腱板腱の超音波画像の周波数解析

腱は階層的な線維組織です。 超音波画像のスペックル信号には、腱の長軸に沿って配置された平行な縞模様があり、腱内のコラーゲン線維束の配置を反映しています。 腱の微細構造は、超音波画像のスペックルパターンを分析することで定量化できます。 研究チームは、高速フーリエ変換を使用して腱の超音波画像を二次元空間周波数スペクトルに変換し、線形判別分析を使用して複数の空間周波数パラメータを計算しました。 その結果、アキレス腱障害を識別するのに最も正確なパラメータが 5 つあることが示されました。 腱に負荷がかかっているかどうか、および腱障害性腱があるかどうかのスペクトル周波数パラメーターには大きな違いがあります。 肩痛患者を対象とした空間周波数解析を用いた過去の研究では、無症候性対照群と肩痛患者の間に有意差がないことが判明しました。 腱板腱損傷の危険因子は、高齢、利き手、頭上での繰り返しの活動に関連しています。 そこで本研究では、さまざまな年齢の参加者を募集し、両側肩の超音波画像の空間周波数解析の結果を調査します。 この研究の目的は、これらの要因が腱板腱の微細構造に影響を与える可能性があるかどうかを知り、明らかな腱の変性や損傷のない腱板の空間周波数解析パラメータの参照基準を確立することです。 さらに、異なる超音波装置を使用して、複数の装置によるスペクトル解析パラメータの違いを比較することを目的としています。 この研究は、腱超音波画像における空間周波数解析の臨床応用への参考となる可能性がある。