A non-invasive approach to assess osteoarthritic knees from varus-valgus alignment

Abstract

Osteoarthritis is one of the most common joint disease worldwide, affecting hundreds of millions of people. Predisposing factors for osteoarthritis include age, obesity, joint injuries and genetics. The identification of early osteoarthritis signs enables the development of targeted treatments, which will greatly simplify the current diagnostic process.

In this thesis two methods for assessing varus-valgus malaligned knees were developed as part of a bigger project. The aim was to find out whether video imaging and/or inertial sensors can be used to estimate the malalignment, and further draw conclusions about the current state of the knee. Two systems for data collection were developed, video based and sensor based. The obtained data was compared to results from medical ultrasound imaging, and comparisons were made between the two systems. The impact of different examination protocols that may affect knee alignment were assessed. Knee malalignment was proven as a factor worth assessing when discriminating osteoarthritic knees, even with only video cameras. Appending the system with sensors cuts down processing time and gives more reliable results.

Nivelrikko on yksi maailman yleisimmistä nivelsairauksista, josta kärsivät sadat miljoonat ihmiset. Nivelrikolle altistavia tekijöitä ovat mm. ikä, ylipaino, nivelvammat sekä perintötekijät. Erityisesti nivelrikon varhaisvaiheiden tunnistamiseen ja tulkintaan panostaminen mahdollistaa kohdennettujen hoitojen kehittämisen, mikä edelleen yksinkertaistaa huomattavasti tämänhetkistä monimutkaista diagnosointiprosessia.

Tässä diplomityössä on kehitetty osana isompaa projektia kaksi metodia, joilla voidaan tutkia noninvasiivisesti polven varus-valgus virheasentoa (horisontaalinen poikkeama koronaalisesti). Tavoitteena oli selvittää, voidaanko videokamerakuvantamista ja/tai nopeus- sekä kiihtyvyysantureita käyttäen tulkita polven virheasentoa niin selkeästi, että siitä voitaisiin tehdä päätelmiä polven tämänhetkisestä terveydentilasta. Tiedonkeruuta varten kehitettiin kaksi järjestelmää, toinen pohjautuen videokuvantamiseen ja toinen sensoreihin. Vertailukohteena mitatuille tuloksille käytettiin polven ultraäänikuvantamisen avulla saatua tietoa. Tutkimustilanteessa testattiin eri menetelmien käytön vaikutusta polven virheasentoon. Polvikulman arviointi todistettiin tutkimisen arvoiseksi nivelrikkotapauksia epäiltäessä. Jo videokuvantamisesta saadaan luotettavia tuloksia, ja sensoreita käytettäessä datan käsittelyaika pienenee sekä tulosten luotettavuus kasvaa.