Ziel war die Entwicklung eines Nomogramms, das kontrastverstärkten Ultraschall (CEUS) und die Fusion von kontrastverstärkten Magnetresonanztomographie-Bildern (MRI) kombiniert, um das Risiko der peritumoralen Infiltration beim Glioblastom (GBM) zu bewerten. Methoden: Es wurden retrospektiv Daten von GBM-Patienten gesammelt, die von März 2021 bis März 2023 in der Neurochirurgie des Huashan-Krankenhauses der Fudan-Universität operiert wurden. Vor der Operation wurden Graustufen-Ultraschallbilder mit kontrastverstärkten MRI-Bildern fusioniert, um den Tumorkern zu lokalisieren. Anschließend wurden mit CEUS Infiltrationsgebiete lokalisiert und hämodynamische Parameter der Infiltrationszonen und angrenzenden normalen Hirnregionen quantifiziert, wobei Werte mit Messungen der kontralateralen normalen weißen Substanz normalisiert wurden. Mann-Whitney-U-Test oder Varianzanalyse mit Bonferroni-Korrektur wurden verwendet, um hämodynamische Parameter zwischen den Regionen zu vergleichen. Ein multivariates logistisches Regressionsmodell wurde zur Visualisierung des Infiltrationsrisikos peritumoral auf Basis eines Nomogramms erstellt und Modellleistung mit Kalibrationskurven, Entscheidungs- und ROC-Kurven bewertet. Ergebnisse: Es wurden 16 pathologisch bestätigte GBM-Patienten eingeschlossen, aus normalen Hirnarealen und Infiltrationszonen wurden jeweils 136 interessierende Regionen extrahiert. Von normalem Hirnareal zur Infiltrationszone stiegen Peakintensität (P<0,001), Fläche unter der Zeit-Intensitäts-Kurve (P=0,013) und normalisierte Peakintensität (P<0,001) signifikant an, während Anstiegszeit (P=0,010) und normalisierte Zeit bis zum Peak (P=0,010) signifikant abnahmen. Peakintensität (P<0,001), Fläche unter der Kurve (P<0,001), normalisierte Peakintensität (P<0,001) und normalisierte Zeit bis zum Peak (P=0,015) waren unabhängige Risikofaktoren für peritumorale Infiltration. Das auf diesen vier Parametern basierende logistische Regressionsmodell zeigte bessere prädiktive Leistung. Kalibrationskurven mit Hosmer-Lemeshow-Statistik von 8,851 (P=0,355) zeigten eine gute Übereinstimmung zwischen vorhergesagten und beobachteten Ergebnissen. Entscheidungsdiagramme zeigten einen Nettogewinn bei Infiltrationsraten von 8 % bis 91 %, was auf eine starke klinische Anwendbarkeit hinweist. Die Fläche unter der ROC-Kurve betrug 0,806 und zeigte eine gute diagnostische Leistung. Schlussfolgerung: Das auf CEUS- und verstärkten MRI-Bildfusionen basierende Nomogramm bietet ein zuverlässiges Werkzeug zur Quantifizierung der peritumoralen Infiltration bei GBM und unterstützt die nichtinvasive prädiktive Beurteilung während der Operation.

Glioblastom; kontrastverstärkter Ultraschall; Magnetresonanztomographie; Bildfusion; Infiltration