Single- and Dual-Energy Computed Tomography for Brachiocephalic Atherosclerosis Imaging: Review

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Brachiocephalic atherosclerosis remain the primary cause of acute cerebral ischemic events, such as ischemic stroke and transient ischemic attack. As reported by the World Health Organization, the ischemic stroke mortality has declined, however remains high at 117.9 per 100,000 population. Recent studies increasingly demonstrate that ischemic stroke and transient ischemic attack are associated with signs of unstable atherosclerotic plaques. Advances in structural vascular imaging techniques, particularly in radiation-based techniques, now enable not only the assessment of stenosis severity but also the detailed evaluation of plaque composition and instability signs, such as intraplaque hemorrhages, lipid-rich necrotic cores with thin fibrous caps, calcifications, and neovascularization. Precise imaging of the extracranial carotid arteries is essential for accurate risk stratification. This review summarizes recent data on the imaging capabilities of computed tomography, including dual-energy computed tomography, in visualizing brachiocephalic atherosclerosis. The review is based on the scientific articles published over the past decade and retrieved from PubMed and eLibrary databases. The analysis includes the scientific articles, Russian and international clinical guidelines on carotid artery disease management that incorporate evidence-based experimental and clinical findings. Computed tomography has been established as a standard diagnostic tool for assessing brachiocephalic atherosclerosis; it is considered the gold standard for assessing stenosis severity and also provides valuable information on plaque morphology, ulceration, etc. Although dual-energy computed tomography broadens the scope to detect signs of unstable plaques, further research and standardization are required.

About the authors

Lina E. Galyautdinova

Almazov National Medical Research Center

Email: Lina_erikovna@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5607-8550

postgraduate student of the Radiology and Medical Imaging Department with a Clinic

Russian Federation, 2, Akkuratova st., Saint Petersburg, 197341

Daniil A. Beregovskii

Almazov National Medical Research Center

Author for correspondence.
Email: bereg.daniil96@mail.ru
ORCID iD: 0009-0008-7964-7857

resident of the Radiology and Medical Imaging Department with a Clinic

Russian Federation, 2, Akkuratova st., Saint Petersburg, 197341

Ilona V. Basek

Almazov National Medical Research Center

Email: Ilona.basek@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4442-7228

MD, Cand. Sci. (Medicine), the Head of the Radiolody Department, Associate Professor of the Radiology and Medical Imaging Department with a Clinic

Russian Federation, 2, Akkuratova st., Saint Petersburg, 197341

Daria V. Alekseeva

Almazov National Medical Research Center

Email: alekseeva_dv@almazovcentre.ru
ORCID iD: 0000-0001-9528-9377
SPIN-code: 6484-4327
Scopus Author ID: 57200255965

the Head of Radiation Diagnostics Department N 1, Assistant of the Radiology and Medical Imaging Department with a Clinic

Russian Federation, 2, Akkuratova st., Saint Petersburg, 197341

Gennadiy E. Trufanov

Almazov National Medical Research Center

Email: trufanovge@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1611-5000
SPIN-code: 3139-3581

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor, the Head of the Radiology and Medical Imaging Department with the Clinic

Russian Federation, 2, Akkuratova st., Saint Petersburg, 197341

References

  1. Kamtchum-Tatuene J, Noubiap JJ, Wilman AH, et al. Prevalence of High-risk Plaques and Risk of Stroke in Patients With Asymptomatic Carotid Stenosis: A Meta-analysis. JAMA Neurol. 2020;77(12):1524–1535. doi: 10.1001/jamaneurol.2020.2658
  2. Chernyavsky MA, Irtyuga OB, Yanishevsky SN, et al. Russian consensus statement on the diagnosis and treatment of patients with carotid stenosis. Russian Journal of Cardiology. 2022;27(11):76–86. doi: 10.15829/1560-4071-2022-5284 EDN: DUSVKS
  3. Bokeria LA, Pokrovsky AV, Sokurenko GYu, et al. National guidelines for the management of patients with diseases of the brachiocephalic arteries. 2013. 72 p. (In Russ.)
  4. Saba L, Yuan C, Hatsukami TS, et al. Carotid Artery Wall Imaging: Perspective and Guidelines from the ASNR Vessel Wall Imaging Study Group and Expert Consensus Recommendations of the American Society of Neuroradiology. AJNR Am J Neuroradiol. 2018;39(2):E9–E31. doi: 10.3174/ajnr.A5488
  5. Golokhvastov S.Yu, Yanishevsky SN, Nikishin VO, et al. Assessment of the degree of carotid stenosis and structure of atherosclerotic plaque methods of ultrasonic duplex scan and CT angiography. Russian Military Medical Academy Reports. 2020;39(S3-2):43–48. EDN: AWSOMC
  6. Bos D, Arshi B, van den Bouwhuijsen QJA, et al. Atherosclerotic Carotid Plaque Composition and Incident Stroke and Coronary Events. J Am Coll Cardiol. 2021;77(11):1426–1435. doi: 10.1016/j.jacc.2021.01.038
  7. Murgia A, Erta M, Suri JS, et al. CT imaging features of carotid artery plaque vulnerability. Ann Transl Med. 2020;8(19):1261. doi: 10.21037/atm-2020-cass-13
  8. Sodickson AD, Keraliya A, Czakowski B, et al. Dual energy CT in clinical routine: how it works and how it adds value. Emerg Radiol. 2021;28(1):103–117. doi: 10.1007/s10140-020-01785-2
  9. Gupta A, Kikano EG, Bera K, et al. Dual energy imaging in cardiothoracic pathologies: A primer for radiologists and clinicians. Eur J Radiol Open. 2021;8:100324. doi: 10.1016/j.ejro.2021.100324
  10. Saba LL, Loewe C, Weikert T, et al. State-of-the-art CT and MR imaging and assessment of atherosclerotic carotid artery disease: the reporting-a consensus document by the European Society of Cardiovascular Radiology (ESCR). Eur Radiol. 2023;33(2):1088–1101. doi: 10.1007/s00330-022-09025-6
  11. Li Z, Leng S, Halaweish AF, et al. Overcoming calcium blooming and improving the quantification accuracy of percent area luminal stenosis by material decomposition of multi-energy computed tomography datasets. J Med Imaging (Bellingham). 2020;7(5):053501. doi: 10.1117/1.JMI.7.5.053501
  12. Russian Society of Angiologists and Vascular Surgeons, et al. Occlusion and stenosis of the carotid artery: Clinical recommendations. 2024. URL: https://angiolsurgery.org/library/recommendations/2024/occlusion.pdf
  13. Pierro A, Modugno P, Iezzi R, Cilla S. Challenges and Pitfalls in CT-Angiography Evaluation of Carotid Bulb Stenosis: Is It Time for a Reappraisal? Life (Basel). 2022;12(11):1678. doi: 10.3390/life12111678
  14. Benson JC, Nardi V, Madhavan AA, et al. Reassessing the Carotid Artery Plaque «Rim Sign» on CTA: A New Analysis with Histopathologic Confirmation. AJNR Am J Neuroradiol. 2022;43(3):429–434. doi: 10.3174/ajnr.A7443
  15. Singh N, Marko M, Ospel JM, et al. The Risk of Stroke and TIA in Nonstenotic Carotid Plaques: A Systematic Review and Meta-Analysis. AJNR Am J Neuroradiol. 2020;41(8):1453–1459. doi: 10.3174/ajnr.A6613
  16. van Dam-Nolen DHK, Truijman MTB, van der Kolk AG, et al. Carotid Plaque Characteristics Predict Recurrent Ischemic Stroke and TIA: The PARISK (Plaque At RISK) Study. JACC Cardiovasc Imaging. 2022;15(10): 1715–1726. doi: 10.1016/j.jcmg.2022.04.003
  17. Serova NS, Muraveva PA. Diagnostic aspects of unstable atherosclerotic plaque in carrying out multislice computed tomography. Russian Electronic Journal of Radiology (REJR). 2018;8(2):188–197. doi: 10.21569/2222-7415-2018-8-2-188-197 EDN: XUOHRB
  18. Fernández-Alvarez V, Linares-Sánchez M, Suárez C, et al. Novel Imaging-Based Biomarkers for Identifying Carotid Plaque Vulnerability. Biomolecules. 2023;13(8):1236. doi: 10.3390/biom13081236
  19. Saba L, Lanzino G, Lucatelli P, et al. Carotid Plaque CTA Analysis in Symptomatic Subjects with Bilateral Intraparenchymal Hemorrhage: A Preliminary Analysis. AJNR Am J Neuroradiol. 2019;40(9):1538–1545. doi: 10.3174/ajnr.A6160
  20. Saba L, Saam T, Jäger HR, et al. Imaging biomarkers of vulnerable carotid plaques for stroke risk prediction and their potential clinical implications. Lancet Neurol. 2019;18(6):559–572. doi: 10.1016/S1474-4422(19)30035-3
  21. Zhang J, Li S, Wu L, et al. Application of Dual-Layer Spectral-Detector Computed Tomography Angiography in Identifying Symptomatic Carotid Atherosclerosis: A Prospective Observational Study. J Am Heart Assoc. 2024;13(6):e032665. doi: 10.1161/JAHA.123.032665
  22. Obaid DR, Calvert PA, Gopalan D, et al. Dual-energy computed tomography imaging to determine atherosclerotic plaque composition: a prospective study with tissue validation. J Cardiovasc Comput Tomogr. 2014;8(3): 230–237. doi: 10.1016/j.jcct.2014.04.007
  23. Rafailidis V, Chryssogonidis I, Tegos T, et al. Imaging of the ulcerated carotid atherosclerotic plaque: a review of the literature. Insights Imaging. 2017;8(2):213–225. doi: 10.1007/s13244-017-0543-8
  24. Yu M, Meng Y, Zhang H, et al. Associations between pericarotid fat density and image-based risk characteristics of carotid plaque. Eur J Radiol. 2022;153:110364. doi: 10.1016/j.ejrad.2022.110364

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Stenosis assessment scheme according to NASCET and ECST.

Download (103KB)

Copyright (c) 2025 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 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».