Perfusion computed tomography: Prediction of final infarct extent and stroke outcome
Notice bibliographique
Résumé
The Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Score (ASPECTS) has not been previously applied to perfusion CT (CTP). Five raters assigned ASPECTS to baseline noncontrast CT (NCCT), CT angiography source images (CTA-SI), CTP source images (CTP-SI), and CTP maps of cerebral blood volume (CBV), cerebral blood flow (CBF), and mean transit time (MTT) from 37 consecutive patients with less than 6-hour anterior circulation ischemic stroke. Major reperfusion was identified on follow-up imaging. Mean baseline ASPECTS was compared with follow-up imaging ASPECTS. Rates of favorable outcome were compared for dichotomized baseline ASPECTS. In patients with major reperfusion, mean CBV and CTP-SI ASPECTS closely predicted final infarct ASPECTS. In patients without major reperfusion, mean CBF and MTT ASPECTS best predicted final infarct ASPECTS. There were significant increases in rates of favorable outcome for CTP-SI and CBV ASPECTS of greater than 6, versus less than or equal to 6, but not for other baseline CT modalities. ASPECTS applied to CTP is more accurate at identifying the extent of reversible and irreversible ischemia and at predicting final clinical outcome than NCCTor CTA-SI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».