Modern approaches and possibilities for assessing bone mineral density by quantitative computed tomography (literature review)

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The review provides the literature data on the basal issues of bone remodeling and the applied use of medical imaging techniques for the prevention of clinically significant consequences of osteoporosis. The article discusses the role and prospects of using the method of quantitative computed tomography and its modifications for the diagnosis of osteoporosis and osteopenic syndrome. It considers the advantages of quantitative computed tomography over widely used medical techniques for assessing bone mineral density (mono- and dual-energy X-ray absorptiometry, mono- and dual-energy isotope absorptiometry).

About the authors

Aleksandr A. Melnikov

Central Clinical Hospital

канд. мед. наук, врач-рентгенолог Moscow, Russia

Viktor V. Diachenko

Central Clinical Hospital

зав. отд-нием, врач-рентгенолог Moscow, Russia

Igor V. Shubin

Central Clinical Hospital

канд. мед. наук, зам. глав. врача Moscow, Russia

Aleksei E. Nikitin

Central Clinical Hospital

д-р мед. наук, проф., глав. врач Moscow, Russia

Aleksei V. Sozykin

Central Clinical Hospital

д-р мед. наук, зав. отд-нием рентгенохирургических методов диагностики и лечения Moscow, Russia

Evgenii E. Averin

Central Clinical Hospital

Email: averin76@bk.ru
д-р мед. наук Moscow, Russia

References

  1. Герштейн Е.С., Тимофеев Ю.С., Зуев А.А., Кушлинский Н.Е. Лиганд-рецепторная система RANK/RANKL/OPG и ее роль при первичных новообразованиях костей (анализ литературы и собственные результаты). Успехи молекулярной онкологии. 2015;2(3):51-9
  2. Добровольская О.В. Осложненный остеопороз: минеральная плотность костной ткани различных отделов скелета, качество жизни, приверженность терапии и затраты на лечение. Автореф. дис.. канд. мед. наук. М., 2016
  3. Дьячкова Г.В., Реутов А.И., Эйдлина Е.М. Возможности и преимущества количественной компьютерной томографии в выявлении остеопороза позвоночника. Радиология - практика. 2006;4:32-6
  4. Евстигнеева Л.П., Солодовников А.Г., Ершова О.Б., и др. Остеопороз. Диагностика, профилактика и лечение. Клинические рекомендации. 2-е изд., перераб. и доп. М., 2010
  5. Корж Н.А., Яковенчук Н.Н., Дедух Н.В. Остеопороз и остеоартроз: патогенетически взаимосвязанные заболевания? (обзор литературы). Ортопедия, травматология и протезирование. 2013;593(4):102-10
  6. Смолев Д.М. Особенности денситометрической диагностики остеопороза у пациентов пожилого возраста. Автореф. дис.. канд. мед. наук. М., 2005
  7. Шармазанова Е.П., Мягков С.А., Еремеева Н.Д., и др. Магнитно-резонансно томографическая семиотика острых остеопоротических компрессионных переломов позвоночника. Ортопедия, травматология, протезирование. 2012;4:62-9
  8. Adler R, El-Hajj FG, Bauer D, et al. Managing Osteoporosis in Patients on Long-Term Bisphosphonate Treatment: Report of a Task Force of the American Society for Bone and Mineral Research. J Bone Miner Res. 2016;31(1):16-35. doi: 10.1002/jbmr.2708
  9. Bansal SC, Khandelwal N, Rai DV. Comparison between the QCT and the DEXA scanners in the evaluation of BMD in the lumbar spine. J Clin Diagnost Res. 2011;5(4):694-9.
  10. Barbosa AP, Mascarenhas MR. Iatrogenic osteoporosis. IntJ Endocrinol. 2016;11(8.72):61-6.
  11. Bauer JS, Virmani S, Mueller DK. Quantitative CT to assess BMD as a diagnostic tool for osteoporosis and related fractures. Medica Mundi. 2010;54(2):31-7.
  12. Bonnick SL, Lewis LA. Bone densitometry for technologists. New Jersey: Humana press Totowa, 2006.
  13. Cameron JR, Sorenson J. Measurement of bone mineral in vivo: an improved method. Science. 1963;142:230-2.
  14. Camacho PM, Petak SM, Binkley N, Clarke B. American association of clinical endocrinologists and American college of endocrinology clinical practice guidelines for the diagnosis and treatment of postmenopausal osteoporosis - 2016. Endocrine Pract. 2016;22(Suppl. 4):1-42.
  15. Cann CE, Genant HK. Precise measurement of vertebral mineral content using computed tomography. J Comput Assist Tomogr. 1980:4:493-500.
  16. Cushing H. The basophil adenomas of the pituitary body and their clinical manifestations (pituitary basophilism). Bull Johns Hopkins Hosp. 1932;50:137-95.
  17. Dall’Ara E, Luisier B, Schmidt R, et al. A nonlinear QCT-based finite element model validation study for the human femur tested in two configurations in vitro. Bone. 2013;52(1):27-38.
  18. Lesnyak O, Ershova O, Gladkova E, Belova K. Epidemiology of fracture in the Russian Federation and the development of a FRAX model. Arch Osteoporos. 2012;7(1-2):67-73. doi: 10.1007/s11657-012-0082-3
  19. Genant HK, Wu CY, van Kuijk C, Nevitt MC. Vertebral fracture assessment using a semiquantitative technique. J Bone Min Res. 1993;8:1137-48.
  20. Giambini H, Dragomir-Daescu D, Huddleston PM, et al. The Effect of Quantitative Computed Tomography Acquisition Protocols on Bone Mineral Density Estimation. Biomech Eng. 2015;137(11):114502.
  21. Gurlek A, Bayraktar MA, Auriyrek M. Inappropriate reference range for peak bone mineral density in DEXA: Implications for the interpretation of T-score. Osteoporos Int. 2000;11:809-13.
  22. Guglielmi G, Grimston SK, Fischer KC, Pacifici R. Osteoporosis: diagnosis with lateral and posteroanterior dual x-ray absorptiometry compared with quantitative CT. Radiology. 1994;192:845-50.
  23. Hangartner TN. Influence of fat on bone measurements with dual-energy absorptiometry. Bone Miner. 1990;9:71-8.
  24. Jabbar S, Drury J, Nordham JN, et al. Osteoprotegerin, RANKL and bone turnoval in postmenopausal osteoporosis. J Clin Pathol. 2011;64(4):354-7.
  25. Kang Y, Engelke K, Fuchs C, Kalender WA. An anatomic coordinate system of the femoral neck for highly reproducible BMD measurements using 3D QCT. Comput Med imaging Graph. 2005;29:533-41.
  26. Kanis J, Melton L, Christiansen C, et al. The diagnosis of osteoporosis. J Bone Miner Res. 2009;9(8):1137-41.
  27. Kazawa N. T2WI MRI and MRI-MDCT correlations of the osteoporotic vertebral compressive fractures. Eur J Radiol. 2012;81(7):1630-6.
  28. Lesnyak OM, Benevolenskaya LI. Osteoporosis in Russian Federation: problems and perspectives. Rheumatol Sci Pract. 2010;4(1):14-8.
  29. Li N, Li XM, Xu L, et al. Comparison of QCT and DXA: Osteoporosis Detection Rates in Postmenopausal Women. Int J Endocrinol. 2013;8:895474.
  30. Marie PJ, Kassem M. Osteoblasts in osteoporosis: past, emerging, and future anabolic targets. Eur J Endocrinol. 2011;165(1):1-10.
  31. Martin P, Verhas M, Als C, et al. Influence of patient’s weight on dual-photon absorptiometry and dualenergy X ray absorptiometry measurements of bone mineral density. Osteoporosis Int. 1993;3:198-203.
  32. Maetani A, Itoh M, Nishihara K, et al. Experimental assessment of bone mineral density using quantitative computed tomography in holstein dairy cows. J Yet MedSci. 2016;78(7):1209-11.
  33. Meunier P, Aaron J, Edouard C, Vignon G. Osteoporosis and the replacement of cell populations of the marrow by adipose tissue. Clin Orth RelRes. 1971;80:147-54.
  34. Raggatt LJ, Partridge NC. Cellular and molecular mechanisms of bone remodeling. J Biol Chem. 2010;285(33):25103-8.
  35. Roos B. Dual photon absorptiometry in lumbar vertebrae: Theory and method. Acta Radiol Ther Phys. 1974;13:291.
  36. Saville PD. A quantitative approach to simple radiographic diagnosis of osteoporosis: its application to the osteoporosis of rheumatoid arthritis. Arthritis Rheum. 1967;10:416-22.
  37. Smith RW, Rizek J. Epidemiologic studies of osteoporosis in women of Puerto Rico and Southeastern Michigan with special reference to age, race, national origin and to related or associated findings. Clin Orthop. 1966;45:31-48.
  38. Singh M, Nagrath AR, Maini PS. Changes in trabecular pattern of the upper end of the femur as an index of osteoporosis. J Bone Joint Surg. 1970;52-A:457-67.
  39. Sugimoto T. Anti-RANKL monoclonal antibody denosumab (AMG 162). Clin Calcium. 2011;21(1):46-51.
  40. Yuh WTC, Zachar CK, Barlon TJ, et al. Vertebral comparession fractures: distruction between beniung and malignant causes with MR imaging. Radiol. 1989;172(1):215-18.1.
  41. Verstraete KL, Lang P. Bone and soft tissue tumors: the role of contrast agents for MR imaging. Eur J Radiol. 2000;34:229-46.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2021 Consilium Medicum

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