physioscience 2025; 21(S 01): S52
DOI: 10.1055/s-0045-1808207
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Validierung eines semi-automatisierten Algorithmus zur standardisierten Analyse von Scherwellenelastografie-Daten in Muskelgewebe

A Haueise
1   Studiengang Physiotherapie, Hochschule Furtwangen, Furtwangen, Germany
2   Institut für Sport und Sportwissenschaft, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg; Security & Safety Engineering, Hochschule Furtwangen, Furtwangen, Germany
,
G F Carvalho
1   Studiengang Physiotherapie, Hochschule Furtwangen, Furtwangen, Germany
,
K Skerl
2   Institut für Sport und Sportwissenschaft, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg; Security & Safety Engineering, Hochschule Furtwangen, Furtwangen, Germany
,
A Dieterich
1   Studiengang Physiotherapie, Hochschule Furtwangen, Furtwangen, Germany
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Einleitung Die Ultraschall-Scherwellenelastografie (SWE) ist eine vielversprechende Technik zur Beurteilung von mechanischen Muskeleigenschaften. Standardisierte Analysemethoden sind jedoch erforderlich, um zuverlässige Vergleiche zwischen Studien zu ermöglichen [1]. Diese Studie zielte darauf ab, einen automatisierten Algorithmus zur Analyse von SWE-Clips von Muskelgewebe im Vergleich zu manuellen Messungen zu validieren.

Material und Methodik Wir entwickelten eine MATLAB-basierte grafische Benutzeroberfläche, die den von Skerl et al. (2017) beschriebenen Algorithmus für eine standardisierte SWE-Analyse implementiert [2]. Der Algorithmus wurde anhand von SWE-Daten des M. trapezius descendens von 33 Proband*innen validiert. Jedes Elastogramm wurde manuell mit der internen Software des Ultraschallgeräts als Referenzstandard analysiert. Die Übereinstimmung wurde mittels Spearman-Korrelation und Bland-Altman-Analyse mit Shieh Agreement Test evaluiert.

Ergebnisse Es wurde eine starke positive Korrelation zwischen manuellen und automatisierten SWE-Auswertungen gefunden (rho=0,9, p<0,001). Die Bland-Altman-Analyse ergab eine nicht-signifikante mittlere Differenz (Bias) von 0,06 m/s zwischen den Methoden (95% CI -0,35, 0,48). Die Übereinstimmungsgrenzen lagen zwischen -0,32 und 0,45 m/s. Die Nullhypothese konnte verworfen werden.

Zusammenfassung Der automatisierte Algorithmus zeigte eine gute Übereinstimmung mit der manuellen Auswertung, was durch die starke Korrelation (rho=0,9, p<0,001) belegt wird. Die Bland-Altman-Analyse ergab einen nicht-signifikanten Bias von 0,06 m/s und der Großteil der Messwerte lag innerhalb der Übereinstimmungsgrenzen. Der Bias ist im Vergleich zu den gemessenen Elastizitätswerten als gering einzustufen ist.

Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass der automatisierte Ansatz eine vielversprechende Alternative zur manuellen Analyse darstellt, auch wenn geringfügige Abweichungen bestehen bleiben.



Publication History

Article published online:
21 May 2025

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  • Literatur

  • 1 Haueise A., Le Sant G., Eisele-Metzger A., Dieterich A.V.. Is musculoskeletal pain associated with increased muscle stiffness? Evidence map and critical appraisal of muscle measurements using shear wave elastography. Clinical Physiology and Functional Imaging 2024; 44: 187-204
    CrossrefPubMedSearch in Google Scholar
  • 2 Skerl K., Cochran S., Evans A.. First step to facilitate long-term and multi-centre studies of shear wave elastography in solid breast lesions using a computer-assisted algorithm. Int J CARS 2017; 12: 1533-1542
    CrossrefPubMedSearch in Google Scholar