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声触诊组织量化技术评价中老年肩峰下撞击综合征患者冈上肌腱的弹性特征

2020-03-09陈伟文熊燃周美君何燕妮刘红梅

中国医学影像学杂志 2020年2期
关键词:冈上肩峰浅层

陈伟文,熊燃,周美君,何燕妮,刘红梅*

1.广东省第二人民医院超声医学科,广东广州 510317;2.珠海市人民医院超声医学科,广东珠海 519000;*通讯作者 刘红梅 hongmeiliu@163.com

肩峰下撞击综合征(subacromial impingement syndrome,SIS)是造成肩痛的重要原因,常反复出现,形成一种慢性疼痛。受损后肌腱产生一系列组织病理学变化后,可能会导致机械性能降低,对患者具有潜在的破坏性后果。因此,体外或术前定量评价肌腱质量具有重要意义[1]。临床测量冈上肌腱的机械性能主要通过拉伸试验实现,但无法定量获取信息。常规二维超声形态学检查可提供关于冈上肌腱形态学的特征信息,但无法直接捕获肌腱的机械性能。

本研究应用声触诊组织量化(virtual touch tissue imaging quantification,VTIQ)技术评价SIS患者冈上肌腱弹性,并将冈上肌腱划分为不同区域进行剪切波速度(shear wave velocity,SWV)测量,联合常规超声评价SIS患者冈上肌腱的形态学及弹性变化。

1 资料与方法

1.1 研究对象 纳入2017年1—7月就诊于广东省第二人民医院的41例SIS患者共41个肩关节,其中男18例,女23例,优势肩关节24例(58.5%);患者年龄45~76岁,平均(58.41±9.70)岁;平均发病时间(4.75±3.20)个月。通过招募志愿者,对照组纳入性别及年龄匹配的41例双侧肩关节正常者,分为40~59岁组(男10例、女8例)和≥60岁(男8例、女15例),选取正常组人群优势手与非优势手测量值的平均值作为对照组。所有研究对象进行超声检查前均签署知情同意书。

SIS组患者纳入标准:①患肢外展或上抬受限;②超声、X线、MRI 至少1 项检查结果提示SIS 阳性;③所有阳性组患肢均经超声检查证实SIS 阳性。排除标准:①冈上肌腱部分及全层撕裂;②钙化性冈上肌腱炎;③肩关节手术史;④患有糖尿病、风湿免疫疾病;⑤妊娠;⑥近3个月使用激素治疗。

X线诊断标准:当肩关节冈上肌出口位X线片显示肩峰下、肱骨大结节部位骨赘或骨性突起等征象时提示SIS[2];MRI 诊断标准:当冈上肌腱肿胀,内出现T2WI 高信号或混杂信号,如肌腱水肿、增厚,肩峰下滑囊积液,肩峰下-三角肌滑囊不同程度积液、增厚,呈长T1、长T2 信号提示SIS;超声诊断标准:根据欧洲放射学-肩关节超声指南,行肩峰下撞击试验,动态评估肩峰下撞击状态,当手臂内旋、上抬时可见冈上肌腱和肩峰下滑囊进入喙肩峰弓,若无法进入喙肩峰弓则提示SIS[3]。

体格检查中Neer 撞击征、疼痛弧试验、Hawkins-Kennedy 征至少1 项提示SIS 阳性。

1.2 仪器与方法 应用Siemens Helx S2000型彩色多普勒超声诊断仪,内置VTIQ 成像软件。常规二维超声检查使用线阵18L6 探头(12 MHz),VTIQ 模式使用线阵9L4 探头(8 MHz)。SWV值范围设定为0.5~10 m/s,测量取样框为1 mm×1 mm。

1.3 图像采集方法

1.3.1 检查体位 受检者坐位背向检查者,身体自然直立,采用改良Crass 体位,探头轻放于受检者肩部,清晰显示肌腱内纤维结构。

1.3.2 二维超声测量方法 所有受检者均先进行肩关节常规超声检查。探头平行于冈上肌腱的长轴,声束尽量垂直于肌腱,排除肌腱各向异性伪像,在长轴切面上测量冈上肌腱最大厚度,测量3次取平均值,然后在长轴切面上测量肩峰下滑囊厚度(包括滑囊前后壁及积液暗区)[1](图1)。

图1 女,39岁,正常肩峰下滑囊厚度及冈上肌腱厚度测量。肩峰下滑囊厚度约为2.4 mm(A);冈上肌腱厚度为4.0 mm(B)

1.3.3 弹性超声测量方法 进入VTIQ 模式,待质量模式达到合格(均匀绿色)则进入速度模式,在长轴切面上分别测量冈上肌腱距肱骨大结节附着点1.0 cm(远端)、1.5 cm(近端)处肌腱浅层、深层SWV,重复测量3次取平均值。弹性成像图中红色代表组织硬,黄色与绿色代表组织硬度中等。本研究将近端浅层及远端浅层划分为浅层,近端深层及远端深层划分为深层(图2)。检查及测量过程由经过培训的同一名主治医师采用相同手法完成。

图2 女,27岁,冈上肌腱浅层及深层SWV的分区。A为近端浅层;B为远端浅层;C为近端深层;D为远端深层;A与B 划分为浅层(蓝色),C与D 划分为深层(黄色)

1.4 统计学方法 采用SPSS 20.0软件,计量资料以表示,组间比较采用独立样本t检验;冈上肌 腱浅层及深层间比较采用配对t检验。P<0.05表示 差异有统计学意义。

2 结果

2.1 肩峰下滑囊及肌腱厚度比较 40~59岁组中,SIS组肩峰下滑囊厚度大于对照组,差异有统计学意义(P=0.016);冈上肌腱厚度差异无统计学意义(P=0.668)。≥60岁组中,SIS组肩峰下滑囊及冈上肌腱厚度均大于对照组,差异有统计学意义(P=0.002、P=0.016)。见表1。

2.2 冈上肌腱SWV比较 40~59岁组中,对照组冈上肌腱浅层及深层SWV均大于SIS组,差异均有统计学意义(P=0.020、P=0.007)。≥60岁组中,SIS组、对照组冈上肌腱浅层及深层SWV组间差异均无统计学意义(P=0.513、P=0.926),见表2。

2.3 冈上肌腱浅层与深层SWV比较 不同年龄组中,SIS组及对照组冈上肌腱浅层SWV均低于深层SWV,差异均有统计学意义(P<0.05),见表2。

表1 SIS组与对照组肩峰下滑囊厚度及冈上肌腱厚度比较(mm)

表2 SIS组与对照组冈上肌腱浅层及深层SWV比较(m/s)

3 讨论

超声弹性成像在获取肌腱机械性能的研究已被证实可行[4-5]。Hatta 等[6]使用动物模型阐明弹性成像测量的肌腱张力率与普通机器测量肌腱的机械性能间呈正相关(r=0.73)。Kocyigit 等[7]使用应变超声弹性成像评价SIS患者冈上肌腱弹性,结果显示患侧肌腱出现软化;但该研究应用肌腱/三角肌弹性应变比作为弹性参数,缺乏更客观、定量的弹性参数。而VTIQ 技术通过剪切波在组织内部横向传播,通过机器捕获并计算SWV,间接评价组织硬度。该技术在肌肉骨骼的应用中具有较好的可行性[8]。

SIS是肩部疼痛最常见的原因之一,占所有肩关节疼痛病因的44%~65%[9]。≥60岁的SIS患者肩峰下滑囊厚度及冈上肌腱厚度均高于对照组;而在40~59岁组中,仅肩峰下滑囊厚度高于对照组。故对于45~59岁人群,SIS患者患侧冈上肌腱在二维超声中主要表现为肩峰下滑囊增厚;而在≥60岁人群中可同时伴有肩峰下滑囊及肌腱增厚。这一时期冈上肌腱增厚可能是肌腱退行性变及肌腱炎性改变的共同结果。在常规二维超声形态学评估中,肩峰下滑囊及肌腱增厚作为形态学改变,在随访病情形态学变化的评价中具有一定的参考价值。

肌腱主要由紧密的胶原纤维构成,水分含量低。肌腱将肌肉的收缩力传递至骨骼上,能够承受较大的张力,故具有较强的拉伸强度。冈上肌腱在长期挤压与撞击下易造成肌腱损伤、出血、水肿等异常病理变化。Reilly 等[10]研究发现,正常肌腱主要由Ⅰ型胶原蛋白组成,占肌腱总胶原蛋白的95%;而损伤及退化的肌腱中Ⅲ型胶原蛋白的比例显著增加,且退行性变肌腱中整体的胶原蛋白浓度明显降低。而当肌腱出现炎症或撕裂时,除胶原蛋白的类型及浓度改变外,还出现黏液样变性、淀粉样蛋白沉积、血管增生及脂肪浸润[11]。这种非炎症性的肌腱损伤导致肌腱的抗张力减小,即肌腱软化。Kocyigit 等[7]使用应变超声弹性成像评价SIS患者冈上肌腱同样出现肌腱软化,这种弹性的变化与组织病理学变化具有相关性。

人类冈上肌腱与其他肌腱不同。由于复杂的邻近解剖和与盂肱关节大范围的运动,冈上肌腱承受多轴拉力、压缩构成的复杂应力环境,表现出复杂、不均匀的机械性能和纤维分布[12]。Reilly 等[10]研究发现,当冈上肌腱处于一定压力负荷的拉伸状态时,冈上肌腱关节侧和滑囊侧的张力差异导致这两层间的剪切效应产生,该效应首先导致肌腱内微小的撕裂,在反复的生理负荷下逐渐扩展到全层撕裂。为进一步验证冈上肌腱滑囊侧与关节侧的弹性差异,本研究分别测量浅层及深层SWV,结果显示,正常冈上肌腱或病理性肌腱浅层SWV均低于深层。同时,Inoue 等[13]研究发现,人体冈上肌腱的胶原纤维具有高度不均匀性,冈上肌腱滑囊侧主要由肌腱纤维束形成,而关节侧主要由肌腱、韧带和包膜组织组成的复杂组织。这种组织结构上的差异可能是造成浅层及深层弹性差异的原因。这种肌腱不同深度的弹性差异间接反映了肌腱机械性能的变化,也成为今后研究肩袖撕裂的力学基础。

在冈上肌腱的弹性图像采集中应注意:①因肌腱为线性结构,具有各向异性,因此为获取合格的肌腱弹性图像,不仅通过质量模式,还需尽可能地将所要观察的组织与声束垂直,尽量地减小与声束的角度[14]。②由于不同组织的硬度具有差异,故弹性图像应描绘出组织的轮廓,如冈上肌腱弹性图像与其二维声像图轮廓一致,为避免骨骼的影响,在设置取样框时应适当囊括周围覆盖的软组织及少量骨皮质,利用周围组织作对比,也是一种判断图像质量的方法。

本研究的局限性:①纳入阳性病例数较少;②SIS缺乏手术及组织病理学结果作为诊断“金标准”;③本研究中SIS患者大多为急性期就诊,炎症水肿最显著,可进一步随访患者病情恢复或加重做相关性分析。VTIQ 技术可敏感地检测SIS 疾病后冈上肌腱的软化程度,为临床提供了肌腱弹性的定量评估信息。结合常规超声形态学特征有助于临床筛选肩袖撕裂的风险人群,并用于疾病的术前评估。

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