Ultraschall Med 2006; 27(6): 543-548
DOI: 10.1055/s-2006-927023
Original Article

© Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

On the Ability of Ultrasound Parametric Perfusion Imaging to Predict the Area of Infarction in AcuteIschemic Stroke

Über die Möglichkeiten der transkraniellen sonographischen Perfusionsbildgebung bei Patienten mit akutem HirninfarktG. Seidel1 , H. Cangür1 , K. Meyer-Wiethe1 , G. Renault2 , A. Herment2 , A. Schindler1 , C. Kier3
  • 1Klinik für Neurologie, Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Campus Lübeck
  • 2U.494 INSERM, CHU Pitié, Paris, France
  • 3Institut für Signalverarbeitung und Prozessrechentechnik, Universität zu Lübeck
Further Information

Publication History

received: 20.12.2005

accepted: 28.4.2006

Publication Date:
05 December 2006 (online)

Zusammenfassung

Ziel: Die gestörte Hirnperfusion bei Patienten mit akutem Hirninfarkt kann mit der sonographischen Perfusionsbildgebung nach Ultraschallkontrastmittelbolusinjektion dargestellt werden. Wir untersuchten die diagnostische Wertigkeit von fünf verschiedenen parametrischen Darstellungen der Hirnperfusion im Hinblick auf die Infarktentwicklung im Kontroll-CCT. Material und Methoden: Perfusion-harmonic-imaging-Untersuchungen nach SonoVue® Bolus-Injektion wurden bei 22 Patienten mit akutem vorderen Hirninfarkt in der dienzephalen Ebene durchgeführt und mit korrespondierenden CCT-Schichten nach Infarktdemarkation verglichen. Es wurden jeweils fünf verschiedene Parameterbilder pixelweise errechnet: pixelwise peak intensity (PPI), area under the curve (AUC), positive gradient (PG), time to peak (TTP) und ein Dreifaktorbild mithilfe der Software factor analysis of medical image sequences (FAMIS). Ergebnisse: Die Sensitivitäten und positiven prädiktiven Werte (PPV) der sonographischen Perfusionsbildgebung waren wie folgt: PPI (100 %/95 %), AUC (100 %/90 %), FAMIS (89 %/89 %), PG (84 %/94 %) und TTP (47 %/100 %). Die Flächen der fünf parametrischen Darstellungen korrelierten jeweils signifikant mit der jeweiligen Infarktfläche des Verlaufs-CCT. Bilder, berechnet nach dem FAMIS-Algorithmus, und PPI-Bilder hatten die höchsten Spearman-rank-Korrelationskoeffizienten (beide r = 0,76, p < 0,001), die übrigen Bilder korrelierten wie folgt: PG: r = 0,62 (p = 0.003), AUC: r = 0,53 (p = 0.014), TTP: r = 0,50 (p = 0.021). Schlussfolgerung: Parameterbilder der sonographischen Hirnperfusion prädizieren die Infarktentwicklung bei akuten Hirninfarkten. Darstellung der Kontraststärke (Intensität) und die FAMIS-Analyse haben hohe Sensitivitäten, die TTP-Darstellung hat eine hohe Spezifität und ein hohen PPV.

Abstract

Purpose: Cerebral perfusion deficits in acute ischemic stroke can be detected by means of transcranial harmonic imaging after ultrasound contrast agent bolus injection. We evaluated five different parameters of the bolus kinetics as parametric images and correlated areas of disturbed perfusion with the area of definite infarction. Materials and Methods: Perfusion harmonic imaging after SonoVue® bolus injection (BHI) was used to investigate 22 patients suffering from acute internal carotid artery infarction. For each subject, we calculated five different images based on the following parameters from the time-intensity curve in each pixel: pixelwise peak intensity (PPI), area under the curve (AUC), positive gradient (PG), time to peak (TTP), and a three factor image from the factor analysis of medical image sequences (FAMIS). The findings in the diencephalic imaging plane were compared with the definite area of infarction, as diagnosed by cranial CT. Results: In predicting the definite area of infarction in follow-up CT, we found the following sensitivities and positive predictive values (PPV): PPI (100 %/95 %), AUC (100 %/90 %), FAMIS (89 %/89 %), PG (84 %/94 %) and TTP (47 %/100 %). The areas of disturbed perfusion in all five types of parametric images correlated significantly with the area of infarction in CT. Images from the FAMIS algorithm and PPI images showed the highest Spearman rank correlation with the area of definite infarction as displayed in CT (both r = 0.76, p < 0.001). Images from the other parameters correlated as follows: PG: r = 0.62 (p = 0.003), AUC: r = 0.53 (p = 0.014), TTP: r = 0.50 (p = 0.021). Conclusion: BHI can detect disturbed perfusion in acute hemispheric stroke. In their ability to predict the development of an infarction, intensity-based parameters and FAMIS were determined to have a high sensitivity, and TTP was found to have a high PPV and specificity.

References

Prof. Dr. Günter Seidel

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