MRI in the assessment of motor function restoration in patients with chronic supratentorial infarction


Cite item

Full Text

Abstract

To analyze potential of different MRI methods in the quantitative assessment of brain lesions after ischemic stroke, 19 patients (mean age 38.9±6.2 years) with hemiparesis of various severity resulted from supratentorial ischemic stroke (6–12 months prior the examination) were studied. A relationship was established between such parameters as fractional anisotropy (FA), apparent diffusion coefficient (ADC), size of the brain lesion, and severity of motor deficit. The FA and ADC values obtained in the corticospinal tract (CST) projection allow them to be considered as indicators of the degree of the CST post-ischemic damage predicting motor deficit. FA was found to be the most reproducible indicator of the CST structural integrity. FA threshold values (index, %) for unfavorable outcome of the motor function restoration were determined as follows: 50% for posterior limb of internal capsule, 42% for cerebral peduncle, and 65% for pons varolii. High sensitivity and specificity of the obtained parameters provides ground for their use in identifying patients with poor prognosis for the motor function restoration.

 
 

About the authors

Larisa A. Dobrynina

Research Center of Neurology

Author for correspondence.
Email: dobrla@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9929-2725

D. Sci. (Med.), Head, 3rd Neurology department

Russian Federation, Moscow

Rodion N. Konovalov

Research Center of Neurology

Email: dobrla@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5539-245X

Cand. Sci. (Med.), senior researcher, Neuroradiology department

Russian Federation, 125367 Moscow, Volokolamskoye shosse, 80

Еlena I. Kremneva

Research Center of Neurology

Email: dobrla@mail.ru
Russian Federation, Moscow

Albert S. Kadykov

Research Center of Neurology

Email: dobrla@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7491-7215

D. Sci. (Med.), Professor, senior researcher, 3rd Neurological department

Russian Federation, Moscow

References

  1. Кадыков А.С. Реабилитация после инсульта. М.: Миклош, 2003.
  2. Столярова Л.Г., Кадыков А.С., Вавилов С.Б. Особенности восстановления нарушенных двигательных функций у больных с ишемическим инсультом в зависимости от локализации и размеров очага поражения. Журн. невропатол. и психиатрии им. С.С. Корсакова 1985; 8: 1134–1138.
  3. Столярова Л.Г., Кадыков А.С., Ткачева Г.Р. Система оценок состояния двигательных функций у больных с постинсультными парезами. Журн. невропатол. и психиатрии им. С.С. Корсакова 1982; 9: 15–18.
  4. Суслина З.А., Пирадов М.А., Кротенкова М.В. и др. Диффузионно- и перфузионно-взвешенная магнитно-резонансная томография при ишемическом инсульте. Медицинская визуализация 2005; 5: 90–98.
  5. Baird A.E., Lövblad K.O., Dashe J.F. et al. Clinical correlations of diffusion and perfusion lesion volumes in acute ischemic stroke. Cerebrovasc. Dis. 2000; 10: 441–448.
  6. Basser P.J., Mattiello J., Le Bihan D. MR diffusion tensor spectroscopy and imaging. Biophys. 1994; 66: 259–267.
  7. Basser P.J., Pierpaoli C. Microstructural and physiological features of tissues elucidated by quantitative-diffusion-tensor MRI. J. Magn. Reson. 1996; 111: 209–219.
  8. Dunсan P.W., Goldstеin L.B., Маtсhаr D. et al. Меasurement of motor recovery аftеr stгoke: outcome assessment and samplе sizе requirmеnts. Stroke l992; 23: l084–1089.
  9. Gerloff C., Bushara K., Sailer A. et al. Multimodal imaging of brain reorganization in motor areas of the contralesional hemisphere of well recovered patients after capsular stroke. Brain 2006; 129: 791–808.
  10. Inoue Y., Matsumura Y., Fukuda T. et al. MR imaging of Wallerian degeneration in the brainstem: temporal relationships. Am. J. Neuroradiol. 1990; 11: 897–902.
  11. Jang S.H., Cho S.H., Kim Y.H. et al. Diffusion anisotrophy in the early stages of stroke can predict motor outcome. Restor. Neurol. Neurosci. 2005; 23: 11–17.
  12. Konishi J., Yamada K., Kizu O. et al. MR tractography for the evaluation of functional recovery from lenticulostriate infarcts. Neurology 2005; 64: 108–113.
  13. Kuhn M.J., Mikulis D.J., Ayoub D.M. et al. Wallerian degeneration after cerebral infarction: evaluation with sequential MR imaging. Radiology 1989; 172: 179–182.
  14. Kunimatsu A., Aoki S., Masutani Y. et al. Three-dimensional white matter tractography by diffusion tensor imaging in ischaemic stroke involving the corticospinal tract. Neuroradiology 2003; 45: 532–525. 10 Том 6. № 2 2012 Контактный адрес: Добрынина Лариса Анатольевна – канд. мед. наук, науч. сотр. III неврол. отд. ФГБУ «НЦН» РАМН. 125367 Москва, Волоколамское ш., д. 80. Тел.: +7 (495) 490-24-17; e-mail: dobrla@mail.ru Коновалов Р.Н. – ст. науч. сотр. отд. лучевой диагностики ФГБУ «НЦН» РАМН; Кремнева Е.И. – асп. отд. лучевой диагностики ФГБУ «НЦН» РАМН; Кадыков А.С. – зав. III неврол. отд. ФГБУ «НЦН» РАМН. To analyze potential of different MRI methods in the quantitative assessment of brain lesions after ischemic stroke, 19 patients (mean age 38.9±6.2 years) with hemiparesis of various severity resulted from supratentorial ischemic stroke (6–12 months prior the examination) were studied. A relationship was established between such parameters as fractional anisotropy (FA), apparent diffusion coefficient (ADC), size of the brain lesion, and severity of motor deficit. The FA and ADC values obtained in the corticospinal tract (CST) projection allow them to be considered as indicators of the degree of the CST post-ischemic damage predicting motor deficit. FA was found to be the most reproducible indicator of the CST structural integrity. FA threshold values (index, %) for unfavorable outcome of the motor function restoration were determined as follows: 50% for posterior limb of internal capsule, 42% for cerebral peduncle, and 65% for pons varolii. High sensitivity and specificity of the obtained parameters provides ground for their use in identifying patients with poor prognosis for the motor function restoration. MRI in the assessment of motor function restoration in patients with chronic supratentorial infarction L.A. Dobrynina, R.N. Konovalov, E.I. Kremneva, A.S. Kadykov Research Center of Neurology, Russian Academy of Medical Sciences (Moscow) Key words: ischemic stroke, motor recovery, fractional anisotropy, apparent diffusion coefficient, infarction volume
  15. Lövblad K.O., Baird A.E., Schlaug G. et al. Ischemic lesion volumes in acute stroke by diffusion-weighted magnetic resonance imaging correlate with clinical outcome. Ann. Neurol. 1997, 42: 164–170.
  16. Nelles M., Gieseke J., Flacke S. et al. Diffusion tensor pyramidal tractography in patients with anterior choroidal artery infarcts. Am. J. Neuroradiol. 2008; 29: 488–493.
  17. Rossi M.E., Jason E., Marchesotti S. et al. Diffusion tensor imaging correlates with lesion volume in cerebral hemisphere infarctions. BMC Medical Imaging 2010; 10: 21–33.
  18. Schaefer P.W., Grant P.E., Gonzalez R.G. Diffusion-weighted MR imaging of the brain. Radiology 2000; 217: 331–345.
  19. Strick P.L. Anatomical organization of multiple motor areas in the frontal lobe: implications for recovery of function. Adv. Neurol. 1988; 47: 293–312.
  20. Thomalla G., Glauche V., Koch M.A. Diffusion tensor imaging detects early Wallerian degeneration of the pyramidal tract after ischemic stroke. Neuroimage 2004; 22: 1767–1774.
  21. Thomalla G., Glauche V., Weiller C., Rother J. Time course of wallerian degeneration after ischaemic stroke revealed by diffusion tensor imaging. J. Neurol. Neurosurg. Psychiatry 2005; 76: 266–268.
  22. Warach S., Dashe J.F., Edelman R.R. Clinical outcome in ischemic stroke predicted by early diffusion-weighted and perfusion magnetic resonance imaging: a preliminary analysis. J. Cereb. Blood Flow Metab. 1996; 16: 53–59.
  23. Ward N.S. Future perspectives in functional neuroimaging in stroke recovery. Eura Medicophys 2007; 43: 285–294.
  24. Ward N.S., Brown M.M., Thompson A.J., Frackowiak R.S. Neural correlates of outcome after stroke: a cross-sectional fMRI study. Brain 2003; 126: 1430–1448.
  25. Weiller C., Ramsay S.C., Wise R.J. et al. Individual patterns of functional reorganization in the human cerebral cortex after capsular infarction. Ann. Neurol. 1993; 33: 181–189.
  26. Werring D.J., Toosy A.T., Clark C.A. et al. Diffusion tensor imaging can detect and quantify corticospinal tract degeneration after stroke. J. Neurol. Neurosurg. Psychiatry 2000; 69: 269–272.
  27. Yamada K, Ito H., Nakamura H. et al. Stroke patients’ evolving symptoms assessed by tractography. J. Magn. Reson. Imaging 2004; 20: 923–929.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2012 Dobrynina L.A., Konovalov R.N., Kremneva E.I., Kadykov A.S.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».