Evaluar el efecto del movimiento de «rebote» simulado por ordenador en los índices de perfusión y función del ventrículo izquierdo en relación con 3determinantes principales del movimiento (duración, magnitud y tiempo) mediante la evaluación del efecto único y la interacción de estos atributos en un modelo estadístico.
MétodosPara el estudio, se seleccionaron 29 exploraciones gated-SPECT de perfusión miocárdica y, a continuación, se simuló manualmente el patrón de movimiento de «rebote» con respecto a 3atributos principales del movimiento: duración (corta vs. larga), magnitud (2 vs. 4 píxeles) y tiempo (precoz vs. tardío), todo ello en la dirección vertical ascendente. Todas las imágenes SPECT se reconstruyeron y filtraron utilizando un método idéntico (algoritmo OSEM) y con los mismos parámetros. Los índices de perfusión y función miocárdica del ventrículo izquierdo se obtuvieron a partir del programa informático QGS del Cedars-Sinai en las imágenes originales y de movimiento simulado y se comparan entre sí. Se aplicaron pruebas ANOVA de medidas repetidas intrasujeto de 2y 3vías para evaluar el efecto principal de cada variable o atributo y la interacción entre ellas.
ResultadosLas puntuaciones sumadas aumentaron aproximadamente de manera exponencial desde «sin movimiento» hasta un rebote corto y, después, hasta un rebote largo. En el rebote largo de 4 píxeles, los defectos de perfusión fueron notables. Todas las comparaciones de la extensión del defecto y del déficit total de perfusión fueron estadísticamente significativas. La diferencia media entre los patrones de movimiento de rebote corto y «sin movimiento» fue pequeña, incluso en los movimientos de 4 píxeles (casi del 3% o menor). Por el contrario, la diferencia media entre los patrones de movimiento de rebote largo y «sin movimiento» fue superior al 5%. Usando una prueba t para datos emparejados, en todos los pares, la diferencia media de la fracción de eyección fue inferior al 4% en todos los pares, todos ellos estadísticamente significativos. El valor de los volúmenes telediastólico y telesistólico estuvieron disminuidos de forma concordante según la duración (de corta a larga) y la magnitud (de 2 a 4 píxeles). Usando la ANOVA intrasujeto, en el movimiento de rebote largo, el efecto principal de la magnitud y la interacción entre la magnitud y el tiempo fueron estadísticamente significativos, pero no con el tiempo como parámetro único. En la magnitud de 2 píxeles, ninguna de las variables ni su interacción fueron significativas, pero en la magnitud de 4 píxeles, la fracción de eyección mostró una significación estadística con la duración.
ConclusiónLos parámetros de perfusión se ven en mayor medida afectados por el movimiento, en especial en el rebote largo con un desplazamiento de 4 píxeles. En el rebote corto, el efecto es insignificante, por lo que no es necesario repetir el estudio. Los parámetros de función son mucho menos vulnerables al movimiento. Por lo tanto, en contra de las recomendaciones actuales, puede haber una menor necesidad de repetir el estudio en un rebote corto de 2 píxeles.
To assess the effect of software-simulated «bouncing» motion on left ventricle (LV) perfusion and function indices concerning 3main determinants of motion (duration, magnitude and time) by evaluating the sole effect and interaction of these attributes in a statistical model.
MethodsTwenty-nine gated myocardial perfusion SPECT scans were selected for the study and then, «bounce» motion pattern was simulated manually regarding 3main attributes of motion including duration (short versus long), magnitude (2 versus 4 pixels) and time (early versus late), all in upward vertical direction. All SPECT images are reconstructed and filtered with an identical method (OSEM algorithm) and same parameters. Indices of LV myocardial perfusion and function are derived using QGS package of Cedars-Sinai software in original and simulated-motion images and are then compared with each other. Two- and 3-way repeated measure within-subjects ANOVA tests are conducted to evaluate the main effect of each variable or attribute and the interaction between them.
ResultsSummed scores increase roughly exponentially from «no motion» to short bounce and then, to long bounce. In long 4-pixel bounce, perfusion defects are remarkable. All comparisons of defect extent and total perfusion deficit are statistically significant. Mean difference between short bounce motion patterns with «no motion» is small even in 4-pixel movements (almost 3% or lower). In contrast, mean difference between long bounce motion patterns with «no motion» is higher than 5%. Using a paired-sample t test, in all pairs, mean difference for ejection fraction is less than 4% which all are statistically significant. Value of end-diastolic volume and end-systolic volume are consistently decreased based on duration (from short to long) and magnitude (from 2 to 4 pixels). Using within-subjects ANOVAs, in long bounce, main effect of magnitude and interaction of magnitude and time, but not time solely, were statistically significant. In 2-pixel magnitude, none of variables and their interaction were significant, but in 4-pixel magnitude, EF showed statistical significance with duration.
ConclusionThe perfusion parameters are to a higher extent involved by motion particularly in long bounce with a 4-pixel displacement. In short bounce, the effect is negligible, and therefore, no need to repeat the scan. Parameters of function are much less vulnerable to be affected by motion. Thus, contrary to current recommendations, there may be less need to repeat the scan in short 2-pixel bounce.