Multicentered analysis of percutaneous sclerotherapies in venous malformations of the face

ObjectivesTo evaluate the safety and outcome of image-guided sclerotherapy for treating venous malformations (VMs) of the face.Materials and methodsA multicenter cohort of 68 patients with VMs primarily affecting the face was retrospectively investigated. In total, 142 image-guided sclerotherapies were performed using gelified ethanol and/or polidocanol. Clinical and imaging findings were assessed to evaluate clinical response, lesion size reduction, and complication rates. Sub-analyses of complication rates depending on type and injected volume of the sclerosant as well as of pediatric versus adult patient groups were conducted.ResultsMean number of procedures per patient was 2.1 (±1.7) and mean follow-up consisted of 8.7 months (±6.8 months). Clinical response (n = 58) revealed a partial relief of symptoms in 70.7% (41/58), 13/58 patients (22.4%) presented symptom-free while only 4/58 patients (6.9%) reported no improvement. Post-treatment imaging (n = 52) revealed an overall objective response rate of 86.5% (45/52). The total complication rate was 10.6% (15/142) including 4.2% (7/142) major complications, mostly (14/15, 93.3%) resolved by conservative means. In one case, a mild facial palsy persisted over time. The complication rate in the gelified ethanol subgroup was significantly higher compared to polidocanol and to the combination of both sclerosants (23.5 vs. 6.0 vs. 8.3%, p = 0.01). No significant differences in complications between the pediatric and the adult subgroup were observed (12.1 vs. 9.2%, p = 0.57). Clinical response did not correlate with lesion size reduction on magnetic resonance imaging (MRI).ConclusionImage-guided sclerotherapy is effective for treating VMs of the face. Clinical response is not necessarily associated with size reduction on imaging. Despite the complex anatomy of this location, the procedures are safe for both adults and children

Acoustic Radiation Force Impulse Elastographie : Nutzen bei metastasensuspekten Leberläsionen sowie Präsentation einer neuen Referenzmethode

Experimentelle Studie Acoustic Radiation Force Impulse (ARFI) Elastographie ist ein neuartiges und vielversprechendes Ultraschallverfahren zur non-invasiven Elastizitätsmessung am Menschen. Seit kurzem ist die ARFI-Elastographie auf mehreren Ultraschallgeräten verschiedener Hersteller verfügbar. Zu der Frage, ob und inwiefern mit verschiedenen Ultraschallgeräten durchgeführte ARFI-Messungen miteinander vergleichbar sind, wurde bisher nicht berichtet. Aufgrund der Frequenzabhängigkeit der Methode und der zahlreichen weiteren Einflussfaktoren ist die simultane Anwendung einer quasi-statischen Referenzmethode bei einer Vergleichsstudie von großer Hilfe. Das Ziel dieser Studie bestand in der Etablierung einer solchen Referenzmethode. Ein mechanisches Elastometer wurde konstruiert und in einem 3D-Druckverfahren hergestellt. Unter Zuhilfenahme von Polydimethylsiloxan-(PDMS-)Proben verschiedener Mischverhältnisse konnte seine Validität, Reliabilität und seine Befähigung zur Differenzierung von Elastizitätsunterschieden gezeigt werden. Messungen an biologischem Gewebe konnten für Leber- und Sehnengewebe durchgeführt werden. Für gematchte Messungen mit der ARFI-Elastographie wurde eine Orientierungsmethode entwickelt und erfolgreich angewandt. Bei den gematchten Messungen mit Schweineleber- und Schweinesehnengewebe unterschieden sich die Ergebnisse der beiden Methoden für den Elastizitätsmodul konstant um einen Faktor nahe 90. Unter Berücksichtigung der Frequenzabhängigkeit sind die Ergebnisse in guter Übereinstimmung. Bei der systematischen Hinterfragung der Ergebnisse fielen unplausible Messwerte auf, wobei die zugrundeliegende Fehlerquelle nicht abschließend identifiziert werden konnte. Auch wenn das mechanische Elastometer daher für den Einsatz in ARFI-Vergleichsstudien noch nicht vollständig bereit ist, so konnte doch das Potenzial dieser Methode aufgezeigt werden. Zahlreiche wichtige Meilensteine für die Etablierung des Elastometers konnten erfolgreich bewältigt werden und für das weitere Vorgehen konnten detaillierte Vorschläge erarbeitet werden. Klinische Studie Ziel des klinischen Studienarms war es, im Rahmen einer Pilotstudie den Wert der Kombination aus ARFI-Elastographie und Dynamic Contrast-Enhanced Ultrasound (DCE-US) bei Patienten mit Verdacht auf Lebermetastasen herauszuarbeiten und weitere diagnostische Kriterien für Lebermetastasen in der ARFI-Elastographie zu erarbeiten. Weiterhin sollte die Heterogenität der Elastizitätsverteilung in Lebermetastasen und die Wertigkeit von Acoustic Structure Quantification (ASQ) in diesem Zusammenhang untersucht werden. Die zu untersuchende metastasensuspekte FLL wurde nacheinander mit konventioneller Brightness Modulation (B-Mode), mit Farb- und Powerdoppler sowie mit ARFI Virtual Touch Tissue Quantification (VTTQ) und ARFI Virtual Touch Imaging and Quantification (VTIQ) untersucht. Zusätzlich dazu wurden ASQ sowie Contrast- Enhanced Ultrasound (CE-US) mit der Raumforderung durchgeführt. Mit der Software VueBoxTM wurden aus den CE-US-Videos quantitative Perfusionsdaten extrahiert. Zur Referenzdiagnosestellung bezüglich der metastasensuspekten FLL wurde, wenn eine klinische Indikation vorlag, eine Leberbiopsie oder kontrastverstärkte Computertomographie oder Magnetresonanztomographie durchgeführt. Lag für keines der Verfahren eine medizinische Indikation vor, so wurde der Patient nachträglich aus der Datenauswertung ausgeschlossen. Von 21 in die Studie eingeschlossenen Patienten mussten 7 nachträglich aus der Datenauswertung ausgeschlossen werden. Von den verbleibenden 14 Patienten hatten zwölf metastatische FLL und zwei nicht-maligne FLL. In der ASQ wiesen Lebermetastasen signifikant höhere Werte auf als deren umgebendes Parenchym (p < 0,0001). Bei DCEUS wurde beobachtet, dass die Ergebnisse durch den Untersucher stark manipuliert werden können und dass die Kurvenanpassung an die zugrundeliegenden Daten teilweise unplausibel abläuft. ARFI-Messwerte konnten insbesondere für VTIQ aufgrund technischer Mängel nur unvollständig erhoben werden. Ergebnisse für ARFI VTIQ und VTTQ korrelierten nicht miteinander und unterschieden sich signifikant. Das die Metastasen umgebende Parenchym wies signifikant höhere Scherwellengeschwindigkeiten auf als weit entferntes Leberparenchym. Auch wenn durch die geringe Fallzahl die eigentliche Fragestellung dieser Studie unbeantwortet bleibt, so ist sie doch nicht ohne Wert: für ASQ, DCE-US mit VueBoxTM- Quantifizierung und für ARFI VTIQ konnten Erstbeschreibungen für Lebermetastasen angegeben werden. Die Benennung von Problemfeldern bei Datenerhebung und -auswertung und die Formulierung von Lösungsvorschlägen kann zukünftige Studien mit größeren Patientenkollektiven relevant unterstützen

Improved Segmentation and Detection Sensitivity of Diffusion-weighted Stroke Lesions with Synthetically Enhanced Deep Learning

Purpose To compare the segmentation and detection performance of a deep learning model trained on a database of human-labeled clinical stroke lesions on diffusion-weighted (DW) images to a model trained on the same database enhanced with synthetic stroke lesions. Materials and Methods In this institutional review board–approved study, a stroke database of 962 cases (mean patient age ± standard deviation, 65 years ± 17; 255 male patients; 449 scans with DW positive stroke lesions) and a normal database of 2027 patients (mean age, 38 years ± 24; 1088 female patients) were used. Brain volumes with synthetic stroke lesions on DW images were produced by warping the relative signal increase of real strokes to normal brain volumes. A generic three-dimensional (3D) U-Net was trained on four different databases to generate four different models: (a) 375 neuroradiologist-labeled clinical DW positive stroke cases (CDB); (b) 2000 synthetic cases (S2DB); (c) CDB plus 2000 synthetic cases (CS2DB); and (d) CDB plus 40 000 synthetic cases (CS40DB). The models were tested on 20% (n = 192) of the cases of the stroke database, which were excluded from the training set. Segmentation accuracy was characterized using Dice score and lesion volume of the stroke segmentation, and statistical significance was tested using a paired two-tailed Student t test. Detection sensitivity and specificity were compared with labeling done by three neuroradiologists. Results The performance of the 3D U-Net model trained on the CS40DB (mean Dice score, 0.72) was better than models trained on the CS2DB (Dice score, 0.70; P < .001) or the CDB (Dice score, 0.65; P < .001). The deep learning model (CS40DB) was also more sensitive (91% [95% confidence interval {CI}: 89%, 93%]) than each of the three human readers (human reader 3, 84% [95% CI: 81%, 87%]; human reader 1, 78% [95% CI: 75%, 81%]; human reader 2, 79% [95% CI: 76%, 82%]), but was less specific (75% [95% CI: 72%, 78%]) than each of the three human readers (human reader 3, 96% [95% CI: 94%, 98%]; human reader 1, 92% [95% CI: 90%, 94%]; human reader 2, 89% [95% CI: 86%, 91%]). Conclusion Deep learning training for segmentation and detection of stroke lesions on DW images was significantly improved by enhancing the training set with synthetic lesions