפורסם בעבר 37,38,39. ICC משמש בדרך כלל להערכת האמינות של סולמות מדידה, במיוחד עבור יישומים ביו-רפואיים. ערכי ICC הנעים בין 0.75 ל-0.9 קשורים בדרך כלל לאמינות טובה, בעוד שערכי ICC מעל 0.9 נחשבים לאמינות מצוינת. הערך הנמוך ביותר עבור ICC (0.76) התקבל עבור הפרמטר vA0. סטיית התקן הייתה שווה ^{ל-17 m∙s-1}, שהם כ-7% מטווח המדידה בסדר גודל של 250 m∙^s-1. ערכים דומים נצפו עבור Ct.Po עם ICC שווה ל-0.80, וסטיית תקן של 1.1%, כ-10% מהטווח. אמינות מצוינת (ICC כ-0.9) התקבלה עבור שני הפרמטרים האחרים, Ct.Th ו-Ct.Po, עם סטיית תקן נמוכה מ-10% מהטווח.

איור 1: חלקים שונים של ההתקן האולטרה-סוני עם שידור צירי דו-כיווני (BDAT). אב הטיפוס כולל בידוד אלקטרוני (1), מתג דוושה (2), שני בדיקות (3.1 ו-3.2), מודול אלקטרוני (4), מחשב (5) וסרגל (6). אנא לחץ כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.

איור 2: רכישה טיפוסית על האמה in vivo. שתי פונקציות הנורמה (אחת לכל כיוון התפשטות) מוצגות בשורה העליונה של התמונה. הם מסומנים גם תמונת ספקטרום גל מודרך (GWSI). מהמקסימום של תמונות אלה, ניתן לחלץ את המצבים המונחים הניסיוניים (נקודות כחולות ואדומות) בהשוואה למודל המתאים ביותר (תת-תמונה משמאל למטה). המודל המתאים ביותר מסווג על ידי שני ערכים, עובי קליפת המוח (Ct.Th) ונקבוביות (Ct.Po), המתאימים למיקום המקסימלי של פונקציית הבעיה ההפוכה (תת-תמונה ימנית תחתונה). הערכים שלהם מוצגים בכותרת של כל לוח. התאמת vA0 מוצגת כקו מקווקו (משמאל). תמונות ספקטרום הגל המודרך ותמונת הבעיה ההפוכה מנורמלות (כלומר, ערך הפיקסלים נע בין 0 ל-1) על ידי בנייה^19,20. הערכים של שתי המהירויות הנמדדות, vFAS ו-vA0, מצוינים בכותרת של תמונת המשנה הימנית העליונה. אנא לחץ כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.

איור 3: ממשק מכונה אנושית (HMI). ה-HMI מציג במציאות את שני ה-GWSIs (אחד לכל כיוון התפשטות), את תמונת הבעיה ההפוכה, את הפרמטרים המעניינים ואת פרמטרי האיכות. אנא לחץ כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.

איור 4: דוגמה לדוח אוטומטי. הדוח ציין את נתוני המשתתף והמפעיל וכן את הערכים הסופיים של פרמטרי העניין ופרמטרי האיכות. אנא לחץ כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.

איור 5: דוגמה לדוח השני עבור מקרה עקבי, זהה לדוח האוטומטי המוצג באיור 4. האיור מציג 4 סדרות של משתתף אחד ומפעיל אחד: תמונות בעיות הפוכות (עמודה שמאלית) ומספרי גל ניסיוניים בהשוואה למודל המתאים ביותר (עמודה ימנית). הערכים המוצגים תואמים את הממוצע וסטיית התקן של הרכישות שנשמרו בסדרת 10 הרכישות. מספר הרכישות שנשמרו מצוין בכותרת העמודה הימנית, למשל, (7/10) עבור הסדרה הראשונה. אנא לחץ כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.

איור 6: דוגמה לדוח השני למקרה מעורפל של עובי קליפת המוח. האיור מציג 4 סדרות של משתתף אחד ומפעיל אחד: תמונות בעיות הפוכות (עמודה שמאלית) ומספרי גל ניסיוניים בהשוואה למודל המתאים ביותר (עמודה ימנית). הערכים המוצגים תואמים את הממוצע וסטיית התקן על פני הרכישות שנשמרו בסדרת 10 הרכישות. מספר הרכישות שנשמרו מצוין בכותרת העמודה הימנית, למשל, (10/10) עבור הסדרה הראשונה. אנא לחץ כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.

איור 7: אמינות בין-מפעילים. התוצאות מוצגות עבור 4 הפרמטרים המעניינים שהתקבלו על ידי 3 האופרטורים עם 14 משתתפים. הערכים המתקבלים על ידי 3 האופרטורים (ציר y) מושווים לערך הממוצע של 3 האופרטורים (ציר x). מקדמי המתאם התוך-מחלקה (ICC) מצוינים בכותרות. סטיית התקן σ ומקדם השונות CV מצוינים גם הם. אנא לחץ כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.

Discussion

הנקודה הקריטית להצלחת המדידה היא מיקום הבדיקה הנכון ביחס לעצם. המיקום ביחס למשטח העצם נפתר בהצלחה על ידי שילוב עם הממשק המנחה את התיקון הדו-כיווני^16,17. הוכח כי ללא תיקון זה, ניתן להגיע לשגיאה של כמה אחוזים עבור פרמטרי vFAS¹⁶. תיקון זה נמצא חיוני להבחנה מדויקת בין חולים שכן כל טווח המדידה (כ-3800-4200 m∙^{s-1) הוא כ-10}% מהערך הממוצע¹⁷, כ-4000 m∙^s-1. יכולת השחזור שנמצאה במחקר זה (סטיית תקן של 24 m∙^s-1) הייתה דומה למחקר הקודם¹⁷, והצביעה על סטיית תקן של 20 m∙^s-1 ומקדם שונות (CV) של כ-0.5%. מקדם שונות דומה (0.5%) נמצא בתדר נמוך יותר, כלומר 0.3 מגה-הרץ⁴⁰. שים לב שהאמינות המצוינת של פרמטר vFAS (ICC = 0.91) נמצאה גבוהה מזו שהושגה לאחרונה עם התקן AT אחר באוכלוסייה מבוגרת יותר (ICC = 0.77)⁴¹. יש לציין כי האוכלוסייה במקרה זה הייתה לא רק מבוגרת יותר אלא גם כל הנשים וכמה נבדקים עם סימנים קליניים אחרים של נקבוביות עצם מוגברת⁴¹.

האתגר השני הוא גם למקם את הגשושית בצורה נכונה ביחס לציר העצם ולשני הממשקים על מנת להשיג את המצבים המודרכים, בפרט אלה של מהירות פאזה גבוהה או מספר גל נמוך. מצבים אלה קרובים לתהודה וקשורים לנתיבי השתקפות מרובים. אם היישור אינו נכון, הגלים יתפזרו מחוץ לטווח המדידה המרחבי של הגשושית. נהפוך הוא, אם הגשושית ממוקמת נכון, מצבי מהירות פאזה גבוהה אלה יופיעו כענפים רציפים ב-ROI3. עבור הגרסה הראשונה של ה-HMI הנוכחי, יישור זה נפתר על ידי התבוננות ב-GWSI²⁰ בזמן אמת. עם זאת, גישה זו נמצאה לא מספקת כדי להגיע למדידה חזקה: שיעור הכישלון נמצא כ-20% במחקר הפיילוט הקליני²⁰. הכללת פרמטרים איכותיים בזמן אמת מאפשרת להפחית את הכישלון לכ-10% במחקר קליני שני²³. לאחר מכן, הכללת תמונת הבעיה ההפוכה ב-HMI "בזמן אמת" מאפשרת שיפור נוסף, עם שיעור כשל נוכחי למדידת רדיוס של כ-5%²⁵. שימו לב שהכשל הראשוני במכשיר הראשון שמדד vFAS בלבד נמצא כ-15%¹⁷.

מהימנות על עובי קליפת המוח נמצאה דומה למחקר קודם²². בגרסה קודמת של אותו אב טיפוס, נמצא גם ICC קרוב ל-0.9, עם סטיית תקן של כ-0.1 מ"מ ו-CV של כ-3%. עם זאת, נצפה שיפור ברור בנקבוביות קליפת המוח: ICC עלה מ-0.6²² ל-0.8, וסטיית התקן ירדה מ-1.5% ל-1%. הפרמטר הקשה ביותר הוא vA0 בשל הקרבה של מהירותו למהירות הרקמה הרכה, כ-1500 m∙^s-1. אם הגשושית מיושרת כהלכה, מצב A0 נראה ייחודי ורציף. להיפך, הוא נראה לא רציף ו/או מרובה עקב צימוד עם הרקמות הרכות שמסביב. השפעה זו חזקה במיוחד עבור אנשים עם עובי רקמה רכה קטן (פחות מ-4 מ"מ) או גדול (יותר מ-10 מ"מ) (מסומן ST.Th).

כפי שנחשף קודם, נקודת המפתח היא למצוא את מיקום הבדיקה הנכון. עם זאת, הפוזיציה צריכה להיות לא רק נכונה אלא גם יציבה על מנת לבצע ממוצע וסטיית תקן עבור סדרה של 10 רכישות. ברוב המקרים, מציאת אורווה אורכת פחות מדקה אחת, והמדידה המלאה של המטופל תימשך כ-5 דקות. גם אם הפרוטוקול הסטנדרטי המתואר במחקר זה מתאים היטב לרוב המטופלים, יש אנשים שקשה יותר למדוד אותם; קשה אך אפשרי למצוא עמדות נכונות, אך כמעט בלתי אפשרי למצוא עמדה יציבה. במקרה זה, המפעיל יכול לבחור להקליט סדרות ארוכות יותר, עד 200 רכישות. הרכישות הטובות ביותר נקבעות מאוחר יותר במצב לא מקוון באמצעות פרמטרי איכות. סינון זה אמור להיות מיושם בזמן אמת בעתיד. בפועל, המפעיל רושם יותר סדרות ו/או רכישות מאשר 4 סדרות של 10 רכישות של פרוטוקול המצב האידיאלי. עם זאת, זמן המדידה הרגיל נשאר כ-5 דקות עבור אתר אחד, האמה או הרגל. אם לאחר מספר דקות ה- HMI אינו מזהה מיקום נכון, המדידה נעצרת ונחשבת לכישלון. עם המכשיר והפרוטוקול הנוכחיים, שיעור הכשל נמצא נמוך מ-5%²⁵.

המכשיר הנוכחי מתמודד עם מגבלות שונות:
(ט)גודל ומשקל: מכשיר ה-BDAT הנוכחי נייד: הוא מתאים למזוודות סטנדרטיות ומשקלו כ-25 ק"ג. עם זאת, משקל זה גדול ביחס למכשירים האולטראסונים החדשים ביותר. ניתן לשקול עיצוב אלקטרוני חדש, כאשר הגשושית ועיבוד האותות יישארו זהים. עם זאת, ניתן להזיז את המכשיר הנוכחי, במיוחד עבור חולים במיטה או בבית עם ניידות מוגבלת.

(ב)מהירות רכישה: קצב הפריימים הנוכחי הוא כ-2-4 הרץ, כלומר חקר המדידה איטי בהשוואה לרכישה בזמן אמת בפועל, כלומר גבוה מ-25 הרץ. ניתן לשפר זאת בעתיד, תוך התחשבות במחשבים מהירים יותר, ניתוח נתונים מהיר יותר והעברה בין האלקטרוניקה למחשב. עלייה במהירות הרכישה תשפר את הידידותיות למשתמש של המדידה, במיוחד את החיפוש אחר מיקום נכון של הגשושית.

(ג)עובי רקמות רכות: הגישה הנוכחית מוגבלת על ידי שכבת רקמה רכה גדולה, בדרך כלל עדיפה על 10 מ"מ. במקרה זה, האות הראשון שמגיע מקושר לנתיב הרקמות הרכות ולא לעצם קליפת המוח. לפיכך, לא ניתן להשתמש ב-vFAS ובזווית הדו-כיוונית הקשורה אליו. כמו כן, קשה מאוד למדוד vA0 עבור שכבות גדולות של רקמות רכות. ללא שתי מהירויות אלו, לא ניתן לבצע את הבעיה ההפוכה. בעתיד ניתן יהיה ליישם שיטות אחרות לתיקון דו-כיווני באמצעות טכניקות הדמיה למשל. חולים עם שכבות גדולות של רקמות רכות קשורים בדרך כלל להשמנת יתר ומדד מסת גוף (BMI) גדול ^{מ-30 ק"ג-מ"ר}.

(ד)סדירות מוליך גל: גישת הבעיה ההפוכה מניחה מוליך גל רגיל עם מסלולי התפשטות מרובים. עבור חולים אוסטאופורוטיים, הממשק הפנימי בקליפת המוח יכול להיות לא סדיר ולכן מרמז על תמונות ספקטרום גלים מונחות גרועות, במיוחד בחלק התחתון. חולים אלה קשורים בדרך כלל לעמימות גבוהה בתמיסה. אם הרקמה הרכה או המיקום הלקוי אינם יכולים להיחשב כמקור לתמונת ספקטרום גרועה, ואם ערך הפרמטר lowk נמוך, מוליך הגל כביכול לא סדיר, ונחשב פתרון העובי הנמוך ביותר. ניתן^{להשתמש גם} בגישות המבוססות על למידת מכונה, שאינה זקוקה למודלים פיזיים.

כפי שנדון בהקדמה, תקן הזהב הנוכחי לאיתור חולים בסיכון לשבר שברירי הוא DXA, שמתמודד עם כמה מגבלות: גודלו הגדול, זמינותו הירודה באזורים מסוימים, עלותו הגבוהה יחסית ויעילותו המתונה יחסית. ניתן להקל על המגבלות הראשונות באמצעות מכשירים קוליים, הידועים בניידות ובעלויות האטרקטיביות שלהם. עם זאת, היכולת לזהות ביעילות חולים בסיכון צריכה להיות לפחות שווה ערך ל-DXA. במציאות, לפעמים הוא צפוי להיות גבוה יותר מ-DXA כדי להצדיק את ההתאמה של רוב ההפניות (החלטות רפואיות, טיפול, עלויות, חדרים וכו') המקושרות לתקן הזהב. זו הסיבה שחלק מהמכשירים האולטראסונים מציעים תחליפי aBMD 10,11,42. עם זאת, חיסרון אחד של פרמטרים קליניים, כגון aBMD וגם vFAS, הוא שילוב של תכונות שונות של עצם קליפת המוח. לכן נקודות מבט משלימות מוצעות על ידי מכשירים קוליים אחרים, כולל BDAT, המציעים פרמטרים שניתן לפרש ביתר קלות על ידי הרופא והמטופל, כגון נקבוביות קליפת המוח, עובי או התפלגות גודל נקבוביות⁹. פרמטרים אלה משקפים תכונות גיאומטריות וחומריות: ניתן להעריך את העצם בקליפת המוח במונחים של וריאציות בלתי תלויות בכמות או באיכות. נקודת מבט זו יכולה להיות מועילה מאוד בחקירת גורמים אפשריים שונים לשבריריות העצם. לדוגמה, שברים שבריריים של הירך בתוך או מחוץ לקפסולה, כלומר אתרי שבר בצוואר הירך או בטרוכנטר, אמורים להיות בעלי מקורות רפואיים שונים⁴³. כמו כן, ניתן לעקוב אחר תרופות שונות המכוונות להשפעות שונות על עצם קליפת המוח, כמו גם מבחינת כמות או איכות³.

שימו לב שהדיוק המתקבל עם BDAT לעובי קליפת המוח (0.1 מ"מ) טוב יותר משיטות אולטרסאונד אחרות, בדרך כלל מעל 0.25 מ"מ⁴⁴. הבדל זה נובע בחלקו מהעובדה שבעיית ה-BDAT ההפוכה לוקחת בחשבון שינויים גיאומטריים וחומריים משולבים. כמה גישות אחרות, כמו בהד דופק, שוקלות תכונות ייחודיות של חומר עצם עבור כל החולים^10,44. ערך דיוק זה, כ-0.1 מ"מ (CV כ-3%), הוא אכן חיוני להבחנה עדינה בין מטופלים מכיוון שטווח העובי הוא פחות מ-2 מ"מ. הדיוק בנקבוביות קליפת המוח (1%, CV כ-14%) עדיין לא טוב כמו בעובי. עם זאת, שיפורים משמעותיים כבר נצפו ביחס למחקר השחזור הקודם²². ניתן לצפות כי שיפורים דומים יושגו בעתיד הקרוב הודות לשיפורים עתידיים ב-HMI, במיוחד במונחים של קצב פריימים קרוב יותר לזמן אמת.

ניתן להשתמש ב-BDAT בקנה מידה גדול לסינון אוכלוסייה באזורים שבהם DXA אינו זמין באופן נרחב. יתר על כן, התוצאות הקליניות האחרונות הראו את הפוטנציאל שה-BDAT יכול להיות יעיל אפילו יותר מ-DXA. עם זאת, יש לאשר תוצאות אלה על ידי הכללת חולים נוספים. האתגר הבא צריך להיות מחקרים רב-מרכזיים ו/או מחקרי אורך^11,12. עם זאת, מכשיר ה-BDAT הוא עדיין אב טיפוס שניתן לפגוע בו לשיתוף פעולה מדעי מכיוון שהוא כבר נעשה בגרמניה²³ ובבריטניה²⁴. יש צורך במאמצים לקראת תיעוש הדור הבא של מכשירי BDAT, שבוודאי יהיה מהיר ונייד יותר.

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
Computer	Notebook HP	mod Zbook (16 Go RAM, Inrel Core i7)	to receive the sampled signals and applying the signal processing steps. Results are displayed in quasi real time (up to 4 per second) through a dedicated Human Machine Interface (HMI, BleuSolid, Pomponne, France) allowing the measurement guidance;
Electric insulation transformer	REOMED, Solingen, Germany	IEC / EN 60601-1	to protect the device, the patient and other devices from any electric hazard
Electronic module	Althaïs, Tours, France	in-house	send excitation signals (half a period of negative voltage of 170 V) and discretize received signals (1024 time points per receiver at 20 MHz sampling frequency and 12 bit dynamic) before sending them to the computer. Delays and amplification can be adapted using linear laws in order to optimize data sampling within the accessible ranges.
Human Machine Interface	BleuSolid, Pomponne, France	N/A	HMI
Pedal switch	Scythe, Germany	USB Foot Switch 2	to start an acquisition series
Ruler	Westcott, USA	10417	to locate the measurement site
Ultrasonic probe radius	Vermon, Tours, France	in-house	1 MHz central frequency, 24 receivers with 0.8 mm pitch and two blocks of 5 transmitters with 1 mm pitch.
Ultrasonic probe tibia	Vermon, Tours, France	in-house	0.5 MHz central frequency, 24 receivers with 1.2 mm pitch and two block of 5 transmitters with 1.5 mm pitch
Ultrasonic probes			designed according to the bidirectional geometry: a single receiver array surrounded by two transmitter arrays. The three arrays are aligned, mechanically and electrically isolated in order to minimize coupling signals.   The probes are adapted to two different sites, one third distal radius and mid tibia.