Bildoptimierende Programme zur Perfusionsanalyse in der MRT-Evaluation mittels Untersuchungen von Patienten mit einem ischämischen Schlaganfall

Abstract

Hintergrund: Derzeit wird diskutiert, ob eine multiparametrische Schlaganfall- MRT die Patientenselektion für eine Thrombolyse verbessern kann, indem sie eine Darstellung des tatsächlich zu rettenden Gewebes ermöglicht. Dieses Konzept basiert auf einem Missverhältnis zwischen dem irreversibel geschädigten Infarktkern, dargestellt durch die Diffusionswichtung, und dem kritisch hypoperfundierten aber noch vitalen Gewebe, das durch die Perfusionsbildgebung dargestellt wird. Insbesondere die kontrastmittelgestützte Perfusionsbildgebung ist jedoch störanfällig für Bewegungsartefakte sowie für eine Kontrastmittelbolusverzögerung und –dispersion. In den letzten Jahren wurden zahlreiche Ansätze entwickelt, die diese Störfaktoren minimieren und die Genauigkeit der Messung erhöhen sollen. Viele dieser Optimierungen werden jedoch nicht in der klinischen Routine verwendet, da Zweifel bezüglich ihrer Effektivität bestehen. Die vorliegende Arbeit prüft den Einfluss verschiedener Optimierungsalgorithmen auf die Darstellung der Hypoperfusion bei Patienten mit einem akuten Schlaganfall Methodik: Fünfzig Patienten mit einem akuten Schlaganfall wurden innerhalb der ersten 24 Stunden nach Beginn der Symptomatik mittels einer multiparametrischen Schlaganfall-MRT untersucht und erhielten weitere Untersuchungen an Tag 2 und Tag Insgesamt wurden fünf verschiedene Ansätze zur Korrektur von Bewegungsartefakten sowie Bolusverzögerung und –dispersion angewendet. Dies umfasste zwei verschiedene Bewegungskorrekturen und drei Algorithmen zur Selektion der arteriellen Eingangsfunktion und zur nachfolgenden Dekonvolution der Kontrastmittelanflutungskurve. Die hiermit berechneten MTT- (mean transit time) und CBF- (cerebral blood flow) Perfusionskarten wurden manuell volumetriert. Die Volumina wurden mit denen eines weiterverbreiteten Standardalgorithmus sowie mit dem finalen Läsionsvolumen (FLV) bei Patienten mit persistierendem Gefäßverschluss verglichen. Ergebnisse: Bei Nutzung der optimierenden Algorithmen ergaben sich im Vergleich zum Standardalgorithmus jeweils signifikant kleinere Läsionsvolumina auf MTT-Karten (p = 0,001-0,022). Zwischen den auf CBF-Karten berechneten Volumina ergaben sich keine signifikanten Unterschiede (p = 0,207-0,925). Auch zwischen den Volumina auf bewegungskorrigierten und nicht bewegungskorrigierten Perfusionskarten ergaben sich keine signifikanten Unterschiede (MTT: p = 0,240-0,680; CBF: p = 0,768-0,870). Alle Programmpakete mit optimierenden Algorithmen zeigten eine hohe Übereinstimmung mit dem finalen Läsionsvolumen (Intraklassen-Korrelationskoeffizient = 0,704-0,879). Schlussfolgerungen: Die Korrektur der Bolusverzögerung und –dispersion führt zu signifikant kleineren Volumina auf MTT-Perfusionskarten. Die Korrektur von Kopfbewegungen hatte hingegen lediglich einen nicht-signifikanten Einfluss auf das Messergebnis. Alle Verfahren mit optimierenden Algorithmen zeigten eine hohe Übereinstimmung mit dem FLV und scheinen daher das potentiell zu rettende Gewebe präziser als der Standardansatz darzustellen. Die Ergebnisse dieser Studie lassen vermuten, dass eine optimierte Perfusionsbildgebung eine bessere Patientenselektion für eine Thrombolyse ermöglicht.

Background: There is an ongoing discussion whether a multi-parametric stroke MRI may support patient selection for thrombolysis in acute stroke by outlining the actual extent of possibly salvageable tissue. This concept relies on a mismatch between the irreversibly damaged core Region depicted by diffusion weighted imaging and hypoperfused but still vital tissue depicted by perfusion imaging (PI). However, PI is known to be susceptible to confounding factors such as motion artefacts as well as delay and dispersion (D/D) of the contrast agent bolus. Many solutions to overcome the shortcomings of PI have been proposed. However, not many of them are used in stroke imaging since doubt exists whether those solutions effectively correct for motion respectively for DD. This study evaluates the influence of different optimising algorithms on hypoperfusion assessment in PI in order to improve the accuracy of stroke PI. Methods: Fifty patients with an acute ischaemic stroke underwent MRI imaging in the first 24 h after onset in a dedicated stroke MRI system and underwent subsequent imaging on day 2 and day 6. Five diverging approaches to motion and D/D were applied. Two different motion corrections as well as three different algorithms for selecting an arterial input function (AIF) and for deconvoluting the concentration time curve were evaluated. The thereby calculated MTT (mean transit time) and CBF (cerebral blood flow) perfusion maps were assessed by manual volumetry of hypoperfused tissue. Furthermore, they were tested for agreement with a widespread standard approach and with the final lesion volume (FLV) on day 6 in patients with persisting vessel occlusion. Results: Lesion volumes on MTT maps were significantly smaller throughout the software packages with correction of motion and D/D when compared to the commonly used approach with no correction (p = 0.001-0.022). Volumes on CBF maps did not differ significantly throughout all software packages (p = 0.207–0.925). There were no significant differences between motion corrected and non-motion corrected perfusion maps (MTT: p = 0.240-0.680; CBF: p = 0.768-0.870). All packages with advanced postprocessing algorithms showed at least a high level of agreement with FLV (ICC = 0.704- 0.879). Conclusions: Correction of D/D leads to significantly smaller lesion volumes on MTT maps. The correction of head motion had a non-significant influence on estimated lesion volumes. Agreement of lesion volumes calculated with correction for motion and D/D showed a high agreement with FLV and therefore may depict the tissue at risk more precisely. The findings of this study suggest that a corrected PI may improve Patient selection for thrombolysis.