<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE root>
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">Kazan medical journal</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="en">Kazan medical journal</journal-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Казанский медицинский журнал</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn publication-format="print">0368-4814</issn><issn publication-format="electronic">2587-9359</issn><publisher><publisher-name xml:lang="en">Eco-Vector</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="publisher-id">7826</article-id><article-id pub-id-type="doi">10.17816/KMJ2018-157</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en"><subject>Clinical experiences</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru"><subject>Обмен клиническим опытом</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="article-type"><subject>Research Article</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title xml:lang="en">Development of a hyaline cartilage thickness map of a normal knee joint and in knee varus and valgus deformity</article-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Создание макета гиалинового хряща коленного сустава у пациентов в норме, при варусной и вальгусной деформации голени</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Ayrapetov</surname><given-names>G A</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Айрапетов</surname><given-names>Георгий Александрович</given-names></name></name-alternatives><email>airapetovGA@yandex.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Vorotnikov</surname><given-names>A A</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Воротников</surname><given-names>Александр Анатольевич</given-names></name></name-alternatives><email>airapetovGA@yandex.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Konovalov</surname><given-names>E A</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Коновалов</surname><given-names>Евгений Александрович</given-names></name></name-alternatives><email>airapetovGA@yandex.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff1"><aff><institution xml:lang="en">Stavropol State Medical University</institution></aff><aff><institution xml:lang="ru">Ставропольский государственный медицинский университет</institution></aff></aff-alternatives><pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2018-02-15" publication-format="electronic"><day>15</day><month>02</month><year>2018</year></pub-date><volume>99</volume><issue>1</issue><issue-title xml:lang="en">VOL 99, NO1 (2018)</issue-title><issue-title xml:lang="ru">ТОМ 99, №1 (2018)</issue-title><fpage>157</fpage><lpage>161</lpage><history><date date-type="received" iso-8601-date="2018-02-06"><day>06</day><month>02</month><year>2018</year></date></history><permissions><copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2018, Ayrapetov G.A., Vorotnikov A.A., Konovalov E.A.</copyright-statement><copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2018, Айрапетов Г.А., Воротников А.А., Коновалов Е.А.</copyright-statement><copyright-year>2018</copyright-year><copyright-holder xml:lang="en">Ayrapetov G.A., Vorotnikov A.A., Konovalov E.A.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="ru">Айрапетов Г.А., Воротников А.А., Коновалов Е.А.</copyright-holder><ali:free_to_read xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/"/><license><ali:license_ref xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/">http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0</ali:license_ref></license></permissions><self-uri xlink:href="https://kazanmedjournal.ru/kazanmedj/article/view/7826">https://kazanmedjournal.ru/kazanmedj/article/view/7826</self-uri><abstract xml:lang="en"><p><bold>Aim.</bold> Estimation of the average thickness of hyaline cartilage on the basis of magnetic resonance imaging for its further evaluation in standard radiography of the normal knee joint.</p> <p><bold>Methods.</bold> The study included 66 magnetic resonance imaging scans of healthy knee joints (30 right and 36 left joints) from 32 females and 34 males aged 35 to 59 years (mean age 47±8.1 years) with different limb axis deviation. All scans were processed manually using Syngo fastView programs to create a 3D model of the distal femoral epiphysis and the proximal tibial epiphysis, and also to differentiate between cartilage tissue and bone. The next step was measurement of hyaline cartilage thickness on the created models made at intervals of 2 mm to create a «thickness map» which later would make it possible to estimate the cartilage thickness on the basis of standard knee radiograph.</p> <p><bold>Results.</bold> The hyaline cartilage thickness varies depending on the sex and limb axis deformation. Thus, the largest thickness of cartilaginous tissue was observed on the articular surface of the femur in males 1.5-2 cm above the attachment site of the anterior cruciate ligament, and the average thickness on the femur was 1.90±0.425 mm. The largest thickness of the cartilage on the articular surface of the tibia in males was observed in the lateral side, and the average thickness was 1.64±0.434 mm. The cartilage thickness in the medial joint was significantly less in varus deformity than in valgus deformity.</p> <p><bold>Conclusion.</bold> The hyaline cartilage «thickness map» of the knee joint allows assessing its state by standard radiographs without performing magnetic resonance imaging; modification of hyaline cartilage «thickness map» in pathology will improve the treatment results for local defects and more reliably perform preoperative planning for needed knee replacement.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="ru"><p><bold>Цель.</bold> Определение средней толщины гиалинового хряща на основании данных магнитно-резонансной томографии с последующей возможностью её оценки при стандартной рентгенографии коленного сустава в норме.</p> <p><bold>Методы.</bold> В исследование включено 66 магнитно-резонансных томограмм здоровых коленных суставов (30 правых и 36 левых) 32 женщин и 34 мужчин в возрасте от 35 до 59 лет (средний возраст 47±8,1 года) с различным положением оси конечности. Все томограммы обрабатывали вручную при помощи программ Syngo fastView с целью создания 3D-модели дистального эпифиза бедренной кости и проксимального эпифиза большеберцовой кости, а также разделения хрящевой ткани и кости. Следующим этапом измеряли толщину гиалинового хряща по созданным моделям с шагом 2 мм для создания «карты толщины», по которой в дальнейшем можно оценить толщину хряща на основании стандартной рентгенограммы коленного сустава.</p> <p><bold>Результаты.</bold> Толщина гиалинового хряща варьирует в зависимости от пола и деформации оси конечности. Так, наибольшая толщина хрящевой ткани отмечена на суставной поверхности бедра у мужчин на 1,5-2 см выше места прикрепления передней крестообразной связки, а средняя толщина на бедре составила 1,90±0,425 мм. Наибольшая толщина хряща на суставной поверхности большеберцовой кости у мужчин выявлена в наружном отделе, а средняя толщина составила 1,64±0,434 мм. При варусной деформации голени толщина гиалинового хряща в медиальном отделе сустава значительно ниже, чем при вальгусной деформации.</p> <p><bold>Вывод.</bold> «Карта толщины» гиалинового хряща коленного сустава позволяет оценить его состояние по стандартным рентгенограммам без выполнения магнитно-резонансной томографии; доработка «карты толщины» гиалинового хряща при патологии позволит улучшить результаты лечения при локальных дефектах и более достоверно выполнять предоперационное планирование при необходимости эндопротезирования коленного сустава.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="en"><kwd>cartilage</kwd><kwd>cartilage thickness</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>хрящ</kwd><kwd>толщина хряща</kwd></kwd-group><funding-group/></article-meta></front><body></body><back><ref-list><ref id="B1"><label>1.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Bagirova G.G. Izbrannye lektsii po revmatologii. (Selected lectures in rheumatology.) Moscow: Meditsina. 2008; 253 p. (In Russ.)</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Багирова Г.Г. Избранные лекции по ревматологии. М.: Медицина. 2008; 253 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B2"><label>2.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Wirth W., Buck R., Nevitt M. et al. MRI-based extended ordered values more efficiently differentiate cartilage loss in knees with and without joint space narrowing than region-specific approaches using MRI or radiography — data from the OA initiative. Osteoarthritis Cartilage. 2011; 19 (6): 689–699. DOI: 10.1016/j.joca.2011.02.011.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Wirth W., Buck R., Nevitt M. et al. MRI-based extended ordered values more efficiently differentiate cartilage loss in knees with and without joint space narrowing than region-specific approaches using MRI or radiography - data from the OA initiative. Osteoarthritis Cartilage. 2011; 19 (6): 689-699. DOI: 10.1016/j.joca.2011.02.011.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B3"><label>3.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Korzh N.A., Golovakha M.L., Agaev E., Orlyanskiy V. Predicting the result of knee cartilage damage treatment. Ortopediya, travmatologiya i protezirovanie. 2010; (4): 24–31. (In Russ.)</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Корж Н.А., Головаха М.Л., Агаев Э., Орлянский В. Прогноз результата лечения повреждения хряща коленного сустава. Ортопедия, травматол. и протезирование. 2010; (4): 24-31. DOI: 10.15674/0030-59872010424-31.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B4"><label>4.</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="en">Lee S., Park S.H., Shim H. et al., Optimization of local shape and appearance probabilities for segmentation of knee cartilage in 3-D MR images. Computer Vision and Image Understanding. 2011; 115 (12): 1710–1720. DOI: 10.1016/j.cviu.2011.05.014.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="ru">Lee S., Park S.H., Shim H. et al., Optimization of local shape and appearance probabilities for segmentation of knee cartilage in 3-D MR images. Computer Vision and Image Understanding. 2011; 115 (12): 1710-1720. DOI: 10.1016/j.cviu.2011.05.014.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B5"><label>5.</label><mixed-citation>Link T.M. Cartilage imaging: significance, techniques, and new developments. Springer. 2011; 394 p. DOI: 10.1007/978-1-4419-8438-8.</mixed-citation></ref></ref-list></back></article>
