Rofo 2025; 197(04): 436-446
DOI: 10.1055/a-2350-0107
Head/Neck

The impact of V-flow on preoperative diagnosis of thyroid tumors: individually and as part of multimodal sonographic imaging

Die Bedeutung des neuen V-flow Modus bei der präoperativen Diagnostik von soliden Schilddrüsentumoren: allein und als Bestandteil multimodaler Ultraschalldiagnostik
Moritz Konstantin Brandenstein
1   Radiology, University Hospital Regensburg, Regensburg, Germany (Ringgold ID: RIN39070)
,
Liang Zhang
1   Radiology, University Hospital Regensburg, Regensburg, Germany (Ringgold ID: RIN39070)
,
Gregor Scharf
1   Radiology, University Hospital Regensburg, Regensburg, Germany (Ringgold ID: RIN39070)
,
Sylvia Thurn
1   Radiology, University Hospital Regensburg, Regensburg, Germany (Ringgold ID: RIN39070)
,
Matthias Hornung
2   Surgery, University Hospital Regensburg, Regensburg, Germany (Ringgold ID: RIN39070)
,
Karin Menhart
3   Nuclear Medicine, University Hospital Regensburg, Regensburg, Germany (Ringgold ID: RIN39070)
,
Stefanie Meiler
1   Radiology, University Hospital Regensburg, Regensburg, Germany (Ringgold ID: RIN39070)
,
Christian Stroszczynski
1   Radiology, University Hospital Regensburg, Regensburg, Germany (Ringgold ID: RIN39070)
,
Ernst Michael Jung
1   Radiology, University Hospital Regensburg, Regensburg, Germany (Ringgold ID: RIN39070)
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Abstract

Purpose

V-flow is a dynamic ultrasound technique that visualizes perfusion patterns by displaying dynamic arrows that change in response to the flow of erythrocytes. Furthermore, it provides quantitative values for the maximum and mean velocity of blood flow as well as a percentage value for turbulence. The aim was to enhance the preoperative diagnostic accuracy of thyroid lesions by combining V-flow with established ultrasound modes.

Materials and Methods

B-mode, CCDS, elastography, CEUS, and V-flow were performed on 101 patients. After the ultrasound examination, every nodule was confirmed as benign or malignant via histopathology. The Kruskal–Wallis test, ROC curve, and binary logistic regression were used for the statistical analysis.

Results

93 benign regressive thyroid nodules and 8 carcinomas were included in this study. The average mean velocity value for benign lesions was measured at 19.5 cm/s and at 10.7 cm/s for malignant lesions (p = 0.039). The average turbulence percentage was 26.1% for benign nodules and 46.7% for carcinomas (p = 0.016). Carcinomas exhibited a slower and more turbulent perfusion pattern compared to benign tumors. A V-flow-centered system achieves a sensitivity of 100.0% and a specificity of 84.9% in predicting malignancy. This system could have reduced the number of unnecessary thyroid surgeries for benign lesions in our patient group by 70%.

Conclusion

The capillary perfusion of thyroid nodules represents a significant indicator of its status. By analyzing the velocity and turbulence level of microvascular blood flow, V-flow offers promising prospects for accurately distinguishing between benign and malignant thyroid lesions. When integrated into a comprehensive multimodal sonographic imaging approach, V-flow further enhances diagnostic accuracy.

Key Points

  • V-flow allows for qualitative and quantitative analysis of microvascular perfusion

  • Malignant tumors are associated with slower and more turbulent microvascular hemodynamics

  • Combining V-flow with other ultrasound modes eases the diagnosis of thyroid carcinomas

Citation Format

  • Brandenstein MK, Zhang L, Scharf G et al. The impact of V-flow on preoperative diagnosis of thyroid tumors: individually and as part of multimodal sonographic imaging. Fortschr Röntgenstr 2025; 197: 436–446

Zusammenfassung

Ziel

V-flow ist ein neuer dynamischer Ultraschallmodus, der Perfusion auf Kapillarebene darstellen kann. Hierfür werden Vektoren abgebildet, die sich abhängig von der Erythrozytenbewegung ändern. Des Weiteren liefert V-flow quantitative Werte für die mittlere und maximale Geschwindigkeit des Blutstroms sowie einen Prozentwert für den Grad an Turbulenzen im untersuchten Gebiet. Das Ziel dieser Studie war es, mithilfe dieses neuen Ultraschallmodus die präoperative Diagnostik solider Schilddrüsenknoten zu verbessern.

Material und Methoden

101 Patienten wurden sonografisch umfassend untersucht. Danach wurde jeder Knoten histopathologisch als benigne oder maligne gesichert. Die statistische Analyse erfolgte mithilfe von Kruskal–Wallis Test, ROC-Kurve und binär logistischer Regression.

Ergebnisse

93 gutartige Schilddrüsenknoten und 8 Karzinome wurden in diese Studie aufgenommen. Die durchschnittlich gemessene Geschwindigkeit lag bei 19,5 cm/s für gutartige und bei 10,7 cm/s für bösartige Knoten (p = 0,039). Der durchschnittliche Grad der Turbulenz betrug 26,1% für gutartige und 46,7% für bösartige Schilddrüsenläsionen (p = 0,016). Die Karzinome zeigten ein langsameres und turbulenteres Durchblutungsmuster. Durch Kombination verschiedener V-flow-Malignitätskriterien erstellten wir ein System zur Differenzierung zwischen gut- und bösartigen Schilddrüsenknoten (Sensitivität = 100%; Spezifität = 84,9%). Die Anwendung dieses Systems hätte die Anzahl nicht notwendiger Schilddrüsenoperationen bei gutartigen Knoten in diesem Kollektiv um 70% reduziert.

Schlussfolgerung

Die Mikrovaskularisation von Schilddrüsenknoten stellt einen wichtigen Indikator für seine Malignität dar. Durch die detaillierte Analyse von Flussgeschwindigkeit und Turbulenzen auf kapillärer Ebene trägt V-flow wesentlich zu präoperativen sonografischen Differenzierung von Schilddrüsenknoten als benigne oder maligne bei. Durch die Kombination bereits etablierter Ultraschallmodi mit dem V-flow kann die diagnostische Treffsicherheit bei der Diagnostik von Schilddrüsentumoren gesteigert werden.

Kernaussagen

  • V-flow ermöglicht eine qualitative und quantitative Analyse kapillärer Perfusion.

  • Karzinome imponieren durch eine turbulente Mikrovaskularisation mit langsamem Blutfluss.

  • Die Kombination von V-flow mit anderen Ultraschallmodi erleichtert die Diagnostik von Schilddrüsenkarzinomen.



Publication History

Received: 25 January 2024

Accepted after revision: 11 June 2024

Article published online:
22 July 2024

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