超音波バックスキャッタ技術の腱の定量的特性評価への応用

学術的背景

腱病（tendinopathy）は、一般的な筋骨格系疾患であり、腱の微細構造、組成、および細胞組織が変化し、痛みや機能低下を引き起こす特徴があります。腱病は通常、過使用によって引き起こされ、血管増生、炎症、コラーゲン繊維の乱れなど、さまざまな病理的変化を伴う可能性があります。腱病の早期診断は非常に重要ですが、現在の診断方法は主に医師の経験に依存しており、定量的で客観的な評価手段が欠けています。超音波画像技術はすでに腱病の診断に応用されていますが、これも医師の主観的な判断に依存しており、定量データを提供することはできません。したがって、腱病の早期診断と治療において、非侵襲的で定量的な診断方法の開発が重要です。

超音波バックスキャッタ技術（ultrasound backscatter technique）は、超音波信号解析に基づく定量的方法であり、骨や心筋などの組織特性評価に広く応用されています。研究によると、超音波バックスキャッタパラメータは組織の微細構造の変化に対して非常に敏感であり、腱病の評価において潜在的な応用価値を持っています。しかし、現在までのところ、超音波バックスキャッタパラメータと腱の健康状態との関係に関する研究は少なく、標準的な測定方法も不足しています。本研究の目的は、超音波バックスキャッタ技術が腱の定量的特性評価においてどれほど実現可能かを探ること、そしてその弾性および力学的特性との相関を分析することです。

論文の出典

本論文は、復旦大学情報科学技術学院生物医学工学科のQian Zheng、Min He、Ying Li、および上海交通大学医学部付属仁済医院超音波科のMengyao Liu、Lixin Jiangらの研究者たちによって共同で執筆されました。論文の第一著者はQian Zheng、通信著者はDean Ta（復旦大学附属華山医院リハビリテーション医学科所属）です。論文は2025年に『IEEE Transactions on Biomedical Engineering』誌に「Quantitative Ultrasonic Backscatter Evaluation of Elastic and Mechanical Property in a Rabbit Tendinopathy Healing Model」というタイトルで掲載されました。

研究の流れ

1. 実験設計と動物モデル

研究では66匹のニュージーランドホワイトラビットを使用し、無作為に3つのグループに分けました：正常対照群（NC群、n=6）、モデル対照群（MC群、n=30）、低強度パルス超音波治療群（LT群、n=30）。MC群とLT群にはプロスタグランジンE2（PGE2）を注射して腱病モデルを誘導し、NC群には同量のPBS溶液を注入しました。LT群はモデル作成後に低強度パルス超音波（LIPUS）治療を受け、MC群は偽超音波治療を受け、NC群は何も治療を受けませんでした。実験は5つの時間点（1日目、4日目、7日目、14日目、28日目）で評価され、各時間点ごとに各グループ6匹の動物を使用しました。

2. 超音波せん断波エラストグラフィー（SWE）測定

Aixplorer超音波システムを使用してせん断波エラストグラフィーを行い、ウサギのアキレス腱のせん断弾性率（shear modulus）とせん断波速度（shear wave velocity）を測定しました。2Dグレースケールイメージングで腱の構造を評価し、エラストグラフィーモードで定量的パラメータを抽出しました。正確さを確保するため、複数回測定を行い、平均値を後続の分析に使用しました。

3. 力学的特性テスト

腱サンプルを体外で力学試験し、最大負荷（max load）、剛性（stiffness）、最大応力（max stress）、引張弾性率（tensile modulus）を測定しました。Instron 5965電子万能材料試験機を使用して引っ張り試験を行い、荷重-変位曲線を記録し、関連パラメータを計算しました。

4. 超音波バックスキャッタ測定

自作の超音波診断装置を使用してバックスキャッタ信号を収集しました（周波数3.5 MHz）。信号は体外および体内の両方で取得され、アキレス腱の信号関心領域（signal of interest, SOI）を抽出しました。信号処理にはヒルベルト変換と移動平均フィルタリングを使用し、反射波のピークを動的に特定しSOIを抽出しました。

5. バックスキャッタパラメータの計算

4つのバックスキャッタパラメータを計算しました：平均積分バックスキャッタ（average integrated backscatter, AIB）、スペクトル重心シフト（spectral centroid shift, SCS）、表見バックスキャッタ周波数勾配（frequency slope of apparent backscatter, FSAB）、ゼロ周波数切片（frequency intercept of apparent backscatter, FIAB）。これらのパラメータは、腱の微細構造変化とその弾性・力学的特性との相関を反映します。

主要な結果

1. 弾性と力学的パラメータの相関性

研究の結果、せん断弾性率は力学的パラメータ（最大負荷、剛性、最大応力、引張弾性率）と正の相関があり、特にせん断弾性率と引張弾性率の相関が最も強かった（r = 0.61、p < 0.0001）。これは、超音波弾性パラメータが腱の力学的特性を効果的に表していることを示しています。

2. 体外バックスキャッタ信号の評価

バックスキャッタパラメータ（AIB、SCS、FSAB）はせん断弾性率と有意に負の相関があり、特にAIBの相関が最も強かった（r = -0.72、p < 0.0001）。これは、これらのパラメータが腱の微細構造変化を敏感に反映できることを示しており、特に腱の損傷および修復過程で顕著です。

3. 体内バックスキャッタ信号の評価

体内実験の結果は体外実験と一致しており、AIB、SCS、およびFSABはせん断弾性率と有意に負の相関がありました。特に注目すべきは、AIBが体内実験においてより高い安定性を示し、腱の弾性および力学的特性を同時に表すことができたことです。

結論

本研究は、超音波バックスキャッタ技術が腱の定量的特性評価において実現可能であることを確認しました。AIB、SCS、FSABなどのパラメータは、腱の微細構造変化とその弾性・力学的特性との関連を効果的に反映できます。特にAIBは体内実験において安定した評価能力を示し、腱病の非侵襲的診断に新たな視点を提供しました。

研究のハイライト

1. 革新的な方法：本研究は初めて超音波バックスキャッタ技術を腱の定量的特性評価に応用し、多層組織モデルに基づいたSOI抽出方法を提案しました。
2. 多パラメータ解析：AIB、SCS、FSAB、FIABなど複数のバックスキャッタパラメータを総合的に解析し、腱の微細構造とその弾性・力学的特性との関連を包括的に評価しました。
3. 臨床応用価値：研究結果は腱病の早期診断と治療における定量的で客観的な評価手段を提供し、重要な臨床応用価値を持っています。

その他の貴重な情報

本研究の限界点は、腱診断におけるゴールドスタンダードがないことであり、今後の研究では異なる超音波周波数がバックスキャッタ信号に与える影響をさらに探求し、SOI抽出技術を最適化して精度を向上させることが期待されます。また、研究結果は超音波バックスキャッタに基づく腱診断装置のさらなる開発に理論的基盤を提供しました。

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本研究の詳細な紹介を通じて、超音波バックスキャッタ技術が腱の定量的特性評価において持つ大きな可能性を明確に理解できます。この技術は腱病の診断に新しいツールを提供するだけでなく、将来の臨床応用にも堅固な基盤を築いています。