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人因工程ERGONOMICS

EchoS下一代骨质疏松诊断工具

技术
EchoS是一款革命性骨质疏松超声诊断设备,利用回声扫描获取的所有“原始”高频信号光谱特性,通过对比病理或正常条件下的相应光谱模型,来探测骨骼内部结构所处状态。该方式原生集成US影像,因此从另一个侧面来说,用于所测骨骼的诊断性计算的兴趣区域(ROIs)会自动利用形态学细节和RF光谱特性进行识别,另一方面,每帧图片同步进行获取的多组高频扫描线能够为后续的光谱处理和诊断结果最终输出提供详实可靠的静态基准。

医学报告
EchoS会提供两项参数:骨质疏松评分 O.S.,该评分与BMD测量值(单位为g/cm2)和脆性评分F.S.相关,可以为用户预估骨质脆性和骨折风险。EchoS医学报告囊括了骨质疏松诊断方面所有常用参数:BMD(g/cm2)、T-Score、Z-Score。此外,F.S.会对骨骼内部微小结构的质量进行评测并且通过集成的FRAX®软件还会对10年期的骨质疏松性骨折风险进行计算。

数据库
数据库包含了年龄范围从30岁到90岁的7200名白人病例,按照5-y区间进行分组,并且基于BMI数值划分成三个子集。这些病人都进行了如下诊断检测:腰椎或股骨近端DXA扫描,TBS计算适用性,EchoS系统回声扫描以及FRAX®调查问卷。数据用于对以下骨质条件下相应组别的光谱模型进行计算:“骨质疏松/健康”和“脆弱/坚固”。从O.S.计算得到的BMD数值与DXA测量结果进行了对比,F.S.数值与FRAX®预测的10年期骨质疏松性骨折发生可能性进行了对比。

检测流程(2分钟)
  • 轴向位置选择
  • 目标骨骼可视化
  • 软件辅助的US获取
  • 骨界面自动检测
  • ROIs自动计算
  • 信号和光谱自动分析
  • 诊断结果输出
  • 医学报告
算法
所用技术完全自动化,以便减少对于操作人员经验的依赖。采用的算法会依据采集的回声影像自动识别目标骨骼界面,排除采集的“噪声”,保证诊断性评估仅基于US数据库实施,达到特别的质量标准。