Hintergrund Ultraschall-Scherwellenelastografie (SWE) ist eine weitverbreitete Modalität zur
Quantifizierung der Muskelsteifigkeit. Derzeit stammen die meisten Steifigkeitsmessungen
aus manuell platzierten, kleinen Messbereichen – ein benutzerabhängiges und aufwändiges
Verfahren mit fragwürdiger Zuverlässigkeit. Automatisierte Zeitreihenmessungen über
den gesamten sichtbaren Muskel könnten die Validität, Robustheit und Effizienz der
Messungen insbesondere in größeren Studien verbessern. Ziel dieser Studie war die
Entwicklung und Validierung eines semi-automatisierten Algorithmus zur Analyse von
SWE-Clips von Muskelgewebe unter Verwendung der vom Hersteller bereitgestellten Software
als Referenzwert ([Fig. 1]).
Fig. 1 Nebeneinander dargestellte Bland-Altman-Plots (links) und Spearman-Korrelation (rechts),
dargestellt in Young’s modulus (a) und in Scherwellengeschwindigkeit (b). Die Bland-Altman-Plots enthalten horizontale Linien für den Bias (mittlere Abweichung,
durchgezogene schwarze Linie) und die Übereinstimmungsgrenzen (LoA)
Methoden Die SWE-Daten wurden mit einem "Aixplorer Ultimate" System (V12, SuperSonic
Imagine, Aix-en-Provence, Frankreich) erhoben. SWE-Clips des entspannten und aktivierten
M. trapezius descendens von 52 gesunden Teilnehmenden wurden manuell mit dem systemeigenen
„Q-Box“-Tool sowie mit dem Algorithmus hinsichtlich des Young’s modulus (kPa) und
der Scherwellengeschwindigkeit (SWV) analysiert.
Ergebnisse Die Ergebnisse zeigten eine exzellente Korrelation zwischen manuellen und algorithmusbasierten
Messungen (Spearman’s ρ>0,99, p<0,001). Bland-Altman-Analysen belegten eine gute Übereinstimmung
der Methoden mit proportionalen Verzerrungen von+0,747 kPa (Young’s modulus) bzw.
-0,068 m/s (SWV) und einer Breite der Übereinstimmungsgrenzen von 8,653 kPa bzw. 0,500
m/s. Die gemessene Verzerrung liegt innerhalb der minimal nachweisbaren Veränderung
und ist daher klinisch vernachlässigbar.
Schlussfolgerung Die Ergebnisse unterstützen den Algorithmus als valides Werkzeug für SWE-Zeitreihenmessungen
im Muskelgewebe und zur Verbesserung des Analyse-Workflows. Das Software-Tool mit
grafischer Benutzeroberfläche ist über GitHub zugänglich (https://github.com/KatrinSkerl/EvaluateMuscleTissueWithElastography) und ermöglicht Forschenden die computergestützte Analyse auch ohne Programmierkenntnisse.
