Background. The aim of this study was to compare the precision and sensitivity
of ultrasound picture of carotid plaque in relation to two computer programs:
a GSM histogram analysis and a detailed pixel distribution analysis.
Material and methods. The material consisted of 130 carotid plaques acquired
from patients treated and operated in the Department of Vascular Surgery and Angiology
in the period 2002-2003. The analysis was performed with the use of two computer
programs: the widely applied assessment of grey scale median (GSM) and detailed
pixel distribution analysis. The plaques were evaluated intraoperatively (visual
assessment) and subjected to comparative histopatological examination. The microembolisation
(TCD) was monitored in each patient. All possible perioperative complications
were monitored and documented with a CT or NMR examination. In statistics, a multivariate
statistical analysis was applied, supplemented by a logit regression model. The
propriety of the model was verified with the help of the Hosmer-Lemeshow test.
Its predictive value was checked using an ROC curve. The presence of linear trends
was assessed with the help of linear regression models.
Results. Analysis of the components of risk of the appearance of events
showed a decisive superiority of pixel analysis with the use of Image-Pro program
over the hitherto applied technique based on analysis of grey scale median (GSM).
Conclusions. Computer analysis of ultrasound picture remains a valuable
tool in the preoperative assessment of carotid plaque character and in foreseeing
the degree of perioperative risk. Multivariate statistical analysis proved to
be superior to the detailed pixel distribution analysis program in the computer
assessment of ultrasound carotid plaque picture. Plaques, which, in the detailed
pixel distribution, contain more than 72% of tissue with features of blood, fat
and muscle in their surface, augment the risk of perioperative complications.Wstęp. Celem pracy było porównanie dokładności i czułości ultrasonograficznej
oceny obrazu blaszki szyjnej za pomocą dwóch programów komputerowych: dotychczas
stosowanej analizy histogramowej GSM oraz szczegółowej analizy rozkładu pikseli
w ultrasonograficznej ocenie tej zmiany.
Materiał i metody. Materiał stanowiło 130 szyjnych zmian miażdżycowych
u chorych leczonych i operowanych w Klinice Chirurgii Naczyniowej i Angiologii
w latach 2002-2003 z powodu zwężenia tętnicy szyjnej. Do analizy porównawczej
zastosowano dwa programy komputerowe: stosowaną już ocenę mediany skali szarości
(GSM) oraz szczegółową analizę rozkładu pikseli uzyskiwanego obrazu USG w prezentacji
B. Zmianę oceniano śródoperacyjnie (ocena wizualna) i poddawano porównawczemu
badaniu histopatologicznemu. U każdego chorego rejestrowano zjawisko mikrozatorowości
(TCD). Notowano również występowanie powikłań, które we wszystkich koniecznych
przypadkach dokumentowano, przeprowadzając tomografię komputerową (CT) lub jądrowy
rezonans magnetyczny (NMR). W analizie statystycznej wykorzystano analizę wieloczynnikową,
uzupełnioną o model regresji logitowej. Dopasowanie modelu sprawdzono za pomocą
testu Hosmer-Lemeshowa. Wartość predykcyjną modelu potwierdzono, wykorzystując
krzywą ROC. Występowanie trendów liniowych zbadano za pomocą modelu regresji liniowej.
Wyniki. Analiza składowych ryzyka wystąpienia zdarzenia wykazała zdecydowaną
przewagę analizy obrazu za pomocą programu Image-Pro nad stosowaną dotychczas
techniką opartą na ocenie mediany skali szarości (GSM).
Wnioski. Analiza komputerowa obrazu ultrasonograficznego pozostaje cennym
narzędziem w przedoperacyjnej ocenie charakteru szyjnej blaszki miażdżycowej i
prognozowaniu stopnia ryzyka okołooperacyjnego. Wielowariantowa analiza statystyczna
wykazała, że w komputerowej analizie obrazu ultrasonograficznego blaszki miażdżycowej
najlepszym (najbardziej specyficznym i czułym) programem jest ocena z zastosowaniem
szczegółowej analizy rozkładu pikseli. W blaszkach, w których w szczegółowym rozkładzie
pikseli łączna zawartość tkanek o cechach krwi, tkanki tłuszczowej i mięśniowej
przekracza 72% powierzchni, ryzyko wystąpienia powikłań okołooperacyjnych jest
istotnie większe
