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DOI: 10.1055/s-0032-1313076
Middle Cerebral Artery Stenosis: Transcranial Color-Coded Sonography based on continuity equation versus CT-Angiography
Stenose der Arteria cerebri media: Transkranielle Farbduplexsonografie und Anwendung der Kontinuitätsgleichung im Vergleich zur CT-AngiografiePublication History
29 December 2011
13 June 2012
Publication Date:
07 August 2012 (online)
Abstract
Purpose: Transcranial color-coded sonography (TCCS) and CT-angiography (CTA) are reliable tools for detection of intracranial stenosis. Current ultrasonographic criteria for middle cerebral artery (MCA) stenosis are usually limited to a dichotomized grading (< or ≥ 50 %). As for carotid arteries, continuity equation might provide a more accurate evaluation of degree of MCA stenosis. We aimed to apply continuity equation to calculate degree of MCA stenosis with TCCS and to compare these results with CTA.
Materials and Methods: All patients admitted to our Neurovascular Center with ischemic stroke or TIA underwent TCCS examination. Degree of MCA stenosis was calculated based on continuity equation as (1 – [PSVprestenotic/PSVintrastenotic] × 100) %. CTA was performed when TCCS detected MCA stenosis, and degree of stenosis was calculated by diameter (D) as: (1 – [Dprestenotic/Dintrastenotic] × 100) %. Correlation between TCCS and CTA results was tested. Continuity equation method was compared to cut-off velocity method for detection of ≥ 50 % MCA stenosis. To assess TCCS inter-observer agreement, evaluation of MCA stenosis was repeated by another neurosonographer in a subgroup of patients.
Results: The overall correlation coefficient between TCCS and CTA was 0.85 (p < 0.0001). Correlation coefficient for stenosis defined with CTA as ≥ 50 % was 0.94 (p < 0.0001). TCCS inter-observer agreement on degree of stenosis was 0.85 (p = 0.001). In detection of ≥ 50 % MCA stenosis, continuity equation method showed a sensitivity of 78 % (14/18) and a specificity of 86 % (19/22), while the cut-off velocity method showed a sensitivity of 67 % (12/18) and a specificity of 86 % (19/22).
Conclusion: This study shows that ultrasonographic evaluation of MCA stenosis applying the continuity equation provides reproducible and accurate results, and is more sensitive in detection of ≥ 50 % MCA stenosis than cut-off velocity method.
Zusammenfassung
Ziel: Die transkranielle Farbduplex-Sonografie (TCCS) und die CT-Angiografie (CTA) sind verlässliche Methoden, um intrakranielle Stenosen nachzuweisen. Augenblicklich sind die sonografischen Kriterien bei Stenose der Arteria cerebri media (MCA) auf die Einteilung der Dichotomisierung (< oder ≥ 50 %) begrenzt. Wie für die Karotiden könnte die Kontinuitätsgleichung jedoch eine genauere Bewertung des MCA-Stenosegrades bieten. Unser Ziel war die Anwendung der Kontinuitätsgleichung, um den MCA-Stenosegrad mittels TCCS zu berechnen und der Vergleich dieser Ergebnisse mit der CTA.
Material und Methoden: Bei allen Patienten, die in unser neurovaskuläres Zentrum mit einem ischämischen Hirninfarkt oder einer transitorischen ischämischen Attacke (TIA) einwiesen wurden, wurde eine TCCS-Untersuchung durchgeführt. Der MCA-Stenosegrad wurde auf Basis der Kontinuitätsgleichung berechnet als (1 – [PSVprästenotisch/PSVintrastenotisch] × 100)%. Eine CTA wurde durchgeführt, wenn bei der TCCS eine MCA-Stenose entdeckt wurde, und der Stenosegrad wurde mit dem Durchmesser (D) errechnet als (1 – [Dprästenotisch/Dintrastenotisch] × 100) %. Die Übereinstimmung von TCCS- und CTA-Ergebnissen wurde untersucht. Die Kontinuitätsgleichungsmethode wurde mit der Grenzwertgeschwindigkeitsmethode verglichen, um MCA-Stenosen von ≥ 50 % zu erkennen. Um die Interobserver-Übereinstimmung der TCCS zu ermitteln, wurde bei einer Untergruppe von Patienten die Untersuchung der MCA-Stenose von einem anderen Neuro-Ultraschalldiagnostiker wiederholt.
Ergebnisse: Der Gesamt-Korrelationskoeffizient zwischen TCCS und CTA betrug 0,85 (p < 0,0001). Der Korrelationskoeffizient für eine mittels CTA definierte Stenose ≥ 50 % betrug 0,94 (p < 0,0001). Die Interobserver-Übereinstimmung der TCCS in Bezug auf den Stenosegrad betrug 0,85 (p = 0,001). Bei Nachweis einer MCA-Stenose von ≥ 50 % ergab sich mit der Kontinuitätsgleichungsmethode eine Sensitivität von 78 % (14/18) und eine Spezifität von 86 % (19/22), während die Grenzwertgeschwindigkeitsmethode eine Sensitivität von 67 % (12/18) und eine Spezifität von 86 % (19/22) ermittelte.
Schlussfolgerung: Diese Studie zeigt, dass die sonografische Bewertung der MCA-Stenose unter Anwendung der Kontinuitätsgleichung reproduzierbare und genaue Ergebnisse liefert und bei MCA-Stenosen von ≥ 50 % sensitiver ist als die Grenzwertgeschwindigkeitsmethode.
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References
- 1 Suri MF, Johnston SC. Epidemiology of intracranial stenosis. J Neuroimaging 2009; 19: 11S-16S
- 2 Baumgartner RW, Mattle HP, Schroth G. Assessment of ≥ 50% and < 50% intracranial stenoses by transcranial color-coded duplex sonography. Stroke 1999; 30: 87-92
- 3 Nguyen-Huynh MN, Wintermark M, English J et al. How accurate is CT angiography in evaluating intracranial atherosclerotic disease?. Stroke 2008; 39: 1184-1188
- 4 Kasner SE, Chimowitz MI, Lynn MJ et al. Predictors of ischemic stroke in the territory of a symptomatic intracranial arterial stenosis. Circulation 2006; 113: 555-563
- 5 Spencer MP, Reid JM. Quantitation of carotid stenosis with continuous-wave (C-W) Doppler ultrasound. Stroke 1979; 10: 326-330
- 6 Giller CA. Is angle correction correct?. J Neuroimaging 1994; 4: 51-52
- 7 Nedelmann M, Stolz E, Gerriets T et al. Consensus recommendations for transcranial color-coded duplex sonography for the assessment of intracranial arteries in clinical trials on acute stroke. Stroke 2009; 40: 3238-3244
- 8 Brown PM, Johnston KW, Kassam M et al. A critical study of ultrasound Doppler spectral analysis for detecting carotid disease. Ultrasound Med Biol 1982; 8: 515-523
- 9 Samuels OB, Joseph GJ, Lynn MJ et al. A standardized method for measuring intracranial arterial stenosis. Am J Neuroradiol 2000; 21: 643-646
- 10 Brunser AM, Lavados PM, Hoppe A et al. Accuracy of transcranial Doppler compared with CT angiography in diagnosing arterial obstructions in acute ischemic strokes. Stroke 2009; 40: 2037-2041
- 11 Tsivgoulis G, Sharma VK, Lao AY et al. Validation of transcranial Doppler with computed tomography angiography in acute cerebral ischemia. Stroke 2007; 38: 1245-1249
- 12 Navarro JC, Lao AY, Sharma VK et al. The accuracy of transcranial Doppler in the diagnosis of middle cerebral artery stenosis. Cerebrovasc Dis 2007; 23: 325-330
- 13 Landwehr P, Schindler R, Heinrich U et al. Quantification of vascular stenosis with color Doppler flow imaging: in vitro investigations. Radiology 1991; 178: 701-704
- 14 Grant EG, Benson CB, Moneta GL et al. Carotid artery stenosis: gray-scale and Doppler US diagnosis – Society of Radiologists in Ultrasound Consensus Conference. Radiology 2003; 229: 340-346
- 15 Feldmann E, Wilterdink JL, Kosinski A et al. The Stroke Outcomes and Neuroimaging of Intracranial Atherosclerosis (SONIA) trial. Neurology 2007; 68: 2099-2106
- 16 Cloft HJ, Joseph GJ, Dion JE. Risk of cerebral angiography in patients with subarachnoid hemorrhage, cerebral aneurysm, and arteriovenous malformation: a meta-analysis. Stroke 1999; 30: 317-320
- 17 Heiserman JE, Dean BL, Hodak JA et al. Neurologic complications of cerebral angiography. American journal of neuroradiology 1994; 15: 1401-1407 ; discussion 1408-1411
- 18 Bash S, Villablanca JP, Jahan R et al. Intracranial vascular stenosis and occlusive disease: evaluation with CT angiography, MR angiography, and digital subtraction angiography. Am J Neuroradiol 2005; 26: 1012-1021
- 19 Kimura K, Yasaka M, Wada K et al. Diagnosis of middle cerebral artery stenosis by transcranial color-coded real-time sonography. American journal of neuroradiology 1998; 19: 1893-1896
- 20 Zhao L, Barlinn K, Sharma VK et al. Velocity criteria for intracranial stenosis revisited: an international multicenter study of transcranial Doppler and digital subtraction angiography. Stroke 2011; 42: 3429-3434